Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]

Анализ выходных процессов линейных стационарных систем
Онлайн-сервисы Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью Алгоритмы JavaScript Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью Введение в анализ Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика Теория множеств Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия Математическая логика Алгебра высказываний Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции Булевы функции Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций Теория формального Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний Логика предикатов Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов Неформальные и формаль- ные аксиоматические теории Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории Теория алгоритмов Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики Математическая логика и компьютеры Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект Дискретная математика Множества и отношения Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций Группы и кольца Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов Полукольца и булевы алгебры Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки Алгебраические системы Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры Теория графов Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов Булева алгебра и функции Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов Конечные автоматы и регулярные языки Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга Контекстно-свободные языки Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов Интегральное исчисление Неопределённый и определённый Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции Приложения интегралов Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела Интегралы в физике Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике Основные интегралы Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега Вариационное исчисление Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла Финансовый анализ Анализ эффективности Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности Анализ устойчивости Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости Рыночная активность Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию Инвестиционная деятельность Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование Анализ инвестиций Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта Стоимость компании Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций Форвардные контракты Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту Теория вероятностей Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности Математическая статистика Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты Теория очередей (СМО) Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью) Аналитическая геометрия Векторная алгебра Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике Системы координат Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат Геометрия на плоскости Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными Линии 2-го порядка Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты линий Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам Геометрия в пространстве Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве Поверхности 2-го порядка Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций Инварианты поверхностей Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам Линейная алгебра Матрицы и операции Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц Определители Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей Ранг матрицы Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк) Обратная матрица Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица Системы уравнений Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений Функциональные матрицы Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум Многочленные матрицы Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы Функции от матриц Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц Линейные пространства Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств Подпространства Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств Линейные отображения Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения Линейные операторы Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду Евклидовы пространства Евклидовы пространства Ортогональные векторы евклидова пространства Ортогональный базис евклидова пространства Ортонормированный базис евклидова пространства Ортогональные дополнения в евклидовом пространстве Задача о перпендикуляре Матрица и определитель Грама и его свойства Линейные преобразования евклидовых пространств Канонический вид ортогонального оператора евклидова пространства Сопряженные операторы евклидова пространства Самосопряженные операторы евклидова пространства Приведение квадратичной формы к главным осям Унитарные пространства и их линейные преобразования Комплексный анализ Комплексные числа Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел Комплексные функции Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного Функциональные ряды в комплексной области Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням Особые точки, Вычеты Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена Операционное исчисление Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства Дифференциальные уравнения ДУ первого порядка Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ ДУ высших порядков Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ Системы ДУ Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем Теория устойчивости Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной Численные методы Методы алгебры Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений Методы теории приближений Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования Методы решения обыкновенных ДУ Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач Методы решения ДУ в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными	Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Содержание 1. Постановка задачи 2. Одномерные системы 3. Алгоритм решения задачи анализа выходных процессов 4. Многомерные системы 5. Алгоритм решения задачи для многомерных систем 6. Анализ устойчивости динамических систем 7. Критерий устойчивости динамической системы 8. Частотная характеристика стационарной линейной системы 9. Критерий Михайлова устойчивости динамической системы 10. Многомерные динамические системы 11. Критерий устойчивости многомерной динамической системы Постановка задачи В теории автоматического регулирования и управления рассматривается следующая прикладная задача. На вход динамической системы, математическая модель которой описывается в той или иной форме, поступает входной сигнал. Требуется найти выходной сигнал, т.е. реакцию динамической системы на входной сигнал. Эта задача называется основной задачей анализа. Динамические системы подразделяются на: – непрерывные (описываются дифференциальными уравнениями) и дискретные (описываются разностными уравнениями); – линейные и нелинейные (описываются линейными или нелинейными уравнениями); – стационарные и нестационарные (описываются уравнениями с постоянными или переменными коэффициентами); – одномерные и многомерные (в многомерных системах суммарное число входов и выходов больше двух). Рассмотрим особенности применения преобразования Лапласа для решения задач анализа линейных непрерывных одномерных и многомерных стационарных динамических систем. Одномерные системы Пусть заданы: а) входной сигнал $g(t),~ t>0$ ; б) линейная непрерывная одномерная стационарная система (рис. 5.10), описываемая дифференциальным уравнением $a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+ \ldots+ b_0g(t),$ (5.42) где $g(t)$ и $x(t)$ — входной и выходной сигналы; $m$ и $n$ — числа; $a_n,\ldots,a_n,~ b_m,\ldots,b_0$ — коэффициенты, не зависящие от времени; в) начальные условия: $x(0)= x_0,\, \dot{x}(0)= \dot{x}_0,\, \ldots,\, x^{(n-1)}(0)= x_0^{(n-1)}$ . Требуется найти выходной сигнал $x(t)$ . Будем считать, что входной и выходной сигналы принадлежат пространству оригиналов, и применим преобразование Лапласа. Выходной сигнал через свободное и вынужденное движение представляется с помощью формулы (5.41), которая может быть записана в форме $x(t)= x_c(t)+ x_v(t)\cdot \boldsymbol{1}(t),$ где функции $x_c(t),\, x_v(t)$ — и раз непрерывно дифференцируемы. Обозначим $X(p)= L[x(t)],~ X_c(p)= L[x_c(t)],~ X_v(p)= L[x_v(t)]$ — изображения по Лапласу выходного сигнала, свободного и вынужденного движения соответственно. С использованием свойств преобразования Лапласа и (5.37) получаем: $\begin{gathered}L[x_c^{(n)}(t)]= p^nX_c(p)-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)},\\ L \bigl[\{x_v(t)\cdot \boldsymbol{1}(t)\}^{(n)}\bigr]= p^nX_v(p). \end{gathered}$ Дифференцируя выражение для $x(t)$ с учетом двух последних равенств, имеем $L[x^{(n)}(t)]= p^n \bigl[X_c(p)+ X_v(p)\bigr]-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)}.$ Так как $X(p)= X_c(p)+ X_v(p)$ , то $L[x^{(n)}(t)]= p^n X(p)-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)}$ . Используя (5.11),(5.10) при $\tau=0$ , определение производной дельта-функции и $\boldsymbol{1}'(t)= \delta(t)$ (см. пример 5.10), можно получить равенство $L \bigl[\{g(t)\cdot \boldsymbol{1}(t)\}^{(m)}\bigr]= p^mG(p)$ . Найдем преобразование Лапласа от левой и правой частей дифференциального уравнения $a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)= b_m \bigl[g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]^{(m)}+ b_0g(t) \boldsymbol{1}(t)\colon$ $\begin{gathered}L \bigl[a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)\bigr]= D(p)X(p)-D_h(p),\\ L \bigl[b_m \bigl[g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]^{(m)}+ b_0g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]= M(p)G(p), \end{gathered}$ где $D(p)= a_np^n+ \ldots+a_0;~ M(p)= b_mp^m+ \ldots+b_0$ ; $\begin{aligned}D_h(p)&= x_0(a_np^{n-1}+ \dots+ a_2p+a_1)+ \dot{x}_0(a_np^{n-2}+ \dots+ a_3p+a_2)+ \ldots+ x_0^{(n-2)}(a_np+a_{n-1})+ x_0^{(n-1)}a_n=\\ &= p^{n-1}a_nx_0+ p^{n-2}[a_n\dot{x}_0+ a_{n-1}x_0]+ \ldots+ [a_nx^{(n-1)}+ a_{n-1} x^{(n-2)}+ \ldots+ a_2\dot{x}_0+ a_1x_0]. \end{aligned}$ В результате получаем уравнение в изображениях, соответствующее (5.42): $D(p)X(p)-D_h(p)= M(p)G(p)$ . Обозначим $W(p)= \frac{M(p)}{D(p)}$ . Функция комплексного переменного $W(p)$ является передаточной функцией системы. С учетом обозначений запишем выражение для изображения выходного сигнала: $X(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ \frac{M(p)}{D(p)}G(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ W(p)G(p)= X_c(p)+ X_v(p).$ Если начальные условия нулевые, то $D_h(p)=0$ и выходной сигнал совпадает с вынужденным движением: $X(p)= W(p)G(p)$ . Алгоритм решения задачи анализа выходных процессов 1. Найти изображение входного сигнала: $\textstyle{G(p)= L[g(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} g(t)e^{-pt}dt}$ , где $g(t)$ — сигнал; $G(p)$ — его изображение по Лапласу. 2. Найти передаточную функцию системы $W(p)= \frac{b_mp^m+ \ldots+ b_1p+b_0}{a_np^n+ \ldots+ a_1p+ a_0}\,,$ (5.43) и если начальные условия ненулевые, то функции $\begin{gathered}D(p)= a_np^n+ a_{n-1}p^{n-1}+ \ldots+a_0;\\ \begin{aligned} D_h(p)&= x_0(a_np^{n-1}+ \ldots+ a_2p+a_1)+ \dot{x}_0(a_np^{n-2}+ \ldots+ a_3p+a_2)+ \ldots+ x_0^{(n-2)}(a_np+a_{n-1})+ x_0^{(n-1)}a_n=\\ &= p^{n-1}a_nx_0+ p^{n-2}[a_n\dot{x}_0+ a_{n-1}x_0]+ \ldots+ [a_nx^{(n-1)}+ a_{n-1} x^{(n-2)}+ \ldots+ a_2\dot{x}_0+ a_1x_0]. \end{aligned} \end{gathered}$ (5.44) 3. Определить изображение по Лапласу выходного сигнала по формуле $X(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ W(p)G(p).$ (5.45) 4. Найти выходной сигнал, используя обратное преобразование Лапласа $x(t)= L^{-1}[X(p)]$ . Замечания 5.10 1. Функция $D(p)= a_np^n+ \ldots+ a_1p+ a_0$ является характеристическим многочленом. Передаточная функция определяется следующими двумя способами. Первый способ. Передаточной функцией $W(p)$ стационарной линейной системы называется преобразование Лапласа импульсной переходной функции $k(t)$ , соответствующей уравнению (5.42): $W(p)= L[k(t)]$ . Функция $k(t)$ находится по формуле (5.39). Второй способ. Передаточной функцией $W(p)$ называется отношение преобразования Лапласа выходного сигнала к преобразованию Лапласа входного сигнала при нулевых начальных условиях: $W(p)= \frac{X(p)}{G(p)}$ . 2. Первое слагаемое в (5.45) представляет собой изображение по Лапласу свободного движения (под действием ненулевых начальных условий и нулевом входном сигнале), а второе — вынужденного (под действием входного сигнала при нулевых начальных условиях). 3. Применяя свойства (5.11) и (5.19) преобразования Лапласа, можно получить установившиеся значения выходного сигнала и его производных по изображению $X(p)\colon$ $x_y= \lim\limits_{t\to+\infty} x(t)= \lim\limits_{p\to0} pX(p),$ (5.46) $x_y^{(k)}= \lim\limits_{t\to+\infty} x^{(k)}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^{k+1}\! \left[X(p)-\frac{x_y}{p}-\frac{\dot{x}_y}{p^2}-\ldots-\frac{x_y^{(k-1)}}{p^k}\right]\!,\quad k=1,2,\ldots$ ▼ Примеры 5.48-5.53 Пример 5.48. Найти реакцию динамической системы, описываемой уравнением $x=5g$ , на линейный входной сигнал $g(t)= t\cdot \boldsymbol{1}(t)$ при нулевых начальных условиях. Решение 1. Найдем изображение входного сигнала $g(t)=t\colon\, G(p)= \frac{1}{p^2}$ . 2. Запишем передаточную функцию: $W(p)= \frac{b_0}{a_0}= \frac{5}{1}=5$ . Так как начальные условия нулевые, то функция $D_h(p)=0$ . 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $X(p)= \frac{5}{p^2}$ . 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= 5t,~ t>0$ . В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная динамическая система называется усилительным звеном. Заметим, что уравнение, описывающее поведение динамической системы, не является дифференциальным. Пример 5.49. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\dot{x}(t)= 4g(t)$ , на входной сигнал $g(t)= \sin3t$ при нулевых начальных условиях. Решение 1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{3}{p^2+9}$ . 2. Запишем передаточную функцию: $W(p)= \frac{4}{p}$ . Функция $D_h(p)=0$ , так как начальные условия нулевые. 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $X(p)= W(p)\cdot G(p)= \frac{4}{p}\cdot \frac{3}{p^2+9}= \frac{4}{3p}-\frac{4p}{3(p^2+9)}\,.$ 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= L^{-1}[X(p)]= \frac{4}{3}(1-\cos3t).$ . В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная система называется интегрирующим звеном. Пример 5.50. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\dot{x}(t)+ x(t)= g(t)$ с начальным условием $x(0)= \frac{1}{2}$ , на входной сигнал $g(t)= \boldsymbol{1}(t)$ . Решение 1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p}$ . 2. При $n=1,~ a_1=1,~ a_0=1,~ x_0=\frac{1}{2}$ из (5.43),(5.44) находим передаточную функцию и функции $D(p)$ и $D_h(p)\colon$ $W(p)= \frac{1}{p+1}\,,\qquad D(p)=p+1,\qquad D_h(p)=x_0\cdot a_1= \frac{1}{2}\,.$ 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $X(p)= \frac{1}{\begin{gathered}2(p+1)\\ \Downarrow\\ X_c(p)\end{gathered}}+ \frac{1}{\begin{gathered}p(p+1)\\ \Downarrow\\ X_v(p)\end{gathered}}\,.