Bài giảng điều khiển quá trình 4

Chia sẻ: Cindy Cindy | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

106
lượt xem 43
download

Bài giảng điều khiển quá trình 4

Mô tả tài liệu

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Các phương trình chính là các phương trình mô hình trạng thái tuyến tính trong lý thuyết điều khiển tự động hiện đại. Ma trận A được gọi là ma trận hệ thống, B được gọi là ma trận vào (hoặc là ma trận điều khiển) , C là ma trận ra (hoặc ma trận quan sát) , D là ma trận liên thông.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng điều khiển quá trình 4

Các phương trình (2.15) chính là các phương trình mô hình trạng thái tuyến tính trong lý thuyết điều khiển tự động hiện đại. Ma trận A được gọi là ma trận hệ thống, B được gọi là ma trận vào (hoặc là ma trận điều khiển) , C là ma trận ra (ho ặc ma trận quan sát) , D là ma trận liên thông. Trên hình 2 . 6 là sơ đồ khối b iểu diễn mô hình hệ thống trong không gian trạng thái. Đối với mô hình trạng thái đơn biến, ma trận vào trở thành vector (cột) , ma trận ra trở thành vector hàng và ma trận liên thông là một vô hướng. Trong trường hợp này người ta cũng hay sử dụng cách viết: A  R n n , b  R n  x  Ax  Bu , y  c T x  du , c Rn ,d  R (2.16 ) 2.4.3. Mô hình đáp ứng quá độ Mô hình đáp ứng quá độ bao gồm mô hình đáp ứng xung và đáp ứng bậc thang. Mặc dù trong thực tế người ta thường dùng đáp ứng quá độ gián đoạn, ta cần sơ lược lại về các dạng mô tả liên tục. 1. Đáp ứng xung Xét một mô hình đơn biến có mô hình trạng thái (2.16) với trạng thái đầu x (0) = 0. Nếu kích thích đầu vào một xung đơn vị (t) (hay xung Dirac) định nghĩa là  lim   (t )dt  1  0 0 ta sẽ có đáp ứng y(t) tính theo (2.19) t Δ y (t)  c T  e A (t  τ)bδ(τ)dτ  d (t)  c T e At b  d(t) g(t) (2.17) 0 hàm g(t) định nghĩa trong (2.17) đ ược gọi là đáp ứng xung hay hàm trọng lượng của hệ thống. Đồ thị hàm trọng lượng minh hoạ trên hình (2.7) a) Khâu qu án tính bậc nhất ( b ) Khâu dao động ổn đ ịnh ( ) ) và khâu quán tính bậc hai (---) và không ổn định (---) Hình2 . 7. Đáp ứng xung của một số khâu động học tiêu biểu. http://www.ebook.edu.vn 31
Đáp ứng xung mô tả đầy đủ đặc tính của một khâu động học tuyến tính. Với trạng thái đ ầu bằng 0, đáp ứng của hệ thống với đầu vào u (t) b ất kỳ có thể xác định theo công thức sau :  t (2.18) y(t)  g(t)  u(t)   g(t  τ)u(τ)dτ   g(t  τ)u(τ)dτ 0 0 trong đó dấu * ký hiệu toán tử tích chập . nếu tín hiệu đầu vào có tính nhân quả, tức là u(t) = 0 khi t  0, tích chập (2.18) còn đ ược đơn giản hoá như sau : y(t )  g (t )  u (t )   g (t   )u ( )d (2.19) Mặc dù xung Dirac không tồn tại trong thực tế, song hàm trọng lượng có thể xác định đ ược đ ược một cách xấp xỉ từ thực nghiệm bằng cách sử dụng tín hiệu vào là một xung vuông rất hẹp có diện bằng 1. Phương pháp mô tả hệ thống với đáp ứng xung ho àn toàn có thể mở rộng cho hệ tuyến tính đa biến. Giả