|
Реферат: Математические основы теории систем (Математика)
ОГЛАВЛЕНИЕ
Оглавление 1
Введение 3
Объект и устройство 3
Задачи управления 4
Матричный формализм в теории систем 6
Линейные операторы 6
Инвариантное подпространство 6
Действия над векторами 8
Матрицы и линейные преобразования 10
Понятие матриц 10
Операции над матрицами 11
Транспонированная матрица 12
Теорема Гамильтона-Келли 13
Обратная матрица 13
Диагонализация матриц 13
Понятие динамического объекта 14
Уравнение вход-выход-состояние 15
Объекты управления с непрерывным временем 19
Способы вычисления матричной экспоненты 21
Весовая функция 24
Передаточные функции и их свойства 26
Объекты управления с дискретным временем 27
Решетчатые функции 28
Разностные уравнения 29
Структурные свойства объектов управления 33
Наблюдаемость 35
Характеристики управляемости 35
Сигналы в задачах управления и наблюдения
динамических объектов 36
Скачкообразная и переходная функции 38
Импульсная и весовая функции 39
Детерминированные стохастические сигналы и
системы 40
Модели случайных сигналов 42
Векторные (многомерные) случайные величины 42
Числовые характеристики (моменты) случайных
величин
43
Моменты многомерных случайных величин 46
Коварционная матрица 48
Элементы теории случайных функций 48
Линейные операции над случайными функциями 52
Стационарные случайные функции 55
Оптимизация в теории систем 55
Постановка задачи оптимального управления 56
Классификация задач оптимального управления 57
Динамически задачи оптимизации управления 59
Классическая задача оптимизации 61
Выпуклые и вогнутые функции 61
Задачи нелинейного программирования 62
Метод штафных функций 62
Ограничения типа равенств неотрицательность
переменных 63
Квадратичное программирование 64
Итеративные методы поиска оптимума 64
Градиентный метод 64
Метод наискорейшего спуска (подъема) 64
Алгоритм Ньютона 65
Задачи и методы линейного программирования 65
Геометрическая интерпритация основной задачи
программирования 66
Симплекс метод 66
ВВЕДЕНИЕ.
Кибернетика - это наука об управлении, а также передаче и обработке
информации в технических и нетехнических системах. Кибернетика возникла на
базе техники и прежде всего техники регулирования, связи и машинной
вычислительной техники, причем здесь нашли применение методы различных
математических дисциплин, таких как теория функций, теория вероятности,
статистика и математическая логика. Новым и можно сказать революционным
моментом явилось то, что эти способы и математические методы, применявшиеся
первоначально в технике, оказались удобными для анализа определенных
явлений и достижения определенных целей в нетехнических системах и, прежде
всего, и биологии и философии, экономики и общественных науках.
Теория автоматизации при предварительном определении понятия можно
назвать кибернетикой. В автоматизированных процессах при автоматизации
установок производственной техники, мы находим переплетение
производственной и информационной техники.
Оно характеризуется тем, что на основании информации, получаемой путем
измерения и затем перерабатываемой, оказывается воздействие на поток
энергии или вещества таким образом, чтобы целенаправленно изменить
определенные физические или технико-экономические параметры. Этот процесс
называется управлением.
Управление - это целенаправленное воздействие на параметры или на
отдельные системы и их поведение.
ОБЪЕКТ И УСТОЙСТВО.
Объект (объект управления) является частью данной установки, на
которую оказывает управляющее воздействие и изменения которой являются
определяющими для выполнения задачи управления.
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА УПРВЛЕНИЯ
Управляемый
параметр
исполнительный сигнал
или сигнал управления
задающее
воздействие
поток информации
Рис. 1
Регулятором (управляющее устройство) называется совокупность звеньев,
которые служат для оказания воздействия на объект через исполнительный
орган в соответствии с поставленной задачей. Исполнительным органом
называется звено, которое служит для непосредственного целенаправленного
воздействия на поток энергии или вещества, он обычно относится к объекту.
Звенья объекта и устройства управления называются элементарными звеньями.
Временные характеристики входных и выходных параметров этих звеньев
называются входными и выходными сигналами.
Входные сигналы, воздействующие на объект, называются сигналами
помехи.
ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ
Ранее мы охарактеризовали управление как целенаправленное воздействие
на параметры процесса или системы. прежде чем осуществить такое
целенаправленное воздействие, исследуем задачи.
Конкретная постановка задачи гласит.
1. Основные параметры процесса, несмотря на воздействие возмущения, должны
стабилизироваться или изменяться согласно заданию.
2. Заданные параметры (температура, давление и т.д.) должны регулироваться
так, чтобы обеспечивался удовлетворительный или оптимальный режим работы,
чтобы желаемый выходной продукт производился в достаточном или в
максимально возможном количестве, чтобы заданное количество выходного
продукта имело минимальную себестоимость.
3. При изменении производственной задачи или условий протекания, процесс
должен легко перестраиваться на другой режим работы. Например, пуск и
остановка процесса загрузки, производственного или энергетического процесса
при ремонте и т.д. Задача 2 требует построения только статической модели
процесса и является статической проблемой, так что мы можем говорить об
управлении в статическом режиме.
Задачи 2 и 3 касаются динамического режима, так как компенсация
изменяющихся возмущающих воздействий, необходимая для стабилизации,
сравнение параметров процесса с изменяющимся задающим воздействием, а
также перестройка при переходе от одного режима в другой, могут быть решены
только с учетом динамических характеристик процесса. Отсюда следует, что
здесь идет речь об управлении в динамическом режиме.
В качестве основы для отыскания решения и оценки качества приложенной
схемы управления используем количественную меру. Она выражается целевой
функцией. При решении проблем 1 и 3 может быть использовано время T, в
течении которого автоматическая система компенсирует скачкообразное
возмущающие воздействие с точностью до заданной допустимой погрешности или
в течении которого будет осуществляться процесс перехода в новое состояние.
Время T при этом характеризует качество автоматического управления. При
решении проблемы 1 можно использовать интеграл от абсолютной ошибки,
представляющий разность между заданными и действительными значениями
регулируемой величины в том случае можно говорить о функции ошибки.
В зависимости от того, что выражает целевая функция (качество или
прибыль, ошибку или стоимость), цель к которой надо стремится, состоит в
том, чтобы изменять регулируемые величины или свободные параметры в
пределах допустимых или возможных границ так, чтобы целевая функция имела
максимальное или минимальное значение. Таким образом, мы получим
оптимальное управление. В других случаях, например, при отсутствии полных
сведений о процессе или с целью снижения затрат на аппаратуру и
вычислительные устройства, можно ограничиться субоптимальным,
удовлетворяющим уравнением.
МАТРИЧНЫЙ ФОРМАЛИЗМ В ТЕОРИИ СИСТЕМ.
ЛИНЕИНЫЕ ОПЕРАТОРЫ.
Рассмотрим линейное n - мерное пространство Un. Пусть задано правило,
которое ставит в соответствии произвольному вектору X пространства Un
определенный вектор Y того же пространства. В этом случае вектор X
называется прообразом, а вектор Y - образом вектора X. Это правило
называется преобразованием пространства Un или оператором, заданном в
пространстве Un.
Преобразования (операторы) будем условно обозначать буквами А,В,С,...
Например можно написать, что:
(1) АХ=Y
Равенство (1) читается так: преобразование (оператор) А, примененное к
вектору Х, ставит ему в соответствие вектор Y.
Преобразование (оператор) называется линейным преобразованием
(линейным оператором), если выполнено условие:
(2) A(Х+Y)=АХ+АY
(3) А(?Х)=?(АХ), где ?- произвольное число
таким образом, линейное преобразование переводит сумму векторов в сумму их
образов, а произведение вектора на число в произведение образа того
вектора на это же число.
ИНВАРИАНТНОЕ ПОДПРСТРАНСТВО.
Пусть Х n - мерное линейное пространство и у=Ах -линейное
преобразование на пространстве Х. Пусть X1?X является некоторым
подпространством Х, обладающим однако, тем свойством, что если х?Х1, то и
у=Ах?Х1. Подпространство Х1, обладающее подобными свойством, называют
инвариантным относительно линейного преобразования у=Ах.
