40. Прямой метод Ляпунова
Прямой метод Ляпунова, который позволяет судить об устойчивости непосредственно по уравнениям возмущенного движения, не прибегая к их интегрированию.
Уравнения возмущенного движения записываются в нормальной форме Коши в отклонениях от невозмущенного движения dxi/dt = Xi(x1,x2…xn) i=1…n.
Невозмущенному движению при этом соответствует тривиальное решение, т.е. x1=x2=..xn=0.
Если Xi(x1…xn) представляют собой функции фазовых координат (отклонений), непрерывные в некоторой области Rn, содержащей начало координат и имеющей частные производные по всем аргументам, то для анализа устойчивости невозмущенного движения могут быть использованы специальные функции фазовых координат , называемые функциями Ляпунова.
Прямой метод опирается на известную теорему Лагранжа, согласно которой равновесие устойчиво, если в положении равновесия потенциальная энергия системы минимальна.
Идея метода состоит в том, чтобы подобрать такую функцию фазовых координат, которая бы в некотором смысле была аналогична потенциальной энергии системы в состоянии покоя.
Рядом специальных свойств обладают функции Ляпунова. Это непрерывные однозначные функции фазовых координат, определенные в области Rn Σxj2≤ μ (15) ( μ- постоянное положит. число), удовлетворяющие условию V(x1…xn)=0 при x1=x2=…xn=0 (16) и имеющие производные по всем аргументам. Цель состоит в том, чтобы, предполагая невозмущенное движение устойчивым, попытаться подобрать такую функцию фазовых координат, которая при любом движении системы уменьшалась, т.е dV/dt<0.
Если в окрестности начала координат функция V кроме нуля может принимать значения только одного знака, то она называется знакопостоянной.
Если знакопостоянная ф-я обращается в нуль только в том случае, когда все x1…xn равны нулю, то ф-я V называется знакоопределеной.
Знакоопределенная функция имеет при x1=…xn=0 экстремум (min для опред.-положит. функции и mах для опред.-отриц). Знакопостоянная ф-я в начале координат экстремума не имеет, т.к. в окрестности начала координат есть точки, в которых V=0.
Пусть V=V(x) непрерывна вместе с производными первого порядка: кроме того предположим, что V(x) знакоопределенная. Тогда при x1=…xn=0 она будет иметь изолиров. экстремум и все
Разложим V в ряд Маклорена по степеням x1…xn
Учитывая (16) и (17), получим
Обозначим
Т.о. разложение знакоопределенной функции V в ряд по степеням x1…xn не содержит членов первой степени, т.е. остается квадратичная форма:
Пусть квадратичная форма принимает положительные значения и в нуль обращается только при x1=…xn=0 . Тогда вне зависимости от членов высшего порядка при достаточно малых по модулю xj функция V будет принимать тоже положительные значения и в нуль обращается только при x1=…xn=0 . Если квадратичная форма (21) определенно – положительна, то и функция будет определенно положительной.
Рассмотрим матрицу коэффициентов квадратичной формы (21) и составим из нее n главных диагональных миноров.
В линейной алгебре доказывается следующий критерий Сильвестра: Для того, чтобы квадратичная форма была определенно-положительной, необходимо и достаточно, чтобы все главные диагональные миноры матрицы ее коэффициентов были положительны, т.е. Δ1>0, Δ2>0… Δn>0
Для того, чтобы квадратичная форма была определенно-отрицательной, необходимо и достаточно, чтобы имели место неравенства Δ1<0, Δ2>0, Δ3<0 , т.е. oпределители должны последовательно чередовать знак, причем знак Δ1=c11 д.б. отрицательным. Критерий Сильвестра для квадратичной части функции V является достаточным (но не необходимым) условием определенной положительности самой функции V.
Может оказаться, что разложение знакоопределенной функции V в ряд по степеням x1…xn начинается не с членов второго, а с членов более высокого порядка. В этом случае общих приемов исследования функции на знакоопределенность нет.
- 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