강의노트 제어 가능 표준형

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제어 가능 표준형(Controllable Canonical Form)

분자가 1인 경우의 제어 가능 표준형

전달함수는 식(1)과 같다.

G(s)=Y(s)U(s)=1sn+an1sn1++a1s+a0(1)\tag{1} G(s) = \dfrac{Y(s)}{U(s)}= \dfrac{1}{s^n + a_{n-1}s^{n-1} + \ldots + a_1 s + a_0}

전달함수가 식(1)과 같을때 제어가능 표준형으로 바꾸는 방법은 다음과 같다.

식(1)을 크로스로 곱해주고 역 라플라스 변환을 실행한다.

dny(t)dtn+an1dn1y(t)dtn1++a1dy(t)dt+a0y(t)=u(t)(2)\tag{2} \dfrac{d^ny(t)}{dt^n} + a_{n-1}\dfrac{d^{n-1}y(t)}{dt^{n-1}} +  \ldots  + a_1\dfrac{dy(t)}{dt} + a_0y(t) = u(t)

상태변수를 식(3)과 같이 정의한다.

x1(t)=y(t)x2(t)=x˙1(t)=y˙(t)xn(t)=x(n1)(t)˙=y(n1)(t)y(n)(t)=a0y(t)a1y(t)˙...an1y(n)(t)+u(t)=a0x1a1x2...an1xn+u(t)(3)\tag{3}\begin{aligned}&x_1(t) =y(t) \\ &x_2(t) = \dot x_1(t)= \dot y(t) \\ & \vdots \\ &x_n(t) = \dot {x_{(n-1)}(t)}=y^{(n-1)}(t) \\  &y^{(n)}(t) =-a_0y(t) -a_1\dot {y(t)}-...-a_{n-1} {y^{(n)}(t)}+u(t) \\ &=-a_0x_1-a_1x_2-...-a_{n-1}x_n+u(t)\end{aligned}

마지막 행은 식(2)로부터 얻을 수 있다. 이를 행렬로 나타낸다

[x1˙x2˙xn˙]=[01000010a0a1a2an1][x1x2xn]+u(t)(4)\tag{4} \begin{bmatrix} \dot{x_1}\\  \dot{x_2}  \\ \vdots\\ \dot{x_{n}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1& 0& \ldots & 0 \\ 0 & 0& 1& \ldots & 0 \\ & & & \vdots & \\ -a_0& - a_1 & - a_2 &\ldots & - a_{n-1} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} {x_1}\\  {x_2}  \\ \vdots\\ {x_{n}} \end{bmatrix} + u(t)

y(t)=[100][x1x2xn]+[0]u(t)(5)\tag{5} y(t) = \begin{bmatrix}1 & 0 & \ldots & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} {x_1}\\  {x_2}  \\ \vdots\\ {x_{n}}\end{bmatrix} + [0]u(t)

식(4),(5)를 행렬로 표현하면 식(6)와 같다.

{X˙=AX+BUY=CX+DU(6)\tag{6} \begin{cases} \dot X = A X + B U \\ Y = C X + D U \end{cases}

여기서, A=[01000001001a0a1a2an1] A = \begin{bmatrix} 0& 1& 0& 0&\ldots& 0 \\0 &0 &1 &0& \ldots & 0 \\&&&& \vdots& \\1 &-a0 &-a1& -a2& \ldots &-a_{n-1} \end{bmatrix} , B=[001]B = \begin{bmatrix} 0\\ 0 \\ \vdots\\ \\1 \end{bmatrix}, C=[10000]C= \begin{bmatrix} 1 &0 &0 &0& \ldots& 0\end{bmatrix} , D=[0]D=[0]

분자가 m차인 경우

전달함수가 식(7)과 같은 경우

G(s)=Y(s)U(s)=bmsm+bm1sm1++b1s+b0sn+an1sn1++a1s+a0(7)\tag{7} G(s) = \dfrac{Y(s)}{U(s)}= \dfrac{b_ms^m + b_{m-1}s^{m-1} + \ldots + b_1 s + b_0}{s^n + a_{n-1}s^{n-1} + \ldots + a_1 s + a_0}

전달함수에 Z(s)Z(s)\dfrac{Z(s)}{Z(s)}를 분모 분자에 곱해준다.

G(s)=Y(s)U(s)=bn1sn1+bn2sn2++b1s+b0sn+an1sn1++a1s+a0Z(s)Z(s) G(s) = \dfrac{Y(s)}{U(s)}= \dfrac{b_{n-1}s^{n-1} + b_{n-2}s^{n-2} + \ldots + b_1s + b_0}{s^n + a_{n-1}s^{n-1} + \ldots + a_1 s + a_0} \cdot \dfrac{Z(s)}{Z(s)}

식(8)과 같이 분모는 분모끼리, 분자는 분자끼리 두개의 식으로 만든다.

