- •Розділ 3 Система як математичний об'єкт
- •Математична класифікація систем
- •Основні проблеми теорії систем
- •Усталені і перехідні режими функціонування систем
- •Зображуваність лінійних систем
- •Розділ 4 Загальні методи побудови математичних моделей
- •Побудова неперервних математичних моделей систем
- •Метод найменших квадратів з невідомими базовими функціями
- •Рекурентний мнк
- •Метод найменших квадратів для отримання динамічних дискретних моделей вхід-вихід
- •Одержання моделі з простором станів із вхід-вихід моделі
- •Алгоритм б.Хо
- •Умова еквівалентності моделей
- •Розділ 5 Системний аналіз досліджуваного об’єкта
- •Структурні властивості лінійних систем Керованість і досяжність
- •Спостережуваність та діагностованість
- •Динамічна ланка як елемент системи
- •Передатна функція
- •Часові характеристики динамічної ланки
- •Передатна матриця і канонічна декомпозиція
- •Теореми Ляпунова про стійкість за першим наближенням
- •Стійкість систем
Математична класифікація систем
В основу математичної класифікації систем покладено визначення системи множин і відображень. Стосовно структури множини Т системи розбиваються на два класи. Якщо Т збігається з множиною дійсних чисел R, то рівняння ( 3.1) і (3.2) визначають клас неперервних за часом систем. Якщо ж Т = {tk : k = 0, ±1, ±2,..., і tk-1 < tk}, то система належить класові дискретних за часом систем. Останні найбільш широко використовуються в математичній економіці.
Якщо у випадку дискретних за часом систем визначити відображення σ як f(tk,x,u) = σ(tk+1;tk,x,u), то відображення σ є загальним розв’язком різницевого рівняння
x(tk+1) = f(tk, x(tk), u(tk)),
що
випливає з аксіом, які задовольняє σ
.
У
такому випадку математичною формою
представлення системи можуть бути
рівняння (3.1) і (3.3). Оскільки
,:
k = 0,
±1, ±2,..., то в загальному випадку дискретна
математична модель має вигляд
(3.3)
Системи можна розбити ще на два класи - детерміновані і стохастичні. Модель детермінованих систем не містить випадкових величин. Якщо у рівняння (3.1), (3.2) або (3.3) входять величини, що мають ймовірнісний характер, то такі системи називають стохастичними.
Розглянемо детерміновані системи і проведемо їх класифікацію.
Система (3.3) називається кінцевим автоматом, якщо вона дискретна за часом і множини U, Y і X мають скінченне число елементів.
У теорії кінцевих автоматів множини U і Y називають вхідним і вихідним алфавітами.
Система (3.3) називається скінченновимірною, якщо X, Y і U є скінченновимірними лінійними просторами.
Далі будуть розглядатися тільки скінченновимірні системи.
Система (3.3) називається стаціонарною, якщо функції f і g не залежать від k. У цьому випадку дискретна модель системи задається рівняннями
x(k+1)= f(x(k), u(k)) , (3.4)
y(k) = g(x(k)). (3.5)
Система називається лінійною, якщо множини X, U, і Y є лінійними просторами, відображення f лінійне по х і и, відображення g лінійне по х.
У цьому випадку дискретна нестаціонарна стохастична лінійна математична модель має такий вигляд:
xa (k+1)=Aa(k)x(k) + Ba(k)ua(k)+ fa(k), (3.6)
ya(k) = Ca(k)x(k) + Ga(k), (3.7)
де f a(k),Ga(k) - відображення з Т в X і Aa(k), Ba(k) і Ca(k) -лінійні оператори.
Якщо в просторах X, U і Y вибрати базиси, то елементи xа,uа,yа, f a і Ga будуть представлені n-вектором x , m-вектором и, l-вектором y, n-вектором f і l-вектором G, а оператори Aa (k), Ba(k) і Ca(k) – nn-матрицею A(k), nm-матрицею B(k) і ln-матрицею C(k).
Тоді закон поведінки системи в матричному вигляді подається як
x(k + 1) = A(k)x(k) + B(k)u(k)+ f(k),
y(k) = C(k)x(k)+G(k),
де x(k)єRn, y(k)єRl і u(k)єRm.
Лінійний кінцевий автомат також називають лінійною послідовною машиною.
Завдання 3.1 Промоделювати на ЕОМ роботу двигуна постійного струму, яка описується рівнянням
де
,
,
,
.
Тут
константа
;
,
де
- номер варіанта виконання завдання.
Початковий
стан нашої системи визначається вектором
.
Часовий
інтервал визначення станів системи
[0,20]. Результат треба видавати з кроком
.