sử trạng thái ban đầu của hệ thống bằng 0 , nếu cho lần lượt mỗi biến vào uJ(t) là một xung (t) tác động lên hệ thống và tính toán đáp ứng gij(t) tương ứ ng với từng đầu ra yi(t) theo công thức (2.18) , ta có thể thành lập ma trận đáp ứng xung hay ma trận trọng lượng: t0 0    (2.20) G (t)  g ij (t)   At Ce B  Dδ(t)  0 Mỗi phần tử gij(t) của G(t) chính là hàm trọng lượng tương ứng với một kênh vào/ra. Với trạng thái ban đầu x(0 ) = 0, đ áp ứng của hệ thống với véc tơ tín hiệu đầu vào u(t) b ất kỳ có thể tính toán dựa trên công thức tương tự (2.18) , với g(t) được thay thế bằng ma trận G(t) :  (2.21) y (t)  G (t)  u(t)   G (  )u(t - τ)dτ 0 2. Đáp ứng bậc thang Tương tự như xét đáp ứng xung, nếu kích thích một hệ tuyến tính đơn biến của mô hình trạng thái (2.16) ở trạng thái x (0) = 0 bằng một tín hiệu bậc thang đơn vị (còn gọi là bước nhảy đ ơn vị) : 0, t  0 1(t)   1, t  0 ta sẽ có đáp ứng y(t) được xác định theo (2.19) t t  y(t)  c T  e A (t τ)bdτ  d1(t)  c T  e Aτ bdτ  d1(t) h(t) (2.22) 0 0 hàm h(t) đ ịnh nghĩa trong (2.22) đ ược gọi là đáp ứng bậc thang đ ơn vị hay hàm quá độ của hệ thống. Trong trường hợp ma trận A không suy biến, hàm quá độ được tính toán như sau : h(t)  c T A -1e At b  cT A 1b  d (2.23) Đồ thị đáp ứng bậc thang đơn vị của một số khâu động học tiêu biểu đ ược minh hoạ trên hình 2. 8. http://www.ebook.edu.vn 32
a) Khâu qu án tính bậc nhất ( b ) Khâu dao động ổn đ ịnh ( ) ) và khâu quán tính bậc hai (---) và không ổn định (---) Hình2. 8: Đáp ứng bậc thang của một số khâu động học tiêu biểu. Để ý rằng hàm trọng lượng chính là đạo hàm của hàm quá độ. Đáp ứng của hệ thống từ trạng thái 0 với đầu vào u(t) bất kỳ có thể xác định theo công thức :  d (2.24) y( t )  h ( t )u (t  )d dt  0 Ma trận đáp ứng bậc thang hay ma trận hàm quá độ của hệ đa biến đ ược xác định theo công thức : 0  t0  H(t)  h (t)  C t Aτ Bdτ  D, t  0 e ij   0 Với định nghĩa ma trận quá độ, ta cũng có thể mở rộng (2.24) cho trường hợp đa biến với vector tín hiệu vào u(t) , vector tín hiệu ra y(t) và h(t) đ ược thay thế bởi ma trận H(t) :  d (2.25) dt  y (t)  H(t)u(t  τ)dτ 0 2.4.4. Mô hình hàm truyền đạt Phép biến đổi Laplace tránh được các phương trình vi phân và thay vào đó là biểu diễn hệ tuyến tính b ằng các phương trình đ ại số biến số phức. Nhờ đó , mà ta có thể sử dụng công cụ toán học đa dạng hơn về phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển. Hơn nữa, mô tả trên miền Laplace liên quan rất chặt chẽ tới mô tả và phân tích hệ thống trên miền tần số , vì vậy tính chất mô hình phản ảnh một cách rất trực tiếp và tự nhiên các đặc tính vật lý của quá trình. 1. Hàm truyền đạt Hàm truyền đạt là một hàm biến phức biểu diễn quan hệ vào ra của một hệ tuyến tính (đơn biến) , được định nghĩa là t ỷ số giữa ảnh Laplace của tín hiệu ra và ảnh Laplace của tín hiệu vào và G(s) = y(s) /u(s) với toàn bộ sơ kiện bằng 0, trong đó s là một biến phức. Từ phương trình (2.4) , nếu vế phải là một hàm tuyến tính với u có thể viết: http://www.ebook.edu.vn 33
