Transcript Lecture 1

ADVANCED
CONTROL
Ali Karimpour
Associate Professor
Ferdowsi University of Mashhad
Reference:
Chi-Tsong Chen, “Linear System Theory and Design”, 1999.
lecture 1
Lecture 1
Mathematical Descriptions of
Systems
Topics to be covered include:
Introduction.
 Linear Systems.
 Linear Time Invariant Systems.
 Op-Amp Circuit Implementation
 Linearization.
 Concluding Remarks

2
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
‫آنچه پس از مطالعه این مبحث می آموزید‬
• Causal, lumped and lumpedness Systems
• Linear Systems and Its Property
• State Idea
‫ فشرده و گسترده‬،‫• سیستم علی‬
‫• سیستم خطی و خواص آن‬
‫• مفهوم حالت‬
‫ خروجی و مفهوم آن‬-‫ ورودی‬-‫• زوج حالت‬
• State-Input-Output Pair Idea
‫رابطه ورودی خروجی در سیستمهای خطی با شرایط گوناگون‬
• Input-Output Relation
LTV ‫معادالت فضای حالت سیستمهای‬
• State Space Representation for LTV Systems
‫سیستمهای غیر متغیر با زمان و تابع انتقال‬
• Time Invariant Systems and Transfer Function
LTI ‫معادالت فضای حالت سیستمهای‬
• LTI State Space Representation
‫پیاده سازی توسط آپ امپ‬
• Op-Amp Circuit Implementation
‫خطی سازی سیستمهای غیر متغیر با زمان‬
• Linearization of LTI Systems
•
•
•
•
•
•
3
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Introduction
‫مقدمه‬
Continues System
:‫سیستم پیوسته‬
Discrete System
:‫سیستم گسسته‬
4
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Introduction
‫مقدمه‬
:‫سیستم تک ورودی تک خروجی‬
SISO System
y
System
u
:‫سیستم چند ورودی چند خروجی‬
MIMO System
u1

