35.Представление в пространстве состояний и модель «вход-выход»
П редставление в пространстве состояний. dx/dt = Ax + Bu + Гd; x(0) – начальные условия y = Cx x - n-мерный вектор состояний; u - m-мерный вектор управления; d - k-мерный вектор возмущений; y - l-мерный вектор выхода; А=[n´n] Г=[n´k] В=[n´m] С=[l´n]
Модель «выход-вход»
- частотная область
L - преобразование Лапласа
Преобразование Лапласа - представление в частотной области . Обозначим: f(t) – оригинал; F(s)- изображение.
- одностороннее преобразование Лапласа. Условия, необходимые для использования преобразования Лапласа: 1. f(t) непрерывна на интервале t ³ 0, непрерывность может быть нарушена только лишь конечным числом разрывов 1-го рода. 2. f(t) = 0 при t < 0 3. f(t) не должна иметь неограниченного роста
По одной и той же передаточной функции можно построить целое семейство уравнений в пространстве состояний. Это происходит потому, что передаточная функция - это рациональная дробь, а числитель и знаменатель ее представлены в виде полиномов, часто имеющих общие корни. При сокращении нарушается эквивалентность представления. Условиям однозначного перехода от частотной области к временной является выполнение условий управляемости и наблюдаемости.
- 44. Фракталы, определение и примеры
- 43. Моделирование и подобие. Получение критериев подобия с помощью метода интегральных аналогов (пример с уравнением Навье-Стокса)
- 42. Моделирование и подобие; динамические аналогии; критерии подобия. Пи-теорема.
- Компьютерные модели в автоматизированном управлении
- 40. Прямой метод Ляпунова
- 39. Подход к оценке устойчивости по линеаризованным уравнениям.
- 38. Определение устойчивости, устойчивость по Ляпунову
- 37. Инвариантность систем.
- 36. Управляемость и наблюдаемость
- 35.Представление в пространстве состояний и модель «вход-выход»
- 34. Единый подход к линеаризации.
- 33. Общая схема нечеткого вывода.
- 32. Нечеткое представление информации; типовые функции принадлежности, мера нечеткости.
- 31. Факторный анализ
- 30. Метод главных компонент
- 1.Среднее арифметическое переменных
- 7. Считаем дискриминантные функции
- 24. Непараметрическая статистика Манна-Уитни.
- 23. Составление статистических оценок ; анализ наиболее часто используемых законов распределения.
- 22. Составление статистической оценки на основе распределения Колмогорова – Смирнова.
- 21. Составление статистической оценки на основе распределения Фишера.
- 20. Составление статистических оценок ; анализ наиболее часто используемых законов распределения.
- 19. Общий подход к составлению статистических оценок
- 18. Проблема оценки адекватности моделей
- 17. Матричная форма мнк при построении модели (этап проверки адекватности полученной модели).
- 16. Матричная форма мнк при построении модели (этап проверки значимости коэффициентов модели).
- 15. Матричная форма мнк при построении модели (этап оценки коэффициентов модели).
- 13. Метод ранговой корреляции по Спирмэну.
- 12. Виды зависимостей. Корр анализ; коэффициенты частной и множественной корреляции.
- 11. Виды зависимостей. Корр анализ; коэфф парной корр-ии.
- 10.Метод наименьших квадратов - базовый метод получения коэффициентов регрессионных уравнений.
- 9.Виды зависимостей. Регрессионный анализ.
- 8. Классификация задач управления; задача оценивания.
- Классификация задач управления; задача адаптивного управления
- Классификация задач управления; задача детерминированного и стохастического управления.
- Классификация задач управления. Задача идентификации.
- 3.Методология построения детерминированных моделей.
- 4.Основные виды зависимостей.
- 2. Общие подходы к построению моделей с учетом характера исходной информации.
- Классификация моделей.
- 1. Дискретно - детерминированные модели
- 2. Непрерывно - детерминированные модели
- 3. Дискретно - стохастические модели
- 4. Непрерывно - стохастические модели