Laborator 4 Modele sistemice liniare. Reprezentare numerică. Conversii. Conexiuni 4.1 Tema Formarea deprinderilor de utilizare a convenţiilor MATLAB d

Documente similare
METODE NUMERICE ÎN INGINERIE

Calcul Numeric

CURBE BÉZIER În CAGD se utilizează adesea curbele polinomiale, adică acele curbe definite de o parametrizare polinomială: C : [a, b] R 3 C(t) = (x(t),

Microsoft Word - cap1p4.doc

Laborator 1-Teoria probabilitatilor si statistica matematica Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 1 P

gaussx.dvi

Aproximarea functiilor prin metoda celor mai mici patrate

Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de

Calcul Numeric

Gheorghe IUREA Adrian ZANOSCHI algebră geometrie clasa a VII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA 45 Matematică. Clasa a VII-

Ecuatii si sisteme de ecuatii neliniare 1 Metoda lui Newton Algorithm 1 Metoda lui Newton pentru ecuaţia f(x) = 0. Date de intrare: - Funcţia f - Apro

PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi C

MD.09. Teoria stabilităţii 1

Spatii vectoriale

Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u

Elemente de aritmetica

Clasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul

Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014

UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB 6 aprilie 2019 Proba scrisă la MATEMATICĂ NOTĂ IM

I

Microsoft Word - D_ MT1_II_001.doc

PowerPoint Presentation

Școala: Clasa a V-a Nr. ore pe săptămână: 4 Profesor: MATEMATICĂ Clasa a V-a Aviz director PLANIFICARE CALENDARISTICĂ ORIENTATIVĂ Nr. crt. Unitatea de

Prelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivi

PROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL

1

Microsoft Word - 4_Fd_Teoria_sist_I_2013_2014_MLF_Calc

Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA

Prelegerea 4 În această prelegere vom învăţa despre: Algebre booleene; Funcţii booleene; Mintermi şi cuburi n - dimensionale. 4.1 Definirea algebrelor

1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.

Subiectul 1

Microsoft Word - TIC5

Microsoft Word - 2 Filtre neliniare.doc

I. Partea introductivă Proiectul unității de învățare CONCEPTUL DE MATRICE ŞCOALA: Colegiul Național Petru Rareș Suceava CLASA: a XI a- matematică / a

BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 61 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:

Microsoft Word - Probleme-PS.doc

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

PowerPoint-Präsentation

ETTI-AM2, , M. Joița & A. Niță Notițe de Adrian Manea Seminar 11 Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferenți

Microsoft Word - Lucrarea_10_t.doc

Analiz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci

Microsoft Word - Lab1a.doc

Microsoft Word - probleme_analiza_numerica_ses_ian09.rtf

Microsoft Word - Tematica examen AIS.doc

Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac

E_d_Informatica_sp_MI_2015_bar_02_LRO

Electricitate II

ALGORITHMICS

Slide 1

Laborator 1 Structuri de reglare neconventοionale. Structuri de reglare ^ n cascad a. 1.1 Tema Studiul unor structuri de sisteme de reglare neconventο

Microsoft Word - FiltrareaNyquist-rezumat.doc

Analiză de flux de date 29 octombrie 2012

Slide 1

FIŞA DISCIPLINEI 1 1. Date despre program 1.1 Instituţ ia de învăţ ământ superior Universitatea Politehnica Timişoara 1.2 Facultatea 2 / Departamentul

PROGRAMARE ORIENTATA PE OBIECTE

2

Microsoft Word - Matematika_kozep_irasbeli_javitasi_0911_roman.doc

Generarea semnalelor standard 1 Scopul lucrării Familiarizarea cu modul de generare şi reprezentare în mediul Matlab a semnalelor de test, considerate

Notiuni de algebra booleana

Fisa disciplinei_Utilizarea_Calc_CFDP_ _var2_

Slide 1

Cursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f cont

Analiză statică Analiza fluxului de date 23 octombrie 2014

Fisa MMC IA

FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de

Curs 10 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 10.1 Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordi

Cursul 1 1. Introducere Corpul numerelor complexe Dezvoltarea istorică a gândirii matematice a urmărit îndeaproape evoluţia ideii de număr. Această ev

E_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO

SECURITATE ȘI CRIPTOGRAFIE

CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin

Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29

Retele Petri si Aplicatii

Geometrie afină Conf. Univ. Dr. Cornel Pintea cpintea math.ubbcluj.ro Cuprins 1 Săptămâna Endomorfismele unui spaţiu afin Transla

