Ang pagiging pamilyar at pagiging matatag ng mga maririsa ay mga mahahalagang kasangkapan sa teoriya ng pagkontrol, na ginagamit upang suriin ang mga katangian ng mga sistemang kompleks. Tumutulong ang mga ito sa pagtiyak kung ang mga estado ng sistema ay maaaring obserbahan o kontrolin sa pamamagitan ng mga input at output. Ang artikulong ito ay nagbibigay ng isang step-by-paste na gabay upang makuha ang mga matriks na ito para sa mga komplikadong sistema.

Pag - unawa sa Modelo ng Sistema

Bago makuha ang marices, itatag ang state-space representasyon ng sistema. Ang karaniwang anyo ay:

[(t) = Ax(t) + Bu(t)[

y(t) = Cx(t) + Du(t)[

Nasaan x(t) ang estadong viktor, u(t)] ang input na viktor, at y(t)[[[T]] ang sistemang output vector.[T:[T][FL][T][T][T][T][T][T][T][T][T][T]:[T][T][T][T][T][T][T]:[T][T][T][T][T][T][T][T][T][T]:[T][T][T][T][T].[[[[[T][[[[[T]:[[[T].[[T][T].[[[[[[[CL]]]]]]]].

Pag - aalis ng Matrix na Mapipigilan

Ang kontroladong matrix ay tumitiyak kung ang mga estado ng sistema ay maaaring itulak sa anumang ninanais na halaga na ginagamit ang mga input. Ito ay ginawa bilang:

Controly Matrix = [B, AB, A2B, ..., An−1B]]

Kung saan n ang bilang ng mga estado. Ang bawat termino ay nagsasangkot ng pagpaparami ng matrix A na may B, na paulit-ulit na sinasakop ang impluwensiya ng mga input sa paglipas ng panahon.

Pag - aalis ng Pagiging Obserx sa Obserbasyon

Ang observable material ay tumataya kung ang mga estado ng sistema ay maaaring muling itayo mula sa mga output. Ito ay binuo bilang:

[Talaksan Matrix = [CT, (CA)T[T[, (CA2:T[[[[[T], ..., (CAn−1)[T:[T][T[8][[[T][[T][[T][[T][T][[[T][[T][T][[[[T][[T][[[T][[[[[[[[[[T]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[T]]]]

Sa alternatibong paraan, maaari itong isulat bilang:

O = [C; CA; CA2; ...; CAN−1]

Pagkakapit sa Masalimuot na Sistema

Para sa mga komplikadong sistema na may multiple input at output, ang maririces ay nagiging mas malaki, ngunit ang proseso ng hinango ay nananatiling pareho.[kailangan na tiyakin] Ang ranggo ng mga marice na ito upang malaman ang controllibility at observable.

  • Tuusin ang mga marisa batay sa modelo ng sistema.
  • Iayos ang mga matrice na hindi madaling kontrolin at madaling masira.
  • Tingnan ang ranggo ng bawat matrix.
  • Kung ganap ang ranggo, ang sistema ay kontrolado o nakikita.