現代制御� • 制御理論 – 古典制御 • 線形システムの入出力に注目 • 入力信号u(t)、出力信号y(t)をラプラス変換した U(s), Y(s)の比である伝達関数G(s) = Y(s)/U(s) でシステムを表現 – 現代制御 • 入出力だけではなく、システムの状態を表現す る状態変数を導入 • システムの特性を状態変数の連立の1次微分方 程式で表現 1 現代制御� • 制御対象の入力と出力の関係を時間に 関する動的な特性としてとらえる • 制御対象を状態方程式と呼ばれる1階 の常微分方程式で表現する • 状態方程式における変数をベクトルで、 定数係数を行列で扱うことで、次数の高 い制御対象でも統一的に扱うことができる • 行列を用いた代数計算を行うことで、よ り数学的に制御対象の解析・制御器の 設計を行うことができる� 2 状態方程式� • 制御対象の内部状態(制御対象の振る 舞いを表現できるもの)を表す時間変数 x(t)を状態として新たに導入. • 制御対象の入力u(t)と出力y(t)の関係を 1階の常微分方程式と代入方程式のペ アで実現� 3 古典制御でのシステムの表現� • ダンパ・質量・ばね系� バネとダンパでつながれた物体の運動方程式 d2 y(t) dy(t) u(t) = M +B + Ky(t) 2 dt dt u(t)� ラプラス変換をする� U (s) = M s2 Y (s) + BsY (s) + KY (s) y(t)� = (M s2 + Bs + K)Y (s) Y (s) G(s) = U (s) = 1 M s2 + Bs + K 伝達関数� 伝達関数の極などの解析によって制御システムを設計� 4 現代制御でのシステムの表現� • ダンパ・質量・ばね系 d2 y(t) dy(t) u(t) = M +B + Ky(t) 2 dt dt 状態変数として x1 (t) = y(t) と x2 (t) = ẏ(t) u(t)� y(t)� d x1 (t) = ẏ(t) = x2 (t) dt d B K 1 x2 (t) = ÿ(t) = ẏ(t) y(t) + u(t) dt M M M K B 1 = x1 (t) x2 (t) + u(t) M M M 状態方程式� d dt x1 (t) x2 (t) d x(t) dt = =� 0 K M 1 出力方程式� x1 (t) B M Ax(t) x2 (t) + +� 0 1 M u(t) Bu(t) y(t) = y(t) =� 1 0 x1 (t) x2 (t) Cx(t) 5 状態変数表現� システムをn階の微分方程式ではなく、連立 1階常微分方程式で記述し、微分方程式 を一般的に求める� d x(t) = Ax(t) + Bu(t) dt y(t) = Cx(t) + Du(t) x:状態変数(n次元ベクトル) u:入力(m次元ベクトル) y:出力(l次元ベクトル) A:n×n行列 B:n×m行列 C: l×n行列 D: l×m行列 6 2質量系の状態方程式� • 2物体がばねでつながれた2質量系 • 運動方程式� d2 p1 (t) M1 K (p2 (t) 2 dt d2 p2 (t) M2 + K (p2 (t) 2 dt p1 (t)) = f1 (t) p1 (t)) = f2 (t) 7 2質量系の状態方程式� • 2物体がばねでつながれた2質量系 • 状態変数 x(t) = p1 (t) p2 (t) dp1 (t) dt dp2 (t) dt 8 2質量系の状態方程式� • 2物体がばねでつながれた2質量系 • 状態方程式 p1 (t) dx(t) d = dt dt p2 (t) dp1 (t) dt dp2 (t) dt = Ax(t) Bu(t) 0 0 1 0 p1 (t) 0 0 p2 (t) K M1 K M2 K M1 K M2 0 1 0 0 0 0 dp1 (t) dt dp2 (t) dt + 0 0 0 1 M1 0 0 0 1 M2 f1 (t) f2 (t) 9 2質量系の状態方程式� • 2物体がばねでつながれた2質量系 • 出力方程式 Cx(t) p1 (t) y(t) = p1 (t) p2 (t) = 1 0 0 0 0 1 0 0 p2 (t) dp1 (t) dt dp2 (t) dt 10 状態方程式から伝達関数への変換� ラプラス 変換� d x(t) = Ax(t) + Bu(t) dt y(t) = Cx(t) + Du(t) sX(s) = AX(s) + BU (s) Y (s) = CX(s) + DU (s) (sI A) X(s) = BU (s) X(s) = (sI A) 1 代入� BU (s) Y (s) = CX(s) + DU (s) = C (sI A) = C (sI 1 A) BU (s) + DU (s) 1 B + D U (s) 伝達関数� 11 伝達関数から状態方程式への変換 b0 sm + b1 sm 1 + · · · + bm 1 s + bm G(s) = sn + a1 sn 1 + · · · + an 1 s + an であるとする。 