$ 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= \underbrace{\frac{1}{2}\,e^{-t}}_{x_c(t)}+ \underbrace{1-e^{-t}}_{x_v(t)}= 1-\frac{1}{2}\,e^{-t}.$ Полученное решение совпадает с найденным в примере 5.30 п."а". В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная система называется апериодическим звеном. Пример 5.51. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\ddot{x}(t)-3\dot{x}(t)+ 2x(t)= g(t)$ с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=3$ , на входной сигнал $g(t)= 2e^{3t}\cdot \boldsymbol{1}(t)$ . Решение 1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{2}{p-3}$ . 2. При $n=2,~ a_2=1,~ a_1=-3,~ a_0=2$ из (5.43), (5.44) находим передаточную функцию и функции $D(p)$ и $D_h(p)\colon$ $W(p)= \frac{1}{p^2-3p+2}\,,\quad D(p)= p^2-3p+2,\quad D_h(p)= x_0(a_1+ a_2p)+ \dot{x}_0a_2= 1\cdot (-3+p)+ 3\cdot1= p.$ 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $\begin{aligned}X(p)&= \frac{p}{p^2-3p+2}+ \frac{2}{(p^2-3p+2)(p-3)}= \frac{p}{(p-1)(p-2)}+ \frac{2}{(p-1)(p-2)(p-3)}=\\ &=\underbrace{-\frac{1}{p-1}+\frac{2}{p-2}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\frac{1}{p-1}-\frac{2}{p-2}+ \frac{1}{p-3}}_{X_v(p)}. \end{aligned}$ 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= \underbrace{-e^t+2e^{2t}}_{x_c(p)}+ \underbrace{e^t-2e^{2t}+ e^{3t}}_{x_v(p)}= e^{3t}.$ Полученное вынужденное движение совпадает с найденным в примере 5.45. Пример 5.52. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\ddot{x}(t)-3\dot{x}(t)+ 2x(t)= \dot{g}(t)-g(t)$ с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=3$ , на входной сигнал $g(t)= e^{3t}\cdot \boldsymbol{1}(t)$ . Решение 1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p-3}$ . 2. Получим передаточную функцию: $W(p)= \frac{p-1}{p^2-3p+2}$ и функции $D(p)= p^2-3p+2,\qquad D_h(p)= x_0(a_1+ a_2p)+ \dot{x}_0a_2= 1\cdot (-3+p)+ 3\cdot1=p.$ 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $\begin{aligned}X(p)&= \frac{p}{p^2-3p+2}+ \frac{p-1}{(p^2-3p+2)(p-3)}= \frac{p}{(p-1)(p-2)}+ \frac{p-1}{(p-1)(p-2)(p-3)}=\\ &= \underbrace{-\frac{1}{p-1}+ \frac{2}{p-2}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\frac{1}{p-3}-\frac{1}{p-2}}_{X_v(p)}. \end{aligned}$ 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= \underbrace{2e^{2t}-e^t}_{x_c(p)}+ \underbrace{e^{3t}-e^{2t}}_{x_v(p)}= e^{3t}+ e^{2t}-e^t.$ Полученное вынужденное решение совпадает с найденным в примере 5.46. Пример 5.53. Найти реакцию динамической системы, описываемой уравнением $\dddot{x}(t)+ 6\ddot{x}(t)+ 11\dot{x}(t)+ 6x(t)= \ddot{g}(t)+ 5\dot{g}(t)+ 6g(t)$ с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=-3,~ \ddot{x}(0)=9$ , на входной сигнал $g(t)= \boldsymbol{1}(t)$ . Определить установившиеся значения выходного сигнала и его производных. Решение 1. Найдем изображение по Лапласу входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p}$ . 2. Получим передаточную функцию: $W(p)= \frac{p^2+5p+6}{p^3+ 6p^2+ 11p+6}$ и функции $\begin{aligned}&D(p)= p^3+6p^2+11p+6= (p+1)(p+2)(p+3);\\[4pt] &\begin{aligned} D_h(p)&= x_0(a_1+ a_2p+ a_3p^2)+ \dot{x}_0(a_2+ a_3p)+ \ddot{x}_0a_3=\\ &= x_0(11+6p+p^2)+ \dot{x}_0(6+p)+ \ddot{x}_0= p^2+3p+2= (p+1)(p+2). \end{aligned}\end{aligned}$ 3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $X(p)= \frac{(p+1)(p+2)}{(p+1)(p+2)(p+3)}+ \frac{(p+2)(p+3)}{(p+1)(p+2)(p+3)}\cdot \frac{1}{p}= \frac{1}{p+3}+ \frac{1}{p(p+1)}\,.$ По формулам (5.46) найдем установившиеся значения выходного сигнала и его производных. Так как $X(p)= \frac{1}{p+3}+ \frac{1}{p(p+1)}= \frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}$ , то $\begin{aligned}x_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} x(t)= \lim\limits_{p\to0} pX(p)= \lim\limits_{p\to0} p \frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}=1,\\[4pt] \dot{x}_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} \dot{x}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^2\! \left[X(p)- \frac{x_y}{p}\right]= \lim\limits_{p\to0} p^2\! \left[\frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}- \frac{1}{p}\right]=0,\\[4pt] \ddot{x}_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} \ddot{x}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^3\! \left[X(p)-\frac{x_y}{p}-\frac{\dot{x}_y}{p^2}\right]= \lim\limits_{p\to0} p^3\! \left[\frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}- \frac{1}{p}\right]=0. \end{aligned}$ 4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= e^{-3t}+1-e^{-t}$ . Результат совпадает с полученным в примере 5.47. Многомерные системы Пусть заданы: а) входной сигнал $g(t)= \begin{pmatrix}g_1(t)& \cdots& g_r(t)\end{pmatrix}^T$ ; б) многомерная линейная непрерывная стационарная динамическая система (рис. 5.11), поведение которой описывается: уравнением состояния $\dot{x}(t)= Ax(t)+ Bg(t),$ (5.47) уравнением выхода $y(t)= C\cdot x(t),$ (5.48) где $x$ — n-мерный вектор состояния; $g$ — r-мерный вектор входа; $y$ — k-мерный вектор выхода; $A,\,B,\,C$ — матрицы размера $(n\times n),\, (n\times r),\, (k\times n)$ соответственно; в) начальные условия: $x(0)= x_0= \begin{pmatrix}x_{10}& \cdots& x_{n0}\end{pmatrix}^T.$ (5.49) Требуется найти законы изменения вектора состояния $x(t)$ и вектора выхода $y(t)$ . Предположим, что каждая компонента входного и выходного сигналов, а также вектора состояния принадлежит пространству оригиналов. Применяя преобразование Лапласа к левой и правой частям уравнений состояния и выхода (5.47),(5.48), имеем $p\,X(p)-x_0= A\cdot X(p)+ B\cdot G(p),\quad Y(p)= C\cdot X(p),$ где $X(p)= L[x(t)],~ Y(p)= L[y(t)],~ G(p)= L[g(t)]$ — изображения по Лапласу векторов состояния, выхода и входа. Отсюда $\begin{aligned}X(p)&= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B\cdot G(p),\\ Y(p)&= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B\cdot G(p). \end{aligned}$ Обозначим $W^x(p)= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B,~ W^y(p)= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B$ . Функции комплексного переменного $W^x(p),~ W^y(p)$ являются передаточными функциями системы по состоянию и выходу. С учетом введенных обозначений $\begin{aligned}X(p)&= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ W^x(p)\cdot G(p),\\ Y(p)&= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ W^y(p)\cdot G(p). \end{aligned}$ Алгоритм решения задачи для многомерных систем 1. Найти изображение входного сигнала: $G(p)= L[g(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} g(t)e^{-pt}dt\,,$ где $g(t)$ — r-мерный входной сигнал; $G(p)$ — r-мерный вектор его изображений по Лапласу. 2. Найти матрицы $[pE-A]^{-1},~ C\,[pE-A]^{-1}$ и передаточные функции по формулам (где $E$ — единичная матрица): $W^x(p)= [pE-A]^{-1}B,\qquad W^y(p)= C\,[pE-A]^{-1}B.$ 3. Определить изображение по Лапласу законов изменения векторов состояния и выхода: $\begin{gathered}X(p)= [pE-A]^{-1}x_0+ W^x(p)G(p),\\ Y(p)= C\,[pE-A]^{-1}x_0+ W^y(p)G(p). \end{gathered}$ (5.50) 4. Найти законы изменения векторов состояния и выхода с помощью об- ' ратного преобразования Лапласа: $x(t)= L^{-1}[X(p)],\qquad y(t)= L^{-1}[Y(p)].$ Замечания 5.11 1. Первые слагаемые в (5.50) представляют собой изображения по Лапласу свободного движения (под действием ненулевых начальных условий и при нулевом входном сигнале), а вторые — вынужденного (под действием входного сигнала при нулевых начальных условиях). 2. Передаточная функция $W^x(p)$ по состоянию и передаточная функция $W^y(p)$ по выходу представляются матрицами размера $(n\times r),~ (k\times r)$ соответственно. Они определяются как преобразования Лапласа соответствующих импульсных переходных функций. ▼ Примеры 5.54-5.55 Пример 5.54. Найти законы изменения векторов состояния и выхода многомерной системы: $\begin{cases}\dot{x}_1= x_1+2x_2+g,\\ \dot{x}_2= 2x_1+x_2,\end{cases} y=x_1+x_2,$ с начальными условиями $x_1(0)=1,~ x_2(0)=-1$ при входном сигнале $g(t)= e^t \boldsymbol{1}(t)$ . Решение Перепишем уравнения системы в матричной форме: $\frac{d}{dt}\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix}1&2\\ 2&1\end{pmatrix}}_{A}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}+ \underbrace{\begin{pmatrix} 1\\0\end{pmatrix}}_{B}\! g,\qquad y= \underbrace{\begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}}_{C}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\x_2 \end{pmatrix}\!.$ Здесь $n=1,~ r=1,~ k=1$ . 1. Найдем изображение входного сигнала $G(p)= \frac{1}{p-1}$ . 2. Получим передаточные функции $\begin{aligned}\, [pE-A]&= \begin{pmatrix}p-1&-2\\-2&p-1\end{pmatrix}\!,\\[4pt] \det[pE-A]&= \begin{vmatrix}p-1&-2\\-2&p-1 \end{vmatrix}= p^2-2p-3= (p-3)(p+1);\\[4pt] [pE-A]^{-1}&= \frac{1}{(p-3)(p+1)}\! \begin{pmatrix}p-1&2\\ 2&p-1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)} \end{pmatrix}\!,\\[4pt] C\,[pE-A]^{-1}&= \begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}\![pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p-3}& \dfrac{1}{p-3}\end{pmatrix}\!,\\[4pt] W^x(p)&= [pE-A]^{-1}B= [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\end{pmatrix}\!,\\[4pt] W^y(p)&= C\,[pE-A]^{-1} B= \begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1\\0 \end{pmatrix}= \frac{1}{p-3}\,. \end{aligned}$ 3. По формулам (5.50) определим изображения законов изменения векторов состояния и выхода: $\begin{aligned}X(p)&= \begin{pmatrix} \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\end{pmatrix}\! \frac{1}{p-1}=\\ &= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p+1}\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)(p-1)}\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix} \dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p+1}\end{pmatrix}}_{X_c(p)}+ \frac{1}{4}\! \underbrace{ \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p-3}-\dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p-3}-\dfrac{2}{p-1}+ \dfrac{1}{p+1}\end{pmatrix}}_{X_v(p)}\!,\\[4pt] Y(p)&= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p-3}& \dfrac{1}{p-3}\end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}1\\-1 \end{pmatrix}+ \dfrac{1}{p-3}\cdot \dfrac{1}{p-1}= \dfrac{1}{p-3}\cdot \dfrac{1}{p-1}= \dfrac{1}{2(p-3)}-\dfrac{1}{2(p-1)}\,. \end{aligned}$ 4. Искомые законы изменения векторов состояния и выхода: $\begin{aligned}x(t)&= \underbrace{\begin{pmatrix} e^{-t}\\-e^{-t}\end{pmatrix}}_{x_c(t)}+ \frac{1}{4}\! \underbrace{\begin{pmatrix}e^{3t}-e^{-t}\\ e^{3t}-2e^{t}+e^{-t} \end{pmatrix}}_{x_v(t)}= \begin{pmatrix}0,\!25e^{3t}+ 0,\!75e^{-t}\\ 0,\!25e^{3t}-0,\!5e^{t}-0,\!75e^{-t} \end{pmatrix}\!,\\[4pt] y(t)&= L^{-1}[Y(p)]= 0,\!5e^{3t}-0,\!5e^{t}. \end{aligned}$ Пример 5.55. Найти законы изменения векторов состояния и выхода многомерной системы $\begin{cases}\dot{x}_1=-x_2+g_1,\\ \dot{x}_2= x_1+g_2,\end{cases} \begin{matrix}y_1=x_2,\\ y_2= x_1+0,\!5x_2\end{matrix}$ с начальными условиями $x_1(0)=-1,~ x_2(0)=0$ при входном сигнале $g_1(t)=2\cdot \boldsymbol{1}(t),~ g_2(t)= \boldsymbol{1}(t)$ . Решение Перепишем уравнение системы в матричной форме: $\frac{d}{dt}\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix} 0&-1\\ 1&0 \end{pmatrix}}_{A}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\x_2\end{pmatrix}+ \underbrace{\begin{pmatrix} 1&0\\ 0&1 \end{pmatrix}}_{B}\!\! \begin{pmatrix}g_1\\ g_2\end{pmatrix}\!,\qquad y= \underbrace{ \begin{pmatrix} 0&1\\ 1&0,\!5\end{pmatrix}}_{C}\!\! \!\!\begin{pmatrix} x_1\\ x_2 \end{pmatrix}\!.$ 1. Определим изображение входного сигнала $g(t)= \begin{pmatrix}g_1(t)\\ g_2(t) \end{pmatrix}\!\colon\, G(p)= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}& \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}^T$ . 2. Получим передаточные функции: $\begin{aligned}\, [pE-A]&= \begin{pmatrix}p&1\\-1&p\end{pmatrix}\!,\qquad [pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix} \dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!,\\ C\,[pE-A]^{-1}&= \begin{pmatrix}0&1\\ 1&0,\!5\end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1}\end{pmatrix}\!, \\ W^x(p)&= [pE-A]^{-1}B= [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0\\ 0&1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!,\\ W^y(p)&= C\,[pE-A]^{-1}B= \begin{pmatrix}0&1\\ 1&0,\!5 \end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0\\ 0&1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!. \end{aligned}$ 3. По формулам (5.50) найдем изображения законов изменения векторов состояния и выхода: $\begin{aligned} &\begin{aligned}X(p)&= \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}-1\\0\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}\\[9pt] \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}=\\ &= \underbrace{\begin{pmatrix} \dfrac{-p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p^2+1} \end{pmatrix}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\begin{pmatrix}\dfrac{2p-1}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2+p}{p(p^2+1)} \end{pmatrix}}_{X_v(p)}= \begin{pmatrix}\dfrac{-p^2+2p-1}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{p(p^2+1)} \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{-1}{p}+\dfrac{2}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{2}{p}-\dfrac{2p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!,\end{aligned}\\ &Y(p)= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}-1\\[4pt] 0\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}\\[9pt] \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2-p}{p^2+1} \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}-\dfrac{2p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{2}{p^2+1}-\dfrac{p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!. \end{aligned}$ 4. Искомые законы изменения векторов состояния и выхода: $\begin{aligned}x(t)&= L^{-1}[X(p)]= \underbrace{\begin{pmatrix}-\cos t\\-\sin t\end{pmatrix}}_{x_c(t)}+ \underbrace{\begin{pmatrix}-1+2\sin t+\cos t\\ 2+\sin t-2\cos t\end{pmatrix}}_{x_v(t)}= \begin{pmatrix}-1+2\sin t\\ 2-2\cos t\end{pmatrix}\!,\\ y(t)&= L^{-1}[Y(p)]= \begin{pmatrix}2-2\cos t\\ 2\sin t-\cos t\end{pmatrix}\!. \end{aligned}$ Найденный закон изменения вектора состояния $x(t)$ совпадает с полученным в примере 5.37. Анализ устойчивости динамических систем 1. Одномерные системы Пусть заданы: а) одномерная линейная непрерывная стационарная динамическая система, поведение которой описывается дифференциальным уравнением (5.35): $a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+ \ldots+ b_0g(t);$ (5.51) б) начальные условия: $x(0)= x_0,~ \dot{x}(0)= \dot{x}_0,~ \ldots,~ x^{(n-1)}(0)= x_0^{(n-1)}$ . Требуется исследовать, является ли динамическая система асимптотически устойчивой. В соответствии с принципом суперпозиции выходной сигнал системы представляется в виде суммы свободного и вынужденного движений: $x(t)= x_c(t)+ x_v(t)$ . Динамическая система называется асимптотически устойчивой, если при ненулевых ограниченных начальных условиях свободное движение $x_c(t)$ ограничено при всех $t\in[t_0, +\infty)$ и $\lim\limits_{t\to+\infty} x_c(t)=0$ . Критерий устойчивости динамической системы Для асимптотической устойчивости динамической системы (5.51) необходим! и достаточно, чтобы корни р: характеристического уравнения $a_np^n+ a_{n-1}p^{n-1}+ \ldots+a_0=0$ (5.52) имели отрицательные действительные части: $\operatorname{Re}p_i<0,~ i=1,2,\ldots,n$ , т.