um
y1

System


ym
5
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
‫‪lecture 1‬‬
‫مقدمه‬
‫سیستم بدون حافظه‬
‫‪Introduction‬‬
‫‪Memory less System‬‬
‫یک سیستم بدون حافظه نامیده می شود اگر خروجی در هر لحظه تنها به ورودی همان لحظه مرتبط‬
‫بوده و به ورودی های قبل و بعد ربطی نداشته باشد‪.‬‬
‫سیستم علی‬
‫) ‪y(t )  12.3u(t‬‬
‫‪Causal system‬‬
‫یک سیستم علی نامیده می شود اگر خروجی در لحظه ‪ t0‬تنها به ورودی لحظه ‪ t0‬و ورودی های ماقبل‬
‫آن مرتبط بوده و به ورودی های بعد از لحظه ‪ t0‬ربطی نداشته باشد‪.‬‬
‫)‪y(t )  u(t  1‬‬
‫? )‪y(t )  u(t  1‬‬
‫‪6‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫‪Introduction‬‬
‫مقدمه‬
‫ارتباط ورودی و خروجی‬
‫‪Input-Output Relation‬‬
‫) ‪u(t ), t  (,)  y(t‬‬
‫ارتباط ورودی و خروجی برای سیستم علی‬
‫) ‪u(t ), t  (, t )  y(t‬‬
‫تعریف ‪(1-1‬حالت)‪ :‬حالت )‪ x(t0‬در زمان ‪ t0‬مجموعه اطالعاتی است که با معلوم بودن )‪ u(t‬برای ‪y(t) ، t≥t0‬‬
‫را بصورت منحصربفرد برای ‪ t≥t0‬تعیین می کند‪.‬‬
‫زوج حالت‪-‬ورودی‪ -‬خروجی‬
‫‪State-Input-Output Pair‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y (t ), t  t0‬‬
‫‪u (t ), t  t0 ‬‬
‫) ‪x(t0‬‬
‫‪7‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫مقدمه‬
‫‪Introduction‬‬
‫سیستم فشرده‬
‫‪Lumped System‬‬
‫یک سیستم فشرده نامیده می شود اگر تعداد حاالت آن محدود باشد‪.‬‬
‫سیستم گسترده‬
‫‪Distributed System‬‬
‫یک سیستم گسترده نامیده می شود اگر تعداد حاالت آن نامحدود باشد‪.‬‬
‫مثال ‪(1-1‬سیستم گسترده)‪:‬‬
‫)‪y(t )  u(t  1‬‬
‫‪8‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫‪Linear Systems‬‬
‫سیستمهای خطی‬
‫سیستم خطی‬
‫‪Linear System‬‬
‫یک سیستم خطی نامیده می شود اگر برای هر ‪ t0‬و هر دو زوج حالت‪ -‬ورودی‪ -‬خروجی زیر‬
‫‪‬‬
‫‪  y2 (t ), t  t0‬‬
‫‪u2 (t ), t  t0 ‬‬
‫) ‪x2 (t0‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y1 (t ), t  t0‬‬
‫‪u1 (t ), t  t0 ‬‬
‫) ‪x1 (t0‬‬
‫شرایط زیر برقرار باشد‪:‬‬
‫‪ -1‬خاصیت جمع پذیری‬
‫‪ -2‬خاصیت همگنی‬
‫) ‪x1 (t0 )  x2 (t0‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y1 (t )  y2 (t ), t  t0‬‬
‫‪u1 (t )  u2 (t ), t  t0 ‬‬
‫) ‪x1 (t0‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y1 (t ), t  t0‬‬
‫‪u1 (t ), t  t0 ‬‬
‫دو خاصیت می تواند ترکیب شده و خاصیت جمع آثار را نتیجه دهد‪.‬‬
‫‪9‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫) ‪1 x1 (t0 )   2 x2 (t0‬‬
‫‪‬‬
‫‪  1 y1 (t )   2 y2 (t ), t  t0‬‬
‫‪1u1 (t )   2u2 (t ), t  t0 ‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫‪Linear Systems‬‬
‫سیستمهای خطی‬
‫خاصیت سیستم خطی‬
‫‪Linear System property‬‬
‫پاسخ حالت صفر یک سیستم را در نظر بگیرید‪:‬‬
‫‪x(t0 )  0‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y zs (t ), t  t0‬‬
‫‪u (t ), t  t0 ‬‬
‫پاسخ ورودی صفر سیستم را در نظر بگیرید‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y zi (t ), t  t0‬‬
‫‪u (t )  0, t  t0 ‬‬
‫) ‪x(t0‬‬
‫حال با فرض خطی بودن سیستم داریم‪:‬‬
‫‪‬‬
‫‪  y zs (t )  y zi (t ), t  t0‬‬
‫‪u (t ), t  t0 ‬‬
‫) ‪x(t0‬‬
‫پس در سیستمهای خطی داریم‪:‬‬
‫‪10‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫) ‪ytotal (t )  yzs (t )  yzi (t‬‬
‫پاسخ ورودی صفر‪ +‬پاسخ حالت صفر = پاسخ کامل‬
lecture 1
Linear Systems
‫سیستمهای خطی‬
Input-Output Description
‫خروجی‬-‫توصیف ورودی‬
:‫ورودی زیر را در نظر بگیرید‬
u(t )   u(ti )  (t  ti )
i
  (t  ti )  g (t, ti )
  (t  ti )u(ti )  g (t, ti )u(ti )
:‫فرض کنید‬
:‫با توجه به خاصیت همگنی‬
:‫با توجه به خاصیت جمع پذیری‬
  (t  ti )u(ti )   g (t, ti )u(ti )
i
i
u(t )
 y(t )  


:‫پس داریم‬
g (t , )u( )d
11
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linear Systems
‫سیستمهای خطی‬
Input-Output Description for Linear System
y(t )  


