第四章连续系统的离散化方法
4_连续信号的离散化与离散信号的连续化
• （3）采样过程的频域分析
– 采样后信号：
x p (t ) x(t ) p(t ), 其中 p(t )
– – 由FT的乘法性质，有
X p j
n
(t nT )
1 X j * P j 2π
2π ( k s ) – 上式中： P j T k
27
• 【拉格朗日线性插值】
x0 , y0 和 x1, y1 ，在上式中取 N 1 – 已知 y f ( x) 的两点，
–
p1 ( x ) y0 x x1 x x0 y y y1 =y0 1 0 ( x x0 ) x0 x1 x1 x0 x1 x0
cT sin[c (t nT )] xr (t ) x (nT ) c (t nT ) n
2016/6/2
大连理工大学
24
• 理想冲激序列采样的时域分析
– 图中， xr (t ) xp (t )* h(t )
p(t ) x p (t )
n
X j * s X j s
–
2016/6/2
大连理工大学
11
• 2. 采样过程的频域分析（续）
1 2π 1 X p j X j * P j X j * ( k ) s 2 2 π T k
– 频率混叠一旦出现，信号必然出现失真，无论采用什么 方法再进行后处理，都不能无失真地恢复原始连续时间 信号。 – 常用的方法：预滤波。即利用一个低通滤波器，使滤波 器的截止频率等于想要保留的信号的最高频率分量，而 将高于这个最高频率分量的所有频率成分滤除。 – 这样做看起来会丢失一定的信息，但是实际上对信号采 样的总体结果来说，由于避免了信号的频率混叠，一般 要比丢失一定的频率成分更有利。
连续属性离散化
根据学习环境选择离散化方法
虽然已有很多离散化方法，但是没有一种离散 化方法对任何数据集以及任何算法都是有效的，也 没有一种离散化方法一定比其他方法产生更好的离 散化结果。因为离散化本身就是一个NP-hard 问题， 所以在使用时一定要根据数据集的特点和学习环境 以及使用者个人的偏好理解等选择合适的离散化方 法，以取得尽可能好的离散化效果。如决策树学习 容易受到碎片问题（碎片是指一个给定分枝中的样 本数太小，没有统计意义）的影响，所以离散化时 更偏好得到较少的离散化区间；决策规则希望离散 化得到的区间中的实例的类标号是唯一的；关联规 则重视特征间的相关性，所以在离散化时不能对各 个特征进行单一的离散化。
离散化结果的评价
• 完全离散化:指算法要能够完成数据集的多个 连续属性的离散化处理。因为我们不太可能只 需要对数据集的某一个连续属性进行离散化处 理，除非数据集只包含一个连续属性。 • 具有最简单的离散化结果:如果离散化处理完 成后，属性空间的规模越小，由这些离散化处 理所产生出来的数据所生成的规则越简单。因 此，由这样的属性所获得的知识就更是通用。
• 基于熵的离散化方法：该方法使用类信息计算 和确定分割点，是一种有监督的、自顶向下的 分裂技术。首先，将初始值切分成两部分，让 两个结果区间产生最小熵；然后，取一个区间， 通常选取具有最大熵的区间，重复此分割过程， 直到区间的个数达到用户指定的个数，或满足 终止条件（当得到的每个区间中的类标号都是 一样时，即停止离散化过程）。 最常用的基于熵的离散化方法是：基于最 短描述长度原则（MDLP）方法。
连续属性离散化方法
1.连续属性离散化的定义？ 2.为什么要对连续属性离散化？
3.连续属性离散化方法有哪些？
定义
连续属性离散化就是采取各种方法将 连续的区间划分为小的区间，并将这连续 的小区间与离散的值关联起来。
连续系统模型的离散化处理方法
在离散化后，模型精度变差，可能不稳定。
S域到Z域的最基本映射关系是：Z=e （T— TS 数值积分法：将微分方程转换成差分方程，这中间是一步步离散，每一步离散都用到连续系统的原模型，这样的速度就慢了。
TeAT
m T
T eATA Bd
0
xKTTTxKTmTUKT
x(k1) TxkmTUk
B 当输入函数u（KT）在两采样 点间线性变化时（一阶保持）
uuKTukT
p
T
TeATABd
0
xkTTTxkTmTUkTpTUkT
xk1TxkmTUkpTUk