е. располагались в левой полуплоскости комплексной плоскости (рис. 5.12). Замечания 5.12 1. Для проверки отрицательности действительных частей корней характеристического уравнения (5.52) можно использовать критерий Рауса-Гурвица: Для устойчивости системы (5.51) необходимо и достаточно, чтобы угловые миноры $\Delta_i$ матрицы $\begin{pmatrix}a_{n-1}& a_{n-3}& a_{n-5}& \cdots& 0\\ a_{n}& a_{n-2}& a_{n-4}& \cdots& 0\\ 0& a_{n-1}& a_{n-3}& \cdots& 0\\ 0& a_{n}& a_{n-2}& \cdots& 0\\ \vdots& \vdots& \vdots& \ddots& \vdots\\ 0& 0& 0& \cdots& a_0 \end{pmatrix}$ были положительны: $\Delta_i>0,~ i=1,2,\ldots,n$ , где $\Delta_1= a_{n-1},~ \Delta_2= \begin{pmatrix}a_{n-1}& a_{n-3}\\ a_n& a_{n-2}\end{pmatrix}$ и т.д. При заполнении этой квадратной матрицы порядка $n$ отсутствующие в уравнении (5.52) коэффициенты $a_{n-i}$ и $a_i$ при $i>n$ заменяются нулями. Критерий Рауса-Гурвица называется косвенным, так как в этом случае процедура анализа устойчивости не требует нахождения корней уравнения (5.52). 2. Корни характеристического уравнения (5.52) являются полюсами передаточной функции (5.43). ▼ Пример 5.56 Исследовать устойчивость динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями: а) $3\dot{x}+x=g$ ; б) $4\dot{x}-x=g$ ; в) $\ddot{x}+2\dot{x}+x=g$ ; г) $\ddot{x}+ 2\dot{x}-x=g$ ; д) $\dddot{x}-2\dot{x}+4x=g$ ; е) $\dddot{x}+ 4\ddot{x}+ 6\dot{x}+4x=g$ ; ж) $\dddot{x}+ \ddot{x}+ 4\dot{x}+ 4x=g$ . Решение. Для решения задачи применим критерий асимптотической устойчивости. а) Характеристическое уравнение $D(p)=3p+1=0$ имеет отрицательный корень $p=-1\!\!\not{\phantom{\|}}\,3$ , лежащий в левой полуплоскости. Согласно критерию система асимптотически устойчива. б) Характеристическое уравнение $D(p)=4p-1=0$ имеет положительный корень $p=1\!\!\not{\phantom{\|}}\,4$ , лежащий в правой полуплоскости. Согласно критерию система не является асимптотически устойчивой. в) Характеристическое уравнение $D(p)= p^2+2p+1=0$ имеет отрицательный (кратный) корень $p=-1$ , лежащий в левой полуплоскости. Согласно критерию система асимптотически устойчива. г) Характеристическое уравнение $D(p)= p^2+2p-1=0$ имеет два корня: $p_1=-1+ \sqrt{2}>0,~ p_2=-1-\sqrt{2}<0$ , один из которых положительный, лежащий в правой полуплоскости. Согласно критерию система не является асимптотически устойчивой. д) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3-2p+4= (p^2-2p+2)(p+2)=0$ имеет корни: $p_1=-2,$ $p_2=1+I,$ $p_3=1-i$ . Так как корни $p_2$ и $p_3$ лежат в правой полуплоскости, то система не является асимптотически устойчивой. е) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3+4p^2+6p+4= (p^2+2p+2)(p+2)=0$ имеет корни: $p_1=-2,$ $p_2=-1+i,$ $p_3=-1-i$ . Так как все корни лежат в левой полуплоскости, то система является асимптотически устойчивой. Решим эту задачу с помощью критерия Рауса-Гурвица. Составим матрицу и вычислим угловые миноры: $\begin{pmatrix}4&4&6\\ 1&6&0\\ 0&4&4 \end{pmatrix}\!,\qquad \Delta_1=4>0,\qquad \Delta_2=20>0,\qquad \Delta_3=80>0.$ Так как все угловые миноры положительны, то система является асимптотически устойчивой. ж) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3+p^2+ 4p+4= (p^2+4)(p+1)$ имеет корни: $p_1=-1,$ $p_2=2i,$ $p_3=-2i$ . Так как корни $p_2$ и $p_3$ не лежат в левой полуплоскости, то система не является асимптотически устойчивой. Решим задачу с помощью критерия Рауса-Гурвица. Составим матрицу и вычислим угловые миноры: $\begin{pmatrix}1&4&0\\ 1&4&0\\ 0&1&4 \end{pmatrix}\!,\qquad \Delta_1=1>0,\qquad \Delta_2=0,\qquad \Delta_3=0.$ Так как не все угловые миноры положительны, то система не является асимптотически устойчивой. Для анализа устойчивости можно применять частотные критерии устойчивости, не требующие нахождения корней характеристического уравнения. Их использование требует построения годографов частотной характеристики или характеристического многочлена. Частотная характеристика стационарной линейной системы Частотной характеристикой $W(i \omega)$ стационарной линейной системы называется преобразование Фурье импульсной переходной функции $k(t)$ , соответствующей уравнению (5.42): $W(i \omega)= F[k(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} k(t) e^{-i\,\omega\,t}dt\,.$ (5.53) Частотная характеристика является комплекснозначной функцией действительного аргумента $\omega$ — частоты, изменяющейся в промежутке от 0 до $+\infty$ , и может быть представлена в показательной, тригонометрической и алгебраической формах: $W(i \omega)= A(\omega)e^{i\, \varphi(\omega)}= A(\omega) \bigl[\cos \varphi(\omega)+ i\sin \varphi(\omega)\bigr]= U(\omega)+ i\,V(\omega),$ (5.54) где $A(\omega),\, \varphi(\omega)$ — амплитудная и фазовая частотные характеристики: $A(\omega)= \|W(i \omega)\|= \sqrt{U^2(\omega)+ V^2(\omega)},\quad \varphi(\omega)= \begin{cases}\operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}& \text{dlya I i IV chetvertey},\\[8pt] \operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}+\pi& \text{dlya II chetverti},\\[8pt] \operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}-\pi& \text{dlya III chetverti}. \end{cases}$ где $U(\omega),\, V(\omega)$ — вещественная и мнимая частотные характеристики. Частотная характеристика $W(i \omega)$ изображается годографом в координатах $U,\,V$ или в полярных координатах $A,\,\varphi$ , который называется амплитудно-фазовой частотной характеристикой (рис. 5.13). Частотная характеристика $W(i \omega)$ связана с передаточной функцией $W(p)$ , определяемой по формуле (5.43), соотношением $W(i \omega)= \Bigl.{W(p)}\Bigr\|_{p=i \omega}= \left.{\frac{b_mp^m+ \ldots+b_0}{a_np^n+ \ldots+a_0}}\right\|_{p=i \omega}.$ (5.55) ▼ Пример 5.57 Изобразить частотные характеристики динамических систем, описываемых следующими уравнениями: a) $x(t)= 5g(t)$ ; б) $x(t)= \dot{g}(t)$ ; в) $\dot{x}(t)= g(t)$ ; г) $2\dot{x}(t)+ x(t)= 2g(t)$ ; д) $\dddot{x}(t)+ 3\ddot{x}(t)+ 3\dot{x}(t)= 3g(t)$ . Решение. а) Согласно (5.54), (5.55) имеем $W(p)=5;~ W(i \omega)=5;~ A(\omega)=5,~ \varphi(\omega)=0,~ U(\omega)=5,~ V(\omega)=0$ . Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.14. б) По дифференциальному уравнению $x(t)= \dot{g}(t)$ найдем передаточную пункцию $W(p)=p$ и связанные с ней частотные характеристики: $W(i \omega)= i \omega= \omega \exp\! \left(i\,\frac{\pi}{2}\right)\!;\quad A(\omega)= \omega,\quad \varphi(\omega)= \frac{\pi}{2},\quad U(\omega)=0,\quad V(\omega)=\omega.$ Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.15. Точка $U(\omega)=0,~ V(\omega)=0$ соответствует значению $\omega=0$ . в) По дифференциальному уравнению $\dot{x}(t)= g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)=\frac{1}{p}$ и связанные с ней частотные характеристики: $W(i \omega)= \frac{1}{i \omega}=\frac{-i}{i \omega}= \frac{1}{\omega}\\exp\! \left(-i\,\frac{\pi}{2}\right)\!;\quad A(\omega)= \frac{1}{\omega},\quad \varphi(\omega)=-\frac{\pi}{2},\quad U(\omega)=0,\quad V(\omega)=-\frac{1}{\omega}.$ Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.16. Точка $U(\omega)=0,~ V(\omega)=0$ соответствует значению $\omega=+\infty$ . г) По дифференциальному уравнению $2\dot{x}(t)+ x(t)= 2g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)= \frac{2}{2p+1}$ и связанные с ней частотные характеристики $\begin{gathered}W(i \omega)= \frac{2}{2i \omega+1}= \frac{2(1-2i \omega)}{1+4 \omega^2}= \frac{2}{1+4 \omega^2}-i\,\frac{4 \omega}{1+4 \omega^2}\,;\\ U(\omega)=\frac{2}{1+4 \omega^2},\qquad V(\omega)=-\frac{4\omega}{1+4 \omega^2}<0,\\ A(\omega)= \sqrt{\frac{4+16 \omega^2}{(1+4 \omega^2)^2}}= \frac{2}{\sqrt{1+4 \omega^2}},\qquad \varphi(\omega)=-\operatorname{arctg}2\omega. \end{gathered}$ Искомые частотные характеристики изображены на рис. 5.17. Заметим, что амплитудно-фазовая частотная характеристика представляется графиком нижней полуокружности, так как $V(\omega)<0$ и $(U-1)^2+ V^2=1$ . д) По дифференциальному уравнению $\dddot{x}(t)+ 3\ddot{x}(t)+ 3\dot{x}(t)= 3g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)= \frac{3}{p^3+3p^2+3p}$ и связанные с ней частотные характеристики: $\begin{gathered}W(i \omega)= \frac{3}{i \omega^3-3 \omega^2+ 3i \omega}=-\frac{9}{9 \omega^2+ (3-\omega^2)^2}-i\,\frac{3(3-\omega^2)}{9 \omega^3+ \omega(3-\omega^2)^2}\,;\\ U(\omega)=-\frac{9}{9 \omega^2+ (3-\omega^2)^2},\qquad V(\omega)=-\frac{3(3-\omega^2)}{9 \omega^3+ \omega(3-\omega^2)^2}\,. \end{gathered}$ амплитудно-фазовая характеристика показана на рис. 5.18. Заметим, что $\lim\limits_{\omega\to+\infty} U(\omega)= \lim\limits_{\omega\to+\infty} V(\omega)=0$ и $\lim\limits_{\omega\to0} V(\omega)=-\infty,~~ \lim\limits_{\omega\to0} U(\omega)=-1$ . Для анализа устойчивости одномерных линейных непрерывных стационарах динамических систем используется критерий Михайлова. Критерий Михайлова устойчивости динамической системы Для асимптотической устойчивости динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $a_nx^{(n)}(t)+\ldots+a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+\ldots+b_0g(t),$ необходимо и достаточно, чтобы годограф характеристического многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{a_np^n+\ldots+a_0}\Bigr\|_{p=i \omega}$ при изменении частоты $\omega$ от 0 до $+\infty$ охватывая начало координат на угол $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ , где $n$ — порядок характеристического многочлена. Алгоритм применения критерия Михайлова 1. Определить порядок я характеристического многочлена $D(i \omega)$ . 2. Построить на комплексной плоскости годограф многочлена $D(i \omega)$ при изменении частоты $\omega$ от 0 до $+\infty$ . 3. Вычислить величину $\varphi$ угла, на который годограф охватывает начало ко ординат: $\varphi= \Delta \mathop{\operatorname{Arg}}\limits_{0\leqslant \omega<+\infty} D(i \omega)$ . 4. Проверить выполнение условия $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ . Если условие выполнено, то система асимптотически устойчива, если нет — неустойчива. Если годограф характеристического многочлена проходит через начало координат, то говорят, что система находится на границе устойчивости (оставаясь неустойчивой). На рис. 5.19 приведены примеры годографов характеристических многочленов устойчивых систем. ▼ Примеры 5.58-5.59 Пример 5.58. Найти все положительные значения коэффициента усиления $K$ , при которых динамическая система, описываемая уравнением $\dddot{x}+ 2\ddot{x}+ 3\dot{x}+ (K+2)x= K\,g$ , асимптотически устойчива. Решение 1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{p^3+ 2p^2+ 3p+K+2}\Bigr\|_{p=i \omega}$ является многочленом 3-й степени, т.е. $n=3$ . 2. Построим годограф этого многочлена, вычислив значения $D(i \omega)= K+2-2 \omega^2+ i \omega(3-\omega^2)$ при некоторых частотах $\omega$ (рис. 5.20). 3. Как видим, при $K\in (0;4)$ годограф проходит последовательно через I, II, III четверти, охватывая начало координат на угол $\varphi=\frac{3\pi}{2}$ . При $K\in (4;+\infty)$ годограф проходит через I, IV, III четверти, а $\varphi=-\frac{\pi}{2}$ . 4. Таким образом, система будет устойчивой при всех $K\in (0;4)$ . Пример 5.59. Исследовать на устойчивость системы, описываемые дифференциальными уравнениями: а) $2\dot{x}(t)+ x(t)=2g(t)$ ; б) $\dddot{x}+3\ddot{x}+3\dot{x}= 3g$ . Решение а) Решим первую задачу, следуя алгоритму. 1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{2p+1}\Bigr\|_{p=i \omega}=2i \omega+1$ является многочленом первой степени, т.е. $n=1$ . 2. На рис. 5.21,0 изображен годограф $D(i \omega)=1+i\,2\omega$ , так как $\operatorname{Re}D(i \omega)=1,~ \operatorname{Im}D(i \omega)=2\omega$ . 3,4. Очевидно, $\varphi=\frac{\pi}{2}$ при изменении $\omega$ от 0 до $+\infty$ , что удовлетворяет условию $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ при $n=1$ . Поэтому система асимптотически устойчива. б) Решим вторую задачу, следуя алгоритму. 1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{p^3+3p^2+3p}\Bigr\|_{p=i \omega}$ является многочленом третьей степени, т.е. $n=3$ . 2. Годограф характеристического многочлена изображен на рис. 5.21 (б), так как $D(i \omega)=-3 \omega^2+i \omega\,(3-\omega^2)$ . 3,4. Угол $\varphi= \Delta \mathop{\operatorname{Arg}}\limits_{0 \leqslant \varphi <+\infty} D(i \omega)= \pi\ne \frac{\pi}{2}n$ при $n=3$ . Поэтому система не является асимптотически устойчивой. Многомерные динамические системы а) линейная многомерная непрерывная стационарная система, описываемая уравнением состояния (5.47): $\dot{x}(t)= A\,x(t)+ B\,g(t),$ (5.56) где $x$ — n-мерный вектор состояния; $g$ — r-мерный вектор входа; $A,\,B$ — матрицы размера $(n\times n),\,(n\times r)$ соответственно; б) начальное условие $x(0)=x_0$ . Требуется исследовать, является ли динамическая система асимптотически устойчивой. Динамическая система называется асимптотически устойчивой, если ее свободное движение $x_c(t)$ (при $g(t)\equiv0$ ) ограничено при ограниченных начальных состояниях $x_0$ и выполняется условие $\lim\limits_{t\to+\infty} \\|x_c(t)\\|=0$ , где $\\|x\\|$ — какая-либо норма вектора $x$ , например, $\textstyle{\\|x\\|= \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} x_i^2}}$ . Критерий устойчивости многомерной динамической системы Для асимптотической устойчивости многомерной динамической системы необходимо и достаточно, чтобы корни $p_i$ характеристического уравнения $\det(A-pE)=0$ (5.57) имели отрицательные действительные части: $\operatorname{Re}p_i<0,~ i=1,2,\ldots,n$ , т.е. располагались в левой полуплоскости комплексной плоскости (см. рис. 5.12). Замечание 5.13. Для проверки отрицательности действительных частей корней характеристического уравнения (5.57) можно использовать критерий Рауса-Гурвица (см. п.1 замечаний 5.12). Пример 5.60. Исследовать устойчивость динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями: а) $\begin{cases}\dot{x}_1= x_1+2x_2,\\ \dot{x}_2= 4x_1+3x_2+g_1;\end{cases}$ 6) $\begin{cases}\dot{x}_1=x_2,\\ \dot{x}_2=-x_1-2x_2+g_1;\end{cases}$ в) $\begin{cases}\dot{x}_1=-x_2+g_1,\\ \dot{x}_2=x_1+g_2.\end{cases}$ Решение Для решения задачи применим критерий асимптотической устойчивости. а) Здесь $A= \begin{pmatrix}1&2\\4&3\end{pmatrix}$ . Характеристическое уравнение $\begin{vmatrix}1-p&2\\ 4&3-p\end{vmatrix}=0$ или $p^2-4p-5=0$ имеет действительные корни разных знаков: $p_1=5>0,~ p_2=-1<0$ . Так как корень $p_1$ лежит в правой полуплоскости, система не является асимптотически устойчивой. б) Здесь $A=\begin{pmatrix}0&1\\-1&-2\end{pmatrix}$ . Характеристическое уравнение $\begin{vmatrix}-p&1\\-1&-2-p\end{vmatrix}=0$ или $p^2+2p+1=0$ имеет отрицательный корень (кратности 2): $p_{1,2}=-1$ . Так как корень лежит в левой полуплоскости, система является асимптотически устойчивой. в) Перепишем уравнения системы в матричной форме: $\frac{d}{dt}\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix} 0&-1\\1&0\end{pmatrix}}_{A}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}+ \underbrace{\begin{pmatrix} 1&0\\0&1\end{pmatrix}}_{B}\!\! \begin{pmatrix}g_1\\ g_2\end{pmatrix}\!.$ Найдем корни характеристического уравнения. Получим: $\begin{vmatrix}-p&-1\\1&-p \end{vmatrix}=0\quad \Rightarrow\quad p^2+1=0.$ . Отсюда $p_1=i,~ p_2=-i$ . Так как корни не лежат в левой полуплоскости, система не является асимптотически устойчивой. Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике). Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Анализ выходных процессов линейных стационарных систем