LUCRAREA 8 PROGRAMAREA NELINIARĂ ÎN REZOLVAREA PROBLEMELOR DIN ENERGETICĂ. METODE DE ORDINUL Aspecte generale Programarea neliniară are o foart

ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f

Microsoft Word - Programa_Evaluare_Nationala_2011_Matematica.doc

CURS 8

Secţiunea 5-6 avansaţi PROBLEMA 1 Concurs online de informatică Categoria PROGRAMARE 100 puncte NR Un număr natural nenul V care se plictisea singur,

43 Prelegerea 4 Protocoale de distribuire a cheilor 4.1 Introducere Am văzut că sistemele bazate pe chei publice nu necesită un canal sigur pentru tra

Teoreme cu nume 1. Problema (Năstăsescu IX, p 147, propoziţia 5) Formula lui Chasles Pentru orice puncte M, N şi P avem MN + NP = MP.

Microsoft Word - Curs_09.doc

Cursul 6 Cadru topologic pentru R n În continuarea precedentei părţi, din cursul 5, dedicată, în întregime, unor aspecte de ordin algebric (relative l

OLM_2009_barem.pdf

FILTRE DE REALIZARE CU CIRCUITE DE INTEGRARE

Autoevaluare curs MN.doc

Pachete de lecţii disponibile pentru platforma AeL

Logică și structuri discrete Relații. Funcții parțiale Marius Minea marius/curs/lsd/ 20 octombrie 2014

ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru

Adresarea memoriei Modurile de adresare constituie un instrument principal pentru reprezentarea în memorie a imaginii datelor, aşa cum este ace

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ "ADOLF HAIMOVICI" ETAPA JUDEȚEANĂ 18 martie 2017 Filiera Tehnologică : profilul Tehnic Clasa a IX -a Problema 1. 2 Se

Pattern Recognition Systems

Metode Numerice

BAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:

Slide 1

Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov

Subiecte

SSC-Impartire

Limbaje Formale, Automate si Compilatoare

MergedFile

Slide 1

Transcriere:

Laborator 4 Modele sistemice liniare Reprezentare numerică Conversii Conexiuni 41 Tema Formarea deprinderilor de utilizare a convenţiilor MATLAB de reprezentare numerică a modelelor sitemice de stare şi de transfer Testarea algoritmilor de conversie intre modele sistemice trecum şi calculul modelelor pentru sisteme complexe obţinute prin conectarea unor sisteme simple cu accent pe studiul coonexiunilor fundamentale 4 Reprezentarea numerică a modelelor sistemice Convenţii MATLAB În această secţiune ne vom ocupa de reprezentările numerice ale modelelor matematice ale sistemelor liniare şi aşa cum sunt utilizate acestea de către funcţiile din MATLAB CONTROL TOOLBOX 41 Modele sistemice liniare În general, un sistem liniar continuu, respectiv discret, este definit printr-un model de stare de forma { { ẋ(t) = Ax(t) Bu(t) x(k 1) = Ax(k) Bu(k) (S), t IR, respectiv, k Z y(t) = Cx(t) Du(t) y(k) = Cx(k) Du(k) (41) unde vectorii x R n, u R m şi y R l sunt starea, intrarea şi, respectiv, ieşirea sistemului iar A, B, C, D sunt matrice constante de dimensiuni corespunzătoare Dimensiunea n a spaţiului stărilor X = R n se numeşte ordinul (sau dimensiunea) lui (S) Pe scurt, un model de stare al unui sistem liniar este definit de un cvartet de matrice şi în consecinţă se notează S = (A, B, C, D) Matricea A R n n caracterizează dinamica internă a sistemului, coloanele matricei B R n m definesc canalele de intrare, liniile matricei C R l n definesc canalele de ieşire iar elementele matricei D R l m reprezintă căile de transfer direct

LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE intrare-ieşire Dacă D = 0 atunci sistemul S, notat pe scurt S = (A, B, C), este pur dinamic, în sensul că orice transfer intrare-ieşire este posibil numai prin intermediul modificării (dinamice) a stării x Aceste idei sunt evidenţiate de schema bloc asociată lui (S) (eg continuu - figura 41) D u B ẋ x C y A Figura 41: Structura modelului de stare al unui sistem liniar (continuu) Modelul de stare (S) este invariant la o transformare liniară de stare x = T x, (4) unde T R n n este o matrice nesingulară arbitrară, în sensul că noul vector de stare x satisface ecuaţii ( S) de acelaşi tip cu (S), în care matricele corespunzătoare sunt à = T AT 1, B = T B, C = CT 1, D = D (43) Modelele (S) şi ( S) legate prin relaţiile (43) se numesc echivalente (sau asemenea) şi sunt indiscernabile prin experimente intrare-ieşire, deci reprezintă un acelaşi sistem liniar considerat modulo relaţia de echivalenţă (43) Pe scurt, au sens sistemic numai acele proprietăţi ale sistemului (S) care sunt invarianţi ai lui (S) în raport cu transformările (43) Din motive de eficienţă şi siguranţă a calculului, deseori vom restrânge clasa transformărilor utilizând în (43) numai matrice T = U ortogonale În acest caz, vom spune că modelele (S) şi ( S) sunt ortogonal echivalente şi, în mod corespunzător, vom acorda o atenţie specială invarianţilor ortogonali ai lui (S) În MATLAB Control System Toolbox pentru modelele de stare se utilizează sigla ss (state space model) şi orice cvartet de matrice (A, B, C, D) care satisface restricţiile dimensionale A B evidente (ie A este pătrată şi cele patru matrice pot fi aşezate în tabloul ), C D reprezintă un model de stare valid continuu sau discret Atributul de continuu, respectiv discret, este fixat exclusiv de utilizator prin modul de folosire De aceea, în continuare vom considera numai sistemele continue (sistemele discrete se vor lua în considerare numai atunci când apar aspecte specifice) În practica inginerească proprietăţile de transfer intrare-ieşire ale unui sistem liniar în starea iniţială nulă, adică pentru x(0) = 0, sunt caracterizate prin intermediul matricei de transfer T (s) pentru sistemele continue, respectiv T (z) pentru sistemele discrete, definite de T (s) = C(sI A) 1 B D, respectiv T (z) = C(zI A) 1 B D (44) şi se constată uşor că T (s) şi T (z) sunt matrice cu l linii şi m coloane ale căror elemente sunt funcţii raţionale de variabilă complexă

43 CONVERSII DE MODELE 3 În MATLAB Control System Toolbox pentru modelele de transfer se utilizează sigla tf (transfer function) Reprezentarea numerică a modelelor de transfer are la bază convenţia MATLAB de reprezentare a polinoamelor prin vectori linie ai coeficienţilor plasaţi în ordinea descrescătoare a puterilor nedeterminatei Zerourile (rădăcinile) unui polinom se reprezintă prin vectori coloană În acest fel, cu ajutorul unor matrice numerice se pot reprezenta numai coloane de polinoame de acelaşi grad (alinierea gradelor polinoamelor se poate face prin introducerea de coeficienţi nuli) Aceasta restrânge posibilitatea reperezentării numerice a matricelor de transfer numai la sistemele cu o singură intrare Având în vedere identitatea formală a matricelor de transfer pentru sistemele continue şi cele discrete, şi în acest caz atributul de continuu, respectiv discret, este fixat exclusiv de utilizator prin modul de folosire În acest sens în continuare vom considera modele de transfer numai pentru sistemele continue definite prin matrice de forma (T) T (s) = T ij (s), T ij (s) = N ij(s) p ij (s) în care p ij, N ij Rs şi p ij N ij, i = 1 : l, j = 1 : m iar denotă gradul Alte forme sub care se poate prezenta modelul (T) pleacă de la posibilitatea reprezentării unui polinom prin rădăcinile sale, respectiv a unei funcţii raţionale prin setul de zerouri şi poli (sigla zp în MATLAB de la zeros - pooles) precum şi prin elementele definitorii ale descompunerii în fracţii simple (reziduuri) (45) 43 Conversii de modele În această secţiune prezentăm modalităţile de trecere de la un model de stare la un model de transfer şi reciproc Baza este dată de relaţiile (44) Funcţiile MATLAB care realizează aceste conversii sunt reprezentate în fig4 şi au numele formate astfel sigla modelului sursă t(w)o sigla modelului rezultat 431 Conversia tf ss (realizări) În acest paragraf prezentăm modalităţile de construcţie a realizărilor de stare S = (A, B, C, D), nu nepărat de ordin minim, pentru sisteme definite de matrice de transfer T (s) raţionale proprii În toate cazurile considerate, matricea D a realizării de stare se obţine extrăgând partea întreagă a lui T (s), adică scriind T (s) = T (s) D, (46) unde T (s) este strict proprie Această operaţie se poate efectua separat pentru fiecare element al lui T, mai precis, dacă T ij (s) def = N ij(s) p ij (s), (47) unde polinomul p ij este monic 1 şi de grad n, atunci d ij este coeficientul termenului de grad n al lui N ij astfel încât N ij (s) p ij (s) = d ij N ij (s) p ij (s), N ij(s) = N ij (s) d ij p ij (s) (48) 1 Un polinom se numeşte monic dacă are coeficientul termenului de grad maxim egal cu 1