当连续系统状态方程系数A、B已知时，
可求出……
此法相比于数值积分法；只要T不变，三个系 数均不变，可以在仿真前预先计算好，这样 就减少了以后的计算工作量。
2 典型环节的离散状态方程
A 积分环节：G（S）=K/S f1=x2 ; f2=x3 ;
依据各环节的连接关系及外部作用函数 稳定性不及双线性替换法，Ts或信号重构器选择不当，离散模型的稳定性变差
二、Z域离散相似方法
1 基本方法
G z
y z u z
z G h s G s
1
z
s a
z exp( aT )
e TS 1 z
1 z
s
z 1
1
Tz
s* s
( z 1 )( z 1 )
Gz
yz uz
zGh
sGs
Gs k
sa
Gh
s
1
控制系统仿真及MATLAB语言-连续系统的离散化方法46页PPT
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁ห้องสมุดไป่ตู้
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安
。
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
Thank you
控制系统仿真及MATLAB语言--第四章 连续系统的离散化方法
t2 0.2, y2 y1 1 0.1y1 0.9 0.91 0.819 t10 1.0, y10 y9 1 0.1y9 0.4628
t3 0.3, y3 y2 1 0.1y2 0.8191 0.1 0.819 0.7519
状态方程的四阶龙格-库塔公式如下：
h xk +1 xk (K 1 2K 2 2K 3 K 4 ) 6 K 1 Axk Bu (tk ) K 2 A(xk h K 1 ) Bu (tk h ) 2 2 K A (x h K ) Bu (t h ) k 2 k 3 2 2 K A(x hK ) Bu (t h) k 3 k 4 y k +1 Cxk +1
41常微分方程的数值解法数值求解的基本概念设微分方程为则求解方程中函数xt问题的常微分方程初值问题所谓数值求解就是要在时间区间ab中取若干离散点求出微分方程在这些时刻的近似值这种方法的几何意义就是把ftx在区间tk1内的曲边面积用矩形面积近似代替
第四章 连续系统的离散化方法
4.1
常微分方程的数值解法
h xk 1 xk h f k ( ftk ' f xk ' f k ) 2!
f 'tk f 'xk 等各阶导数不易计算，用下式中 ki的线性组合代替
xk 1 xk h ai ki
i 1
r
线性组合
r为精度阶次，ai为待定系数，由精度确定；ki用下 式表示 i 1
ki f (tk b1h, xk hb2 k j ) , i 2,3
将 f tk b1h,xk hb2k1 在点 tk , xk 展成Taylor级数
连续系统的离散化方法课件
离散化方法的意义
精确性
离散化方法可以提供对连续系统的精 确近似，特别是在计算机仿真和数字 控制系统中。
可计算性
离散化方法可以将不可计算的分析转 化为可计算的形式，便于进行数值计 算和控制器设计。
离散化方法的应用场景
01
02
03
数字控制
在数字控制系统中，连续 系统的离散化是必要的步 骤，以便在数字计算机上 进行数值计算和控制。
小波基选择
常用的小波基包括Haar小波、Daubechies小波、Morlet 小波等。
误差分析
小波变换法的误差主要来自于变换误差和离散化误差。
05
离散化方法的评估与优化
评估离散化方法优劣的标准
01
02
03
04
精度
离散化方法是否能准确代表原 连续系统。
稳定性
离散化方法在一定参数变化范 围内是否能保持稳定。
状态空间模型
用状态变量和输入、输出变量描述连续系统的动态特性。
状态空间模型通常形式为：`x'(t) = Ax(t) + Bu(t)` 和 `y(t) = Cx(t) + Du(t)`，其中 `x(t)` 表 示系统状态，`u(t)` 表示系统输入，`y(t)` 表示系统输出，`A`, `B`, `C`, `D` 是系数矩阵。
化率。
通过求解 ODE，可以得到系统 在任意时刻的状态。
