КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Наблюдаемость линейных стационарных систем
В теории автоматического управления большую роль играет задача восстановления вектора состояния по результатам наблюдения за входом и выходом объекта. Непрерывная система (3.3.1) называется наблюдаемой, если вектор состояния можно определить, зная на некотором интервале времени . Если это справедливо для любого , то система называется полностью наблюдаемой. Задачей настоящего параграфа является вывод критерия наблюдаемости. Достаточно рассмотреть задачу при . Тогда . (3.3.2) В развёрнутом виде - это система алгебраических уравнений , (3.3.3) в качестве неизвестных в которой выступают координаты вектора состояния. В связи с тем, что, как правило, , число уравнений оказывается меньше числа неизвестных, и решение невозможно. В соответствии с теоремой Кэли-Гамильтона каждая квадратная матрица удовлетворяет собственному характеристическому уравнению: . (3.3.4) Поэтому матричная экспонента, являющаяся степенным рядом относительно матрицы , может быть представлена в виде полинома степени . С учетом этого равенство (3.3.2) можно записать в виде , (3.3.5) где – соответствующие коэффициенты этого полинома. Для i-й составляющей вектора выхода соответственно будем иметь . (3.3.6) Здесь – -я строка матрицы . Если набор для ; не содержит полного базиса, то есть линейно независимых строк, иначе говоря, если матрица (3.3.7) имеет ранг, меньший, чем , то в качестве ненулевого вектора начальных условий может быть выбран вектор, ортогональный всем строкам матрицы N. Тогда в соответствии с (3.3.5) получим, что для всех , т.е. система не наблюдаема. Теперь докажем, что если ранг матрицы N равен , то может быть определен с помощью конечного числа измерений вектора выхода . Обозначим , (3.3.8) где Е – квадратная единичная матрица размером . Моменты измерения выберем таким образом, чтобы для различных значений элементы отличались друг от друга. С учетом введенного обозначения равенство (3.3.5) примет вид . (3.3.9) Известно, что ранг произведения любых двух матриц не превосходит ранга каждого из сомножителей. Ранг матрицы не превосходит числа ее строк . Проводя многократные измерения на интервале времени переходного процесса системы, построим расширенный вектор выхода (3.3.10) и обозначим . (3.3.11) Матрица имеет строк. Моменты измерений должны быть выбраны таким образом, чтобы выполнялось условие . Как было обусловлено, ранг матрицы также равен . Поэтому уравнение (3.3.12) содержит линейно независимых скалярных уравнений, то есть оно может быть разрешено относительно вектора . Таким образом, доказан следующий критерий полной наблюдаемости стационарных линейных систем:
Линейная стационарная система вполне наблюдаема тогда и только тогда, когда ранг матрицы наблюдаемости N равен .
ПРИМЕР 3.3.1. Объект управления задан уравнениями Этим уравнениям соответствуют матрицы . Определитель матрицы управляемости не равен нулю, поэтому система управляема. Матрица наблюдаемости . Её определитель также отличен от нуля, следовательно, система полностью наблюдаема. Для данного объекта нетрудно рассчитать собственные числа , правые и левые ; собственные векторы. В соответствии с (2.4.27), (2.6.4) и (2.6.6) нетрудно получить передаточные функции по векторам состояния и выхода: ; . В данном случае полюсы передаточной функции по выходу полностью отображают собственные числа матрицы динамики.
ПРИМЕР 3.3.2. Объект управления задан уравнениями ; . Матрицы и здесь такие же, как и в предыдущем примере, следовательно, объект управляем. Матрица выхода . Ранг матрицы наблюдаемости в данном случае меньше порядка объекта и равен единице, так как второй столбец пропорционален первому. Следовательно, данный объект неуправляем. Правые и левые собственные векторы матрицы динамики и передаточная функция по вектору состояния такие же, как и в предыдущем примере. Передаточная функция по выходу . У неё отсутствует полюс, равный второму собственному числу матрицы . Определим свободное движение объекта по вектору состояния и по выходу: Получаем: ; . Если выбрать , то, так как векторы и взаимно ортогональны и их скалярное произведение равно нулю, получим , в то время как .
Дата добавления: 2015-03-31; Просмотров: 1376; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |