Identifikace systémů

Podobné dokumenty
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

4 - Vlastnosti systému: Stabilita, převrácená odezva, řiditelnost a pozorovatelnost

1 Polynomiální interpolace

Inverzní Laplaceova transformace

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

X31EO2 - Elektrické obvody 2. Kmitočtové charakteristiky

Osnova přednášky. Univerzita Jana Evangelisty Purkyně Základy automatizace Stabilita regulačního obvodu

Řízení modelu letadla pomocí PLC Mitsubishi

Inverzní z-transformace. prof. Miroslav Vlček. 25. dubna 2013

Řízení tepelné soustavy pomocí PLC Siemens

Matematika I, část I. Rovnici (1) nazýváme vektorovou rovnicí roviny ABC. Rovina ABC prochází bodem A a říkáme, že má zaměření u, v. X=A+r.u+s.

KYBERNETIKA. Prof. Ing. Vilém Srovnal, CSc. Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava

IV120 Spojité a hybridní systémy. Jana Fabriková

Signál v čase a jeho spektrum

Kapitola 7: Integrál.

IB112 Základy matematiky

Semestrální práce z předmětu Teorie systémů

základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů

Frekvenční charakteristiky

Praha technic/(4 -+ (/T'ERATU"'P. ))I~~

1 Modelování systémů 2. řádu

Analýza a zpracování signálů. 5. Z-transformace

Polynomy a racionální lomené funkce

15 - Stavové metody. Michael Šebek Automatické řízení

CW01 - Teorie měření a regulace

1.13 Klasifikace kvadrik

Vozíky Graf Toku Výkonu

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ

y Obrázek 1.26: Průměrová rovina válcové plochy

10. Soustavy lineárních rovnic, determinanty, Cramerovo pravidlo

Matematika 1A. PetrSalačaJiříHozman Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Technická univerzita v Liberci

Pozorovatel, Stavová zpětná vazba

SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

Řízení asynchronních motorů

AVDAT Vektory a matice

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Elementární funkce. Polynomy

Klasické pokročilé techniky automatického řízení

Lineární a adpativní zpracování dat. 3. Lineární filtrace I: Z-transformace, stabilita

U Úvod do modelování a simulace systémů

ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ

Úvod. Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali

Matice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky

Úvod do lineární algebry

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

7. Důležité pojmy ve vektorových prostorech

1 Lineární prostory a podprostory

Modelování a simulace

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Projektivní geometrie. Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. Katedra Kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

Aplikovaná numerická matematika

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

Verifikace modelu VT přehříváků na základě provozních měření

Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic

Podobnostní transformace

12 - Frekvenční metody

Aplikovaná numerická matematika - ANM

a počtem sloupců druhé matice. Spočítejme součin A.B. Označme matici A.B = M, pro její prvky platí:

Soustavy se spínanými kapacitory - SC. 1. Základní princip:

Funkce dvou a více proměnných

0.1 Úvod do lineární algebry

Vyšetření stability mnohorozměrových diskrétních systémů v souvislosti s GPC prediktivním řízením

1 Vektorové prostory.

Poznámka. V některých literaturách se pro označení vektoru také používá symbolu u.

z = a bi. z + v = (a + bi) + (c + di) = (a + c) + (b + d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (a c) + (b d)i. z v = (a + bi) (c + di) = (ac bd) + (bc + ad)i.

II. 3. Speciální integrační metody

VYBRANÉ PARTIE Z NUMERICKÉ MATEMATIKY

Vlastní čísla a vlastní vektory

2. Schurova věta. Petr Tichý. 3. října 2012

Odpružená sedačka. Petr Školník, Michal Menkina. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií

Báze a dimenze vektorových prostorů

Ivan Švarc. Radomil Matoušek. Miloš Šeda. Miluše Vítečková. c..~"f~ AKADEMICKÉ NAKlADATEL.STVf. Brno 20 I I

Operace s maticemi. 19. února 2018

Komplexní číslo. Klíčové pojmy: Komplexní číslo, reálná část, imaginární část, algebraické počty s komplexním číslem

Michal Zamboj. December 23, 2016

Jan Kotůlek. verze 3 ze dne 25. února 2011

Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická

18. První rozklad lineární transformace

BPC2E_C09 Model komunikačního systému v Matlabu

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti

Všechno, co jste kdy chtěli vědět o maticích, ale báli jste se zeptat

(ne)závislost. α 1 x 1 + α 2 x α n x n. x + ( 1) x Vektoru y = ( 1) y říkáme opačný vektor k vektoru y. x x = 1. x = x = 0.

