Моделирование и исследование мехатронных систем Курс лекций
Цикл 2 Объекты исследования
Лекция 3 Дискретные объекты и их представления, используемые в МАТЛАБе
Разностное уравнение (1а) (1б) (1в) (2)
Определение операторов A(q) и B(q) в виде полиномов от q (3) (4) (5) (6)
Использование аппарата z- преобразования (7) (8) (9) (10)
Переход между непрерывными и дискретными моделями
Модель системы в общем виде v y H(q) e G(q) u (11) Рис.1
Модели дискретных объектов, используемые в МАТЛАбе
Модель авторегрессии AR (AutoRegressive) y 1/A(q) e (12а) (12б) (12в) Рис.2
1.ARX-модель (AutoRegressive with eXternal input) (13а) (13б) (13в) (13г) (14) (15) (16)
y 1/A(q) e B(q) u Общий вид ARX-модели Рис.3
ARMAX-модель (AutoRegressivc-Moving Average with eXtemal input - модель авторегрессии скользящего среднего): H(q) = C(q)/A(q) (17а) (17б) (17в)
v y С(q) e B(q) u 1/A(q) Общий вид ARMAX-модели Рис.4
Модель «вход-выход» («Output-Error», «выход-ошибка», сокращенно (OE) y e B(q)/F(q) u (18) Рис.5
Модель БоксаДженкинса (BJ) (19) (20)
Обобщенная параметрическая линейная структура v y С(q) e B(q)/F(q) u 1/A(q) В пределах структуры могут быть фактически получены все линейные модели систем типа черного ящика. ARX : nc = nd = nf = 0 ARMAX : nс = nf = 0 ОЕ: na = nc = nd = 0 BJ : nd = nd = nf =0. (21) Рис.6
Модели с произвольным числом входов (22)
Модель для переменных состояния (23) (24) (25) (26) (27)
Непрерывная динамическая модель (28) (29) (30) (31)