伝達関数 G(s) = Y (s) を U (s) W (s) 1 U (s) = sn + a1 sn 1 + · · · + an 1 s + an Y (s) = b0 sm + b1 sm 1 + · · · + bm 1 s + bm W (s) に分解する� 12 伝達関数から状態方程式への変換� W (s) = n U (s) s + a 1 sn 1 1 + ··· + a n 1s + an より (sn + a1 sn 1 + · · · + an 1 s + an )W (s) = U (s) 逆ラプラス変換すると dn 1 w(t) dw(t) dn w(t) + a1 + · · · + an 1 + an w(t) = u(t) n n 1 dt dt dt L 1 [W (s)] = w(t) 13 伝達関数から状態方程式への変換� 状態変数として x1 (t) = w(t) di 1 w(t) x i (t) = (2 < i i 1 dt d di w(t) x i (t) = = xi+1 (t) i dt dt とする n) (i = 1, 2, · · · , n 1) d dn w(t) xn (t) = dt dtn dn 1 w(t) dw(t) = a1 · · · an 1 an w(t) + u(t) n 1 dt dt = a1 xn (t) · · · an 1 x2 (t) an x1 (t) + u(t) 14 伝達関数から状態方程式への変換� 状態方程式の形にまとめると x1 0 1 0 ··· x2 0 0 1 ··· d .. .. .. .. .. = . . . . . dt xn 1 0 0 0 ··· xn an an 1 an 2 · · · すなわち A= 0 1 0 0 .. . 0 0 .. . 0 1 .. . 0 an an 1 an ··· ··· .. . ··· 2 ··· 0 x1 0 0 .. . 1 x2 .. . xn 1 0 .. . 0 a1 + xn 1 0 0 0 .. . 1 0 .. . 0 a1 B= u(t) 1 15 伝達関数から状態方程式への変換� 出力方程式は Y (s) = b0 sm + b1 sm W (s) 1 + · · · + bm 1s + bm より m m 1 Y (s) = (b s + b s + · · · + bm 1 s + bm )W (s) 0 1 逆ラプラス変換して dm w(t) dm 1 w(t) dw(t) y(t) = b0 + b1 + · · · + bm 1 + bm w(t) m m 1 dt dt dt = b0 xm+1 (t) + b1 xm (t) + · · · + bm 1 x2 (t) + bm x1 (t) 16 伝達関数から状態方程式への変換� 出力方程式の形にまとめると y(t) = b b b1 b0 0 m m 1 ··· すなわち = C bm bm 1 ··· b1 b0 x1 ··· 0 ··· 0 x2 .. . xn 1 xn 0 17 伝達関数から状態方程式への変換� まとめると、伝達関数が b0 sm + b1 sm 1 + · · · + bm 1 s + bm G(s) = sn + a1 sn 1 + · · · + an 1 s + an のときのシステムの状態変数表現の一例は d x(t) = Ax(t) + Bu(t) dt y(t) = Cx(t) A= 0 1 0 0 .. . 0 0 .. . 0 1 .. . 0 an C= bm bm an 1 an 1 ··· b1 ··· ··· .. . ··· 2 b0 ··· 0 0 0 0 .. . 1 0 .. . 0 B= a1 ··· 1 0 18 座標変換� • 状態変数の選択は一意ではない – 例:バネ・マス・ダンパ系などで、変数の単位 を変える – 状態x(t)を正則行列により変換 T∈Rn×nで、正則である変換行列を考える x(t) = T x(t) x(t) = T 1 x(t) 19 座標変換� 状態 x(t) を時間微分して状態方程式を代入 dx(t) 1 dx(t) =T dt dt = T 1 (Ax(t) + Bu(t)) =T 1 AT x(t) + T = Ax(t) + Bu(t) ただし,A = T 1 1 Bu(t) 新しい状態方程式� AT, B = T 1 B 20 座標変換� • 出力は y(t) = Cx(t) + Du(t) = CT x(t) + Du(t) = Cx(t) + Du(t) 新しい出力方程式� ただし,C = CT, D = D システムの入力u(t)と出力y(t)は不変 ⇒�状態変数が異なっても入出力は同じ T を座標変換行列 21 状態方程式の解� ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) y(t) = Cx(t) + Du(t) 状態方程式の解� t x(t) = eAt x(0) + eA(t ) Bu( )d 0 eAt:遷移行列� e At 1 2 2 = In + At + A t + · · · = 2! k=0 1 k k A t k! 22 遷移行列の性質� e At 1 2 2 = In + At + A t + · · · = 2! 両辺をtで微分� k=0 1 k k A t k! d At 1 3 2 2 e = A + A t + A t ··· dt 2! 