Předmět A3B31TES/Př. 7

(4x) 5 + 7y = 14, (2y) 5 (3x) 7 = 74,

Laplaceova transformace

VEKTORY. Obrázek 1: Jediný vektor. Souřadnice vektoru jsou jeho průměty do souřadných os x a y u dvojrozměrného vektoru, AB = B A

1/10. Kapitola 12: Soustavy lineárních algebraických rovnic

7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy

Michal Zamboj. January 4, 2018

Kapitola 7: Integrál. 1/17

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií DIPLOMOVÁ PRÁCE

Kapitola 7: Neurčitý integrál. 1/14

vyjádřete ve tvaru lineární kombinace čtverců (lineární kombinace druhých mocnin). Rozhodněte o definitnosti kvadratické formy κ(x).

Transkript:

Identifikace systémů Přednáška 2 Osvald Modrlák, Lukáš Hubka TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/07.0247, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR

4 Základní nástroje verifikace Míru shody mezi výstupem soustavy a modelem. Tato kontrola je nejběžnější, protože je k dispozici měření na soustavě. Nemůže však v žádném případě dávat informace o řiditelnosti a pozorovatelnosti modelu ani o správné volbě struktury modelu. Míru shody mezi frekvenční charakteristikou soustavy a modelem. Frekvenční vlastnosti modelu jsou významné pro modelování soustav, ve kterých vstupní signál leží v určitém frekvenčním spektru. Dosažitelnost a řiditelnost, minimální realizaci a možnosti redukce řádu modelu. 2

4 Základní nástroje verifikace Posouzení správnosti volby struktury modelu a redukce řádu modelu se opírá o definici dosažitelnosti a řiditelnosti, SVD rozklad, kanonické dekompozici a redukci řádu modelu. Redukce řádu modelu je založena na časové dekompozici nalezení a eliminaci módů, které jsou špatně řiditelné nebo dosažitelné. 3

Póly, nuly, módy systému, časová odezva Je známo, že každá racionálně lomená funkce je možno zapsat ve tvaru Speciální třídu přenosových funkcí tvoří přenosy, které mají nuly a póly v pravé části Gausovy roviny. Obrazové přenosy, které mají vesměs nuly a psy v levé části Gausovy roviny se nazývají fázově minimální a přenosy, které mají nuly a póly v pravé polorovině se nazývají fázově neminimální. Hovoříme-li, že obrazový přenos je stabilní, pak tato funkce má póly v levé části Gausovy roviny. Říkáme, že obrazový přenos je nestabilní, jestliže alespoň jeden pól leží v pravé části Gausovy roviny. 4

Póly, nuly, módy systému Póly systému Každou racionálně lomenou funkci (L-obraz odezvy) je možno rozložit do parciálních zlomků, přičemž každý člen obsahuje buď jednoduchý nebo komplexně sdružený pól, nebo kombinaci násobků násobného pólu. Parciální zlomky rozkladu obrazu výstupu obsahují jak póly systému tak póly buzení. Neobsahuje-li obraz výstupu nuly systému, pak koeficienty parciálních zlomků určují buď póly systému nebo póly buzení. Parciálním zlomkům, které obsahují póly soustavy, odpovídají příslušné módy-předměty standardního typu, které v součtu tvoří přirozenou odezvu systému. 5