4 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE Modele continue ss sstf tfss sszp zpss tf tfzp zptf zp cd cdt cdm dc Modele discrete ss sstf tfss sszp zpss tf tfzp zptf zp Figura 4: Conversii de modele disponibile în MATLAB Altfel spus, dacă notăm d ij def = ν 0, atunci dispunând coeficienţii a 0 = 1, a k, k = 1 : n ai polinomului p ij şi ν k, k = 0 : n ai polinomului N ij în ordinea descrescătoare a puterilor 1 a 1 a n ν 0 ν 1 ν n şi făcând eliminare gaussiană pentru a anula ν 0, obţinem coeficienţii polinomului N ij, adică Operaţia de mai sus se repetă pentru i = 1 : l, j = 1 : m ν k ν k = ν k ν 0 a k, k = 1 : n (49) În consecinţă, rămâne să construim realizarea de stare a matricei T (s) strict proprie cu elementele T ij(s) = N ij (s) p ij (s), (410) adică să construim S = (A, B, C) astfel încât T (s) = C(sI A) 1 B (411) Pentru simplificarea notaţiilor, mai departe eliminăm indicele superior şi considerăm succesiv câteva cazuri reprezentative de complexitate crescândă A Sisteme cu o singură intrare şi o singură ieşire (SISO) În cazul sistemelor cu o singură intrare şi o singură ieşire sau, pe scurt, SISO (Single-Input, Single-Output) se dă funcţia de transfer (scalară) strict proprie T (s) = N(s) p(s), (41)

43 CONVERSII DE MODELE 5 cu p(s) = s n a s n 1 a n1, N(s) = ν 1 s n 1 ν n (413) O realizare de stare a lui T (s) se scrie, prin inspecţie, într-una din cele două forme duale următoare 1 0 Forma standard controlabilă a a n a n1 1 0 0 A c =, B c = (C) 1 0 C c = ν 1 ν n 1 ν n, 0 Forma standard observabilă a 1 A o = (O) a n 1, B o = a n1 0 0 C o = 1 0 0, ν 1 ν n 1 ν n 1 0 0,, (414) (415) Formele (C) şi (O) se numesc duale deoarece au loc relaţiile A o = A T c, B o = C T c, C o = B T c (416) Matricele A c şi A o se mai numesc matrice companion ale polinomului p(s), cu ai cărui coeficienţi sunt formate Prin calcul direct se poate arăta că ambele forme standard sunt realizări ale lui T (s) Justifică denumirilor de formă standard controlabilă şi formă standard controlabilă va deveni transparentă în laboratorul 6 B Sisteme cu o singură intrare şi mai multe ieşiri (SIMO) În cazul sistemelor SIMO (Single-Input, Multi-Output) matricea de transfer, considerată dată, are o structură tip coloană T 1 (s) T (s) = T l (s) R l (s), (417) unde fiecare T i (s) este o funcţie raţională strict proprie de forma cu T i (s) = N i(s) p i (s), i = 1 : l (418) p i (s) = s n(i) a (i)s n(i) 1 a n(i)1 (i), N i (s) = ν 1 (i)s n(i) 1 ν n(i) (i) (419)

