连续系统仿真方法学课件.ppt
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- 连续 系统 仿真 方法 课件
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1、第三章第三章 连续系统仿真方法学连续系统仿真方法学本章主要内容本章主要内容n连续系统建模方法连续系统建模方法n模型变换模型变换n连续系统仿真算法连续系统仿真算法n采样控制系统仿真采样控制系统仿真*n分布参数系统仿真分布参数系统仿真*第一节第一节 连续系统建模方法连续系统建模方法n先验知识建模先验知识建模n机理建模方法机理建模方法知识模型知识模型 n常见形式:各种学科的公理、定理、定律等常见形式:各种学科的公理、定理、定律等 n专家系统方法专家系统方法逻辑关系模型逻辑关系模型 n符号、关系式、专家知识库、推理规则等符号、关系式、专家知识库、推理规则等 n模糊系统方法模糊系统方法模糊模型模糊模型
2、n高矮、大小等模糊语言量化成定量的表示形式,高矮、大小等模糊语言量化成定量的表示形式,按某种算法得到定量的结果后再转换为模糊语言按某种算法得到定量的结果后再转换为模糊语言 以上方法有时也用于离散事件系统建模以上方法有时也用于离散事件系统建模 n系统辨识建模系统辨识建模 n经验方法经验方法 n直接观察数据曲线得出模型方程,如线性系统,直接观察数据曲线得出模型方程,如线性系统,一阶对象等一阶对象等 n表格插值,一种静态建模技术,主要用于计算动表格插值,一种静态建模技术,主要用于计算动态方程中的系数态方程中的系数 n统计建模(数理统计的方法)统计建模(数理统计的方法)n最小二乘法及其改进形式、极大似
3、然估计法等最小二乘法及其改进形式、极大似然估计法等 n神经网络神经网络 n混合建模方法混合建模方法 n若干种模型形式(输出)互相补充若干种模型形式(输出)互相补充n 给定输入后,从机理模型中产生输出,与辨给定输入后,从机理模型中产生输出,与辨识模型的输出按某种方式得到系统输出,反识模型的输出按某种方式得到系统输出,反过来可以用输出误差继续修正辨识模型过来可以用输出误差继续修正辨识模型 第二节第二节 模型变换模型变换n连续系统常用的模型表示形式连续系统常用的模型表示形式n连续时间模型连续时间模型n系统的输入量系统的输入量u(t),输出量,输出量y(t)及内部状态变量及内部状态变量x(t)均为时间
4、的连续函数均为时间的连续函数n微分方程微分方程n传递函数传递函数n权函数权函数n状态空间表达式状态空间表达式微分方程微分方程其中其中mnn用古典方法求解时非常复杂,用古典方法求解时非常复杂,n高阶系统通常没有封闭解或解析解高阶系统通常没有封闭解或解析解1111011011nnmmnmmnnmmd ydydyd uduaaa ybbbub udtdtdtdtdt1111011011nnmmnmmnnmmd ydydyd uduaaa ybbbub udtdtdtdtdt传递函数传递函数 n当初始条件为零时,对上述微分方程式作拉氏变换,当初始条件为零时,对上述微分方程式作拉氏变换,可得传递函数形式
5、可得传递函数形式 n求解时可先用部分分式展开求解时可先用部分分式展开 n再进行反变换即得时间解再进行反变换即得时间解 nS域(复频域)内求解较为简便但对多变量、时变或高域(复频域)内求解较为简便但对多变量、时变或高阶系统仍求解困难阶系统仍求解困难 11101110()()()mmmmnnnb sbsb sbY sW sU ssasa sa12()()()()()()lY sW s U sW sW sW s112()()()()()ly tLY sy ty ty t权函数权函数 权函数权函数 g(t)指初始条件为指初始条件为0时系统在理想脉冲函时系统在理想脉冲函数数(t)作用下的响应,又称脉冲过
6、渡函数作用下的响应,又称脉冲过渡函数系统对任意输入的响应可由卷积积分公式求出系统对任意输入的响应可由卷积积分公式求出0()()()ty tug td权函数与传递函数有如下关系:权函数与传递函数有如下关系:()()L g tG s 为为n维状态向量,维状态向量,u为为r维输入向量,维输入向量,y为为m维输出向量维输出向量状态空间表达式状态空间表达式 动态系统的状态是指能完全描述系统行为的最小一组变量动态系统的状态是指能完全描述系统行为的最小一组变量若知道若知道t=t0时刻的初始状态向量时刻的初始状态向量x0及及tt0时的输入时的输入u就能完全就能完全确定系统在确定系统在tt0时刻的行为时刻的行为