Особенно интересны одномерные инвариантные пространства,
представляющие собой прямые в пространстве Х, проходящем через начало
координат.
Если х - произвольная точка пространства Х ? - вещественная
переменная, меняющаяся от -? до +?, то dx будет представлять собой
одномерное подпространство Х, проходящее через х(при ? =0), как показано на
рисунке 2.
x2
3
dx
2 x1
Такое одномерное подпространство будем обозначать R1. Предположим, что
среди бесконечного множества одномерных пространств R1 найдутся такие,
которые инвариантны относительно у=Ах, т.е. для любого x?R1, имеет место
у=Ах?R1.
Обозначим через ? отношение у к х, которое при этом будет просто
вещественным числом, т.е. можно записать у=?х, таким образом если R1
-инвариантное пространство, то для х?R1 имеет место равенство:
(4) Ах=?х
Вектор х?0, удовлетворяющий соотношению (4) называют собственным вектором
матрицы А, а число ? - собственным значением матрицы А.
Для определения характеристических чисел матрицы перепишем соотношение (4)
в ином виде, введя тождественное преобразование х=Iх. При этом получим:
(5) (А-?I)х=0
Соотношение (5) представляет собой систему линейных однородных уравнений,
которая может быть записана в явном виде как:
(a11-?)x1+a12x2+...+a1nxn=0;
(6) a21x1+(a22-?)x2+...+a2nxn=0;
.........................
an1 x1+an2x2+...+(a nn-?)xn=0;
Матрица вида (А-?I) (6) называется характеристической матрицей А.
Определитель характеристической матрицы называется характеристическим
многочленом матрицы А. Корни характеристического многочлена матрицы
называются характеристическими числами этой матрицы. Из свойств решения
уравнения (6) нетривиальное решение (отличное от нуля) возникает только
тогда, когда имеется бесчисленное множество решений:
(7) det(A-?I)+a0?n+a1?n-1+....+an-1?=0
Подставив любое собственное значение в исходную систему уравнений (6),
получим уравнение:
(8) (А-?iI)х=0
которое имеет непрерывное решение, так как det(A-?iI)=0
Это решение дает вектор хi, определяемый с точностью до скалярного
множителя. Этот вектор называется собственным вектором матицы А.
Свойства:
1. Если собственные числа матрицы А различны (корни характеристического
уравнения не равны), то порождаемые или собственные векторы образуют
систему линейно независимых векторов.
2. Если матрица А симметрическая, то собственные числа такой матрицы
всегда вещественны, а собственный вектор в матрице образует систему
ортогональных векторов.
Линейные пространства, элементами которых являются, упорядоченные
последовательности n-вешественных чисел называются векторами.
ДЕЙСТВИЯ НАД ВЕКТОРАМИ.
Упорядоченные последовательности из n - чисел х(1),...,х(n), могут
быть записаны в виде вектор - столбца или вектор - строки;
x(1) n n
(9) х= ..... = x)i) ; (x(1),...,x(n))=(x(i))
x(n) 1 1
Эти числа, составляющие вектор, называются компонентами вектора.
Если один из этих векторов обозначить буквой х, то другой будем обозначать
х и называть транспонированным вектором.
n
(10) х=(х(i)) =(х(1),...,х(n))
1
Число n компонент вектора называется его размерностью.
СВОИСТВА ВЕКТОРОВ.
а) х=у, если равны их компоненты:
x(i)=y(i)
x(1) y(1) x(1)+y(1)
б) х+у= ...... + ...... = ........... -сумма векторов.
x(n) y(n) x(n)+y(n)
в) Разность векторов х-у представляет собой вектор z, такой, что у+z=х.
г) умножение вектора на скаляр
x(1) ?x(1)
?x=х?=? ....... = .........
x(n) ?x(n)
СКАЛЯРНОЕ ПРИЗВЕДЕНИЕ ВЕКТОРОВ.
x1 y1
Пусть х= х2 и у= у2 два вектора в трех мерном
x3 y3
пространстве. Скалярным произведением этих векторов называют скалярную
величину:
(11) хTу=уTх=х1у1+х2у2+х3у3
Нормой или длинной вектора х в евклидовом пространстве называют число:
(12) х = х =(хTх)Ѕ , где х -норма вектора х.