d n1 y (t ) d n y (t ) dy(t )    a1  an 1  a0 y (t ) an n 1 n dt dt dt d m1u (t   ) d m u (t   ) du(t   )    b1  b0 u (t   )  bm  bm1 m 1 m dt dt dt với  là thời gian trễ (  0). Giả thiết toàn bộ sơ kiện bằng 0 , thực hiện biến đổi Laplace cả hai vế : ( a n s n  a n1 s n 1    a1 s  a 0 ) y ( s )  (bm s m  bm1 s m1    b1 s  b0 )e s u ( s) ta đi đến hàm tru yền tổng quát của hệ đơn biến: y( s ) bm s m  bm 1 s m1    b1 s  b0 s G (s)   e (2.25) u ( s) a n s n  a n 1 s n1    a1 s  a 0 Chú ý rằng hàm truyền của một quá trình luôn là một hợp thức chặt, tức là b ậc của đa thức tử số luôn luôn thấp hơn b ậc của mẫu (m  n). Khi đa thức tử số và đa thức mẫu số nguyên tố cùng nhau, nghiệm của đa thức tử số sẽ là các điểm không và nghiệm của đa thức mẫu số chính là các điểm cực của hệ thống. Các điểm không và điểm cực nói lên rất nhiều về đặc tính động học của một hệ thống. Đa thức mẫu số còn đ ược gọi là đa thức đặc tính, tương đương với vế trái của (2.20) cho trường hợp hệ đa biến. Từ định nghĩa trên đây, ta d ễ d àng xác định hàm truyền đạt cho một số khâu tiêu biểu. Hàm truyền đạt của một khâu quán tính bậc nhất có trễ có dạng: k e s G FOPDT ( s)  (2.26) s  1 và hàm truyền đạt của khâu bậc 2 có trễ có dạng: k e s (2.27) GSOPDT (s )  2 s  2s  1 Trường hợp đa thức mẫu số của (2.27) chỉ có nghiệm thực âm, ta có khâu quán tính bậc hai có trễ k e s GSOPDT (s )  (2.28) ( 1 s  1)( 2 s  1) Ta cũng có thể xác định hàm truyền đạt từ một mô hình trạng thái đơn biến. thực hiện phép biến đổi Laplace cho các vế của hai phương trình (2.16) với giả thiết x(0) = 0, ta có: sx(s)  Ax(s)  bu(s) y(s)  c T x (s)  du(s) Giải phương trình thứ nhất theo x(s) và thay vào phương trình thứ hai, ta có: y( s )  c T ( sI  A) 1 bu(s )  du( s )  G ( s )  c T ( sI  A) 1 b  d (2.29) Ngược lại, mô hình hàm truyền đạt (2.25) ta cũng có thể đi tới một số cách biểu diễn trong không gian trạng thái. Ví d ụ chuẩn điều khiển đ ược đ ưa ra dưới đay cho trường hợp m  n. Không mất tính tổng quát, ta có thể cho an = 1. http://www.ebook.edu.vn 34
 0 1 0 0 0  0    1  0 dx       0 .x(t )    u (2.30) dt    0 0 0 1 0   a 0    a n1  1   a1    y(t )  b0 b1  bm 0  0x(t ) (2.31) 2. Ma trận truyền đạt Cho một hệ m biến vào và p biến ra, ma trận truyền đạt được định nghĩa là ma trận p m vói các phần tử là hàm truyền đạt cho từng kênh vào/ra: y1 ( s ) y1 ( s )  G11 (s )  G1m ( s ) u1 ( s ) u m (s)       G (s)  (2.32) y p (s) y p ( s) G p1 (s )  G pm (s )  u1 ( s ) u m (s) ma trận truyền đạt có thể được dẫn suất từ hệ phương trình vi phân bằng cách xác định từng hàm truyền đ ạt tương ứng với các kênh vào/ra. Nếu cho trước mô hình trạng thái ta, ta có công thức tổng quát: G ( s )  C ( sI  A) 1 B  D (2.33) Ví dụ 2-1 : xác định ma trận hàm truyền đ ạt của hệ thống từ mô hình