7、状态空间表达式由状态方程和输出方程组成状态空间表达式由状态方程和输出方程组成xAxBuyCxDu1,Tnxxxn nAA为参数矩阵(或称动态矩阵),为参数矩阵(或称动态矩阵),n rBB为输入矩阵,为输入矩阵,m nCC为输出矩阵为输出矩阵m rDD运用矩阵计算方法且借助于计算机很容易运用矩阵计算方法且借助于计算机很容易对状态空间方程求解对状态空间方程求解 为关联矩阵(输入和输出直接关联)为关联矩阵(输入和输出直接关联)n离散时间模型离散时间模型n系统的输入量,输出量及内部状态量均为时间的系统的输入量,输出量及内部状态量均为时间的离散函数,即时间序列离散函数,即时间序列u(kT),y(kT),
8、x(kT)n差分方程差分方程nZ传递函数传递函数n权序列权序列n离散状态空间模型离散状态空间模型差分方程差分方程nT为采样周期为采样周期 11010()(1)(1)()()(1)()()nmmy kn Tay knTa y kTa y kTc u km Tcu kmTc u kTmnZ传递函数传递函数n对差分方程作对差分方程作Z变换,设所有初值为变换,设所有初值为0,则有,则有11101110()()()mmmmnnnb zbzb zbY zW zU zzczc zc权序列权序列n权序列权序列h(k)为对初始条件为为对初始条件为0的系统施加单位脉冲的系统施加单位脉冲序列序列(k)所得到的响应所
9、得到的响应 n系统对于任意输入系统对于任意输入u(k)的响应为一卷积的响应为一卷积 n与与Z传递函数间关系传递函数间关系 0()()()kiy ku i h ki()()Z h kW z离散状态空间模型离散状态空间模型连续连续-离散混合模型离散混合模型n如计算机控制系统,对连续对象进行控制时,状态量如计算机控制系统,对连续对象进行控制时,状态量中既有连续的也有离散的中既有连续的也有离散的 (1)()()()()x kFx kGu ky kx k n连续系统模型之间的变换连续系统模型之间的变换 n微分方程、传递函数、权函数模型描述系统微分方程、传递函数、权函数模型描述系统的输入与输出关系,称为系
10、统的外部模型的输入与输出关系,称为系统的外部模型 n状态方程则称为系统的内部模型状态方程则称为系统的内部模型 n通常在仿真时,需要将系统的各种描述形式通常在仿真时,需要将系统的各种描述形式转换成内部模型,称为模型结构变换转换成内部模型,称为模型结构变换n化微分方程为状态方程化微分方程为状态方程 n化连续状态方程为离散状态方程化连续状态方程为离散状态方程化微分方程为状态方程化微分方程为状态方程设有微分方程设有微分方程 先考虑右边仅含先考虑右边仅含u的形式,令的形式,令 =则有则有 1111011011nnmmnmmnnmmd ydydyd uduaaa ybbbub udtdtdtdtdt12,
11、Tnxx xx(1),nTy yy 1223101121nnnnnxxxxxxxa xa xaxu 写成矩阵形式:写成矩阵形式:输出矩阵写为输出矩阵写为 其中其中 xAxBu101100nnIAaaa001B 100yCxC当右式包含导数项时,状态方程形式为当右式包含导数项时,状态方程形式为 A,C与前相同,与前相同,其中其中 xAxBuyCxDu10,TnBD1,(0,1,)iin injijjbain现代控制理论中还介绍了其它形式的转换方程,现代控制理论中还介绍了其它形式的转换方程,如能控标准型、能观标准型等如能控标准型、能观标准型等 化连续状态方程为离散状态方程化连续状态方程为离散状态方
12、程 连续状态方程对应的离散状态表达式为连续状态方程对应的离散状态表达式为 T为采样周期或者计算步长为采样周期或者计算步长 为确定为确定(T)和和H(T),可利用连续状态方程解,可利用连续状态方程解 其中其中Ate为系统的矩阵指数或状态转移矩阵,为系统的矩阵指数或状态转移矩阵,x(0)为初始状态向量为初始状态向量 当采用零阶保持器时,当采用零阶保持器时,即认为即认为u(t)在每个采样周期内保持常值在每个采样周期内保持常值 u(t)=u(kT),(kTt(k+1)T)(1)()()()()(0,1,)x kTT x kTH T u kTk 0()(0)()tAtAtAx te xeeBud(1)(