Онлайн-сервисы

Нахождение НОД и НОК Разложение числа на простые множители Сравнения по модулю Операции над множествами Операции над векторами Разложение вектора по базису. Доказательство, что векторы образуют базис Чертёж треугольника по координатам вершин Решение треугольника Решение Пирамиды Построение Пирамиды по координатам вершин Чертёж многоугольника по координатам вершин Решение систем методом Крамера и Матричным Онлайн построение графика кривой 2-го порядка Определение вида кривой или поверхности 2-го порядка по инвариантам МНК и регрессионный анализ Онлайн + графики Онлайн число, сумма и дата прописью

Алгоритмы JavaScript

Алгоритмы поиска Алгоритмы сортировки Уникальные элементы массива Объединение, пересечение и разность массивов НОД и НОК Операции над матрицами Дата прописью

Введение в анализ

Функции: понятие, определение, графики Непрерывность функции Исследование функции и построение графика

Теория множеств

Множества: понятие, определение, примеры Точечные множества Замкнутые и открытые множества Мера множества Группы, кольца, поля в математике Поле комплексных чисел Кольцо многочленов Основная теорема алгебры и ее следствия

Математическая логика

Алгебра высказываний

Аксиоматика и логические рассуждения Методы доказательств теорем Алгебра высказываний и операции над ними Формулы алгебры высказываний Тавтологии алгебры высказываний Логическая равносильность формул Нормальные формы для формул высказываний Логическое следование формул Приложение алгебры высказываний для теорем Дедуктивные и индуктивные умозаключения Решение логических задач Принцип полной дизъюнкции

Булевы функции

Множества, отношения и функции в логике Булевы функции от одного и двух аргументов Булевы функции от n аргументов Системы булевых функций Применение булевых функций к релейно-контактным схемам Релейно-контактные схемы в ЭВМ Практическое применение булевых функций

Теория формального

Формализованное исчисление высказываний Полнота и другие свойства формализованного исчисления высказываний Независимость системы аксиом формализованного исчисления высказываний

Логика предикатов

Логика предикатов Логические операции над предикатами Кванторные операции над предикатами Формулы логики предикатов Тавтологии логики предикатов Преобразования формул и следование их предикатов Проблемы разрешения для общезначимости и выполнимости формул Применение логики предикатов в математике Строение математических теорем Аристотелева силлогистика и методы рассуждений Принцип полной дизъюнкции в предикатной форме Метод полной математической индукции Необходимые и достаточные условия Логика предикатов и алгебра множеств Формализованное исчисление предикатов

Неформальные и формаль-
ные аксиоматические теории

Неформальные аксиоматические теории Свойства аксиоматических теорий Формальные аксиоматические теории Формализация теории аристотелевых силлогизмов Свойства формализованного исчисления предикатов Формальные теории первого порядка Формализация математической теории

Теория алгоритмов

Интуитивное представление об алгоритмах Машины Тьюринга и тезис Рекурсивные функции Нормальные алгоритмы Маркова Разрешимость и перечислимость множеств Неразрешимые алгоритмические проблемы Теорема Гёделя о неполноте формальной арифметики

Математическая логика и компьютеры

Математическая логика и языки программирования Применение компьютеров для доказательства теорем математической логики Математическая логика и логическое программирование Математическая логика и информатика Математическая логика и искусственный интеллект

Дискретная математика

Множества и отношения

Теория множеств: понятия и определения Операции над множествами Кортеж и декартово произведение множеств Соответствия и бинарные отношения на множествах Операции над соответствиями на множествах Семейства множеств Специальные свойства бинарных отношений Отношения эквивалентности на множестве Упорядоченные множества Теорема о неподвижной точке Мощность множества Парадокс Рассела Метод характеристических функций

Группы и кольца

Алгебраические структуры и операции Группоиды, полугруппы, группы Кольца, тела, поля Области целостности в теории колец Модули и линейные пространства Подгруппы и подкольца Теорема Лагранжа о порядке конечной группы Гомоморфизмы групп и нормальные делители Гомоморфизмы и изоморфизмы колец Алгебра кватернионов

Полукольца и булевы алгебры

Полукольца: определение, аксиомы, примеры Замкнутые полукольца Полукольца и системы линейных уравнений Булевы алгебры и полукольца Решетки и полурешетки

Алгебраические системы

Алгебраические системы: модели и алгебры Подсистемы алгебраических систем Конгруэнции и фактор-системы Гомоморфизмы алгебраических систем Прямые произведения алгебраических систем Конечные булевы алгебры Многосортные алгебры

Теория графов

Теория графов: основные понятия и определения Способы представления графов Неориентированные и ориентированные деревья Остовное дерево и алгоритм Краскала Методы систематического обхода вершин графа Алгоритмы поиска в глубину и ширину в графах Задача о путях во взвешенных ориентированных графах Изоморфизм, гомоморфизм и автоморфизм графов Топологическая сортировка вершин графа Элементы цикломатики в теории графов

Булева алгебра и функции

Булевы функции и булев куб Таблицы булевых функций и булев оператор Равенство булевых функций. Фиктивные переменные Формулы и суперпозиции булевых функций Дизъюнктивные и конъюнктивные нормальные формы Построение минимальных ДНФ Теорема Поста и классы Критерий Поста Схемы из функциональных элементов

Конечные автоматы и регулярные языки

Конечные автоматы и регулярные языки Алфавит, слово, язык в программировании Порождающие грамматики (грамматики Хомского) Классификация грамматик и языков Регулярные языки и регулярные выражения Конечные автоматы Допустимость языка конечным автоматом Теорема Клини Детерминизация конечных автоматов Минимизация конечных автоматов Лемма о разрастании для регулярных языков Обоснование алгоритма детерминизации автоматов Конечные автоматы с выходом Морфизмы и конечные подстановки Машины Тьюринга

Контекстно-свободные языки

Контекстно-свободные языки и грамматики Приведенная форма КС-грамматики Лемма о разрастании для КС-языков Магазинные автоматы (автомат с магазинной памятью) Алгоритм построения МП-автомата по КС-грамматике Алгоритм построения КС-грамматики по МП-автомату Алгебраические свойства КС-языков Основное свойство суперпозиции КС-языков Пересечение контекстно-свободных языков Методы синтаксического анализа КС-языков Восходящий синтаксический анализ и LR(k)-грамматики Семантика формальных языков Принцип индукции по неподвижной точке Графовое представление МП-автоматов

Интегральное исчисление

Неопределённый и определённый

Неопределенный и определенный интегралы Свойства интегралов Интегрирование по частям Интегрирование методом замены переменной Интегрирование различных рациональных функций Интегрирование различных иррациональных функций Интегрирование различных тригонометрических функций Определенный интеграл и его основные свойства Необходимое и достаточное условие интегрируемости Теоремы существования первообразной Свойства определенных интегралов Несобственные интегралы Интегральное определение логарифмической функции

Приложения интегралов

Вычисление площадей плоских фигур Площади фигур в различных координатах Вычисление объемов тел с помощью интегралов Объём тела вращения Вычисление длин дуг кривых Формулы длины дуги регулярной кривой Кривизна плоской кривой Площадь поверхности вращения тела

Интегралы в физике

Статические моменты и координаты центра тяжести Теоремы Гульдина–Паппа Вычисление моментов инерции Другие приложения интегралов в физике

Основные интегралы

Интеграл Ньютона-Лейбница Интеграл Римана Интеграл Лебега

Вариационное исчисление

Примеры вариационных задач Дифференциальное уравнение Эйлера Функционалы, зависящие от нескольких функций Задача о минимуме кратного интеграла

Финансовый анализ

Анализ эффективности

Критерии и показатели эффективности предприятия Методы анализа эффективности деятельности Факторный анализ прибыли от операционной деятельности Анализ безубыточности предприятия Операционный рычаг и эффект финансового рычага Анализ и оценка состава, структуры и динамики доходов и расходов Анализ рентабельности и резервов устойчивого роста капитала Анализ распределения прибыли предприятия Анализ и оценка чувствительности показателей эффективности

Анализ устойчивости

Финансовая устойчивость и долгосрочная платежеспособность Характеристика типов финансовой устойчивости

Рыночная активность

Финансовый анализ рыночной активности Методика анализа рыночной активности Анализ и оценка дивидендного дохода на одну акцию

Инвестиционная деятельность

Инвестиции: экономическая сущность и классификация Государственное регулирование инвестиционной деятельности Источники финансовых ресурсов на капитальные вложения Инвестиции в основные фонды Оценка состояния основных фондов Амортизация основных фондов Капитальное строительство в инвестиционном процессе Планирование инвестиций в форме капитальных вложений Экономическая эффективность инвестиций Финансирование капитальных вложений Кредитование капитальных вложений Кредитоспособность Финансирование и кредитование затрат Финансирование и кредитование инвестиционной деятельности потребительской кооперации Финансирование и кредитование капитальных вложений потребительской кооперации Инвестиционное строительное проектирование

Анализ инвестиций

Инвестиции и инвестиционная деятельность предприятия Задачи финансового анализа инвестиций предприятия Учет фактора времени в инвестиционной деятельности Аннуитет и финансовая рента в инвестициях Учет фактора инфляции при инвестировании Оценка фактора риска инвестиционного проекта Методы оценки эффективности инвестиций Показатели эффективности инвестиционного проекта

Стоимость компании

Концепция построения международных стандартов финансовой отчетности (МСФО) Экономическое содержание международных стандартов финансовой отчётности Цели и принципы оценки стоимости акций и активов компании Оценка акций и активов предприятия по справедливой стоимости Методы оценки справедливой стоимости акций предприятия Затратный подход к оценки стоимости компаний и акций Сравнительный подход к оценки стоимости предприятий и акций Доходный подход к оценке стоимости компании и акций Выбор ставки дисконтирования при инвестировании в акции Метод капитализации прибыли Сравнение подходов к оценке стоимости компаний и пакетов акций

Форвардные контракты

Форвардный контракт и цена Форвардная цена акции на бирже Цена форвардного контракта инвестора Форвардная цена акции с учетом величины дивиденда Форвардная цена акции с учетом ставки дивиденда Форвардная цена валюты на рынке форекс Форвардный валютный курс и инфляция на рынке Форвардная цена товара и спотовый рынок Форвардная цена при различии ставок по кредитам и депозитам Синтетический форвардный контракт на акции и валюту