trạng thái của một hệ thống p hản ứng nối tiếp, với x1 và x2 là nồng độ hai b ình, u1 và u2 là nồng độ và lưu lượng đầu vào: d  x 1    2 0   x 1  1 0.0025  u 1    dt  x 2   2  4  x 2  0 0.0025  u 2         y1   x 1   y   x   2  2 Ta có: 1 s  2 s  4 0 0 1 1 (sI  A)     2 s  2   2 s  4 (s  2)(s  4)   1 1 0.0025     0  1 0.0025   s2  1 0    s2 s2 G (s)   1  0 0.0025    0.0025  2 2 0 1       (s  2)(s  4) s  4  (s  2)(s  4) s2      Trong thực tế việc tính toán bằng tay chỉ nên thực hiện với các mô hình bậc thấp và đơn giản. Với các hệ b ậc cao hơn ho ặc phức tạp hơn, việc chuyển đổi d ạng mô hình nên sử d ụng phần mềm thích hợp như Matlab. Ví dụ 2: >> A=[-2 0;2 -4] A= -2 0 http://www.ebook.edu.vn 35
2 -4 >> B=[1 0. 0025;0 0. 0025] B= 1. 0000 0. 0025 0 0. 0025 >> C =eye(2 ) C= 1 0 0 1 >> D = zeros(2 , 2 ) D= 0 0 0 0 >> [num1, den1]=ss2tf(A, B, C, D, 1) num1 = 0 1 4 0 0 2 den1 = 1 6 8 >> [num2, den2]=ss2tf(A, B, C, D, 2) num2 = 0 0. 0025 0. 0100 0 0. 0025 0. 0100 den2 = 1 6 8 Kết quả trên hoàn toàn tương ứng với tính toán bằng tay như ở ví dụ 1 . 2.4.5. Mô hình đáp ứng tần số Phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên đặc tính đáp ứng tần số là phương pháp không thể thiếu được của người kỹ sư điều khiển, tuy kinh điển nhưng lại có vai trò đặc biệt quan trọng trong trường phái lý thuyết điều khiển “sau hiện đại”. Một ưu điểm lớn của mô hình hàm truyền đạt là ta có thể dẫn suất trực tiếp để các đặc tính tần số của hệ bằng cách đặt biến phức s = j. Xét một hệ tuyến tính đơn biến có hàm truyền đạt G(s). Đặc tính đáp ứng tần số của G(s) đ ược đ ịnh nghĩa là G ( j  )  G ( s ) s  j (2.34) http://www.ebook.edu.vn 36
Khác với hàm truyền đạt chỉ mang tính thuần tuý toán học, đặc tính tần số thể hiện rất rõ ý nghĩa về mặt vật lý, đó là đáp ứng của một hệ thống với tín hiệu đầu vào hình sin ở các tần số khác nhau . Để ý rằng, đặc tính tần số có thể phân tích thành G ( j )  A( )e j ( ) (2.35) A( )  G ( j )  (ImG ( j )) 2  (ReG ( j )) 2 ImG ( j )  ( )  G ( j )  arctan (2.36) ReG ( j ) Nếu kích thích một hệ ổn định ở trạng thái 0, một tín hiệu dao động điều ho à u(t) = u0sint, ta d ễ xác định đ ược đáp ứng đầu ra y(t) ở chế độ xác lập nhờ phép biến đổi Laplace như sau :  u(t )  u 0 sin t  u (s )  u 0 s 2 2  e j (  ) y( s )  G ( s )u ( s )  A( )u 0 2 2 s   y (t )  A( )u 0 sin(t   ) (2.37 ) Như vây, tín hiệu ra ở chế độ xác lập cũng là một tín hiệu dao động điều ho à có biên đ ộ đ ược khuyếch đại với hệ số A và độ lệch pha  so với tín hiệu vào . Hệ số khuyếch đại và độ lệch pha đều phụ thuộc tần số. Chính vì ý nghĩa này, A() được gọi là đ ặc tính biên và () đ ược gọi là đ ặc tính pha của đáp ứng tần số G(j). Từ hai quan sát trên ta đưa ra hai nhận xét quan trọng: - Thứ nhất: một tín hiệu đầu vào bất kỳ có thể phân tích thành tổng các tín hiệu dao động điều ho à có tần số khác nhau, do tho ả mãn nguyên lý xếp chồng nên tín hiệu