6 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE u u 1 u l S l y 1 y l u 1 u m S m y 1 y m y (a) (b) Figura 43: Conexiunile paralel la intrare (a) şi paralel la ieşire (b) unde Realizarea eficientă se obţine aducând la acelaşi numitor toate elementele lui T (s) Scriem T 1 (s) N1 (s) T (s) = = p 1 (s) def = N(s)p 1 (s), (40) T l (s) Nl (s) p(s) = s n a s n 1 a n1 def = cmmmc(p 1 (s),, p l (s)), (41) deci numărătorul N R l s se scrie sub forma: N i (s) = ν 1 (i)s n 1 ν n(i) (4) N(s) = ν 1 s n 1 ν n (43) unde vectorii ν k R l au componentele ν k (i), i = 1 : l, k = 1 : n Matricea de transfer factorizată T (s) = N(s)p 1 (s) se realizează direct în forma standard controlabilă (C), unde acum polinomul caracteristic al matricei A c coincide cu p(s) iar C c conţine, pe fiecare coloană, coeficienţii ν k ai lui N, adică C c R l n Realizarea obţinută este controlabilă C Sisteme cu mai multe intrări şi o singură ieşire (MISO) În acest caz matricea de transfer nu are o reprezentare numerică în MATLAB întrucât are o structură linie T (s) = T 1 (s) T m (s) R 1 m (s) (44) unde fiecare T i (s) este o funcţie raţională strict proprie de forma T i (s) = N i(s) p i (s), i = 1 : m Renunţând la coonvenţiile MATLAB, o realizarea eficientă se obţine procedând,,prin dualitate faţă de cazul precedent Aceasta înseamnă că, aducând la acelaşi numitor toate elementele lui T (s), scriem T (s) = T 1 (s) T m (s) = = p 1 (s) N 1 (s) N m (s) = p 1 (s)n(s), (45) unde p(s) def = cmmmc(p 1 (s),, p m (s)), Ni (s) au expresii similare cu (41) şi (4), deci numărătorul N R 1 m s se scrie sub forma (357), unde ν k R 1 m au componentele νk (i), i = 1 : m, k = 1 : n

43 CONVERSII DE MODELE 7 Matricea de transfer factorizată T (s) = p 1 (s)n(s) se realizează direct în forma standard observabilă (O), unde acum polinomul caracteristic al matricei A o coincide cu p(s), iar B o conţine, pe fiecare linie, coeficienţii lui N, adică B o R n m Realizarea obţinută este observabilă D Sisteme cu mai multe intrări şi mai multe ieşiri (MIMO) Se dă matricea de transfer cu l linii şi m coloane T (s) = T ij (s) O realizare eficientă se poate construi în două moduri 1 0 Partiţionăm T (s) pe coloane T (s) = T 1 (s) T m (s) (46) şi aducem fiecare coloană T j (s) R l (s) la acelaşi numitor ca la punctul B, adică scriem T j (s) = N j (s)p 1 j (s), unde N j (s) R l s, p(s) Rs Deci avem T (s) = N 1 (s)p 1 1 (s) N m(s)p 1 m (s) = = N 1 (s) N m (s) p 1 (s) pm(s) 1 = def = N(s)p 1 (s), (47) unde p j (s) = s n(j) a 1 (j)n (j) 1 a n(j) (j), a k (j) R, N j (s) = ν 1 (j)s (j) 1 ν n(j) (j), ν k (j) R l (48) Întrucât relaţia y(s) = T (s)u(s) se scrie y(s) = m j=1 N j (s)p 1 j (s)u j (s), (49) iar fiecare coloană N j (s)p 1 j (s) a matricei de transfer se realizează în forma standard controlabilă (A c (j), B c (j), C c (j)), obţinem realizarea standard controlabilă (decuplată la intrare) A c = A c (1) Ac(m), B c = B c (1) Bc(m), (430) C c = C c (1) C c (m) Ordinul n = n c este suma gradelor n(j) ale numitorilor comuni pe coloană (Se poate arăta că aceste grade coincid cu indicii de controlabilitate ai perechii (A c, B c )) 0 Partiţionând T (s) pe linii şi procedând prin dualitate faţă de punctul precedent, obţinem