Теория вероятностей

Основные понятия теории вероятностей Зависимые и независимые случайные события Повторные независимые испытания Формула Бернулли Одномерные случайные величины Многомерные случайные величины Функции случайных величин Законы распределения целочисленных случайных величин Законы распределения непрерывных случайных величин Предельные теоремы теории вероятностей Закон больших чисел и предельные теоремы Вероятностные закономерности

Математическая статистика

Элементы математической статистики Выборочный метод Оценки параметров генеральной совокупности Статистические гипотезы Критерии согласия Теоретические и эмпирические частоты

Теория очередей (СМО)

Определение системы массового обслуживания Уравнения Колмогорова Предельные вероятности состояний Определение СМО с отказами Определение СМО с ожиданием (очередью)

Аналитическая геометрия

Векторная алгебра

Метрические понятия и аксиомы геометрии Равенство и подобие геометрических фигур Бинарные отношения Вектор, его направление и длина Линейные операции над векторами Линейная зависимость и независимость векторов Отношение коллинеарных векторов Проекции векторов на прямую и на плоскость Угол между векторами Ортогональные проекции векторов Координата вектора на прямой и базис Координаты вектора на плоскости и базис Координаты вектора в пространстве и базис Операции над векторами в координатной форме Ортогональный и ортонормированный базисы Cкалярное произведение векторов и его свойства Выражение скалярного произведения через координаты векторов Векторное произведение векторов и его свойства Смешанное произведение векторов и его свойства Ориентированные площади и объемы Двойное векторное произведение и его свойства Применение векторов в задачах на аффинные свойства фигур Применение произведений векторов при решении геометрических задач Применение векторной алгебры в механике

Системы координат

Прямоугольные координаты Преобразования прямоугольных координат Полярная система координат Цилиндрическая система координат Сферические координаты Аффинные координаты Аффинные преобразования координат Аффинные преобразования плоскости Примеры аффинных преобразований плоскости Аффинные преобразования пространства Многомерное координатное пространство Линейные и аффинные подпространства Скалярное произведение n-мерных векторов Преобразования систем координат

Геометрия на плоскости

Алгебраические линии на плоскости Общие уравнения геометрических мест точек Алгебраические уравнения линий на плоскости Уравнения прямой, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения прямой, проходящей через точку коллинеарно вектору Уравнения прямой, проходящей через две точки Уравнения прямой с угловым коэффициентом Взаимное расположение прямых Примеры задач с прямыми на плоскости Системы неравенств с двумя неизвестными Системы линейных уравнений с двумя неизвестными

Линии 2-го порядка

Канонические уравнения линий второго порядка Порядок приведения уравнения линии к каноническому виду Эллипс Гипербола Парабола Квадратичные неравенства с двумя неизвестными Применение линий 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты линий

Классификация линий 2-го порядка по инвариантам Приведение уравнения линии к каноническому виду по инвариантам

Геометрия в пространстве

Способы задания ГМТ в пространстве Алгебраические уравнения поверхностей Уравнения плоскости, проходящей через точку перпендикулярно вектору Уравнения плоскости, компланарной двум неколлинеарным векторам Уравнения плоскости, проходящей через три точки Взаимное расположение плоскостей Типовые задачи с плоскостями Уравнения прямых в пространстве Взаимное расположение прямых в пространстве Типовые задачи с прямыми в пространстве

Поверхности 2-го порядка

Канонические уравнения поверхностей Порядок приведения уравнения поверхности к каноническому виду Поверхности второго порядка Эллипсоиды Гиперболоиды Конусы Параболоиды Применение поверхностей 1-го и 2-го порядков в задачах на экстремум функций

Инварианты поверхностей

Классификация поверхностей 2-го порядка по инвариантам Квадратичные неравенства с тремя неизвестными Приведение уравнения поверхности к канониче-скому виду по инвариантам

Линейная алгебра

Матрицы и операции

Линейные операции над матрицами Умножение матриц Возведение матриц в степень Многочлены от матриц Транспонирование и сопряжение матриц Блочные матрицы Произведение и сумма матриц Кронекера Метод Гаусса приведения матрицы к ступенчатому виду Элементарные преобразования матриц

Определители

Определители матриц и их основные свойства Формула полного разложения определителя Формула Лапласа полного разложения определителя Определитель произведения матриц Методы вычисления определителей

Ранг матрицы

Линейная зависимость и линейная независимость строк (столбцов) матрицы Ранг матрицы и базисный минор матрицы Методы вычисления ранга матрицы Ранг системы столбцов (строк)

Обратная матрица

Обратные матрицы и их свойства Ортогональные и унитарные матрицы Способы нахождения обратной матрицы Матричные уравнения Односторонние обратные матрицы Скелетное разложение матрицы Полуобратная матрица Псевдообратная матрица

Системы уравнений

Системы линейных алгебраических уравнений Метод Гаусса решения систем линейных уравнений Структура общего решения системы уравнений Решение систем с помощью полуобратных матриц Псевдорешения системы линейных уравнений

Функциональные матрицы

Функциональные матрицы скалярного аргумента Производные матриц по векторному аргументу Линейные и квадратичные формы и их преобразования Приведение форм к каноническому виду Закон инерции вещественных квадратичных форм Знакоопределенность форм вещественных квадратичных Формы и исследование функций на экстремум

Многочленные матрицы

Многочленные матрицы (лямбда-матрицы) Операции над лямбда-матрицами Простые преобразования многочленных матриц Инвариантные множители многочленной матрицы

Функции от матриц

Собственные векторы и значения матрицы Подобие числовых матриц Характеристический многочлен матрицы Минимальный многочлен матрицы Теорема Гамильтона-Кэли Жорданова форма матрицы Приведение матрицы к жордановой форме Многочлены от матриц Применение многочленов от матриц Функции от матриц

Линейные пространства

Линейные пространства: определение и примеры Линейная зависимость и независимость n-мерных векторов Размерность и базис линейного пространства Преобразования координат в линейном пространстве Изоморфизм линейных пространств

Подпространства

Подпространства линейного пространства Пересечение и сумма подпространств Способы описания подпространств Нахождение дополнения и суммы подпространств Нахождение пересечения подпространств

Линейные отображения

Линейные многообразия Линейные отображения Матрица линейного отображения Ядро и образ линейного отображения

Линейные операторы

Линейные операторы (преобразования) Инвариантные подпространства Собственные векторы и значения оператора Свойства собственных векторов операторов Канонический вид линейного оператора Методика приведения линейного преобразования к каноническому виду

Евклидовы пространства

Комплексный анализ

Комплексные числа

Комплексные числа в алгебраической форме Комплексные числа в тригонометрической и показательной формах Множества на комплексной плоскости Последовательности и ряды комплексных чисел

Комплексные функции

Функции комплексного переменного. Предел, непрерывность и производная Элементарные функции комплексного переменного Дифференцирование функций комплексного переменного Аналитические функции и их свойства Конформные отображения
и их свойства Интегрирование функций комплексного переменного

Функциональные ряды в комплексной области

Функциональные ряды и последовательности Степенные ряды и их свойства Разложение функций в степенные ряды Нули аналитических функций Ряд Лорана и разложение функций по целым степеням

Особые точки, Вычеты

Изолированные особые точки функций и полюсы Вычеты и их применение Вычисление интегралов с помощью вычетов Вычеты и расположение нулей многочлена

Операционное исчисление

Преобразование Лапласа и его свойства Решение ДУ операционным методом Анализ выходных процессов линейных стационарных систем Z-преобразование и его свойства

Дифференциальные уравнения

ДУ первого порядка

Основные понятия и определения ДУ Метод изоклин для ДУ 1-го порядка Метод последовательных приближений ДУ с разделяющимися переменными Однородные ДУ Линейные ДУ 1-го порядка Дифференциальное уравнение Бернулли ДУ в полных дифференциалах Интегрирующий множитель ДУ, не разрешенные относительно производной Дифференциальное уравнение Риккати Составление ДУ семейств линий Задачи на траектории Особые решения ДУ

ДУ высших порядков

Понятия и определения ДУ высших порядков ДУ, допускающие понижение порядка Линейная независимость функций Определители Вронского и Грама Однородные и неоднородные дифференциальные уравнения Задача Коши и Уравнение Эйлера Линейные ДУ с переменными коэффициентами Метод Лагранжа решения ДУ Краевые задачи для ДУ высших порядков Разложение решения ДУ в степенной ряд Разложение решения ДУ в обобщенный степенной ряд Нахождение периодических решений ДУ Асимптотическое интегрирование ДУ

Системы ДУ

Системы ДУ: понятия и определения Сведение системы ДУ к одному уравнению Нахождение интегрируемых комбинаций Интегрирование однородных линейных систем ДУ Методы интегрирования неоднородных систем ДУ Преобразование Лапласа и решение ДУ и систем

Теория устойчивости

Устойчивость решений ДУ по Ляпунову Простейшие типы точек покоя Метод функций Ляпунова Устойчивость решений ДУ по первому приближению Критерии устойчивости Рауса–Гурвица и Михайлова ДУ с малым параметром при производной

Численные методы

Методы алгебры

Численные методы линейной алгебры Численные методы решения СЛАУ Итерационный метод Шульца обратной матрицы Методы решения задач о собственных значениях и векторах матрицы Методы решения нелинейных уравнений Методы решения систем нелинейных уравнений

Методы теории приближений

Методы приближения сеточных функций Методы функциональной интерполяции Методы интегрально-дифференциальной интерполяции Методы интегрального сглаживания Методы интерполяции и сглаживания сплайнами Методы численного дифференцирования и интегрирования Методы численного дифференцирования Методы численного интегрирования

Методы решения обыкновенных ДУ

Численные методы решения задачи Коши Разностные схемы для решения задачи Коши Составные схемы для решения задачи Коши Экстраполяционные методы решения задачи Коши Непрерывно-дискретные методы решения задачи Коши Численные методы решения краевых задач

Методы решения ДУ в частных производных

Численные методы решения уравнений математической физики с двумя переменными Принципы построения разностных схем для уравнений в частных производных Разностные схемы решения уравнений в частных производных 1-го порядка Разностные схемы решения уравнений в частных производных 2-го порядка Численные методы решения уравнений в частных производных Численные методы решения уравнений математической физики с тремя переменными

Анализ выходных процессов линейных
стационарных систем

Постановка задачи

В теории автоматического регулирования и управления рассматривается следующая прикладная задача. На вход динамической системы, математическая модель которой описывается в той или иной форме, поступает входной сигнал. Требуется найти выходной сигнал, т.е. реакцию динамической системы на входной сигнал. Эта задача называется основной задачей анализа.

Динамические системы подразделяются на:

– непрерывные (описываются дифференциальными уравнениями) и дискретные (описываются разностными уравнениями);

– линейные и нелинейные (описываются линейными или нелинейными уравнениями);

– стационарные и нестационарные (описываются уравнениями с постоянными или переменными коэффициентами);

– одномерные и многомерные (в многомерных системах суммарное число входов и выходов больше двух).

Рассмотрим особенности применения преобразования Лапласа для решения задач анализа линейных непрерывных одномерных и многомерных стационарных динамических систем.

Одномерные системы

Пусть заданы:

а) входной сигнал $g(t),~ t>0$ ;

б) линейная непрерывная одномерная стационарная система (рис. 5.10), описываемая дифференциальным уравнением

$a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+ \ldots+ b_0g(t),$

(5.42)

где $g(t)$ и $x(t)$ — входной и выходной сигналы; $m$ и $n$ — числа; $a_n,\ldots,a_n,~ b_m,\ldots,b_0$ — коэффициенты, не зависящие от времени;

в) начальные условия: $x(0)= x_0,\, \dot{x}(0)= \dot{x}_0,\, \ldots,\, x^{(n-1)}(0)= x_0^{(n-1)}$ .

Требуется найти выходной сигнал $x(t)$ .

Будем считать, что входной и выходной сигналы принадлежат пространству оригиналов, и применим преобразование Лапласа.

Выходной сигнал через свободное и вынужденное движение представляется с помощью формулы (5.41), которая может быть записана в форме

$x(t)= x_c(t)+ x_v(t)\cdot \boldsymbol{1}(t),$

где функции $x_c(t),\, x_v(t)$ — и раз непрерывно дифференцируемы.

Обозначим $X(p)= L[x(t)],~ X_c(p)= L[x_c(t)],~ X_v(p)= L[x_v(t)]$ — изображения по Лапласу выходного сигнала, свободного и вынужденного движения соответственно.

С использованием свойств преобразования Лапласа и (5.37) получаем:

$\begin{gathered}L[x_c^{(n)}(t)]= p^nX_c(p)-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)},\\ L \bigl[\{x_v(t)\cdot \boldsymbol{1}(t)\}^{(n)}\bigr]= p^nX_v(p). \end{gathered}$

Дифференцируя выражение для $x(t)$ с учетом двух последних равенств, имеем

$L[x^{(n)}(t)]= p^n \bigl[X_c(p)+ X_v(p)\bigr]-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)}.$

Так как $X(p)= X_c(p)+ X_v(p)$ , то $L[x^{(n)}(t)]= p^n X(p)-p^{n-1}x_0-\ldots-p x_0^{(n-2)}-x_0^{(n-1)}$ .

Используя (5.11),(5.10) при $\tau=0$ , определение производной дельта-функции и $\boldsymbol{1}'(t)= \delta(t)$ (см. пример 5.10), можно получить равенство $L \bigl[\{g(t)\cdot \boldsymbol{1}(t)\}^{(m)}\bigr]= p^mG(p)$ .

Найдем преобразование Лапласа от левой и правой частей дифференциального уравнения $a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)= b_m \bigl[g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]^{(m)}+ b_0g(t) \boldsymbol{1}(t)\colon$

$\begin{gathered}L \bigl[a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)\bigr]= D(p)X(p)-D_h(p),\\ L \bigl[b_m \bigl[g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]^{(m)}+ b_0g(t) \boldsymbol{1}(t)\bigr]= M(p)G(p), \end{gathered}$

где $D(p)= a_np^n+ \ldots+a_0;~ M(p)= b_mp^m+ \ldots+b_0$ ;

$\begin{aligned}D_h(p)&= x_0(a_np^{n-1}+ \dots+ a_2p+a_1)+ \dot{x}_0(a_np^{n-2}+ \dots+ a_3p+a_2)+ \ldots+ x_0^{(n-2)}(a_np+a_{n-1})+ x_0^{(n-1)}a_n=\\ &= p^{n-1}a_nx_0+ p^{n-2}[a_n\dot{x}_0+ a_{n-1}x_0]+ \ldots+ [a_nx^{(n-1)}+ a_{n-1} x^{(n-2)}+ \ldots+ a_2\dot{x}_0+ a_1x_0]. \end{aligned}$

В результате получаем уравнение в изображениях, соответствующее (5.42): $D(p)X(p)-D_h(p)= M(p)G(p)$ .