‫خروجی یک سیستم خطی‬-‫توصیف ورودی‬
g (t , )u( )d
‫خروجی یک سیستم خطی و علی‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for Causal Linear System
y(t )  
g (t , )  0 if t  
t

g (t , )u( )d
t0 ‫خروجی یک سیستم خطی و علی و آرام در‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for Causal and relaxed Linear System at t0
y(t )  
t
t0
g (t , )u( )d
In a MIMO
case
y(t )  
t
t0
G(t , )u( )d
12
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linear Systems
‫سیستمهای خطی‬
State Space Description
‫توصیف فضای حالت‬
x (t )  A(t ) x(t )  B(t )u (t )
y(t )  C (t ) x(t )  D(t )u (t )
13
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linear Time Invariant Systems ‫سیستمهای خطی غیر متغیر با‬
‫زمان‬
Linear Time Invariant Systems
‫سیستمهای خطی غیر متغیر با زمان‬
‫ خروجی‬-‫ ورودی‬-‫یک سیستم خطی غیر متغیر با زمان نامیده می شود اگر برای هر زوج حالت‬

  y (t ), t  t0
u (t ), t  t0 
x(t0 )
:‫ داشته باشیم‬T ‫و برای هر‬
x(t0  T )

  y(t  T ), t  t0  T
u (t  T ), t  t0  T 
‫خروجی سیستم غیر متغیر با زمان‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for LTI
:‫برای سیستم خطی غیرمتغیر با زمان داریم‬
g (t , )  g (t  T ,  T )
g (t , )  g (t   ,   )  g (t   ,0)  g (t   )
Very important g (t , )  g (t   ) impulse response
14
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linear Time Invariant Systems ‫سیستمهای خطی غیر متغیر با‬
‫زمان‬
‫ مطلوبست پاسخ ضربه سیستم تاخیر واحد‬:2-1 ‫مثال‬
g (t )   (t  1)
‫ مطلوبست پاسخ ضربه سیستم مقابل‬:3-1 ‫مثال‬

g (t )  a (t  1)  a  (t  2)  a  (t  3)  ......  a i (t  i)
2
3
i 1
.‫ برابر صفر است‬t<0 ‫ که برای‬r(t) ‫ مطلوبست پاسخ سیستم مثال قبل به ورودی دلخواه‬:4-1 ‫مثال‬

y(t )   g (t   )r ( )d  a
t
0
i 1

i
t
  (t  i   )r ( )d
0

y(t )   a r ( )  t i   a i r (t  i)
i
i 1
i 1
15
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linear Time Invariant Systems ‫سیستمهای خطی غیر متغیر با‬
‫زمان‬
‫خروجی یک سیستم خطی غیر متغیر با زمان‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for Linear Time Invariant System
y(t )  


y(t )  
g (t , )u( )d 


g (t   )u( )d  


u(t  ) g ( )d
‫خروجی یک سیستم خطی علی غیر متغیر با زمان‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for Causal Linear Time Invariant System
y(t )  
t
g (t   )u( )d

‫خروجی یک سیستم خطی علی غیر متغیر با زمان آرام‬-‫توصیف ورودی‬
Input-Output Description for Causal and Relaxed Linear Time Invariant System
y(t )  
t
0
g (t   )u ( )d
16
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Transfer Function Matrix ‫ماتریس تابع‬
‫انتقال‬
‫نمایش خروجی یک سیستم در حوزه الپالس‬
y ( s)  

0
y(t )e st dt
‫خروجی‬-‫با استفاده از رابطه ورودی‬
y( s)  

y( s)  

y(s)  

t 0
 0
 0
y( s)  

 0
  g (t   )u ( )d e  st dt
  0

y( s)  