8 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE realizarea standard observabilă (decuplată la ieşire) A o (1) A o = Ao(l) C o = C o (1) Co(l), B o = B o (1) B o (l) (431) Ordinul n = n o al realizării (431) este suma gradelor numitorilor comuni pe linie (Se poate arăta că aceste grade coincid cu indicii de observabilitate ai perechii (C o, A o )) În general, niciuna dintre cele două realizări (430) şi (431) nu este minimală căci, în general, perechea (C c, A c ) nu rezultă observabilă iar perechea (A o, B o ) nu rezultă controlabilă În finalul acestei secţiuni precizăm că obţinerea efectivă a realizărilor de mai sus necesită, în primul rând, un mecanism de manipulare a matricelor bloc cum este cel oferit de MATLAB (sau cel care poate fi creat cu relativă uşurinţă de utilizator în orice limbaj de programare) Cu un astfel de mecanism la dispoziţie, scrierea algoritmilor de construcţie a realizărilor prezentate devine extrem de simplă şi, din acest motiv, este lăsată în seama studentului 43 Conversia ss tf Conversia (ss) (tf), respectiv calculul matricei de transfer asociate unui model de stare dat, se face separat pentru fiecare pereche (u j, y i ) de intrări şi ieşiri, adică în esenţă se referă la un sistem simplu (SISO) Deoarece formele alternative de reprezentare ale unei matrice de transfer se referă tot la sisteme simple, adică la funcţii de transfer, în acest paragraf ne vom referi numai la aceste obiecte Se dă un sistem simplu definit prin { ẋ = Ax Bu y = Cx unde matricele A R n n, B R n, C R 1 n sunt cunoscute, (43) Pentru a calcula funcţia de transfer, adică două polinoame p(s), N(s) astfel încât T (s) def = C(sI A) 1 B = N(s) p(s), (433) constatăm că funcţia de transfer a unui sistem cu reacţie unitară (vezi fig 44) este T 0 (s) = unde p 0 (s) = p(s) N(s) Deci T (s) 1 T (s) = N(s) p(s) N(s) = N(s) p 0 (s) (434) N(s) = p 0 (s) p(s) (435) (Menţionăm că rădăcinile polinomului N(s) sunt zerourile sistemului S = (A, B, C)) Problema s-a redus la a calcula p(s) şi p 0 (s) Dar p(s) este polinomul caracteristic al lui A adică p(s) = n (s λ i ), (436) i=1

44 CONEXIUNI 9 u 0 u T (s) y Figura 44: Conexiune cu reacţie unitară unde λ i sunt polii lui T (s), adică valorile proprii ale matricei A Analog, p 0 (s) este polinomul caracteristic al matricei A 0 a sistemului în circuit închis obţinut punând u = u 0 y, adică u = u 0 Cx Deci A 0 = A BC Prin urmare, pentru a calcula funcţia de transfer T (s) se procedează astfel: 1 Se calculează valorile proprii λ i ale matricei A utilizând algoritmul QR Se formează A 0 = A BC 3 Se calculează valorile proprii λ 0i ale matricei A 0 utilizând algoritmul QR 4 Se calculează (coeficienţii lui) p(s) = n i=1 (s λ i) 5 Se calculează p 0 (s) = n i=1 (s λ 0i) 6 Se calculează N(s) = p 0 (s) p(s) Dacă sistemul S = (A, B, C) nu este controlabil şi observabil (ceea ce este probabil să se întâmple dacă provine dintr-un sistem multiplu) atunci p şi N, adică p şi p 0 au un cel mai mare divizor comun (cmmdc) 1, care coincide cu produsul (s λ fi ), unde λ fi σ(a) σ(a 0 ) sunt polii ficşi ai sistemului (A, B, C) Acest divizor poate fi eliminat prin inspecţie înainte de pasul 4, dar decizia poate fi afectată de erorile de rotunjire inerente 44 Conexiuni În acest paragraf arătăm cum se construiesc modelele sistemice de tip (S) şi (T) pentru conexiunile uzuale a două sisteme S i, i = 1, definite prin modelele de stare (S i ) respectiv prin matricele de transfer { xi (t) = A i x i (t) B i u i (t) y i (t) = C i x i (t) D i u i (t), (437) (T i ) y i (s) = T i (s)u i (s) (438) Construcţia modelelor sistemice pentru structuri oricât de complexe se reduce, în ultimă instanţă, la aplicarea repetată a procedurilor prezentate mai jos În toate cazurile considerate vectorul de stare al sistemului realizat prin conexiune este x1 x = R n, n = n 1 n, (439) x adică întotdeauna vectorul de stare rezultă prin agregarea vectorilor de stare ai sistemelor componente iar ordinul conexiunii este egal cu suma ordinelor sistemelor conectate Ecuaţiile de stare se obţin prin eliminarea variabilelor intermediare pe baza relaţiilor ce definesc conexiunea iar matricele sistemului agregat se obţin apoi prin construcţii din blocuri cunoscute şi/sau calcule matriceale elementare