1 2 2 = A(I + At + A t + · · · ) 2! = AeAt 23 状態方程式の解の確認� t x(t) = eAt x(0) + eA(t ) Bu( )d 0 両辺をtで微分� t dx(t) d At d = e x(0) + dt dt dt eA(t ) Bu( )d 0 t = AeAt x(0) + A eA(t ) Bu( )d + Bu(t) eA(t ) Bu( )d 0 t = A eAt x(0) + + Bu(t) 0 = Ax(t) + Bu(t) 24 出力方程式の解� ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) y(t) = Cx(t) + Du(t) 出力方程式に代入� t y(t) = CeAt x(0) + CeA(t ) Bu( )d + Du(t) 0 u(t)=0のときの応答 ⇒�零入力応答 x(0)=0のときの応答 ⇒�零状態応答 25 遷移行列の求め方� Aが対角行列(n×n)の場合 A= ··· ··· .. . 0 1 0 .. . 2 0 ··· 0 ならば� 1 k A = 0 .. . 0 k 0 2 0 k 0 0 .. . n ··· ··· .. . 0 0 .. . ··· n k 26 遷移行列の求め方� 1 e At = k=0 1 k k A t = k! 1 k! k=0 = 1t 0 .. . 0 t 0 1 k! 2 k k t 2t 0 ··· k 0 ··· ··· 0 ··· .. . 0 .. . ··· n tk k 0 ··· .. . 0 .. . 1 k! n k k t 0 ··· .. . ··· 0 2 ··· 0 0 e 0 .. . 0 1 k! k k 0 .. . 0 = e 1 k=0 k 0 .. . e nt 27 遷移行列の求め方� Aが対角行列でない場合、対角化する Λ=T−1AT�とする � TはAの固有ベクトルからなる行列� �Λの対角成分はAの固有値 A=TΛT−1であるから� �An = (TΛT−1)n=TΛnT−1 であるので 28 遷移行列の求め方� e At 1 2 2 = In + At + A t + · · · 2! 1 1 1 1 2 2 = T In T + T T t + T T t + ··· 2! 1 2 2 1 1 = T In T + T T t + T t T 1 + ··· 2! 1 2 2 = T In + t + t + ··· T 1 2! =T e t T 1 29 例題 状態方程式 0 ẋ(t) = 6 出力方程式� y(t) = x(0) = u(t) = 1 1 5 x(t) + 0 1 u(t) T 1 0 x(t) 0 零状態応答� 0 (t 0) ステップ応答� 30 例題 0 A= 1 6 | I 5 の固有値、固有ベクトルを求める� A| = ( + 5) + 6 = 2 +5 +6 = ( + 2)( + 3) 固有値は−2, −3。それぞれに対応する固有ベクトルを求めると� 1 2 T = , 1 2 1 3 1 3 , = 2 0 0 3 とすると 31 例題 A=T T 1 Ak = (T T 1 = e At 2 1 k ) =T 1 3 = = 1 k k A t = k! =T k=0 1 ( 2) 0 k=0 1 3 k 1 T k! ( 2)k tk 0 k 0 0 1 3 1 k! T 2 1 2 k=0 k k 1 2 0 ( 3)k T 1 3 k 3 2 1 1 1 k t 0 ( 3)k tk T 1 32 例題 e At 1 k=0 k! ( =T 2t)k 0 0 1 3 2t = 1 2 e = 3e 2t 2e 3t 6e 2t + 6e 3t 0 eAt の各要素は固有値 e 1 k=0 k! ( 3t)k 0 3 2 e 3t T 1 1 1 e 2t e 3t 2e 2t + 3e 3t 1t ,e 2t の線形和になる 33 例題 t y(t) = 1 e 0 A(t 0 ) 1 0 u( )d t = e 2(t ) e 3(t ) u( )d 0 0 = e 2s e 3s u(t s)d (s = t ) t 1 1 2s 0 3s 0 = e e t t 2 3 1 1 2t = 1 e 1 e 3t 2 3 1 1 2t 1 3t = e + e 出力 y(t) も e 6 2 3 1t ,e 2t の線形和 34 安定性の条件� システムの安定性は入力u(t)=0の場合を考える。 y(t) = CeAt x(0)と書けるので、� lim y(t) = 0 であれば lim eAt = 0 t ⇔� t t it =0 ⇔� lim e Re( i ) < 0 (i = 1, 2, · · · , n) (i = 1, 2, · · · , n) システムが漸近安定であるためには� 行列Aのすべての固有値の実部が負� 35 伝達関数の安定性条件との関係� 状態方程式で表された伝達関数は 1 G(s) = C (sI A) B+D adj (sI A) 1 (sI A) = det (sI A) なので� Cadj (sI A) B G(s) = +D det (sI A) adj (sI A) は行列 sI A の余因子行列 伝達関数の分母の多項式det(sI – A)が重要 安定条件は特性方程式の解の実部がすべて負 36 伝達関数の安定性条件との関係� det (sI A) = (s 1 ) (s 2 ) · · · (s n) ⇒ G(s)の極と行列Aの固有値は一致 状態方程式表現でも、安定条件は一致 37
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