t 0
  g (t   )u ( )d e  s (t  ) e  s dt
  0

  g (t   )e  s (t  ) dt u ( )e  s d
 t 0

 
g (v)e  s ( v ) dv u ( )e  s d

 v  

g (s)u( )es d
y( s)  g ( s)u ( s)
17
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Transfer Function Matrix ‫ماتریس تابع‬
‫انتقال‬
‫خروجی یک سیستم در حوزه الپالس‬-‫تابع انتقال = نمایش ورودی‬
y( s)  g ( s)u ( s)
Proper tranfer function(tf):
g (s)  deg D(s)  deg N (s)  g ()  cte
‫ اکیدا مناسب است‬g (s)  deg D(s)  deg N (s)  g ()  0
Strictly proper tf:
‫ نامناسب است‬g (s)  deg D(s)  deg N (s)  g ()  
Improper tf:
Biproper tf:
‫مناسب است‬
‫ مناسب دو طرفه است‬g ( s )  deg D( s )  deg N ( s )  g ()  cte  0
.‫خروجی تابع انتقال به ماتریس انتقال تبدیل می شود‬-q ، ‫–ورودی‬p ‫برای یک سیستم‬
 y1 ( s )   g11 ( s )
 y (s)  g (s)
 2    21
    

 
y
(
s
)
 q   g q1 ( s )
g12 ( s )  g1 p ( s )   u1 ( s ) 
g 22 ( s )  g 2 p ( s )  u2 ( s ) 


   


g q 2 ( s )  g qp ( s )  u p ( s )
y ( s)  G( s)u( s)
18
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
‫‪lecture 1‬‬
‫ماتریس تابع ‪Transfer Function Matrix‬‬
‫انتقال‬
‫مثال ‪ :5-1‬مطلوبست تابع انتقال سیستم تاخیر واحد‬
‫)‪g (t )   (t  1‬‬
‫‪g ( s)  e  s‬‬
‫مثال ‪ :6-1‬مطلوبست تابع انتقال سیستم مقابل‬
‫‪ae s‬‬
‫‪g ( s) ‬‬
‫‪1  ae s‬‬
‫‪19‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
lecture 1
State Space Description for Linear Systems
State Space Description for LTI systems
‫توصیف فضای حالت سیستمهای خطی‬
‫توصیف فضای حالت سیستم غیرمتغیر با‬
‫زمان‬
x (t )  Ax(t )  Bu(t )
y(t )  Cx(t )  Du(t )
:‫برای محاسبه تابع انتقال کافیست از معادالت حالت تبدیل الپالس بگیریم‬
x( s)  ( sI  A) 1 x(0)  ( sI  A) 1 Bu( s)
y( s)  C ( sI  A) 1 x(0)  C ( sI  A) 1 Bu( s)  Du( s)
:‫پس تابع انتقال (با فرض شرط اولیه صفر) عبارتست از‬
g (s)  C(sI  A)1 B  D
20
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Op-Amp Circuit Implementation -‫پیاده سازی مداری توسط آپ‬
‫امپ‬
Z f ( s)
Vo (s)
G( s) 

Vi (s)
Z i ( s)
21
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Op-Amp Circuit Implementation -‫پیاده سازی مداری توسط آپ‬
‫امپ‬
22
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Op-Amp Circuit Implementation -‫پیاده سازی مداری توسط آپ‬
‫امپ‬
 x1  2  0.3  x1   2
 x   1  8   x    0 u
 2   
 2 
x 
y   2 3 1   5u
 x2 
‫ مطلوبست پیاده سازی آپ امپی سیستم مقابل‬:7-1 ‫مثال‬
23
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
Although almost every real system includes
nonlinear features, many systems can be reasonably
described, at least within certain operating ranges, by
linear models.
،‫گرچه تقریبا تمام سیستمهای واقعی دارای رفتار غیر خطی هستند‬
‫بسیاری از سیستمها را می توان حداقل در یک رنج کاری خاص خطی‬
.‫نمود‬
24
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
Say that {xQ(t), uQ(t), yQ(t)} is a given set of trajectories that satisfy the
above equations, so we have
25
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
26
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
:‫ سیستم مقابل را در نظر بگیرید‬:8-1 ‫مثال‬
.‫ سیستم را حول نقطه داده شده خطی کنید‬،‫ تغییر جزئی دارد‬2 ‫فرض کنید ورودی حول‬
uQ  2

