Матрица перехода состояний - Википедия - State-transition matrix

Эта статья может быть слишком техническим для большинства читателей, чтобы понять. Пожалуйста помогите улучшить это к сделать понятным для неспециалистов, не снимая технических деталей. (Декабрь 2018 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

В теория управления, то матрица переходов между состояниями - матрица, произведение которой на вектор состояния ${ displaystyle x}$ в начальное время ${ displaystyle t_ {0}}$ дает ${ displaystyle x}$ позже ${ displaystyle t}$. Матрица переходов состояний может использоваться для получения общего решения линейных динамических систем.

Решения для линейных систем

Матрица переходов состояний используется для нахождения решения общей представление в пространстве состояний из линейная система в следующей форме

${ displaystyle { dot { mathbf {x}}} (t) = mathbf {A} (t) mathbf {x} (t) + mathbf {B} (t) mathbf {u} (t ), ; mathbf {x} (t_ {0}) = mathbf {x} _ {0}}$,

куда ${ Displaystyle mathbf {х} (т)}$ состояния системы, ${ Displaystyle mathbf {и} (т)}$ входной сигнал, ${ Displaystyle mathbf {A} (т)}$ и ${ Displaystyle mathbf {B} (т)}$ находятся матричные функции, и ${ displaystyle mathbf {x} _ {0}}$ начальное условие при ${ displaystyle t_ {0}}$. Использование матрицы перехода состояний ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, тау)}$, решение дается формулой:^[1][2]

${ displaystyle mathbf {x} (t) = mathbf { Phi} (t, t_ {0}) mathbf {x} (t_ {0}) + int _ {t_ {0}} ^ {t } mathbf { Phi} (t, tau) mathbf {B} ( tau) mathbf {u} ( tau) d tau}$

Первый член известен как реакция с нулевым входом а второй член известен как нулевой ответ.

Серия Пеано – Бейкера

Наиболее общая матрица перехода дается рядом Пеано – Бейкера

${ displaystyle mathbf { Phi} (t, tau) = mathbf {I} + int _ { tau} ^ {t} mathbf {A} ( sigma _ {1}) , d sigma _ {1} + int _ { tau} ^ {t} mathbf {A} ( sigma _ {1}) int _ { tau} ^ { sigma _ {1}} mathbf {A } ( sigma _ {2}) , d sigma _ {2} , d sigma _ {1} + int _ { tau} ^ {t} mathbf {A} ( sigma _ {1 }) int _ { tau} ^ { sigma _ {1}} mathbf {A} ( sigma _ {2}) int _ { tau} ^ { sigma _ {2}} mathbf { A} ( sigma _ {3}) , d sigma _ {3} , d sigma _ {2} , d sigma _ {1} + ...}$

куда ${ displaystyle mathbf {I}}$ это единичная матрица. Эта матрица сходится равномерно и абсолютно к существующему и единственному решению.^[2]

Другие свойства

Матрица перехода состояний ${ Displaystyle mathbf { Phi}}$ удовлетворяет следующим отношениям:

1. Он непрерывен и имеет непрерывные производные.

2, это никогда не бывает единичным; по факту ${ Displaystyle mathbf { Phi} ^ {- 1} (т, тау) = mathbf { Phi} ( тау, т)}$ и ${ Displaystyle mathbf { Phi} ^ {- 1} (т, тау) mathbf { Phi} (т, тау) = I}$, куда ${ displaystyle I}$ - единичная матрица.

3. ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, т) = I}$ для всех ${ displaystyle t}$ .^[3]

4. ${ Displaystyle mathbf { Phi} (t_ {2}, t_ {1}) mathbf { Phi} (t_ {1}, t_ {0}) = mathbf { Phi} (t_ {2}, t_ {0})}$ для всех ${ Displaystyle т_ {0} leq t_ {1} leq t_ {2}}$.

5. Он удовлетворяет дифференциальному уравнению ${ displaystyle { frac { partial mathbf { Phi} (t, t_ {0})} { partial t}} = mathbf {A} (t) mathbf { Phi} (t, t_ { 0})}$ с начальными условиями ${ Displaystyle mathbf { Phi} (t_ {0}, t_ {0}) = I}$.

6. Матрица переходов между состояниями ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, тау)}$, данный

${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, тау) эквив mathbf {U} (т) mathbf {U} ^ {- 1} ( тау)}$

где ${ Displaystyle п раз п}$ матрица ${ Displaystyle mathbf {U} (т)}$ это матрица фундаментальных решений это удовлетворяет

${ Displaystyle { точка { mathbf {U}}} (т) = mathbf {A} (т) mathbf {U} (т)}$ с начальным условием ${ displaystyle mathbf {U} (t_ {0}) = I}$.

7. Учитывая состояние ${ Displaystyle mathbf {х} ( тау)}$ в любое время ${ Displaystyle тау}$, состояние в любое другое время ${ displaystyle t}$ задается отображением

${ Displaystyle mathbf {х} (т) = mathbf { Phi} (т, тау) mathbf {х} ( тау)}$

Оценка матрицы переходов состояний

в неизменный во времени случае, мы можем определить ${ Displaystyle mathbf { Phi}}$, с использованием матричная экспонента, так как ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, т_ {0}) = е ^ { mathbf {A} (т-т_ {0})}}$.

в временной вариант случае матрица перехода между состояниями ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, т_ {0})}$ можно оценить из решений дифференциального уравнения ${ Displaystyle { точка { mathbf {u}}} (t) = mathbf {A} (t) mathbf {u} (t)}$ с начальными условиями ${ displaystyle mathbf {u} (t_ {0})}$ данный ${ Displaystyle [1, 0, ldots, 0] ^ {T}}$, ${ Displaystyle [0, 1, ldots, 0] ^ {T}}$, ..., ${ Displaystyle [0, 0, ldots, 1] ^ {T}}$. Соответствующие решения обеспечивают ${ displaystyle n}$ столбцы матрицы ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, т_ {0})}$. Теперь из свойства 4, ${ Displaystyle mathbf { Phi} (т, тау) = mathbf { Phi} (т, т_ {0}) mathbf { Phi} ( тау, т_ {0}) ^ {- 1} }$ для всех ${ Displaystyle т_ {0} leq tau leq t}$. Матрица перехода между состояниями должна быть определена до того, как можно будет продолжить анализ нестационарного решения.

Смотрите также

• Расширение Магнуса
• Формула Лиувилля

Рекомендации

дальнейшее чтение

• Baake, M .; Шлегель, У. (2011). «Серия Пеано Бейкера». Труды Математического института им. В. А. Стеклова.. 275: 155–159. Дои:10.1134 / S0081543811080098. S2CID  119133539.
• Brogan, W.L. (1991). Современная теория управления. Прентис Холл. ISBN  0-13-589763-7.