Обозначим $W(p)= \frac{M(p)}{D(p)}$ . Функция комплексного переменного $W(p)$ является передаточной функцией системы. С учетом обозначений запишем выражение для изображения выходного сигнала:

$X(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ \frac{M(p)}{D(p)}G(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ W(p)G(p)= X_c(p)+ X_v(p).$

Если начальные условия нулевые, то $D_h(p)=0$ и выходной сигнал совпадает с вынужденным движением: $X(p)= W(p)G(p)$ .

Алгоритм решения задачи анализа выходных процессов

1. Найти изображение входного сигнала: $\textstyle{G(p)= L[g(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} g(t)e^{-pt}dt}$ , где $g(t)$ — сигнал; $G(p)$ — его изображение по Лапласу.

2. Найти передаточную функцию системы

$W(p)= \frac{b_mp^m+ \ldots+ b_1p+b_0}{a_np^n+ \ldots+ a_1p+ a_0}\,,$

(5.43)

и если начальные условия ненулевые, то функции

$\begin{gathered}D(p)= a_np^n+ a_{n-1}p^{n-1}+ \ldots+a_0;\\ \begin{aligned} D_h(p)&= x_0(a_np^{n-1}+ \ldots+ a_2p+a_1)+ \dot{x}_0(a_np^{n-2}+ \ldots+ a_3p+a_2)+ \ldots+ x_0^{(n-2)}(a_np+a_{n-1})+ x_0^{(n-1)}a_n=\\ &= p^{n-1}a_nx_0+ p^{n-2}[a_n\dot{x}_0+ a_{n-1}x_0]+ \ldots+ [a_nx^{(n-1)}+ a_{n-1} x^{(n-2)}+ \ldots+ a_2\dot{x}_0+ a_1x_0]. \end{aligned} \end{gathered}$

(5.44)

3. Определить изображение по Лапласу выходного сигнала по формуле

$X(p)= \frac{D_h(p)}{D(p)}+ W(p)G(p).$

(5.45)

4. Найти выходной сигнал, используя обратное преобразование Лапласа $x(t)= L^{-1}[X(p)]$ .

Замечания 5.10

1. Функция $D(p)= a_np^n+ \ldots+ a_1p+ a_0$ является характеристическим многочленом. Передаточная функция определяется следующими двумя способами.

Первый способ. Передаточной функцией $W(p)$ стационарной линейной системы называется преобразование Лапласа импульсной переходной функции $k(t)$ , соответствующей уравнению (5.42): $W(p)= L[k(t)]$ . Функция $k(t)$ находится по формуле (5.39).

Второй способ. Передаточной функцией $W(p)$ называется отношение преобразования Лапласа выходного сигнала к преобразованию Лапласа входного сигнала при нулевых начальных условиях: $W(p)= \frac{X(p)}{G(p)}$ .

2. Первое слагаемое в (5.45) представляет собой изображение по Лапласу свободного движения (под действием ненулевых начальных условий и нулевом входном сигнале), а второе — вынужденного (под действием входного сигнала при нулевых начальных условиях).

3. Применяя свойства (5.11) и (5.19) преобразования Лапласа, можно получить установившиеся значения выходного сигнала и его производных по изображению $X(p)\colon$

$x_y= \lim\limits_{t\to+\infty} x(t)= \lim\limits_{p\to0} pX(p),$

(5.46)

$x_y^{(k)}= \lim\limits_{t\to+\infty} x^{(k)}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^{k+1}\! \left[X(p)-\frac{x_y}{p}-\frac{\dot{x}_y}{p^2}-\ldots-\frac{x_y^{(k-1)}}{p^k}\right]\!,\quad k=1,2,\ldots$

▼ Примеры 5.48-5.53

Пример 5.48. Найти реакцию динамической системы, описываемой уравнением $x=5g$ , на линейный входной сигнал $g(t)= t\cdot \boldsymbol{1}(t)$ при нулевых начальных условиях.

Решение

1. Найдем изображение входного сигнала $g(t)=t\colon\, G(p)= \frac{1}{p^2}$ .

2. Запишем передаточную функцию: $W(p)= \frac{b_0}{a_0}= \frac{5}{1}=5$ . Так как начальные условия нулевые, то функция $D_h(p)=0$ .

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала: $X(p)= \frac{5}{p^2}$ .

4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= 5t,~ t>0$ .

В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная динамическая система называется усилительным звеном. Заметим, что уравнение, описывающее поведение динамической системы, не является дифференциальным.

Пример 5.49. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\dot{x}(t)= 4g(t)$ , на входной сигнал $g(t)= \sin3t$ при нулевых начальных условиях.

Решение

1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{3}{p^2+9}$ .

2. Запишем передаточную функцию: $W(p)= \frac{4}{p}$ . Функция $D_h(p)=0$ , так как начальные условия нулевые.

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала:

$X(p)= W(p)\cdot G(p)= \frac{4}{p}\cdot \frac{3}{p^2+9}= \frac{4}{3p}-\frac{4p}{3(p^2+9)}\,.$

4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= L^{-1}[X(p)]= \frac{4}{3}(1-\cos3t).$ .

В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная система называется интегрирующим звеном.

Пример 5.50. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\dot{x}(t)+ x(t)= g(t)$ с начальным условием $x(0)= \frac{1}{2}$ , на входной сигнал $g(t)= \boldsymbol{1}(t)$ .

Решение

1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p}$ .

2. При $n=1,~ a_1=1,~ a_0=1,~ x_0=\frac{1}{2}$ из (5.43),(5.44) находим передаточную функцию и функции $D(p)$ и $D_h(p)\colon$

$W(p)= \frac{1}{p+1}\,,\qquad D(p)=p+1,\qquad D_h(p)=x_0\cdot a_1= \frac{1}{2}\,.$

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала:

$X(p)= \frac{1}{\begin{gathered}2(p+1)\\ \Downarrow\\ X_c(p)\end{gathered}}+ \frac{1}{\begin{gathered}p(p+1)\\ \Downarrow\\ X_v(p)\end{gathered}}\,.$

4. Найдем выходной сигнал:

$x(t)= \underbrace{\frac{1}{2}\,e^{-t}}_{x_c(t)}+ \underbrace{1-e^{-t}}_{x_v(t)}= 1-\frac{1}{2}\,e^{-t}.$

Полученное решение совпадает с найденным в примере 5.30 п."а". В теории автоматического регулирования и управления рассмотренная система называется апериодическим звеном.

Пример 5.51. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\ddot{x}(t)-3\dot{x}(t)+ 2x(t)= g(t)$ с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=3$ , на входной сигнал $g(t)= 2e^{3t}\cdot \boldsymbol{1}(t)$ .

Решение

1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{2}{p-3}$ .

2. При $n=2,~ a_2=1,~ a_1=-3,~ a_0=2$ из (5.43), (5.44) находим передаточную функцию и функции $D(p)$ и $D_h(p)\colon$

$W(p)= \frac{1}{p^2-3p+2}\,,\quad D(p)= p^2-3p+2,\quad D_h(p)= x_0(a_1+ a_2p)+ \dot{x}_0a_2= 1\cdot (-3+p)+ 3\cdot1= p.$

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала:

$\begin{aligned}X(p)&= \frac{p}{p^2-3p+2}+ \frac{2}{(p^2-3p+2)(p-3)}= \frac{p}{(p-1)(p-2)}+ \frac{2}{(p-1)(p-2)(p-3)}=\\ &=\underbrace{-\frac{1}{p-1}+\frac{2}{p-2}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\frac{1}{p-1}-\frac{2}{p-2}+ \frac{1}{p-3}}_{X_v(p)}. \end{aligned}$

4. Найдем выходной сигнал:

$x(t)= \underbrace{-e^t+2e^{2t}}_{x_c(p)}+ \underbrace{e^t-2e^{2t}+ e^{3t}}_{x_v(p)}= e^{3t}.$

Полученное вынужденное движение совпадает с найденным в примере 5.45.

Пример 5.52. Найти реакцию динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением $\ddot{x}(t)-3\dot{x}(t)+ 2x(t)= \dot{g}(t)-g(t)$ с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=3$ , на входной сигнал $g(t)= e^{3t}\cdot \boldsymbol{1}(t)$ .

Решение

1. Найдем изображение входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p-3}$ .

2. Получим передаточную функцию: $W(p)= \frac{p-1}{p^2-3p+2}$ и функции

$D(p)= p^2-3p+2,\qquad D_h(p)= x_0(a_1+ a_2p)+ \dot{x}_0a_2= 1\cdot (-3+p)+ 3\cdot1=p.$

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала:

$\begin{aligned}X(p)&= \frac{p}{p^2-3p+2}+ \frac{p-1}{(p^2-3p+2)(p-3)}= \frac{p}{(p-1)(p-2)}+ \frac{p-1}{(p-1)(p-2)(p-3)}=\\ &= \underbrace{-\frac{1}{p-1}+ \frac{2}{p-2}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\frac{1}{p-3}-\frac{1}{p-2}}_{X_v(p)}. \end{aligned}$

4. Найдем выходной сигнал:

$x(t)= \underbrace{2e^{2t}-e^t}_{x_c(p)}+ \underbrace{e^{3t}-e^{2t}}_{x_v(p)}= e^{3t}+ e^{2t}-e^t.$

Полученное вынужденное решение совпадает с найденным в примере 5.46.

Пример 5.53. Найти реакцию динамической системы, описываемой уравнением

$\dddot{x}(t)+ 6\ddot{x}(t)+ 11\dot{x}(t)+ 6x(t)= \ddot{g}(t)+ 5\dot{g}(t)+ 6g(t)$

с начальными условиями $x(0)=1,~ \dot{x}(0)=-3,~ \ddot{x}(0)=9$ , на входной сигнал $g(t)= \boldsymbol{1}(t)$ . Определить установившиеся значения выходного сигнала и его производных.

Решение

1. Найдем изображение по Лапласу входного сигнала: $G(p)= \frac{1}{p}$ .

2. Получим передаточную функцию: $W(p)= \frac{p^2+5p+6}{p^3+ 6p^2+ 11p+6}$ и функции

$\begin{aligned}&D(p)= p^3+6p^2+11p+6= (p+1)(p+2)(p+3);\\[4pt] &\begin{aligned} D_h(p)&= x_0(a_1+ a_2p+ a_3p^2)+ \dot{x}_0(a_2+ a_3p)+ \ddot{x}_0a_3=\\ &= x_0(11+6p+p^2)+ \dot{x}_0(6+p)+ \ddot{x}_0= p^2+3p+2= (p+1)(p+2). \end{aligned}\end{aligned}$

3. Определим изображение по Лапласу выходного сигнала:

$X(p)= \frac{(p+1)(p+2)}{(p+1)(p+2)(p+3)}+ \frac{(p+2)(p+3)}{(p+1)(p+2)(p+3)}\cdot \frac{1}{p}= \frac{1}{p+3}+ \frac{1}{p(p+1)}\,.$

По формулам (5.46) найдем установившиеся значения выходного сигнала и его производных. Так как

$X(p)= \frac{1}{p+3}+ \frac{1}{p(p+1)}= \frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}$ , то

$\begin{aligned}x_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} x(t)= \lim\limits_{p\to0} pX(p)= \lim\limits_{p\to0} p \frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}=1,\\[4pt] \dot{x}_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} \dot{x}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^2\! \left[X(p)- \frac{x_y}{p}\right]= \lim\limits_{p\to0} p^2\! \left[\frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}- \frac{1}{p}\right]=0,\\[4pt] \ddot{x}_y&= \lim\limits_{t\to+\infty} \ddot{x}(t)= \lim\limits_{p\to0} p^3\! \left[X(p)-\frac{x_y}{p}-\frac{\dot{x}_y}{p^2}\right]= \lim\limits_{p\to0} p^3\! \left[\frac{p^2+2p+3}{p(p+1)(p+3)}- \frac{1}{p}\right]=0. \end{aligned}$

4. Найдем выходной сигнал: $x(t)= e^{-3t}+1-e^{-t}$ . Результат совпадает с полученным в примере 5.47.

Многомерные системы

Пусть заданы:

а) входной сигнал $g(t)= \begin{pmatrix}g_1(t)& \cdots& g_r(t)\end{pmatrix}^T$ ;

б) многомерная линейная непрерывная стационарная динамическая система (рис. 5.11), поведение которой описывается:

уравнением состояния

$\dot{x}(t)= Ax(t)+ Bg(t),$

(5.47)

уравнением выхода

$y(t)= C\cdot x(t),$

(5.48)

где $x$ — n-мерный вектор состояния; $g$ — r-мерный вектор входа; $y$ — k-мерный вектор выхода; $A,\,B,\,C$ — матрицы размера $(n\times n),\, (n\times r),\, (k\times n)$ соответственно;

в) начальные условия:

$x(0)= x_0= \begin{pmatrix}x_{10}& \cdots& x_{n0}\end{pmatrix}^T.$

(5.49)

Требуется найти законы изменения вектора состояния $x(t)$ и вектора выхода $y(t)$ .

Предположим, что каждая компонента входного и выходного сигналов, а также вектора состояния принадлежит пространству оригиналов. Применяя преобразование Лапласа к левой и правой частям уравнений состояния и выхода (5.47),(5.48), имеем

$p\,X(p)-x_0= A\cdot X(p)+ B\cdot G(p),\quad Y(p)= C\cdot X(p),$

где $X(p)= L[x(t)],~ Y(p)= L[y(t)],~ G(p)= L[g(t)]$ — изображения по Лапласу векторов состояния, выхода и входа. Отсюда

$\begin{aligned}X(p)&= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B\cdot G(p),\\ Y(p)&= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B\cdot G(p). \end{aligned}$

Обозначим $W^x(p)= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B,~ W^y(p)= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot B$ . Функции комплексного переменного $W^x(p),~ W^y(p)$ являются передаточными функциями системы по состоянию и выходу. С учетом введенных обозначений

$\begin{aligned}X(p)&= [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ W^x(p)\cdot G(p),\\ Y(p)&= C\cdot [p\cdot E-A]^{-1}\cdot x_0+ W^y(p)\cdot G(p). \end{aligned}$

Алгоритм решения задачи для многомерных систем

1. Найти изображение входного сигнала:

$G(p)= L[g(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} g(t)e^{-pt}dt\,,$

где $g(t)$ — r-мерный входной сигнал; $G(p)$ — r-мерный вектор его изображений по Лапласу.

2. Найти матрицы $[pE-A]^{-1},~ C\,[pE-A]^{-1}$ и передаточные функции по формулам (где $E$ — единичная матрица):

$W^x(p)= [pE-A]^{-1}B,\qquad W^y(p)= C\,[pE-A]^{-1}B.$

3. Определить изображение по Лапласу законов изменения векторов состояния и выхода:

$\begin{gathered}X(p)= [pE-A]^{-1}x_0+ W^x(p)G(p),\\ Y(p)= C\,[pE-A]^{-1}x_0+ W^y(p)G(p). \end{gathered}$

(5.50)

4. Найти законы изменения векторов состояния и выхода с помощью об- ' ратного преобразования Лапласа:

$x(t)= L^{-1}[X(p)],\qquad y(t)= L^{-1}[Y(p)].$

Замечания 5.11

1. Первые слагаемые в (5.50) представляют собой изображения по Лапласу свободного движения (под действием ненулевых начальных условий и при нулевом входном сигнале), а вторые — вынужденного (под действием входного сигнала при нулевых начальных условиях).