22
0   xQ 
3
16
 xQ 
9
Operating point : uQ  2, xQ 
16
9
A
f
1
3
|x xQ ,u uQ  

x
8
2 xQ
B
f
2
4
| x  xQ ,u uQ  uQ 
u
3
3

3
4
x   x  u
8
3
27
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
‫شبیه سازی‬
28
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Linearization
‫خطی سازی‬
.‫ سیستم مقابل را حول نقطه تعادلش خطی کنید‬:9-1 ‫مثال‬
θ l
u
d 2
J 2  ul  m glsin  , J  m l2
dt
d 2
u g

 sin 
x1   , x2  
2
dt
ml l
x1  x2
mg
x 2 
x1Q  x2Q  uQ  0
u g
 sin x1
ml l
is operatingpoint
 0

x1  
x    g
 2 
 l
1
0 
 x1    1 u
 
0 x2   

 m l
29
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Concluding Remarks ‫نکات‬
‫خالصه‬
System Type
Distributed, linear
Lumped, linear
Internal Description
-----------
External Description
y(t )  
t
G(t , )u( )d
t0
x (t )  A(t ) x(t )  B(t )u (t )
y(t )  C (t ) x(t )  D(t )u (t )
y(t )  
t
G(t , )u( )d
t0
t
Distributed, linear
time-invariant
Lumped, linear
time-invariant
-----------
y(t )   G(t   )u( )d
0
y(s)  G(s)u(s), G s) irrational
x (t )  Ax(t )  Bu(t )
y(t )  Cx(t )  Du(t )
t
y(t )   G(t   )u( )d
0
y(s)  G(s)u(s),G s) rational
30
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
‫‪lecture 1‬‬
‫تمرینها‬
‫‪Exercises‬‬
‫تمرین ‪ :1-1‬سیستمهای زیر دارای شرط اولیه صفر و رابطه ورودی‪ -‬خروجی آنها در شکل دیده می‬
‫شود‪ .‬کدام سیستم خطی است؟ چرا؟‬
‫تمرین ‪ :2-1‬اپراتور برش بصورت رابطه زیر دیده می شود‪ .‬آیا سیستم خطی است؟ آیا سیستم غیر متغیر‬
‫بازمان است؟ آیا سیستم علی است؟‬
‫برای هر مورد دلیل بیاورید‪.‬‬
‫‪31‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫تمرینها‬
‫‪Exercises‬‬
‫تمرین ‪ :3-1‬به یک سیستم خطی ورودی )‪ u2(t) ، u1(t‬و )‪ u3(t‬اعمال میشود‪ .‬در هر حالت شرط‬
‫اولیه برابر )‪ x(0‬می باشد‪ .‬اگر فرض کنیم ‪ x(0)≠0‬است کدام یک از موارد زیر درست است؟ چرا؟‬
‫اگر فرض کنیم ‪ x(0)=0‬است کدام یک از موارد زیر درست است؟ چرا؟‬
‫تمرین ‪ :4-1‬سیستم زیر دارای شرط اولیه صفر و رابطه ورودی‪ -‬خروجی آن در شکل دیده می شود‪.‬‬
‫شرط جمع پذیری و همگنی را بررسی کنید‪.‬‬
‫‪32‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫تمرینها‬
‫‪Exercises‬‬
‫تمرین ‪ :5-1‬پاسخ ضربه یک سیستم خطی و ورودی در شکل زیر دیده میشود مطلوبست پاسخ‬
‫حالت صفر سیستم‪.‬‬
‫تمرین ‪ :6-1‬مطلوبست تابع انتقال و پاسخ ضربه سیستم زیر‪.‬‬
‫تمرین ‪ :7-1‬مطلوبست پاسخ پله سیستم مقابل برای ‪ a=1‬و ‪a=0.5‬‬
‫‪33‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫تمرینها‬
‫تمرین ‪ :8-1‬مطلوبست پاسخ پله سیستم مقابل برای ‪ a=1‬و ‪a=0.5‬‬
‫تمرین ‪ :9-1‬دیاگرام آپ امپی سیستم زیر را بدست آورید‪.‬‬
‫تمرین ‪ :10-1‬معادالت فضای حالت و تابع انتقال سیستم‬
‫زیر را بدست آورید‪.‬‬
‫‪34‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪Exercises‬‬
‫‪lecture 1‬‬
‫تمرینها‬
‫تمرین ‪ :11-1‬مطلوبست معادالت فضای حالت سیستم زیر‪:‬‬
‫‪35‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪Exercises‬‬
Example 1-10 Suppose electromagnetic force is
and find linearzed model around y=y0
d2y
i 2 (t )
M 2  Mg 
dt
y
di
e(t )  R1i  L
dt
y
lecture 1
i2/y
x1  y , x2  y , x3  i
M
2
x1  x2
1 x3
x2  g 
M x1
R1
e(t )
x3   x3 
L
L
Equilibrium point:
x1Q  y0
x2Q  0
x3Q  i Q  Mgy0
eQ  R1 Mgy0
36
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
Example 1-10 Suppose electromagnetic force is
and find linearzed model around y=y0
2
x1  x2
y
Equilibrium point:
x
1Q
1 x3
x2  g 
M x1

