Математический аппарат описания дискретных систем

Этот подход является весьма плодотворным, получившим в последнее время широкое распространение. Он основан на теории решетчатых функций и конечно-разностных уравнений.

Рассмотрению методов пространства состояний в теории дискретных систем и посвящены несколько следующих лекций.

Как уже отмечалось ранее, процессы в импульсных системах описываются решетчатыми функциями времени, то есть функциями, определенными в тактовые моменты времени t=kT, k=0,1,2,...

Любая числовая последовательность некоторой величины, определенная в дискретные моменты времени, может быть представлена решетчатой функцией. Также любой непрерывной функции f(t) может быть поставлена в соответствие решетчатая функция f[kT] по закону:

Выделенные значения представляют собой дискреты исходной непрерывной функции в моменты времени t=kT. Дискреты могут определяться и для смещенных моментов времени:

Напомним понятие конечной разности решетчатой функции.

Выражение называется прямой конечной разностью первого порядка.

Выражение называется обратной конечной разностью первого порядка.

Конечные разности могут быть получены и для смещенных решетчатых функций.

Первая разность решетчатой функции называется прямой разностью второго порядка решетчатой функции:

Аналогично определяется прямая разность произвольного порядка:

Разность любого порядка может быть выражена через значение решетчатой функции. Соответствующее выражение имеет вид:

(15.1)

где .

15.2. Основы теории разностных уравнений.

Рассмотрим основные сведения из теории разностных уравнений.

Соотношение

, (15.2)

связывающее решетчатую функцию и ее конечные разности до некоторого порядка n, называется однородным разностным уравнением.

Используя уравнение (15.1), уравнение (15.2) можно привести к виду:

(15.3)

Если уравнение (15.3) содержит в явном виде и , оно представляет собой уравнение порядка n.

В отличие от непрерывных систем, в разностных уравнениях замена независимой переменной может привести к понижению порядка уравнения.

Рассмотрим пример:

x[k+3]-2x[k+2]+3x[k+1]=0.

Введем новую переменную: m=k+1, получим:

x[m+2]-2x[m+1]+3x[m]=0.

Таким образом, уравнение является уравнением второго порядка, несмотря на то, что исходное уравнение содержит разность третьего порядка.

Соотношение вида:

y[k+n]+a₁y[k+n-1]+...+a_ny[k]=b₀f[k+n]+b₁f[k+n-1]+...+b_nf[k]

называется линейным неоднородным разностным уравнением. Здесь a₁,... a_n, b₀,... b_n - коэффициенты уравнения, y[k] - искомая, f[k]- заданная решетчатые функции.

Применительно к ИС можно сказать, что разностное уравнение устанавливает динамическую связь между входом и выходом системы в тактовые моменты времени.

Положив f[k]=0, получим однородное конечно-разностное уравнение:

y[k+n]+a₁y[k+n-1]+...+a_ny[k]=0. (15.4)

Рассмотрим операторную форму записи линейных разностных уравнений. Введем оператор сдвига Е, его применение к решетчатой функции будет соответствовать смещению аргумента:

Тогда разностное уравнение (15.3) может быть записано в следующей форме:

Рассмотрим решение линейного однородного разностного уравнения (15.4). С использованием оператора сдвига уравнение можно записать в виде:

Решение ищется в виде:

Тогда:

и с учетом этого:

Таким образом, для того, чтобы было решением однородного разностного уравнения, необходимо, чтобы z было корнем уравнения:

(15.5)

Рассмотрим случай, когда корни z₁,..., z_n уравнения (5.5) различны. Тогда решения, соответствующие z₁,..., z_n, образуют так называемую фундаментальную систему и общее решение имеет вид:

Из приведенных зависимостей легко видеть, что необходимым и достаточным условием затухания решения однородного уравнения является выполнение условия:

. (15.6)

Общее решение неоднородного конечно-разностного уравнения (15.3) определяется суммой:

где:

y₀[k]- общее решение однородного уравнения,

- частное решение неоднородного уравнения.