đáp ứng của một hệ tuyến tính cũng chính là tổng các đáp ứng thành phần với hệ số khuyếch đại và độ lệch pha khác nhau phụ thuộc vào tần số. Như vậy, đ ặc tính tần số cũng có khả năng mô tả đầy đủ đặc tính động học của một hệ tuyến tính. - Thứ hai: đ ặc tính biên độ và đ ặc tính pha có thể xác định thông qua thực nghiệm, vì vậy cho phép ta dễ xây dựng mô hình hệ thống thông qua phương pháp nhận dạng. 2.5. Các mô hình gián đoạn 2. 5. 1. Các mô hình gián đoạn Một mô hình liên tục mô tả quan hệ giữa các tín hiệu liên tục(biến vào /ra, b iến trạng thái) của một hệ thống. Trong khi đó, mô hình gián đ oạn phản ánh quan hệ giữa giá trị của các tín hiệu tại thời điểm trích mẫu. Như đã nói, ở đây ta chỉ quan tâm tới hệ trích mẫu đồng bộ có chu kỳ trích mẫu cố định. Quan hệ giữa dãy tín hiệu đầu vào và dãy tín hiệu đầu ra của một hệ tuyến tính có thể được biểu diễn dưới dạng: a n y (t  n)  a n 1 y (t  n  1)    a1 y (t  1)  y (t ) = bm u (t  m)  bm 1u (t  m  1)    b1u (t  1)  b0 u (t ) (2.38) http://www.ebook.edu.vn 37
Vì có sự tương tự với phương trình vi phân trong hệ liên tục, (2.38) còn được gọi là phương trình sai phân tuyến tính. Thật ra, sự tương tự xuất phát từ chỗ là phưng trình (2.38) có thể biểu diễn đ ược với biến sai phân (hay còn gọi là số gia) : y (t )  y(t )  y (t  1) 2 y(t )  y (t )  y (t  1)  n y (t )  n 1 y (t )  n 1 y (t  1) (2.39) Nếu giả (2.39) để tính y(t-1) , y(t-2) ,.... theo y(t) và biến sai phân: y(t  1)  y(t)  Δy(t) y(t  2)  y(t )  2y (t )  2 y (t )  và thay thế vào (2.38) , ta tới phương trình sai phân “thực”: ~ ~ ~ ~ a n y(t )    a 2 y (t )  a y (t )  a y (t ) = n 2 1 0  b0 u (t )  b1u (t  1)    bm (t  m) (2.40) mô hình phương trình sai phân cũng có thể mở rộng một cách dễ d àng cho hệ đa biến bằng cách thay sử dụng các ma trận tham số: A n y(t  n)  A n 1y (t  n  1)    A1y (t  1)  y (t) = B m u(t  m)  B m1u(t  m  1)    B1u(t  1)  B 0u(t) (2.41) 2. 5. 2. Mô hình trạng thái Tương tự như mô hình liên tục, mô hình trạng thái gián đoạn phi tuyến tổng quát có thể mô tả như sau : x k 1  f (x k , u k ) y k  g (x k , u k ) (2.42) trong đó vector x bao gồm các biến trạng thái, vector u bao gồm to àn bộ các biến vào kể cả đại lương nhiễu và vector y b ao gồm các biến ra. Mô hình trạng thái gián đoạn tuyến tính có dạng: x k 1  xk   u k y k  Cx k  Du k (2.43) Các ma trân , , C và D lần lượt được gọi là ma trận chuyển tiếp , ma trận đầu vào, ma trận đầu ra và ma trận liên thông. Các phần tử của chúng là hằng số đối với mô hình tham số hằng và là hàm theo thời gian đối với mô hình tham số biến thiên. Mô hình trạng thái gián đoạn tuyến tính cũng có thể đ ược d ẫn suất từ dạng liên tục tương ứng cho từng loại khâu giữ trễ. Xét mô hình trạng thái mô hình tuyến tính liên tục  x  A x  Bu http://www.ebook.edu.vn 38