Линейное пространство в котором определено скалярное произведение
называется евклидовым пространством.
БАЗИС ЛИНЕЙНОГО ПРОСТРАНСТВА.
Пусть имеем систему векторов
(13) х1, х2, х3,..., хn
Базисом (базой) системы векторов (13) называется такая линейно-независимая
ее подсистема, через которую линейно выражаются все указанные векторы.
УГОЛ МЕЖДУ ВЕКТОРАМИ. ОРТОГОНАЛЬНЫЕ ВЕКТОРЫ.
Пусть х=(х1, х2) и у=(у1, у2) - два вектора на плоскости. Выберем
систему координат так, чтобы ось абсцисс совпадала с направлением вектора
х, так что x1= x , х1 =0 (рис.3)
2
y2 y
? x
y1 1
обозначим через угол ? между векторами х и у при этом
хTу=х1у1+х2у2= х * у cos?
Угол между векторами определяется:
?=arccos(xTy/ x y )
при |х|=1 скалярное произведение хTу определяет проекцию вектора у
называется ортогональным, если угол между ними равен 90?, т.е.
если хTу=0.
МАТРИЦЫ И ЛИНЕЙНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.
ПОНЯТИЕ МАТРИЦ.
Матрицей А размером m*n называют таблицу, содержащую m-строк и n-
столбцов, элементами которой являются вещественные или комплексные числа
a11 .......... a1n
A= ...................... =[aij]
am1 .......... amn
Если m=n, то матрицу называют квадратной.
Матрицы А=[аij] и В=[вij] равны (А=В) в том и только в том случае, если
имеют один и тот же размер аij=вij для всех ij.
Преобразованием линейного n-мерного пространства Х называют оператор
А, отображающий это пространство в m - мерное линейное пространство Y:
(1) А:Х>Y
Таким образом, преобразование А ставит в соответствие каждому вектору х
пространства Х вектор
(2) Y=А-х, пространства Y.
Преобразование А называют линейным, если выполняется условие:
(3) А(х1+х2)=Ах1+Ах2, А(?хi)=?Ах
Условие (3) будет выполнятся, если между компонентами хi и уj векторов
х и у имеется линейная зависимость вида:
n ___
(4) у(i)= S aijx(j), i=1,m ,где аij - произвольное число
j=1 ____ ___
Совокупность чисел аij, i=1,m; ;j=1,n образуют матрицу:
a11......a1n
A= ................ = [aij]
am1......amn
которую называют матрицей линейного преобразования.
у=Ах можно записать в виде умножения матрицы на вектор:
y(1) a11......a1n x(1)
(5) .... = ............... * .....
y(n) am1......amn x(n)
ОПЕРАЦИИ НАД МАТРИЦАМИ. УМНОЖЕНИЕ МАТРИЦЫ НА ЧИСЛО.
Пусть А матрица линейного преобразования Ах, ?- число.
(6) ?А=[? аij ]
При умножении матрицы А на число ? все ее члены умножаются на это число.
СУММА МАТРИЦ.
Пусть у=Ах и v=Вх - два линейных преобразования с матрицами А=[aij] и
В=[вij] размером m*n.
Рассмотрим новое линейное преобразование, ставшее в соответствие каждому
вектору х?Х вектор у+v?Y
(7) у+v=Ах+Вх=(А+В)х
Преобразование (А+В)х называют суммой линейных преобразований Ах и Вх, или:
(8) А+В=[aij]+[вij]
При сложении двух матриц одинакового размера получается новая матрица того
же размера, элементы которой равны сумме элементов складываемых матриц.
ПРОИЗВЕДЕНИЕ МАТРИЦ.
Пусть X,Y,Z-линеиные пространства размерностью m, r, n и пусть у=Вх,
z=Ау - линейные преобразования пространства Х в пространство Y, и
пространства Y в пространство Z, где В=[вkj] и A=[aik] матрицы размером
m*k и k*n соответственно. Произведением преобразований Ау и Вх называют
новое линейное преобразование Сz.