Póly, nuly, módy systému Přirozenou odezvu je součet módů systému Pólům buzení odpovídá L-obraz vynucené odezvy soustavy, které je vyvoláno jeho buzením. Nuly systému Nuly systému jsou kořeny čitatele obrazového přenosu Nuly systému ovlivňují všechny koeficienty rozkladu na parciální zlomky. Příklady: a)dva reálné různé póly v L-obraze výstupu b)dva póly a nula v L- obraze odezvy-výstupu 6

a)dva reálné různé póly v L-obraze výstupu 7

b) Dva póly a nula v obraze odezvy 8

Vnitřní popis Uvažujme vícerozměrový dynamický systém, jehož struktura je na obr. 4.1 9

Vnitřní popis 10

Vnitřní popis 11

Určení obrazového přenosu ze stavového popisu 12

Určení obrazového přenosu ze stavového popisu 13

Stavová dosažitelnost a pozorovatelnost 14

Softwarová podpora ARI, Úvod do identifikace systémů 15

Dekompozice a technika SVD rozkladu 16

Dekompozice a technika SVD rozkladu 17

Softwarová podpora ARI, Úvod do identifikace systémů 18

Softwarová podpora ARI, Úvod do identifikace systémů 19

Minimální realizace 20

SVD faktorizace ARI, Úvod do identifikace systémů 21

SVD faktorizace ARI, Úvod do identifikace systémů 22

Redukce řádu modelu 23

Redukce řádu modelu 24

Redukce řádu modelu 25

Redukce řádu modelu 26

Redukce řádu modelu 27

Amplitude ARI, Úvod do identifikace systémů Redukce řádu modelu 0.7 0.6 Step Response s1 sr 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Time (sec) 28

Časová dekompozice ARI, Úvod do identifikace systémů Předpokládejme, že módy systému lze rozdělit na rychlé a pomalé, které již jsou mimo sledovaný časový horizont. Základní myšlenka se opírá o dekompozici stavového vektoru systému do dvou částí. Část stavového vektoru označena jako x2 bude reprezentovat pomalé módy. y Cx x x 1 C C 1 2 2 29

Časová dekompozice 30

Módy špatně řiditelné nebo dosažitelné Nalezení a eliminaci módů, které jsou špatně řiditelné nebo dosažitelné, umožňuje metoda "vyvážené redukce (Balanced reduction)". Využívá Gramianovu formu řiditelnosti (controllability Gramian), která má lepší numerické vlastnosti. Gramianovy matice řiditelnosti a pozorovatelnosti jsou definovány následujícím způsobem 31

Módy špatně řiditelné nebo dosažitelné Princip vyvážené redukce řádu (balanced reduction) spočívá v nalezení Gramianovy matice řiditelnosti a pozorovatelnosti a následně transformací Gramianových maticí na diagonální Gramianovy matice. Pro LTI systém, který je určen maticemi (A,B,C), je možno určit Gramianovy matice řiditelnosti a pozorovatelnosti W C,W O. Za předpokladu, že existuje matice T provede se transformace souřadnic a získáme transformovaný model ve tvaru x TAT x TBu; CT Du Gramianovi matice řiditelnosti a pozorovatelnosti jsou transformovány do tvarů y 1 1 x 32

Módy špatně řiditelné nebo dosažitelné Výsledkem těchto transformací jsou diagonální matice jednotlivých módů. Následuje eliminaci těch módů, které jsou špatně řiditelné a pozorovatelné. Pro praktické redukce modelů bude využívána softwarová podpora MATLABu, funkce: balreal, modred 33

Softwarová podpora ARI, Úvod do identifikace systémů 34

Softwarová podpora ARI, Úvod do identifikace systémů 35

Příklad-Aplikace metod redukce řádu na příklad 4.4-2 Obrazový přenos: Transfer function: -0.01466 s + 1.223 Ftrs= -------------------------- s + 2.446 Zero/pole/gain: -0.014659 (s-83.42) Fzrs=--------------------------- (s+2.446) 36

Amplitude Amplitude ARI, Úvod do identifikace systémů Příklad-Aplikace metod redukce řádu na příklad 4.4-2 0.6 Step Response 0.6 Step Response 0.5 0.5 0.4 0.4 s1 0.3 0.2 s1 trs 0.3 0.2 trs sr 0.1 0.1 0 0-0.1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 Time (sec) -0.1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 Time (sec) 37