y  Cx  Du (2.44) ký hiệu T là chu k ỳ trích mẫu . Giả sử u(t) đ ược giữ cố định trong trong khoảng thời gian kT = t = kT +T bởi khâu giữ trễ bậc 0 (hay còn gọi là khâu ZOH, zero – order Hold ). Nếu biết trạng thái x và đầu vào uở thời điểm t = kT + T như sau: kT  T A (kT  T  τ) x(kT  T)  e At x (kT)  e Bu ( )dτ kT kT  T A (kT  T  τ) AT e  e x(kT)  dτBu (kT) kT T  e AT x (kT)   e At dtBu (kT) o  x(kT)  u(kT) Vì thế, các phương trình trong (2.43) cũng hay đ ược viết d ưới dạng: x(kT  T)  x(kT)   u(kT) y (kT)  Cx(kT)  Du(kT) (2.45) với   e AT T    e At B d t (2.46) 0 Các mô hình trong (2.45) còn được gọi là mô hình trích mẫu ZOH của một hệ liên tục. Trong đại đa số trường hợp, y(kT) được đo trước khi u(kT) tác động vào quá trình, vì vậy D = 0. Khác với mô hình liên tục, thời gian trễ của quá trình có thể mô hình hoá trực tiếp trong mô hình trích mẫu ZOH, khi đó b ậc của mô hình (số biến trạng thái) sẽ tăng lên đúng bằng thời gian trễ tính theo số nguyên lần trích mẫu. Chú ý rằng, các ma trận  và  có thể đ ược tính gọn trong một b ước với hàm lu ỹ thừa ma trận. Từ (2.46) ta suy ra: d  (t)  (t)  (t)  (t)  A B   . dt  0 I 0 I   0 0     A B  (T)  (T)   exp 0 0 T   (2.47)   0 I   Nếu ta chỉ quan tâm tới các tín hiệu gián đoạn và coi chu kỳ trích mẫu là đơn vị thời gian, mô hình trạng thái gián đoạn tuyến tính có thể đ ược viết một cách đơn giản như sau: x(t  1)  x(t)  u(t) y (t)  Cx(t)  Du(t) (2.48) Từ (2.48) ta d ễ d àng xác đ ịnh đáp ứng hệ thống từ trạng thái ban đầu x(t) với dãy đ ầu vào u(t) , u(t+1) ,...., u(t+k) b ằng phương pháp lặp: http://www.ebook.edu.vn 39
k 1 x(t  k)   k x(t)    k  j1u(t  j) j0 y (t  k)  Cx(t  k)  Du(t  k) (2.49) Như ta đ ã thấy sau này, mô hình trạng thái gián đoạn có thể có đ ược bằng nhiều phương p háp khác nhau chứ không phải chỉ thông qua trích mẫu từ mô hình trạng thái liên tục. Tương tự như mô hình liên tục, ở đây ta cũng tháy rõ vai trò quan trọng của ma trận  trong diễn biến trạng thái của hệ thống. Ở đây, điều kiện cần và đủ để hệ ổn định là toàn bộ giá trị riêng của  nằm trong vòng tròn đơn vị. Cặp ma trận (, ) còn nói lên tính đ iều khiển được (trạng thái) , cũng như cặp ( , C) nói lên tính quan sát được của hệ thống. 2. 5. 3. Mô hình đáp ứng quá độ 1. Đáp ứng xung Tại thời điểm t = 0, nếu kích thích một hệ đơn biến ở trạng thái 0 bằng một xung đơn vị (và giữ trong một thời gian chu kỳ trích mẫu h) , d ãy giá trị trích mẫu tín hiệu đáp ứng đ ược tính theo (2.49) cho trường hợp D = 0 như sau : g k  y(k)  c T  k1 , k  1,2,   (2.50) ˆ Cho biết dãy giá trị đầu vào trong quá khứ của một hệ đơn biến, đ ầu ra ở thời điểm hiện tại có thể đ ược xác định bởi  y(t)   g k u(t  k) (2.51) k 1 Tương tự định nghĩa hàm trọng lượng cho mô hình liên tục, d ãy giá tr ị  gk đ ược gọi là dãy trọng lượng và (2.51) được gọi là mô hình đáp ứng xung. Ý nghĩa của dãy trọng lượng đươc thể hiện ở chỗ, mỗi giá trị gk p hản ánh ảnh hưởng khác nhau của những giá trị đầu vào trong quá khứ tới giá trị y(t) ở thời điểm hiện