2. Передаточная функция $W^x(p)$ по состоянию и передаточная функция $W^y(p)$ по выходу представляются матрицами размера $(n\times r),~ (k\times r)$ соответственно. Они определяются как преобразования Лапласа соответствующих импульсных переходных функций.

▼ Примеры 5.54-5.55

Пример 5.54. Найти законы изменения векторов состояния и выхода многомерной системы: $\begin{cases}\dot{x}_1= x_1+2x_2+g,\\ \dot{x}_2= 2x_1+x_2,\end{cases} y=x_1+x_2,$ с начальными условиями $x_1(0)=1,~ x_2(0)=-1$ при входном сигнале $g(t)= e^t \boldsymbol{1}(t)$ .

Решение

Перепишем уравнения системы в матричной форме:

$\frac{d}{dt}\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix}1&2\\ 2&1\end{pmatrix}}_{A}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}+ \underbrace{\begin{pmatrix} 1\\0\end{pmatrix}}_{B}\! g,\qquad y= \underbrace{\begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}}_{C}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\x_2 \end{pmatrix}\!.$

Здесь $n=1,~ r=1,~ k=1$ .

1. Найдем изображение входного сигнала $G(p)= \frac{1}{p-1}$ .

2. Получим передаточные функции

$\begin{aligned}\, [pE-A]&= \begin{pmatrix}p-1&-2\\-2&p-1\end{pmatrix}\!,\\[4pt] \det[pE-A]&= \begin{vmatrix}p-1&-2\\-2&p-1 \end{vmatrix}= p^2-2p-3= (p-3)(p+1);\\[4pt] [pE-A]^{-1}&= \frac{1}{(p-3)(p+1)}\! \begin{pmatrix}p-1&2\\ 2&p-1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)} \end{pmatrix}\!,\\[4pt] C\,[pE-A]^{-1}&= \begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}\![pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p-3}& \dfrac{1}{p-3}\end{pmatrix}\!,\\[4pt] W^x(p)&= [pE-A]^{-1}B= [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\end{pmatrix}\!,\\[4pt] W^y(p)&= C\,[pE-A]^{-1} B= \begin{pmatrix}1&1\end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1\\0 \end{pmatrix}= \frac{1}{p-3}\,. \end{aligned}$

3. По формулам (5.50) определим изображения законов изменения векторов состояния и выхода:

$\begin{aligned}X(p)&= \begin{pmatrix} \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}& \dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{p-1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)}\end{pmatrix}\! \frac{1}{p-1}=\\ &= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p+1}\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{1}{(p-3)(p+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{(p-3)(p+1)(p-1)}\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix} \dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p+1}\end{pmatrix}}_{X_c(p)}+ \frac{1}{4}\! \underbrace{ \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p-3}-\dfrac{1}{p+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p-3}-\dfrac{2}{p-1}+ \dfrac{1}{p+1}\end{pmatrix}}_{X_v(p)}\!,\\[4pt] Y(p)&= \begin{pmatrix}\dfrac{1}{p-3}& \dfrac{1}{p-3}\end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}1\\-1 \end{pmatrix}+ \dfrac{1}{p-3}\cdot \dfrac{1}{p-1}= \dfrac{1}{p-3}\cdot \dfrac{1}{p-1}= \dfrac{1}{2(p-3)}-\dfrac{1}{2(p-1)}\,. \end{aligned}$

4. Искомые законы изменения векторов состояния и выхода:

$\begin{aligned}x(t)&= \underbrace{\begin{pmatrix} e^{-t}\\-e^{-t}\end{pmatrix}}_{x_c(t)}+ \frac{1}{4}\! \underbrace{\begin{pmatrix}e^{3t}-e^{-t}\\ e^{3t}-2e^{t}+e^{-t} \end{pmatrix}}_{x_v(t)}= \begin{pmatrix}0,\!25e^{3t}+ 0,\!75e^{-t}\\ 0,\!25e^{3t}-0,\!5e^{t}-0,\!75e^{-t} \end{pmatrix}\!,\\[4pt] y(t)&= L^{-1}[Y(p)]= 0,\!5e^{3t}-0,\!5e^{t}. \end{aligned}$

Пример 5.55. Найти законы изменения векторов состояния и выхода многомерной системы $\begin{cases}\dot{x}_1=-x_2+g_1,\\ \dot{x}_2= x_1+g_2,\end{cases} \begin{matrix}y_1=x_2,\\ y_2= x_1+0,\!5x_2\end{matrix}$ с начальными условиями $x_1(0)=-1,~ x_2(0)=0$ при входном сигнале $g_1(t)=2\cdot \boldsymbol{1}(t),~ g_2(t)= \boldsymbol{1}(t)$ .

Решение

Перепишем уравнение системы в матричной форме:

$\frac{d}{dt}\! \begin{pmatrix}x_1\\ x_2\end{pmatrix}= \underbrace{\begin{pmatrix} 0&-1\\ 1&0 \end{pmatrix}}_{A}\!\! \begin{pmatrix}x_1\\x_2\end{pmatrix}+ \underbrace{\begin{pmatrix} 1&0\\ 0&1 \end{pmatrix}}_{B}\!\! \begin{pmatrix}g_1\\ g_2\end{pmatrix}\!,\qquad y= \underbrace{ \begin{pmatrix} 0&1\\ 1&0,\!5\end{pmatrix}}_{C}\!\! \!\!\begin{pmatrix} x_1\\ x_2 \end{pmatrix}\!.$

1. Определим изображение входного сигнала $g(t)= \begin{pmatrix}g_1(t)\\ g_2(t) \end{pmatrix}\!\colon\, G(p)= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}& \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}^T$ .

2. Получим передаточные функции:

$\begin{aligned}\, [pE-A]&= \begin{pmatrix}p&1\\-1&p\end{pmatrix}\!,\qquad [pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix} \dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!,\\ C\,[pE-A]^{-1}&= \begin{pmatrix}0&1\\ 1&0,\!5\end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1}\end{pmatrix}\!, \\ W^x(p)&= [pE-A]^{-1}B= [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0\\ 0&1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!,\\ W^y(p)&= C\,[pE-A]^{-1}B= \begin{pmatrix}0&1\\ 1&0,\!5 \end{pmatrix}\! [pE-A]^{-1}\! \begin{pmatrix}1&0\\ 0&1\end{pmatrix}= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!. \end{aligned}$

3. По формулам (5.50) найдем изображения законов изменения векторов состояния и выхода:

$\begin{aligned} &\begin{aligned}X(p)&= \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}-1\\0\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix}\dfrac{p}{p^2+1}& \dfrac{-1}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}\\[9pt] \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}=\\ &= \underbrace{\begin{pmatrix} \dfrac{-p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{-1}{p^2+1} \end{pmatrix}}_{X_c(p)}+ \underbrace{\begin{pmatrix}\dfrac{2p-1}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2+p}{p(p^2+1)} \end{pmatrix}}_{X_v(p)}= \begin{pmatrix}\dfrac{-p^2+2p-1}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2}{p(p^2+1)} \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{-1}{p}+\dfrac{2}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{2}{p}-\dfrac{2p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!,\end{aligned}\\ &Y(p)= \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}-1\\[4pt] 0\end{pmatrix}+ \begin{pmatrix} \dfrac{1}{p^2+1}& \dfrac{p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{p+0,\!5}{p^2+1}& \dfrac{0,\!5p-1}{p^2+1} \end{pmatrix}\!\! \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}\\[9pt] \dfrac{1}{p}\end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p(p^2+1)}\\[9pt] \dfrac{2-p}{p^2+1} \end{pmatrix}= \begin{pmatrix}\dfrac{2}{p}-\dfrac{2p}{p^2+1}\\[9pt] \dfrac{2}{p^2+1}-\dfrac{p}{p^2+1} \end{pmatrix}\!. \end{aligned}$

4. Искомые законы изменения векторов состояния и выхода:

$\begin{aligned}x(t)&= L^{-1}[X(p)]= \underbrace{\begin{pmatrix}-\cos t\\-\sin t\end{pmatrix}}_{x_c(t)}+ \underbrace{\begin{pmatrix}-1+2\sin t+\cos t\\ 2+\sin t-2\cos t\end{pmatrix}}_{x_v(t)}= \begin{pmatrix}-1+2\sin t\\ 2-2\cos t\end{pmatrix}\!,\\ y(t)&= L^{-1}[Y(p)]= \begin{pmatrix}2-2\cos t\\ 2\sin t-\cos t\end{pmatrix}\!. \end{aligned}$

Найденный закон изменения вектора состояния $x(t)$ совпадает с полученным в примере 5.37.

Анализ устойчивости динамических систем

1. Одномерные системы

Пусть заданы:

а) одномерная линейная непрерывная стационарная динамическая система, поведение которой описывается дифференциальным уравнением (5.35):

$a_nx^{(n)}(t)+ \ldots+ a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+ \ldots+ b_0g(t);$

(5.51)

б) начальные условия: $x(0)= x_0,~ \dot{x}(0)= \dot{x}_0,~ \ldots,~ x^{(n-1)}(0)= x_0^{(n-1)}$ .

Требуется исследовать, является ли динамическая система асимптотически устойчивой. В соответствии с принципом суперпозиции выходной сигнал системы представляется в виде суммы свободного и вынужденного движений: $x(t)= x_c(t)+ x_v(t)$ .

Динамическая система называется асимптотически устойчивой, если при ненулевых ограниченных начальных условиях свободное движение $x_c(t)$ ограничено при всех $t\in[t_0, +\infty)$ и $\lim\limits_{t\to+\infty} x_c(t)=0$ .

Критерий устойчивости динамической системы

Для асимптотической устойчивости динамической системы (5.51) необходим! и достаточно, чтобы корни р: характеристического уравнения

$a_np^n+ a_{n-1}p^{n-1}+ \ldots+a_0=0$

(5.52)

имели отрицательные действительные части: $\operatorname{Re}p_i<0,~ i=1,2,\ldots,n$ , т.е. располагались в левой полуплоскости комплексной плоскости (рис. 5.12).

Замечания 5.12

1. Для проверки отрицательности действительных частей корней характеристического уравнения (5.52) можно использовать критерий Рауса-Гурвица:

Для устойчивости системы (5.51) необходимо и достаточно, чтобы угловые миноры $\Delta_i$ матрицы

$\begin{pmatrix}a_{n-1}& a_{n-3}& a_{n-5}& \cdots& 0\\ a_{n}& a_{n-2}& a_{n-4}& \cdots& 0\\ 0& a_{n-1}& a_{n-3}& \cdots& 0\\ 0& a_{n}& a_{n-2}& \cdots& 0\\ \vdots& \vdots& \vdots& \ddots& \vdots\\ 0& 0& 0& \cdots& a_0 \end{pmatrix}$

были положительны: $\Delta_i>0,~ i=1,2,\ldots,n$ , где $\Delta_1= a_{n-1},~ \Delta_2= \begin{pmatrix}a_{n-1}& a_{n-3}\\ a_n& a_{n-2}\end{pmatrix}$ и т.д.

При заполнении этой квадратной матрицы порядка $n$ отсутствующие в уравнении (5.52) коэффициенты $a_{n-i}$ и $a_i$ при $i>n$ заменяются нулями.

Критерий Рауса-Гурвица называется косвенным, так как в этом случае процедура анализа устойчивости не требует нахождения корней уравнения (5.52).

2. Корни характеристического уравнения (5.52) являются полюсами передаточной функции (5.43).

▼ Пример 5.56

Исследовать устойчивость динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями:
а) $3\dot{x}+x=g$ ;
б) $4\dot{x}-x=g$ ;
в) $\ddot{x}+2\dot{x}+x=g$ ;
г) $\ddot{x}+ 2\dot{x}-x=g$ ;
д) $\dddot{x}-2\dot{x}+4x=g$ ;
е) $\dddot{x}+ 4\ddot{x}+ 6\dot{x}+4x=g$ ;
ж) $\dddot{x}+ \ddot{x}+ 4\dot{x}+ 4x=g$ .

Решение. Для решения задачи применим критерий асимптотической устойчивости.

а) Характеристическое уравнение $D(p)=3p+1=0$ имеет отрицательный корень $p=-1\!\!\not{\phantom{|}}\,3$ , лежащий в левой полуплоскости. Согласно критерию система асимптотически устойчива.

б) Характеристическое уравнение $D(p)=4p-1=0$ имеет положительный корень $p=1\!\!\not{\phantom{|}}\,4$ , лежащий в правой полуплоскости. Согласно критерию система не является асимптотически устойчивой.

в) Характеристическое уравнение $D(p)= p^2+2p+1=0$ имеет отрицательный (кратный) корень $p=-1$ , лежащий в левой полуплоскости. Согласно критерию система асимптотически устойчива.

г) Характеристическое уравнение $D(p)= p^2+2p-1=0$ имеет два корня: $p_1=-1+ \sqrt{2}>0,~ p_2=-1-\sqrt{2}<0$ , один из которых положительный, лежащий в правой полуплоскости. Согласно критерию система не является асимптотически устойчивой.

д) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3-2p+4= (p^2-2p+2)(p+2)=0$ имеет корни: $p_1=-2,$ $p_2=1+I,$ $p_3=1-i$ . Так как корни $p_2$ и $p_3$ лежат в правой полуплоскости, то система не является асимптотически устойчивой.

е) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3+4p^2+6p+4= (p^2+2p+2)(p+2)=0$ имеет корни: $p_1=-2,$ $p_2=-1+i,$ $p_3=-1-i$ . Так как все корни лежат в левой полуплоскости, то система является асимптотически устойчивой.

Решим эту задачу с помощью критерия Рауса-Гурвица. Составим матрицу и вычислим угловые миноры:

$\begin{pmatrix}4&4&6\\ 1&6&0\\ 0&4&4 \end{pmatrix}\!,\qquad \Delta_1=4>0,\qquad \Delta_2=20>0,\qquad \Delta_3=80>0.$

Так как все угловые миноры положительны, то система является асимптотически устойчивой.

ж) Характеристическое уравнение $D(p)= p^3+p^2+ 4p+4= (p^2+4)(p+1)$ имеет корни: $p_1=-1,$ $p_2=2i,$ $p_3=-2i$ . Так как корни $p_2$ и $p_3$ не лежат в левой полуплоскости, то система не является асимптотически устойчивой.