10 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE Conexiunea paralel Pentru a putea fi conectate în paralel, sistemele şi S trebuie să satisfacă condiţiile structurale m 1 = m, l 1 = l, adică să aibă acelaşi număr de intrări şi acelaşi număr de ieşiri Relaţiile de interconexiune (vezi figura 45 (b)) sunt u 1 = u = u, y = y 1 y (440) u u 1 y = u 1 y S y (a) u u 1 u S y 1 y y v 1 u 1 y 1 y u v S (b) (c) u u 1 u S y 1 y y (d) Figura 45: Conexiunile sistemice fundamentale: serie (a), paralel (b), reacţie (c) şi produs direct (d) În consecinţă, ecuaţiile de stare se scriu ẋ1 A1 0 x1 = 0 A ẋ y = x C1 C x 1 x B1 B u D 1 D u, (441) unde matricele lui S = (A, B, C, D) au expresii evidente, în particular A este bloc - diagonală Matricea de transfer este T (s) = T 1 (s) T (s), (44) deci, în cazul SISO, cu notaţii evidente, avem T (s) def = N(s) p(s) = N 1(s)p (s) N (s)p 1 (s) (443) p 1 (s)p (s) Observăm că T (s) nu rezultă neapărat ireductibilă chiar dacă T i (s), i = 1 :, au această proprietate

44 CONEXIUNI 11 Conexiunea serie Pentru a putea fi conectate în serie, sistemele trebuie să satisfacă condiţia structurală l 1 = m Relaţiile de interconexiune (vezi figura 45 (a)) sunt u 1 = u, u = y 1, y = y (444) În consecinţă, ecuaţiile de stare se scriu ẋ1 A = 1 0 x1 ẋ B C 1 A x x y = D C 1 C 1 x B 1 B D 1 u D D 1 u, (445) unde, din nou, matricele lui S au expresii evidente, în particular A este bloc - inferior - triunghiulară Matricea de transfer este (în această ordine a matricelor factor!) T (s) = T (s)t 1 (s), (446) Conexiunea în circuit închis (în buclă sau cu reacţie) Pentru a putea fi conectate în circuit închis, sistemele trebuie să satisfacă condiţiile structurale l = m 1, l 1 = m,precum şi condiţia,,de bună formulare a conexiunii, det(i D 1 D ) 0 (447) Această condiţie, necesară pentru a putea exprima y în mod unic funcţie de x 1, x precum şi de intrările externe v 1, v (vezi figura 45 (c)), este generic satisfăcută în raport cu D 1, D şi este satisfăcută în mod sigur dacă fie D 1 = 0, fie D = 0, adică cel puţin unul dintre sistemele conectate în circuit închis este strict propriu (pur dinamic) Relaţiile de interconexiune sunt În consecinţă, ecuaţiile de stare ale conexiunii { x1 = A 1 x 1 B 1 (v 1 y ) x = A x B (v y 1 ) u 1 = v 1 y, u = v y 1 (448) { y1 = C 1 x 1 D 1 (v 1 y ) y = C x D (v y 1 ) se scriu sub forma evidentă x1 x A1 0 B = 1 0 0 A 0 B x 1 x v 1 v 0 B1 B 0 y1 y (449)

1 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE I D 1 D I y1 C1 0 D = 1 0 y 0 C 0 D x 1 x v 1 v (450) Introducând matricele produsului direct S d = (A d, B d, C d, D d ) al celor două sisteme, vezi fig 45 (d), unde A1 0 B1 0 A d =, B 0 A d =, 0 B C1 0 D1 0 C d =, D 0 C d =, 0 D precum şi matricele de interconexiune B 0 B1 =, D = B 0 ecuaţiile (449) şi (450) devin ẋ = A d B d x v (I D )y = C d D d x v 0 D1 D 0 B y unde, în virtutea condiţiei de bună formulare, matricea I D este inversabilă Prin urmare avem ẋ = ( A d B d B (I D ) 1 ) x C d D d, v y = (I D ) 1 (451) x C d D d v Matricele modelului de stare agregat S = (A, B, C, D) al conexiunii în circuit închis au expresiile, A = A d B (I D ) 1 C d, B = B d B (I D ) 1 D d, C = (I D ) 1 C d, D = (I D ) 1 C d (45) iar calculul se face în ordinea C D = (I D ) 1 C d D d, A B = Ad B d B C D Matricea de transfer este unde T d (s) = T (s) = (I T (s)) 1 T d (s), (453) T1 (s) 0, T 0 T (s) = 1 (s) 0 T (s) T (s) 0 (454) Relaţiile de mai sus pentru construcţia modelelor de stare ale sistemelor agregat evidenţiază faptul că în toate cazurile se face apel exclusiv la calcule matriceale elementare precum şi la manipularea unor structuri matriceale organizate pe blocuri (ceea ce, de exemplu în MATLAB, este, de asemenea, elementar) În consecinţă, scrierea algoritmilor corespunzători este lăsată în sarcina studentului

