Скачиваний:
18
Добавлен:
16.05.2021
Размер:
623.96 Кб
Скачать
P I Ah

 

z W

 

2

1 z

 

 

 

W

 

 

 

 

 

,

(4.28)

 

 

 

d

n

 

1 z

 

 

 

 

 

h

 

 

 

а также метод Дэвисона (формула Паде порядка (2,2)):

 

Ah

 

Ah A2h2

Ah A2h2 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

e

 

I

 

 

 

I

 

 

 

.

(4.29)

 

 

 

2

 

 

12

2

 

12

 

Отметим, что формулы (4.27)

и (4.29) дают устойчивые аппроксимации

при h 0 (разумеется, если A – гурвицева).

 

 

 

 

 

Заметим, что формула (4.24)

для вычисления матрицы Q применима,

если det A 0. Трудностей, связанных с вычислением Q при вырожденной матрице А, можно избежать, если при формальной подстановке выражения для P eAh, полученного из аппроксимаций Тейлора или Паде в (4.24),

произвести «сокращение» матрицы А. Тогда в выражение для Q матрица A 1 входить не будет. Например, аппроксимация по методу Эйлера приводит к формуле Q h B.

Если непрерывная система нелинейная, то для перехода к ее дискретному описанию также можно использовать методы численного интегрирования. Например, метод Эйлера дает для системы (4.16) дискретное описание:

xk 1

xk hF xk ,uk ,tk ,

(4.30)

yk

G xk ,uk ,tk .

 

Континуализация – это переход от дискретной математической модели системы к непрерывной. Если дискретная модель системы имеет вид (4.23), то перейти к непрерывной модели (4.21) можно по формулам

A

1

lnP, B

1

lnP P 1Q,

(4.31)

 

 

 

h

h

 

вытекающим из (4.24), где lnP – логарифм матрицы, функция, обратная к экспоненциальной и также определяемая через ряд

ln X X

X 2

 

1 n 1

X n ,

(4.32)

2

n

 

 

 

 

сходящийся при

 

 

 

X

 

 

 

1 (здесь

X P ). С точностью до величин порядка

 

 

 

 

h2 можно ограничиться формулами

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A

1

P , B

1

Q,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

h

соответствующими методу Эйлера. Однако удобнее всего переходить от дискретной передаточной функции к непрерывной по формулам (4.26) и (4.28). Например, по методу Эйлера (4.26) достаточно заменить в передаточной функции Wd z 1 переменную z 1 на 1 hp.

4.3.4. Редукция моделей При исследовании линейных систем получили распространение также

методы упрощения описаний систем путем редукции (понижение порядка). Возможность редукции математической модели можно определять по

собственным числам матрицы состояния линейной или линеаризованной системы. Вещественные части собственных значений характеризуют скорость затухания переходных процессов. Если одно из собственных чисел минимум на порядок больше остальных, соответствующий ему переходный процесс закончится быстро и не окажет существенного влияния на переходный процесс модели в целом. В этом случае можно уменьшить порядок системы. Применительно к таким системам можно говорить о принципе подчинения.

В качестве примера можно рассмотреть нелинейную систему 2-го порядка

x1 t 1x1 x1x2,

x2 t 2x2 x12,

где коэффициент 1 0 и мал, а коэффициент 2 1

Если переменные x1 и x2 малы, то x1 будет изменяться очень медленно.

Поскольку 2 1, производной x2 t можно пренебречь в сравнении с величиной 2x2 . Тогда исходную систему можно привести к виду

x1 t 1x1 x13 2

где осуществлено алгебраическое исключение переменной x2 . Поведение системы в основном определяется динамикой медленной подсистемы,

которая как бы «управляет» быстрой подсистемой. При этом x2 как бы

подчинена x1. Медленная переменная x1 в этом случае называется параметром порядка. В многомерных системах параметру порядка может быть подчинено весьма большое число других переменных. В общем случае параметров порядка может быть несколько, но часто это небольшое число, существенно меньшее размерности исходной системы.

Соседние файлы в папке лекции