tại. Cần đặc biệt lưu ý rằng, mặc dù sử dụng cùng ký hiệu, d ãy trọng lượng nói chung không đồng nhất với các giá trị trích mẫu của hàm trọng lượng liên tục tương ứng. Chỉ khi chu kỳ trích mẫu T chính xác bằng 1 giây, xung kích thích mới có diện tích bằng 1 và được coi là xấp xỉ của xung Dirac (t) , dãy trọng lượng sẽ xấp xỉ bằng các giá trị trích mẫu của hàm trọng lượng. Đối với một quá trình ổ n định, d ãy trọng lượng sẽ dần tới 0 khi k lớn lên. Vì thế ta có thể xấp xỉ (2.51) b ằng một mô hình đ áp ứng xung hữu hạn hay còn gọi là mô hình FIR (Finite Impulse Response) : N y(t )   g k u (t  k ) (2.52) k 1 trong đó N được chọn đủ lớn (Thông thường trong khoản từ 30 – 120, tu ỳ theo chu kỳ trích mẫu của tín hiệu ) để các số hạng sau có thể bỏ qua. Mô hình đáp ứng xung và mô hình FIR cũng đ ược mở rộng cho hệ đa biến với vector đầu vào u(t) và vector đầu ra y(t) : http://www.ebook.edu.vn 40
 N y (t)   G k u(t  k)   G k u(t  k) (2.53) k 1 k 1 với  Gklà dãy ma trận trọng lượng. Mỗi ma trận trọng lượng ở đây có các phần tử Gkij tương ứng với cặp vào ra (uj, yi) Mô hình FIR rất được ưa chu ộng trong ứng dụng công nghiệp bởi các ưu điểm của nó là trực quan và phản ánh rõ ảnh hưởng của từng giá trị biến vào tới dãy giá trị của từng biến ra quan tâm. Mô hình FIR cũng dễ dàng có được nhờ phương pháp nhận dạng đ ơn giản. Tuy nhiên, nhược điểm của nó là chỉ có thể áp dụng cho các quá trình ổ n định. 3. Đáp ứng bậc thang Tương tự như đáp ứng xung, ta có thể sử dụng mô hình đáp ứng bậc thang:  y(t )   hk u (t  k ) (2.54) k 1 trong đó hk là các giá trị trích mẫu tín hiệu ra khi kích thích quá trình đang ở trạng thái 0 bằng một hàm b ậc thang đơn vị và u là số gia điều khiển u(t) = u(t) – u(t-1). Đối với một quá trình ổ n định, hk sẽ tiến tới một giá trị hằng khi k lớn lên. Vì thế, người ta có thể xấp xỉ (2.54) b ằng một mô hình đáp ứng bậc thang hữu hạn hay gọi tắt là mô hình FSR (Finite Step Response) : N y(t )   hk u (t  k ) (2.55) k 1 Mô hình FSR cho hệ đa biến cũng có dạng tương tự như (2.55) , với các hệ số hk đ ược thay thế bằng ma trận: N y (t)   H k Δu(t  k) (2.56) k 1 Có thể dễ dàng tìm quan hệ giữa mô hình FSR và mô hình FIR (với k  1) : (2.57) G k  H k  H k 1 2.5.4. Mô hình Hàm truyền đạt gián đoạn Mô hình hàm truyền đạt gián đoạn đ ược định nghĩa với biến phức z. Phép biến đổi Z cho mô hình gián đo ạn cũng tương tự như phép biến đổi Laplace cho mô hình liên tục, cho phép ta phân tích và thiết kế hệ gián đoạn trên cơ sở hàm phức. Cho một tín hiệu gián đoạn f(kT) với k = 0 , 1, 2,..., và T là chu k ỳ trích mẫu tín hiệu , ảnh Z của nó là một hàm biến phức z và được định nghĩa như sau :   Z  f (kT ) F ( z )   f (kT ) z  k (2.58) k 0 1. Hàm truyền đạt gián đoạn Hàm truyền đạt gián đoạn đ ược định nghĩa là t ỷ số của ảnh Z của tín hiệu đầu ra y(kT) và ảnh Z của tín hiệu vào u (kT) , với sơ kiện bằng 0 : http://www.ebook.edu.vn 41