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文档简介
1、第二章 动态系统的描述,2-1 SISO线性连续系统的动态模型 时域模型:微分方程 权函数和卷积 阶跃响应 状态方程 频域模型:传递函数G(S) 频率特性G(j) 连续系统的离散化,第二章 动态系统的描述,2-2 线性离散系统的动态模型 线性差分方程 权序列与卷积和 状态方程 2-3 随机动态系统的数学模型 随机噪声的数学模型 随机型差分方程 预报误差模型,2-1 线性连续系统的动态模型,时域模型:微分方程 线性系统输入u(t),输出y(t),u(t)的n阶导数与y(t)的n阶导数分别用u(n)(t)与y(n)(t)表示,用微分方程描述n阶线性定常系统的动态特性:,(2-1-1),2-1 线性
2、连续系统的动态模型,时域模型:权函数和卷积 系统输入为单位脉冲(t),输出g(t)为脉冲响应: 系统在任意输入u(t)作用下,有:,(2-1-2),2-1 线性连续系统的动态模型,时域模型:权函数和卷积 考虑到0时,u()=0,g()=0,那么: 或者等价的有: 称为u(t)与g(t)的卷积,g(t)为权函数(加权函数)。已知g(t) 可求出任意u(t)作用下的y(t),(2-1-3),(2-1-3),2-1 线性连续系统的动态模型,时域模型:阶跃响应函数 输入为单位阶跃函数: 输出为单位阶跃响应函数: 若令t -=,则有:,(2-1-4),(2-1-5),(2-1-6),2-1 线性连续系统
3、的动态模型,单位阶跃相应函数k(t)与g(t)之间的关系: 已知k(t)可求出任意u(t)作用下的y(t):,2-1 线性连续系统的动态模型,时域模型:状态方程 把高阶微分方程改写成一阶微分方程组可以得到状态方程: 其中x(t)为k维列向量,A为kk维矩阵,B为k维列向量,C为k维行向量,d为标量。与(2-1-1)式输入输出关系等价的状态方程(2-1-7)式不是唯一的,(2-1-7),2-1 线性连续系统的动态模型,频域模型:传递函数G(s) 由微分方程(2-1-1)式的拉氏变换可以得到: 由状态方程(2-1-7)式的拉氏变换可以得到:,2-1 线性连续系统的动态模型,频域模型:频率特性G(j
4、) 令G(s)中的s=j ,得到: 幅频特性: 相频特性: 对数幅频特性、对数相频特性:Bode图 幅相频率特性:Nyquist图,(2-1-12),2-1 线性连续系统的动态模型,连续系统的离散化:从解微分方程的角度 近似认为在一个采样周期中u(t)保持不变;求解x(t)和y(t)而得到离散化后的方程,即经过采样后系统的状态方程: 离散化后方程(k=t0,k+1=t):,(2-1-26),2-1 线性连续系统的动态模型,连续系统的离散化:从解微分方程的角度 因为在一个采样周期T中u(t)将保持不变:,2-1 线性连续系统的动态模型,连续系统的离散化:从拉氏变换到Z变换的角度 对象G0(s)
5、离散后的Z传递函数G0(z)是: 其中零阶保持器的传递函数为: 从以上两个角度得到的结果完全等价,2-2 线性离散系统的动态模型,SISO系统的线性定常差分方程 其中k即kT,aj,bj是常系数,移位算子q-1y(k) =y(k-1),(2-2-1),(2-2-2),2-2 线性离散系统的动态模型,与Z传递函数的关系 对于SISO系统,可以找出差分方程与Z传递函数之间的关系。零初始条件下对(2-2-1)式进行Z变换: 其中z=e-Ts,按Z传递函数定义,有:,2-2 线性离散系统的动态模型,MIMO系统的差分方程 式(2-2-1)的SISO系统差分方程表达方法可以推广到MIMO系统。设系统具有
6、m个输入和r个输出,可以定义:,2-2 线性离散系统的动态模型,MIMO系统的差分方程 系统可以用向量的差分方程来表示 方程中Aj,Bj分别是rr和rm维常系数矩阵 用向后一步平移算子来表示: 其中I、A1等为rr维矩阵,B0、B1等为 rm维矩阵,2-2 线性离散系统的动态模型,SISO系统的权序列与卷积和 权序列定义:系统对于单位脉冲序列(k)的响应 SISO系统的权序列为h(i), i=0, 1, 2, 系统的输入输出关系可以表示为离散卷积和: 在i0时,u(i)=0,h(i)=0:,2-2 线性离散系统的动态模型,权序列与Z传递函数的关系 权序列与差分方程的关系 比较等式两边相同幂次z
7、-i的系数,可得:,2-2 线性离散系统的动态模型,MIMO系统的权序列 考虑m输入r输出的多变量系统,权序列表达式变成权矩阵序列H(i),其中第i个权矩阵为: 矩阵中元素hkl(k)表示第l个输入和第k个输出之间的权系数。相应的卷积和为:,2-2 线性离散系统的动态模型,SISO系统的状态方程 SISO线性定常系统有: 其中x(k)为n维列向量,为nn维矩阵,为n维列向量,G为n维行向量,d为标量,(2-2-12),2-2 线性离散系统的动态模型,SISO系统的状态方程 假定系统(2-2-12)完全能控能观,则: 那么该系统的权序列与差分方程是唯一确定的 反之,对应某一差分方程或权序列,状态
8、变量选择不同,获得状态方程参数不同 但特定的规范型是唯一的。一般形式的状态方程通过等秩变换,可以得到规范型,2-3 随机动态系统的数学模型,确定系统:无噪声干扰 随机系统:有噪声干扰 噪声:随机因素或难以确定描述的因素 加性噪声: 非加性噪声:,混合信号,有用信号,随机噪声,非加性函数,2-3 随机动态系统的数学模型,随机噪声过程的数学模型 考虑加性噪声、对复杂噪声的抽象的统计描述 随机过程x(t),过程的实现,固定时刻为随机变量,2-3 随机动态系统的数学模型,随机噪声过程的数学模型 给定时刻的分布规律 不同时刻的相互关系 高维分布函数:不同时刻的统计特性,2-3 随机动态系统的数学模型,平
9、稳随机过程 严平稳随机过程:概率特性不随时间改变 宽平稳随机过程:数字特征不随时间改变 均值: 均方值: 方差: 协方差: 自相关函数:,2-3 随机动态系统的数学模型,平稳过程的自相关函数与平均功率谱密度 确定性过程 其中x(t)与X(w)为傅立叶变换对,平均功率,功率谱密度,2-3 随机动态系统的数学模型,平稳过程的自相关函数与平均功率谱密度 随机过程 自相关函数Rxx()与平均功率谱密度Sx(w)是傅立叶变换对,平均功率,平均功率谱密度,2-3 随机动态系统的数学模型,典型的随机过程 白噪声过程w(t)或w(k):理想化的平稳随机过程 有色噪声过程:经过线性环节滤波的白噪声,均值为零,能量均匀,彼此无关,彼此相关,2-3 随机动态系统的数学模型,随机型差分方程 确定型差分方程 随机型差分方程,白噪声,有色噪声,通常b0=0,2-3 随机动态系统的数学模型,随机型差分方程 受控自回归滑动平均模型(CARMA) 受控自回归模型(CAR),Auto Regression,Controlled,Moving Average,2-3 随机动态系统的数学模型,随机型差分方程 自回归滑动平均模型(ARMA) 自回归模型(AR) 滑动平均模型(MA),2-3 随机动态系统的数学模型,预报误差模型(PEM: Predictive Error Model) 描述动态随机模型的
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