(9) Z=Cx=A(Bx)=ABx
Матрицу С=АВ размером n*n называют произведением матриц А и В.
n ___ ___
(10) Сij= S аikвkj , i=1,n , j=1,m
k=1
Согласно (10) элемент Сij матрицы С представляет собой скалярное
произведение i-й строки матрицы А на j-й столбец матрицы В, так что
произведение матриц АВ символически может быть представлено в виде:
a11...a1k в11...в1m
(11) АВ= ............ * .............
an1...ank вk1....вkm
ТРАНСПОНИРОВАНАЯ МАТРИЦА.
Пусть А=[aij] - матрица размером m*n. Матрица АT=[а'ij] размером m*n,
строки которой являются столбцами матрицы А, столбцы строками матрицы А.
Элемент а'ij матрицы АT определяют по элементам аij матрицы А из
соотношения:
(12) а'ij=аji
ОСОБЕННОСТИ КВАДРАТНЫХ МАТРИЦ.
В квадратной матрице число строк равно числу столбцов.
Определителем квадратной матрицы называют, определитель составленный из
элементов aij этой матрицы и обозначают det A.
Определитель det A обладает следующими свойствами:
1) при умножении на ? любого столбца матрицы А определитель det A
умножается на ?;
2) перемена местами двух соседних столбцов меняет знак det A на
противоположный;
3) если любые два столбца матрицы равны между собой, то det A=0;
4) добавление к любому столбцу матрицы любого другого столбца, умноженного
на произвольный скалярный множитель, оставляет det A неизменным;
5) если столбцы матрицы линейно зависимы, то det A=0;
ТЕОРЕМА ГАМИЛЬТОНА-КЕЛЛИ.
Каждая квадратная матрица является корнем своего характеристического
уравнения.
(13) det (A-?I)=a0?n+a1?n-1+...+an-1? an=0
(14) a0An+a0An-1+an-1A+anI=0[n*n]
ОБРАТНАЯ МАТРИЦА.
Матрицей, обратной по отношению к квадратной матрице А размером n*n,
назовем такую матрицу А-1 того же размера, для которой справедливо
соотношение:
(15) А*А-1=А-1*А=Е
Пусть у=Ах - линейное преобразование с квадратной матрицей А=[xij].
Обратным преобразованием называют преобразование х=А-1у. Матрицу А-1 этого
преобразования называют обратной по отношению к матрице А.
(16) А-1=(1/detA) [Aij]T , где Аij - алгебраическое
дополнение элемента а в определителе матрицы.
Система уравнений Ах=у называется определенной и имеет единственное
решение, если detA?0. Матрица А, для которой выполнено это условие,
называют невырожденной.
ДИАГАНАЛИЗАЦИЯ МАТРИЦ.
Вид квадратной матрицы А линейного преобразования у=Ах, может быть изменен
без изменения характеристического уравнения этой матрицы путем
использования преобразования подобия.
Пусть А - квадратная матрица; С - произвольная невырожденная матрица.
Преобразованием подобия называют преобразование:
(17) В=С-1*А*С
Преобразование подобия позволяет приводить некоторые виды квадратных матриц
к диагональной форме, являющейся наиболее удобным видом матрицы.
?1 0 0
(18) diag[?1 ?2 ......?n ]= 0 ?2 0
0 0 ?n
Нормой матрицы А размер m*n называется сумма модулей ее элементов:
m n
(19) |А|= S S |a ij |
i=1 j=1
При решении задач удобно ввести матрицы, элементы которых являются
функциями независимой переменной t.
Эти матрицы имеют вид:
a11(t) a12(t) ...... a1n(t)
(20) А(t)= a21(t) a22(t) ...... a2n(t)
............................
am1(t) am2(t) ..... amn(t)
и называются функциональными матрицами.
Производной матрицы А(t) по независимому переменному называется матрица
А(t) вида:
da11(t)/dt da12(t)/dt ......
da1n(t)/dt
(21) А(t)= dA(t)/dt =
............................................................. =
dam1(t)/dt adm2(t)/dt ......
damn(t)/dt
=[daij(t)/dt]
1.3 ПОНЯТИЕ ДИНАМЧЕСКОГО ОБЬЕКТА.
Физический объект - физическое устройство, характеризуемое некоторым числом
свойств, соответствующих целям его использования.