传递函数
表示连续系统在输入和输出之间的传递 特性。
传递函数通常形式为：`G(s) = Y(s) / U(s)`，其中 `Y(s)` 和 `U(s)` 分别是输 出和输入的拉普拉斯变换，`s` 是复变
量。
通过分析传递函数的零点、极点和增益 ，可以得到系统的稳定性和性能特性。
基于非规范替换法的连续控制系统离散化方法
2021年4月第34卷第2期山西能源学院学报Journal of Shanxi Institute of EnergyApr.，2021Vol.34No.2·自然科学研究·基于非规范替换法的连续控制系统离散化方法（安徽文达信息工程学院，安徽合肥231201）李穗李毅郎加云【摘要】连续控制系统离散化的常用方法包括欧拉（Euler ）法、休恩（Heun ）法、龙格-库塔（Runger-Kutta ）法、双线性（Tustin ）法等，都是采用规范替换法，依据某种映射关系将s 域转换到z 域，计算速度和精度都有限。
在对以上方法进行分析比较的基础上，本文提出了一种非规范替换法对连续时间控制系统进行离散化，仿真结果表明与规范替换法相比，该方法的灵活性更强、离散化精度更高。
【关键词】连续控制系统；替换法；离散化【中图分类号】TP391.7【文献标识码】A【文章编号】2096-4102（2021）02-0095-03在现代工业生产中，控制系统的作用越来越重要。
随着计算机控制技术、数字信号处理技术、系统仿真等技术的快速发展，在控制系统中引进计算机进行离散控制的做法越发普及。
依据连续控制器理论设计的离散控制器，可将连续系统转换成离散系统，成为现代离散控制系统设计常用的方法。
连续系统的离散化从数学模型的角度看，是将描述系统的微分方程变换为描述离散系统的差分方程，或将系统的传递函数变换为离散传递函数。
1常用的离散化方法1.1欧拉法（Euler 法）根据控制理论，s 域到z 域的变换关系为：z =e sT（1）将z 级数展开，取一阶近似z ≈1+sT ，可得：s =1T()z -1（2）以典型一阶系统为例，其传递函数为：G ()s =Y ()s X ()s =1τs +1（3）可得到一阶系统欧拉法离散化计算公式为：y k +1=y k +Tf ()x k ,y k =y k +Tτ()x k -y k （4）1.2双线性变换法（Tustin 法）式（1）也可以做如下变换z -1=e -sT =e -sT /2esT /2≈1-sT /21+sT /2（5）即：s =2T ·1-z -11+z -1（6）可得到一阶惯性环节的时域表达式为：y k +1=2τ-T 2τ+T y k +T 2τ+T()x k +1+x k （7）图1为使用双线性变换法离散化一阶系统的输出，实线为连续系统的阶跃响应，虚线为离散化后的系统阶跃响应。
2.6 连续时间系统状态方程的离散化
0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0.63 1 1 0.37 0 1.37 0.37 0 0 0.63 1 0.63 0.865 1.37 1 0.135 0 2.05 0.135 0.63 0 0.865 1 0.95
1 (3)H(T) 0 0
T
T 1 1 / 2(1 e2 t ) 0 dt 0 2 t e 1 0
x 1[(k 1)T] x 1 (kT) (4) G(T) H(kT) U(kT) x 2 [(k 1)T] x 2 (kT)
1
解：
例2.5已知控制对象满足 0 1 0 x x u，求其离散化方程 2 0 1
2 t 1 1 / 2 ( 1 e ) 1 1 （ 1 ）( t ) L [SI A] 2 t e 0 1 1 / 2(1 e 2 t ) (2)G (T) ( t ) t T 2 t e 0
1 2T 2 t ( 2 T e 1 ) 1 / 2(1 e ) 4 dt 1 2 t 2 T e (1 e ) 2
说明：（1）当T选定后（如T＝0.5秒）G(t)和
H(t)都是确定的系数矩阵
(2)离散化后得状态方程，可按递推法或
At 1 1
（2）由u(kT)=r(kT)-y(kT)=r(kT)-x1 (kT),代入，得系统的离散化 状态方程。