U(s)=(sn+an1sn1++a1s+a0)Z(s)Y(s)=(bn1sn1+bn2sn2++b1s+b0)Z(s)(8)\tag{8} U(s)=(s^n+a_{n-1}s^{n-1}+\ldots+a_1s+a_0)Z(s)\\ Y(s)=(b_{n-1} s^{n-1}+b_{n-2}s^{n-2}+\ldots+b_1s+b_0)Z(s)

첫번째 식은 분자가 1인 경우와 같이 U(s)U(s)Z(s)Z(s)에 대하여 상태변수로 표현한다.

dnz(t)dtn+an1dn1z(t)dtn1++a1dz(t)dt+a0z(t)=u(t)(9)\tag{9} \dfrac{d^nz(t)}{dt^n} +a_{n-1}\dfrac{d^{n-1}z(t)}{dt^{n-1}} + \ldots + a_1\dfrac{dz(t)}{dt} + a_0z(t) =u(t)

상태변수로 식(10)과 같이 정의한다.

x1(t)=z(t)x1˙=x2(t)=z(1)(t)x2˙=x3(t)=z(2)(t)xn1˙=xn(t)=z(n1)(t)xn˙=z(n)(t)=u(t)a0za1z˙an1zn1=u(t)a0x1a1x2an1xn(10)\tag{10} x_1(t) = z(t)\\ \dot{x_1}= x_2(t) = z^{(1)}(t)\\ \dot{x_2}= x_3(t) = z^{(2)}(t)\\ \vdots \\ \dot{x_{n-1}} = x_n(t) = z^{(n-1)}(t) \\ \dot{x_{n}} = z^{(n)}(t) = u(t) - a_0 z - a_1 \dot {z} - \ldots - a_{n-1} z^{n-1} \\ = u(t) - a_0 x_1 - a_1 x_2 - \ldots - a_{n-1} x_n

위 식을 행렬식으로 표현하면 식(11)과 같다.

[x1˙x2˙xn1˙xn˙]=[010000100001a0a1a2an1][x1x2xn1xn]+[0001]u(t)(11)\tag{11} \begin{bmatrix} \dot{x_1}\\  \dot{x_2}  \\ \vdots\\ \dot{x_{n-1}}\\ \dot{x_{n}} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1& 0& \ldots & 0 \\ 0 & 0& 1& \ldots & 0 \\ & & & \vdots & \\ 0& 0& 0& \ldots & 1 \\ -a_0& - a_1 & - a_2 &\ldots & - a_{n-1} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} {x_1}\\  {x_2}  \\ \vdots \\ {x_{n-1}}\\ {x_{n}} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix}0\\ 0\\ \vdots \\0 \\ 1 \end{bmatrix}u(t)

여기서, A=[010000100001a0a1a2an1],B=[0001] A = \begin{bmatrix} 0 & 1& 0& \ldots & 0 \\ 0 & 0& 1& \ldots & 0 \\ & & & \vdots & \\ 0& 0& 0& \ldots & 1 \\ -a_0& - a_1 & - a_2 &\ldots & - a_{n-1} \end{bmatrix} , B = \begin{bmatrix}0\\ 0\\ \vdots \\0 \\ 1 \end{bmatrix}

앞에서 정의한 x x 상태변수를 이용하여 식(8)의 두번째 식을 표현하면 식(12)와 같다.

y(t)=bn1dn1z(t)dtn1+bn2dn2z(t)dtn2++b1dz(t)dt+b0z(t)=bn1zn1(t)+bn2zn2(t)++b1z(t)˙+b0z(t)=bn1xn+bn2xn1++b1x2+b0x1(12)\tag{12} y(t) = b_{n-1}\dfrac{ d^{n-1}z(t)}{dt^{n-1}}+b_{n-2}\dfrac{ d^{n-2}z(t)}{dt^{n-2}}+\ldots+b_1\dfrac{ dz(t)}{dt}+b_0z(t) \\ = b_{n-1} z^{n-1}(t)+b_{n-2} z^{n-2}(t)+\ldots+b_1  \dot {z(t)}+b_0z(t) \\ = b_{n-1} x_{n}+b_{n-2} x_{n-1}+\ldots+b_1  x_2+b_0x_1

y(t)=[b0b1bn2bn1][x1x2xn]+[0]u(t) y(t) = \begin{bmatrix} b_0 & b_1 & \ldots & b_{n-2} & b_{n-1} \end{bmatrix} \begin{bmatrix}{x_1}\\  {x_2}  \\ \vdots\\ {x_{n}} \end{bmatrix} + [0]u(t)

C=[b0b1b2b2bn1]C= \begin{bmatrix} b_0 &b_1 &b_2 &b_2& \ldots& b_{n-1}\end{bmatrix} , D=[0]D=[0]

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