45 SARCINI DE LUCRU 13 Programe MATLAB disponibile Pentru verificarea consistenţei dimensionale a matricelor dintr-un model de stare se utilizează funcţia abcdchk iar pentru validarea unui model de transfer funcţia tfchk Diagrama din fig4 prezintă marea majoritate a funcţiilor de conversie de modele În plus descompunerea în fracţii simple se poate face cu funcţia residue iar transformările nesingulare de stare (43) se pot calcula cu ajutorul funcţiei ssss Pentru realizarea unor conexiuni specifice sunt disponibile funcţiile append (care efectuează produsul direct), parallel, series, feedback şi cloop (sistem cu reacţie unitară) Conexiunile de tip general se realizează apelând bklbuild şi conect Pentru implementarea algoritmilor de calcul polinomial, necesare pentru manipularea modelelor de transfer, menţionăm următoarele Adunarea polinoamelor se face prin adunarea vectorilor coeficienţilor după egalarea dimensiunilor prin completarea lor corespunzătoare cu zerouri Pentru înmulţire se utilizează funcţia conv iar pentru împărţire întreagă deconv Funcţia roots calculează rădăcinile aplicând algoritmul QR matricei companion iar funcţia poly calculează coeficienţii din rădăcini (pentru argument matriceal calculează polinomul caracteristic) În sfârşit, calculul valorii unui polinom, inclusiv pentru argument matriceal, se efectuează cu funcţia polyval 45 Sarcini de lucru A În laborator 1 Se va scrie programul MATLAB pentru o versiune proprie a funcţiei de conversie tfss pentru sisteme SISO şi SIMO Se vor testa pe exemple numerice semnificative şi se vor compara soluţiile calculate cu programul propriu cu cele oferite de funcţia tfss din MAT- LAB Se va scrie programul MATLAB pentru o versiune proprie a funcţiei de conversie sstf pentru sisteme SISO şi SIMO folosind funcţii MATLAB de calcul al valorilor proprii şi de calcul polinomial Se vor testa pe exemple numerice semnificative şi se vor compara soluţiile calculate cu programul propriu cu cele oferite de funcţia sstf din MATLAB 3 Fiind date trei sisteme S i = (A i, B i, C i, D i ), i = 1 : 3, să se scrie algoritmii şi programele MATLAB de construcţie a matricelor sistemelor S = (A, B, C, D), rezultate prin interconectarea sistemelor date conform schemelor din fig46 4 Se vor analiza sursele funcţiilor MATLAB pentru conversii de modele şi calculul conexiunilor şi se vor identifica metodele folosite B Acasă 1 Se vor scrie programe MATLAB proprii pentru implementarea algoritmilor de calcul polinomial necesare manipulării matricelor de transfer Fiind date trei sisteme S i, i = 1 : 3, prin modelele lor de transfer, se scrie algoritmii şi programele MATLAB de construcţie a matricelor de transfer ale sistemelor rezultate prin interconectarea sistemelor date conform schemelor din fig46

14 LABORATOR 4 MODELE SISTEMICE u 1 u S y 1 S 3 y (a) u 1 y 1 u S 3 y S (b) u 1 u y 1 S 3 y u 4 S (c) u 3 Figura 46: Conexiuni pentru exerciţiul 4 3 Se dă sistemul S = (A, B, C, D) ale cărui matrice au structura A1 0 B1 A =, B =, A 1 A G C = H 1 C, D = D Să se scrie o procedură de reprezentare a lui S sub forma unei conexiuni a) paralel si b) serie a două sisteme, S, convenabil definite Indicaţie Vezi 1 Bibliografie 1 Jora B, Popeea C, Barbulea S Metode de Calcul Numeric în Automatică, Ed Enciclopedică, Bucureşti 1996