x1[(k 1)] 1 1 e T x1 (kT ) T e T 1 u (kT ) x [(k 1)] T T e x2 (kT ) 1 e 2 0 2 T e T 1 e T x1 (kT ) T e T 1 T r (kT ) T T e x2 (kT ) 1 e e 1
计算机仿真技术基础第4章连续系统模型的离散化处理方法
1 S2
Z 1 TZ
Z • Z 12
T Y(Z) Z 1 U(Z)
Ｚ反变换得差分方程：
y(n 1) y(n) Tu(n)
２）选用一阶保持器
Gh ( S )
T 1 TS 1
e TS S
2
离散化传递函数 G(Z ) Gh(S )G(S )
T
1
TS
1
e TS S
2
1
S
Y CX DU
t
状态方程的解 X (t) (t)X (0) (t )Bu( )d
采用零阶保持器对状态空间表达0式进行离散化处
理
u(t )
u(k )
零阶 保持器
u~(k )
x Ax Bu
x
~x
对e A于T X连(K续T解)
eX A( t()K1)T( tX) X(0(0))
t
根据Ｚ变换理论，Ｓ域到Ｚ域的最基本的
映射关系是：
Z
eTs
或
s 1 ln Z T
其中Ｔ是采样周期
若直接将这个映射关系代入Ｇ(S)得到G(Z)将 会很复杂，不便于计算，实际应用中是利用Ｚ变 换理论的基本映射关系进行简化处理，得到近似 的离散模型。
4.1.1 简单替换法
由幂级数展开式：
eTx 1 Tx (Tx)2 (Tx)n
y(n 1) y(n) T [u(n 1) u(n)] 2
4.2 离散相似法
4.2.1 离散相似法的概念
离散相似法将连续系统模型处理成与之等效 的离散模型的一种方法。设计一个离散系统模型， 使其中的信息流与给定的连续系统中的信息流相 似。或者是根据给定的连续系统数学模型，通过 具体的离散化方法，构造一个离散化模型，使之 与连续系统等效。
连续系统模型的离散化处理方法课件
离散系统模型是指系统的状态变化在时间上是离散的，即只在特定的时间点上 发生变化。其输入和输出信号也是离散的。这种模型通常用差分方程进行描述 。
离散化的定义及其必要性
离散化定义
离散化是将连续时间信号或系统转换为离散时间信号或系统 的过程。它涉及对连续信号的采样以及将微分方程转换为差 分方程。
数值积分法
数值积分法使用数值方法求解微分方程的解，并将连续时间微分方程转换为离散时间差分 方程。常用的数值积分法包括欧拉法、龙格-库塔法等。
z变换法
z变换法是一种在复平面上进行的离散化方法。它通过将连续时间信号的拉普拉斯变换转 换为z变换，将连续系统的传递函数转换为离散系统的传递函数。
02
常用的连续系统模型离散化方 法
03
提高精度的方法
为了提高离散系统的精度，可以采用更小的离散化步长， 使用更高阶的数值积分方法，或者采用自适应离散化技术 等。此外，还可以通过增加离散点的数量和优化插值方法 来实现更高精度的离散化。
效率问题
效率定义
离散化对效率的影响
提高效率的方法
效率问题涉及离散化过程的计算复杂 度和计算资源消耗。
改进型龙格-库塔法
针对经典四阶龙格-库塔法的不足进行 改进，如变步长龙格-库塔法等，以提 高数值解的精度和稳定性。
牛顿法
基本牛顿法
利用泰勒级数展开，将非线性方程线性化，通过迭代求解线性方程组来逼近非线 性方程的解。该方法收敛速度快，但初始值选取对结果影响较大。
牛顿-拉夫逊法
结合牛顿法和拉夫逊法的特点，通过迭代过程中修改雅可比矩阵，提高求解速度 和精度。该方法适用于大规模非线性系统的求解。
THANKS。
保持稳定性的方法
常用的保持稳定性的方法包括选择合适的离散化步长、使用稳定性更好 的数值积分方法等。此外，还可以通过引入阻尼项或者采用隐式离散化 方案来提高离散系统的稳定性。
计算机与CAD仿真第4章连续系统按环节离散化的数字仿真
xk 1 Gxk Hu k uk yk 1 c x d uk 1
a T b Ge T a a (T ) c T c d (1 e b ) H e b b a 0 T a a (T ) c T c d 2 (aT b be b ) e b b a 0 ad c 1 cb d d b