13、1)(1)00(1)(1)0(1)(0)()(1)(0)()(2)(1)(2)(1)()()()()()()kTA kTA kTAkTAkTAkTAATkTATA kTAkTTATATAtATAx kTexeeBudx kTexeeBudex kTex kTeeBudex kTeeBu kT dtu kTex kTe与得:不变0()()()()()TBu kT dtT x kTH T u kT则有则有 其中其中和和H与与T有关,当有关,当T确定后,确定后,和和H为常值矩阵为常值矩阵 离散化公式的核心在于计算矩阵指数及其积分,离散化公式的核心在于计算矩阵指数及其积分,常用级数展开的算法,即常用级
14、数展开的算法,即 其余离散化的表示形式与连续形式之间的转换其余离散化的表示形式与连续形式之间的转换在计算机控制中介绍在计算机控制中介绍 22112!ATkkeIATA TA Tk第三节第三节 连续系统的仿真算法连续系统的仿真算法算法的基本概念算法的基本概念n系统模型系统模型计算机模型:二次建模,算法计算机模型:二次建模,算法是核心问题是核心问题n算法:解题方案的准确而完整的描述,一算法:解题方案的准确而完整的描述,一般采用文字、算式以及框图的形式般采用文字、算式以及框图的形式n需要关注:需要关注:n算法性能分析:误差、收敛性、计算效率等算法性能分析:误差、收敛性、计算效率等n算法的比较与选择算
15、法的比较与选择 n浮点数运算浮点数运算 n计算机上进行数值计算时,实数计算机上进行数值计算时,实数x用用t位十进位十进制浮点数表示:制浮点数表示:n其中其中m为为t 位十进制小数,且位十进制小数,且-1m1,c为为十进制整数,若十进制整数,若0.1m1,则称此浮点数,则称此浮点数系统为规格化的,系统为规格化的,t 称该数的精度,特定的称该数的精度,特定的计算机有固定的浮点数精度计算机有固定的浮点数精度 10cxm采用浮点数运算存在的常见问题采用浮点数运算存在的常见问题n舍入误差舍入误差n计算机有一组操作浮点数的指令,用以模拟加、减、计算机有一组操作浮点数的指令,用以模拟加、减、乘、除运算,但不
16、可能精确。如乘法运算时,乘积乘、除运算,但不可能精确。如乘法运算时,乘积应有应有2t位精度,但实际仅能保留位精度,但实际仅能保留t位,即存在舍入位,即存在舍入误差。复杂计算(迭代等)中舍入误差的累积可能误差。复杂计算(迭代等)中舍入误差的累积可能会影响结果,应在算法分析中考虑会影响结果,应在算法分析中考虑 n溢出溢出 n计算机对指数计算机对指数c范围有限制,乘、除时可能会上溢、范围有限制,乘、除时可能会上溢、下溢,也应进行处理下溢,也应进行处理 数值稳定性问题数值稳定性问题 若运算过程中计算误差不断增长,称算法为数值不稳定的若运算过程中计算误差不断增长,称算法为数值不稳定的反之则为稳定的反之则
17、为稳定的 例:计算例:计算 由分部积分得递推公式:由分部积分得递推公式:用用Taylor展开计算:展开计算:若取若取k=7,并保留,并保留4位小数,可得位小数,可得 截断误差:截断误差:110(0,1,)nxnIex e dxn1111001,1xnnInIIee dxe 21(1)(1)1(1)2!kek 10.3679e147110.3679108!4Re只考虑初值误差,对只考虑初值误差,对I00.6321,递推计算,结果如表中第一行,递推计算,结果如表中第一行该积分不可能为负值,显然算法有问题该积分不可能为负值,显然算法有问题 分析计算误差:分析计算误差:满足关系:满足关系:误差增长迅速
18、误差增长迅速 n01234567890.63210.36790.26420.20740.17040.14800.11200.2160-0.7287.5520.63210.36790.26430.20730.17080.14550.12680.11210.10350.0684nnnEII1nnEnE 0(1)(!)nnEn E 如果换一种算法,可以减小误差,考虑积分估计值:如果换一种算法,可以减小误差,考虑积分估计值:逆向计算:逆向计算:取取n=9时,时,结果如表中第二行,结果如表中第二行 分析计算误差,满足关系:分析计算误差,满足关系:显然误差一直减小显然误差一直减小 111110001011