В теории систем существенным является не физическое, а математическое
описание свойств объекта и соотношений между ними. В теории систем объектом
А является абстрактный объект, связанный с множеством свойств, который
обычно характеризуется числами или набором чисел. Таким образом, фактически
абстрактный объект или просто объект представляет собой множество
переменных вместе с отношениями между ними.
Вспомогательные определения и понятия:
v1, v2,...- основные переменные объекта А.
Основное уравнение - соотношение между основными переменными.
(1) A(1)(v1,..., vn)=0 Основное уравнение объекта A,
A(2)(v1,...., vn)=0 где A(j), j=1,..., m
..................... vi , i= 1,..., n
A(m)(v1,..., vn)=0 m и n - конечные числа
Если абстрактный объект A определяется соотношениями (1) без каких - либо
указаний, какие переменные являются входными (причина), а какие - выходными
(следствия), то A будем называть неориентированным объектом.
Если основные переменные подразделены на две группы - входные и выходные
переменные, играющие роль независимых и зависимых, то A будет называться
ориентированным объектом.
Состояние объекта A в момент t0 может рассматриваться как параметр S(t0),
связанной с каждой парой вход-выход
(U[t0, t], Y[t0, t]), таким образом, что Y[t0, t] единственным образом
определяется заданием U[t, t] и S(t0).
Иначе говоря, состояние объекта в момент t0 есть некоторый набор
чисел, представленный, например, вектором ?, который изменяется в
пространстве S так, что знание (1)?, (2) - уравнения вход-выход для объекта
и (3) - входа U[t0,t]] является достаточным для однозначного определения
входа y[t0,t].
S(t0) - называется состоянием объекта в момент t0.
[t0,t]- интервал наблюдаемости
УРАВНЕНИЕ ВХОД-ВЫХОД-СОСТОЯНИЕ.
Пусть А- ориентированный абстрактный объект, U,у - вход и выход на
интервале наблюдения [t0,t] - переменная в пространстве S, R[U], R[y]-
пространство входа и выхода.
(2) y(t)=A (?;U[t0,t]) ? t>t0
где A- функция ? и U[t0,t]
U и у принадлежат R[U], R[у]
Уравнение (2) является уравнением вход-выход состояния. Символьная форма
записи вход - выход - состояние.
(2') у[t0,t]=A (?,U), где
черта над A служит для того, чтобы отличить у(t) и у[t0,t]
Следовательно пара U[t0,t],у[t0,t] удовлетворяет уравнению
вход - выход - состояние (2), если U[t0,t] и у[t0,t] составляют
пару вход-выход по отношению к некоторому ? в S.
В соответствии с уравнением (2') можем записать:
R[y]= { A(?,U)| ??S, U? R[U] }
Условия взаимной совместимости:
Каждая пара вход-выход для удовлетворяет уравнению вход - выход-состояние
(2')
Более детально: (1) если (U[t0,t],у[t0,t]), или проще (U,у) является
любой парой функции времени (при U?R[U], у?R[y]),
удовлетворяющих уравнению А(U,y)=0, то (U,y) удовлетворяет также и (2') в
том смысле, что существует ?0 в S такое, что
(3) у= A (?0,U[t0,t]),
и (2) любая функция времени (U,y), удовлетворяющая уравнению (2') для
некоторого ?, принадлежащего S на интервале наблюдения [t0,t], является
парой вход-выход для A.
Первое условие собственной совместимости:
Для того, чтобы множество S могло называться пространством состояний A ,
оно должно иметь следующее свойство: если дана любая точка ? в S (которую
мы назовем состоянием A в момент t0) и любой вход U[t0,t] в пространстве
входов A, то выход в момент t однозначно определяется значением ? и
U[t0,t], и не зависит от значений U и y в момент времени, предшествующий
t0, т.е. для всех t0 реакция y(t) в любой момент времени t>t0, однозначно
определяется заданием ? и U[t0,t].
Это свойство является ключевым в понятии состояния. Второе условие
собственной совместимости.
Если уравнения вход - выход-состояние удовлетворяется при подстановке
пары (U[t0,t],у[t0,t]), тогда оно удовлетворяется при подстановке всех пар
вида (U[t,t1], у[t,t1]), где t0 | |