i2/y
lecture 1
R1
e(t )
x3   x3 
L
L
, x2Q , x3Q , eQ  y0 , 0 , Mgy0 , R1 Mgy0
M
x1  x2
g
g
x2  x1  2
x3
y0
My0
x3  
R1
e(t )
x3 
L
L

 0
x1  
x    g
 2  y
x3   0

0

1
0
0

 
0 
 x1   0
g    
2
x2    0e(t )


My0
 x3   1 
 37
R1 
L 


Dr.
Ali
Karimpour Oct 2013
L 

lecture 1
Example 1-11 Consider the following nonlinear system. Suppose
u(t)=0 and initial condition is x10=x20=1. Find the linearized system
around response of system.
1
x1 (t ) 
x2 (t ) 2
x2 (t )  u (t ) x1 (t )
x2 (t )  0.x1 (t )  0 
x1 (t )  1
x2 (t )  a  1
 x1 (t )  t  b  t  1
x1  0
x   0
 2 
2 x1   0 

u (t )




0 x2  1  t 
38
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Example 1-12 (Inverted pendulum) ‫ پاندول معکوس‬12-1 ‫مثال‬
Figure : Inverted pendulum
y(t)
(t)
M
m
l
f(t)
-
distance from some reference point
angle of pendulum
mass of cart
mass of pendulum (assumed concentrated at tip)
length of pendulum
forces applied to pendulum
39
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Inverted Pendulum
40
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
lecture 1
Inverted Pendulum
Application of Newtonian physics to this system
leads to the following model:
where m = (M/m)
This is a linear state space model in which A, B and C are:
41
Dr. Ali Karimpour Oct 2013
‫‪lecture 1‬‬
‫‪Answers to selected problems‬‬
‫جواب ‪ :1-1‬خطی‪ ،‬غیر خطی و غیر خطی‬
‫جواب ‪ :2-1‬خطی‪ ،‬متغیر با زمان و علی‬
‫جواب ‪ :3-1‬برای شرط اولیه غیر صفر خیر‪ ،‬بلی و خیر‬
‫و برای شرط اولیه صفر بلی‪ ،‬بلی و بلی‬
‫جواب ‪ :5-1‬برای ‪ t<0‬و ‪ t>4‬مقدار ‪ y‬برابر صفر و‬
‫‪for 0  t  1‬‬
‫‪for 1  t  2‬‬
‫‪for 2  t  4‬‬
‫‪0.5t‬‬
‫‪‬‬
‫‪‬‬
‫‪y (t )   1.5t  4t  2‬‬
‫) ‪  t (4  t‬‬
‫‪‬‬
‫‪2‬‬
‫‪2‬‬
‫جواب ‪:6-1‬‬
‫‪for t  0‬‬
‫‪42‬‬
‫‪Dr. Ali Karimpour Oct 2013‬‬
‫‪3 t‬‬
‫‪1‬‬
‫‪, g (t )  e‬‬
‫‪s3‬‬
‫‪g ( s) ‬‬