19、(min)(max)11xnxnnxxeeex dxIeex dxnn *11(1)nnIIn1911()0.06842 1010eI11nnEEn 病态问题病态问题 如线性方程组如线性方程组 精确解:精确解:12123.0004.12715.41(1)1.0001.3745.147(2)xxxx1213.66586.2xx 如果用如果用4位有效数字进行运算:位有效数字进行运算:(2)-(1)/3.000,逐步计算后,可得逐步计算后,可得x2=-5.000,误差很大,误差很大当方程特征根相差太大时出现病态问题,也称刚性当方程特征根相差太大时出现病态问题,也称刚性(Stiff)问题问题需要设计有
20、效的算法需要设计有效的算法 二、数值积分法二、数值积分法n实际系统模型多为低阶微分方程形式,求解实际系统模型多为低阶微分方程形式,求解时本质上应用积分运算时本质上应用积分运算n对高阶方程,可先转换为多个一阶方程,因对高阶方程,可先转换为多个一阶方程,因此,最终问题转化为求解一阶微分方程此,最终问题转化为求解一阶微分方程n常见算法:常见算法:nEuler法法 nRunge-Kutta法法(R-K法法)nAdams法法(多步法多步法)Euler法法设有模型方程设有模型方程,初始条件,初始条件 欧拉法用欧拉法用tk点切线近似该点附近的曲线点切线近似该点附近的曲线f(t,y),则有则有 其中其中是曲线
21、上的点,是曲线上的点,是切线上的点是切线上的点 称为第称为第k 步的计算步长步的计算步长 此类方法称为此类方法称为“微分方程初值问题的数值计算法微分方程初值问题的数值计算法”,也称也称“数值积分法数值积分法”优点:简单易行优点:简单易行 缺点:缺点:h取得大时,计算速度快,单步误差大;取得大时,计算速度快,单步误差大;h取得小,计算速度慢,且累计误差大取得小,计算速度慢,且累计误差大1()ky t1ky(,)dyf t ydt00()y ty111()(,)()kkkkkkky tyyf tytt1kkkhttRunge-Kutta法法(R-K法法)二阶形式:二阶形式:其中其中 迭代公式由迭代
22、公式由Taylor展开并保留展开并保留h2项获得项获得 注意:注意:R-K方法实质是用均差代替导数,方法实质是用均差代替导数,其中其中k项的加权系数可任选项的加权系数可任选 1112()()2kkkhy tyykk121(,)(,)kkkkkf tykf th yk h四阶形式(固定步长):四阶形式(固定步长):其中其中 四阶形式在精度和复杂度方面都有较好的表现,最常用四阶形式在精度和复杂度方面都有较好的表现,最常用 Euler法与法与R-K法计算时仅用到前一步的结果,法计算时仅用到前一步的结果,称单步法,已知初值后可自启动称单步法,已知初值后可自启动 111234()(22)6kkkhy t
23、yykkkk1213243(,)(/2,/2)(/2,/2)(,)kkkkkkkkkf tykf thyk hkf thyk hkf th yk hAdams法法(多步法多步法)Euler法是用矩形公式(面积)近似定积分,在曲线与法是用矩形公式(面积)近似定积分,在曲线与矩形的边之间有较大误差;矩形的边之间有较大误差;Adams法考虑用梯形公式(面积)代替矩形公式法考虑用梯形公式(面积)代替矩形公式 称二阶隐式称二阶隐式Adams法公式法公式 因公式右端包含未知项,不能直接求解,可以用迭代因公式右端包含未知项,不能直接求解,可以用迭代法求解,设有初值法求解,设有初值 迭代公式:迭代公式:直至规
24、定的精度直至规定的精度 1111(,)(,)(,)()22kktkkkkkkthhf t y dtf tyf tyff11()2kkkkhyyff(0)1ky()(1)111(,)(,)2nnkkkkkkhyyf tyf ty隐式迭代计算步数太多,为此可降低精度,设计显式隐式迭代计算步数太多,为此可降低精度,设计显式Adams法,公式:法,公式:Adams法的统一形式为:法的统一形式为:算法特点:多步法,不能自启动,隐式方法还需迭代求解算法特点:多步法,不能自启动,隐式方法还需迭代求解实际应用中,先用显式法计算初值,再用隐式法校正一次,实际应用中,先用显式法计算初值,再用隐式法校正一次,称预报
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