Решим задачу с помощью критерия Рауса-Гурвица. Составим матрицу и вычислим угловые миноры:

$\begin{pmatrix}1&4&0\\ 1&4&0\\ 0&1&4 \end{pmatrix}\!,\qquad \Delta_1=1>0,\qquad \Delta_2=0,\qquad \Delta_3=0.$

Так как не все угловые миноры положительны, то система не является асимптотически устойчивой.

Для анализа устойчивости можно применять частотные критерии устойчивости, не требующие нахождения корней характеристического уравнения. Их использование требует построения годографов частотной характеристики или характеристического многочлена.

Частотная характеристика стационарной линейной системы

Частотной характеристикой $W(i \omega)$ стационарной линейной системы называется преобразование Фурье импульсной переходной функции $k(t)$ , соответствующей уравнению (5.42):

$W(i \omega)= F[k(t)]= \int\limits_{0}^{+\infty} k(t) e^{-i\,\omega\,t}dt\,.$

(5.53)

Частотная характеристика является комплекснозначной функцией действительного аргумента $\omega$ — частоты, изменяющейся в промежутке от 0 до $+\infty$ , и может быть представлена в показательной, тригонометрической и алгебраической формах:

$W(i \omega)= A(\omega)e^{i\, \varphi(\omega)}= A(\omega) \bigl[\cos \varphi(\omega)+ i\sin \varphi(\omega)\bigr]= U(\omega)+ i\,V(\omega),$

(5.54)

где $A(\omega),\, \varphi(\omega)$ — амплитудная и фазовая частотные характеристики:

$A(\omega)= |W(i \omega)|= \sqrt{U^2(\omega)+ V^2(\omega)},\quad \varphi(\omega)= \begin{cases}\operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}& \text{dlya I i IV chetvertey},\\[8pt] \operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}+\pi& \text{dlya II chetverti},\\[8pt] \operatorname{arctg} \dfrac{V(\omega)}{U(\omega)}-\pi& \text{dlya III chetverti}. \end{cases}$

где $U(\omega),\, V(\omega)$ — вещественная и мнимая частотные характеристики.

Частотная характеристика $W(i \omega)$ изображается годографом в координатах $U,\,V$ или в полярных координатах $A,\,\varphi$ , который называется амплитудно-фазовой частотной характеристикой (рис. 5.13).

Частотная характеристика $W(i \omega)$ связана с передаточной функцией $W(p)$ , определяемой по формуле (5.43), соотношением

$W(i \omega)= \Bigl.{W(p)}\Bigr|_{p=i \omega}= \left.{\frac{b_mp^m+ \ldots+b_0}{a_np^n+ \ldots+a_0}}\right|_{p=i \omega}.$

(5.55)

▼ Пример 5.57

Изобразить частотные характеристики динамических систем, описываемых следующими уравнениями:

a) $x(t)= 5g(t)$ ;

б) $x(t)= \dot{g}(t)$ ;

в) $\dot{x}(t)= g(t)$ ;

г) $2\dot{x}(t)+ x(t)= 2g(t)$ ;

д) $\dddot{x}(t)+ 3\ddot{x}(t)+ 3\dot{x}(t)= 3g(t)$ .

Решение. а) Согласно (5.54), (5.55) имеем $W(p)=5;~ W(i \omega)=5;~ A(\omega)=5,~ \varphi(\omega)=0,~ U(\omega)=5,~ V(\omega)=0$ .

Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.14.

б) По дифференциальному уравнению $x(t)= \dot{g}(t)$ найдем передаточную пункцию $W(p)=p$ и связанные с ней частотные характеристики:

$W(i \omega)= i \omega= \omega \exp\! \left(i\,\frac{\pi}{2}\right)\!;\quad A(\omega)= \omega,\quad \varphi(\omega)= \frac{\pi}{2},\quad U(\omega)=0,\quad V(\omega)=\omega.$

Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.15. Точка $U(\omega)=0,~ V(\omega)=0$ соответствует значению $\omega=0$ .

в) По дифференциальному уравнению $\dot{x}(t)= g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)=\frac{1}{p}$ и связанные с ней частотные характеристики:

$W(i \omega)= \frac{1}{i \omega}=\frac{-i}{i \omega}= \frac{1}{\omega}\\exp\! \left(-i\,\frac{\pi}{2}\right)\!;\quad A(\omega)= \frac{1}{\omega},\quad \varphi(\omega)=-\frac{\pi}{2},\quad U(\omega)=0,\quad V(\omega)=-\frac{1}{\omega}.$

Полученные частотные характеристики изображены на рис. 5.16. Точка $U(\omega)=0,~ V(\omega)=0$ соответствует значению $\omega=+\infty$ .

г) По дифференциальному уравнению $2\dot{x}(t)+ x(t)= 2g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)= \frac{2}{2p+1}$ и связанные с ней частотные характеристики

$\begin{gathered}W(i \omega)= \frac{2}{2i \omega+1}= \frac{2(1-2i \omega)}{1+4 \omega^2}= \frac{2}{1+4 \omega^2}-i\,\frac{4 \omega}{1+4 \omega^2}\,;\\ U(\omega)=\frac{2}{1+4 \omega^2},\qquad V(\omega)=-\frac{4\omega}{1+4 \omega^2}<0,\\ A(\omega)= \sqrt{\frac{4+16 \omega^2}{(1+4 \omega^2)^2}}= \frac{2}{\sqrt{1+4 \omega^2}},\qquad \varphi(\omega)=-\operatorname{arctg}2\omega. \end{gathered}$

Искомые частотные характеристики изображены на рис. 5.17. Заметим, что амплитудно-фазовая частотная характеристика представляется графиком нижней полуокружности, так как $V(\omega)<0$ и $(U-1)^2+ V^2=1$ .

д) По дифференциальному уравнению $\dddot{x}(t)+ 3\ddot{x}(t)+ 3\dot{x}(t)= 3g(t)$ найдем передаточную функцию $W(p)= \frac{3}{p^3+3p^2+3p}$ и связанные с ней частотные характеристики:

$\begin{gathered}W(i \omega)= \frac{3}{i \omega^3-3 \omega^2+ 3i \omega}=-\frac{9}{9 \omega^2+ (3-\omega^2)^2}-i\,\frac{3(3-\omega^2)}{9 \omega^3+ \omega(3-\omega^2)^2}\,;\\ U(\omega)=-\frac{9}{9 \omega^2+ (3-\omega^2)^2},\qquad V(\omega)=-\frac{3(3-\omega^2)}{9 \omega^3+ \omega(3-\omega^2)^2}\,. \end{gathered}$

амплитудно-фазовая характеристика показана на рис. 5.18. Заметим, что

$\lim\limits_{\omega\to+\infty} U(\omega)= \lim\limits_{\omega\to+\infty} V(\omega)=0$ и $\lim\limits_{\omega\to0} V(\omega)=-\infty,~~ \lim\limits_{\omega\to0} U(\omega)=-1$ .

Для анализа устойчивости одномерных линейных непрерывных стационарах динамических систем используется критерий Михайлова.

Критерий Михайлова устойчивости динамической системы

Для асимптотической устойчивости динамической системы, описываемой дифференциальным уравнением

$a_nx^{(n)}(t)+\ldots+a_0x(t)= b_mg^{(m)}(t)+\ldots+b_0g(t),$

необходимо и достаточно, чтобы годограф характеристического многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{a_np^n+\ldots+a_0}\Bigr|_{p=i \omega}$ при изменении частоты $\omega$ от 0 до $+\infty$ охватывая начало координат на угол $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ , где $n$ — порядок характеристического многочлена.

Алгоритм применения критерия Михайлова

1. Определить порядок я характеристического многочлена $D(i \omega)$ .

2. Построить на комплексной плоскости годограф многочлена $D(i \omega)$ при изменении частоты $\omega$ от 0 до $+\infty$ .

3. Вычислить величину $\varphi$ угла, на который годограф охватывает начало ко ординат: $\varphi= \Delta \mathop{\operatorname{Arg}}\limits_{0\leqslant \omega<+\infty} D(i \omega)$ .

4. Проверить выполнение условия $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ . Если условие выполнено, то система асимптотически устойчива, если нет — неустойчива. Если годограф характеристического многочлена проходит через начало координат, то говорят, что система находится на границе устойчивости (оставаясь неустойчивой). На рис. 5.19 приведены примеры годографов характеристических многочленов устойчивых систем.

▼ Примеры 5.58-5.59

Пример 5.58. Найти все положительные значения коэффициента усиления $K$ , при которых динамическая система, описываемая уравнением $\dddot{x}+ 2\ddot{x}+ 3\dot{x}+ (K+2)x= K\,g$ , асимптотически устойчива.

Решение

1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{p^3+ 2p^2+ 3p+K+2}\Bigr|_{p=i \omega}$ является многочленом 3-й степени, т.е. $n=3$ .

2. Построим годограф этого многочлена, вычислив значения $D(i \omega)= K+2-2 \omega^2+ i \omega(3-\omega^2)$ при некоторых частотах $\omega$ (рис. 5.20).

3. Как видим, при $K\in (0;4)$ годограф проходит последовательно через I, II, III четверти, охватывая начало координат на угол $\varphi=\frac{3\pi}{2}$ . При $K\in (4;+\infty)$ годограф проходит через I, IV, III четверти, а $\varphi=-\frac{\pi}{2}$ .

4. Таким образом, система будет устойчивой при всех $K\in (0;4)$ .

Пример 5.59. Исследовать на устойчивость системы, описываемые дифференциальными уравнениями:

а) $2\dot{x}(t)+ x(t)=2g(t)$ ;

б) $\dddot{x}+3\ddot{x}+3\dot{x}= 3g$ .

Решение

а) Решим первую задачу, следуя алгоритму.

1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{2p+1}\Bigr|_{p=i \omega}=2i \omega+1$ является многочленом первой степени, т.е. $n=1$ .

2. На рис. 5.21,0 изображен годограф $D(i \omega)=1+i\,2\omega$ , так как $\operatorname{Re}D(i \omega)=1,~ \operatorname{Im}D(i \omega)=2\omega$ .

3,4. Очевидно, $\varphi=\frac{\pi}{2}$ при изменении $\omega$ от 0 до $+\infty$ , что удовлетворяет условию $\varphi= \frac{\pi}{2}n$ при $n=1$ . Поэтому система асимптотически устойчива.

б) Решим вторую задачу, следуя алгоритму.

1. Характеристический многочлен $D(i \omega)= \Bigl.{p^3+3p^2+3p}\Bigr|_{p=i \omega}$ является многочленом третьей степени, т.е. $n=3$ .

2. Годограф характеристического многочлена изображен на рис. 5.21 (б), так как $D(i \omega)=-3 \omega^2+i \omega\,(3-\omega^2)$ .

3,4. Угол $\varphi= \Delta \mathop{\operatorname{Arg}}\limits_{0 \leqslant \varphi <+\infty} D(i \omega)= \pi\ne \frac{\pi}{2}n$ при $n=3$ . Поэтому система не является асимптотически устойчивой.

Многомерные динамические системы

а) линейная многомерная непрерывная стационарная система, описываемая уравнением состояния (5.47):

$\dot{x}(t)= A\,x(t)+ B\,g(t),$

(5.56)

где $x$ — n-мерный вектор состояния; $g$ — r-мерный вектор входа; $A,\,B$ — матрицы размера $(n\times n),\,(n\times r)$ соответственно;

б) начальное условие $x(0)=x_0$ . Требуется исследовать, является ли динамическая система асимптотически устойчивой.

Динамическая система называется асимптотически устойчивой, если ее свободное движение $x_c(t)$ (при $g(t)\equiv0$ ) ограничено при ограниченных начальных состояниях $x_0$ и выполняется условие $\lim\limits_{t\to+\infty} \|x_c(t)\|=0$ , где $\|x\|$ — какая-либо норма вектора $x$ , например, $\textstyle{\|x\|= \sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n} x_i^2}}$ .

Критерий устойчивости многомерной динамической системы

Для асимптотической устойчивости многомерной динамической системы необходимо и достаточно, чтобы корни $p_i$ характеристического уравнения

$\det(A-pE)=0$

(5.57)

имели отрицательные действительные части: $\operatorname{Re}p_i<0,~ i=1,2,\ldots,n$ , т.е. располагались в левой полуплоскости комплексной плоскости (см. рис. 5.12).

Замечание 5.13. Для проверки отрицательности действительных частей корней характеристического уравнения (5.57) можно использовать критерий Рауса-Гурвица (см. п.1 замечаний 5.12).

Пример 5.60. Исследовать устойчивость динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями:

а) $\begin{cases}\dot{x}_1= x_1+2x_2,\\ \dot{x}_2= 4x_1+3x_2+g_1;\end{cases}$ 6) $\begin{cases}\dot{x}_1=x_2,\\ \dot{x}_2=-x_1-2x_2+g_1;\end{cases}$ в) $\begin{cases}\dot{x}_1=-x_2+g_1,\\ \dot{x}_2=x_1+g_2.\end{cases}$

Решение

Для решения задачи применим критерий асимптотической устойчивости.

а) Здесь $A= \begin{pmatrix}1&2\\4&3\end{pmatrix}$ . Характеристическое уравнение $\begin{vmatrix}1-p&2\\ 4&3-p\end{vmatrix}=0$ или $p^2-4p-5=0$ имеет действительные корни разных знаков: $p_1=5>0,~ p_2=-1<0$ . Так как корень $p_1$ лежит в правой полуплоскости, система не является асимптотически устойчивой.

б) Здесь $A=\begin{pmatrix}0&1\\-1&-2\end{pmatrix}$ . Характеристическое уравнение $\begin{vmatrix}-p&1\\-1&-2-p\end{vmatrix}=0$ или $p^2+2p+1=0$ имеет отрицательный корень (кратности 2): $p_{1,2}=-1$ . Так как корень лежит в левой полуплоскости, система является асимптотически устойчивой.

в) Перепишем уравнения системы в матричной форме:

Найдем корни характеристического уравнения. Получим: $\begin{vmatrix}-p&-1\\1&-p \end{vmatrix}=0\quad \Rightarrow\quad p^2+1=0.$ .

Отсюда $p_1=i,~ p_2=-i$ . Так как корни не лежат в левой полуплоскости, система не является асимптотически устойчивой.

Математический форум (помощь с решением задач, обсуждение вопросов по математике).

Если заметили ошибку, опечатку или есть предложения, напишите в комментариях.

Список статей » Список форумов

Часовой пояс: UTC + 3 часа [ Летнее время ]

Анализ выходных процессов линейныхстационарных систем

Постановка задачи

Одномерные системы

Алгоритм решения задачи анализа выходных процессов

Многомерные системы

Алгоритм решения задачи для многомерных систем

Анализ устойчивости динамических систем

Критерий устойчивости динамической системы

Частотная характеристика стационарной линейной системы

Критерий Михайлова устойчивости динамической системы

Многомерные динамические системы

Критерий устойчивости многомерной динамической системы

Анализ выходных процессов линейных
стационарных систем