第二章 数学模型(第一周)


2016.04.28 完成文字部分
具体例子的Python实现待补充


2.1 数学模型的引出

  • 数学模型

  • @维基百科 A mathematical model is a description of system using mathematical concepts and language.数学模型是利用数学概念和语言对系统的一种描述。

  • @自动控制 描述系统(或环节)的输出变量与输入变量(或内部变量)之间关系的数学表达式。

  • 建立控制系统数学模型的意义 以便定量地给出系统中一些变量之间的相互关系,从而对控制系统进行各种分析和设计,包括稳定性和动态响应的性能分析。

  • 代数方程 反应系统的静态关系。

  • 微分方程/偏微分方程(连续系统)/差分方程(离散系统) 表示系统输入和输出之间的动态关系。

  • 如何建立控制系统的数学模型

  • 机理建模(主要方法) 根据系统的运动学或动力学的规律和机理,如机械系统中的牛顿定律,电系统中克希霍夫定律等,建立系统的数学表达式。要求已知所有元部件的结构及对于的物理机理。

  • 实验建模 人为地给系统施加某种典型的输入信号,记录下对应的输出响应数据,通过辨识的方法采用适当的数学模型去模拟逼近该过程,所得的数学模型称为辨识模型,不需要了解系统内部情况,但不精确。(PS: 机器学习由于模型复杂,且内部关系难以了解,往往使用类似实验建模的方法)

  • 建立控制系统的数学模型的原则

  • 准确

  • 简单,便于分析

  • 简单的控制系统

  • 线性系统 满足叠加原理的系统。

    叠加原理.png

  • 非线性系统 不满足叠加原理的系统。非线性系统对两个输入量的响应不能单独进行计算,因此系统分析将比较困难,很难找到一般通用方法。但在实际系统中,绝对线性的系统是不存在的,通常所谓的线性系统也是在一定范围内猜保证线性的。

  • 集中/分布参数系统

  • 集中参数系统 变量仅仅是时间的函数。动态数学模型通常是微分方程。

  • 分布参数系统 变量不仅是时间函数,而且还是空间函数,动态数学模型通常是偏微分方程。(PS:偏微分方程和常微分方程的区别:1、常微分方程是含有自变量(一个)、未知函数和它的导数的等式,偏微分方程是含有自变量(两个或两个以上)、多元函数及其导数(偏导数)的等式; 2、常微分方程的解是一元函数;偏微分方程的解是多元函数。)

  • 定常/时变

  • 定常系统 微分方程的各项系数为常数。

  • 时变系统 系统的微分方程的系数为时间的函数。

  • 单入单出/多入多出

  • 单输入单输出系统 系统只有一个输入变量和一个输出变量。

  • 多输入多输出系统 系统有多个输入变量或者多个输出变量。


2.2 微分方程模型

  • 控制系统的微分方程

    控制系统的微分方程.png

  • 建立控制系统微分方程的步骤

    建立控制系统微分方程的步骤.png

  • 一些例子

  • 机械位移系统

    • 输入 F(t)
    • 输出 y(t)
微分方程的建立 例1.png
微分方程的建立 例1续1.png
微分方程的建立 例2.png
微分方程的建立 例3.png
微分方程的建立 例4.png
微分方程的建立 例4续1.png
微分方程的建立 例4续2.png
微分方程的建立 例4续3.png
微分方程的建立 例4续4.png
微分方程的建立 例5.png
微分方程的建立 例6.png
微分方程的建立 例7.png
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