Как и в случае непрерывных автоматических систем, общее решение однородного уравнения y₀[k] соответствует свободным движениям дискретной системы, а частное решение - вынужденному движению.

При выполнении условий (15.6) в системе, при устанавливается вынужденное движение.

15.3 Пространство состояний дискретной системы.

Пусть процессы в дискретной системе характеризуются переменными x₁, x₂,..., x_P, которые изменяются под влиянием входных воздействий u₁, u₂,..., u_m.

Если набор переменных x оказывается таким, что знание этих значений в некоторый начальный момент вместе с заданием входных воздействий u₁, u₂,..., u_m оказывается достаточным для того, чтобы определить последующие значения переменных x_i, то набор можно назвать полным.

Полный набор переменных может обладать избыточной информацией о поведении системы, например, некоторые переменные могут оказаться излишними, дублировать другие.

Переменные x={ x₁, x₂,..., x_n }, принадлежащие минимальному полному набору, назовем переменными состояния системы.

Таким образом, состояние системы может быть охарактеризовано как минимальная информация о системе, достаточная для описания ее настоящего и будущего при известном входе. Если при этом переменные состояния принадлежат n- мерному Евклидову пространству Х, то пространство Х называют пространством состояний системы.

Пояснения:

Евклидовым пространством называется линейное действительное пространство, в котором введено понятие скалярного произведения векторов.

Число переменных состояния обычно превышает число реально интересующих нас физических величин, по которым оценивается качество работы системы. При этом необходимо отметить, что переменные состояния необязательно являются физическими измеряемыми переменными, характеризующими отдельные элементы системы. В общем случае переменные состояния - абстрактные переменные, хотя они, конечно, могут совпадать с выходными переменными системы Y.

Выходные переменные системы Y выражаются через переменные состояния системы, то есть:

, (15.7)

Для линейных систем уравнения, описывающие изменение переменных состояния, и функции , j=1,2,...r - являются линейными.

Представление системы в переменных состояния неоднозначно. Существует множество минимальных полных наборов переменных состояния, равнозначных с точки зрения математического описания системы.

Поясним это на примере:

Координаты точки в п- мерном пространстве зависят от выбора базиса. Изменением базиса можно перейти от переменных x к переменным .Переход можно осуществить с помощью неособого преобразования:

где М- матрица (nхп), . Для каждого неособого преобразования существует обратное преобразование:

Бесплатная лекция: "4 Величина помещения" также доступна.

Форма уравнений в переменных состояния, весьма удобная для математических исследований благодаря единообразию и простоте структуры уравнений, давно использовалась в математике и механике. В частности, именно ее использовал А.М.Ляпунов в своих классических работах по устойчивости движения.

В 40-50-тых годах в теории управления стала преобладать форма уравнений в физических переменных, широко использовалось операционное исчисление и преобразование Лапласа. Это объяснялось стремлением инженеров использовать хорошо физически интерпретируемые графоаналитические характеристики вроде частотных характеристик и корневых годографов, а также их стремлением иметь дело с физическими переменными не только в конце, но и на всех этапах анализа, чтобы иметь возможность ощущать все физические свойства и вносить коррективу в схему и параметры в процессе исследования.

Но объективные потребности практики повлекли за собой существенное усложнение автоматических систем. Это усложнение систем, резкое повышение их размерности, необходимость учета возможного изменения параметров, учета нелинейностей, при которых точные методы применить невозможно, привели к тому, что с 50-60-х годов интерес к уравнениям в переменных состояния снова возродился, и в настоящее время методы пространства состояний являются наиболее перспективным подходом исследования САУ.

Поделитесь ссылкой:

Популярные услуги

Математический аппарат описания дискретных систем

Рекомендуемые материалы

Рекомендуемые лекции