表4-2 非线性环节标志
标 志 FZ=0
FZ=1 FZ=2
说 明 典型环节前后均无非线性环节
典型环节前有饱和非线性环节，应修正其输入u 典型环节前有死区非线性环节，应修正其输入u
FZ=3
FZ=4 FZ=5
典型环节前有滞环非线性环节，应修正其输入u 典型环节前有继电器非线性环节，应修正其输 入u 典型环节后有饱和非线性环节，应修正其输出x 典型环节后有死区非线性环节，应修正其输出x
sX(s) X(0) AX(s) BU(s)
或者：
( sI A) X( s) X(0) BU( s)
sI A1
1
上式两边左乘
，可得
1
X(s) (sI A) X(0) (sI A) BU(s)
令： L1[(sI A) 1 ] Φ(t ) ，称为系统状态转移矩阵。
x[(k 1)T ] Gx(kT ) Hu (kT ) u(kT )
G e AT
T
式中：
H
e A(T t ) Bdt
0
T
te A(T t ) Bdt
0
2. 关于离散相似法的几点说明及结论
1. 它是一个递推算法（但不是数值积分法）。
2.G, H ,
连续系统离散化方法
连续系统离散化方法连续系统离散化方法是一种常用的数值计算方法，它将连续系统转化为离散系统，从而使得计算机可以进行处理。
本文将从离散化方法的定义、应用、实现以及优缺点等方面进行介绍。
一、离散化方法的定义离散化方法是指将连续系统转化为离散系统的过程。
在计算机中，所有的数值都是离散的，而实际上很多系统是连续的，比如电路、机械系统、化学反应等等。
离散化方法就是将这些连续系统转化为可以在计算机中处理的离散系统。
离散化方法可以通过采样和量化来实现。
二、离散化方法的应用离散化方法在很多领域都有应用，比如电路设计、控制系统设计、信号处理等等。
在电路设计中，离散化方法可以将连续电路转化为数字电路，从而实现数字信号的处理。
在控制系统设计中，离散化方法可以将连续控制器转化为数字控制器，从而实现数字化自动控制。
在信号处理中，离散化方法可以将连续信号转化为数字信号，从而实现对信号的数字处理。
三、离散化方法的实现离散化方法的实现可以通过采样和量化来实现。
采样是指对连续信号进行离散化，将其转化为一系列的采样值。
量化是指对采样值进行离散化，将其转化为一系列的离散数值。
采样和量化的具体实现方式包括正弦采样、脉冲采样、最大值采样、平均值采样等等。
量化的具体实现方式包括线性量化、对数量化、非线性量化等等。
四、离散化方法的优缺点离散化方法的优点是可以将连续系统转化为离散系统，从而可以在计算机中进行处理。
离散系统具有稳定性、可控性、可观性等优点。
离散化方法的缺点是会引入误差，因为离散化过程中会丢失一些信息。
此外，离散化方法需要选取适当的采样周期和量化精度，否则会影响系统的性能。
离散化方法是一种常用的数值计算方法，它将连续系统转化为离散系统，从而使得计算机可以进行处理。
离散化方法的应用广泛，包括电路设计、控制系统设计、信号处理等等。
离散化方法的实现可以通过采样和量化来实现。
离散化方法既有优点，又有缺点，需要在具体应用中对其进行合理的选择和设计。
线性连续系统状态空间模型的离散化
1
(kT
kT T T 1)(
1)
dτ
1
(k 1)T 2 (k 1)T
1
ln
(k
1)T kT 1
1
T
线性时变连续系统的离散化(6/6)
➢ 将上述计算所得的G(k)和H(k)代入,则求得离散化状态方 程如下
x(k
1)
1
0
(kT
T
T 1)(kT
1)
x(k)
(k 1)T 2
线性定常连续系统的离散化(1/3)
3.4.1 线性定常连续系统的离散化
本节主要研究线性定常连续系统状态空间模型的离散化,即 ➢ 研究如何基于采样将线性定常连续系统进行离散化,建立 相应的线性定常离散系统的状态空间模型。
主要讨论的问题为两种离散化方法: ➢ 精确法和 ➢ 近似法
线性定常连续系统的离散化(2/3)
x(k 1) Gx(k) Hu(k)
y(k
)
Cx(k
)
Du(k
)
则可得如下近似离散化的计算公式:
G(T)=I+AT H(T)=BT 将上述近似离散法和精确离散法比较知,
➢ 由于I+AT和BT分别是eAT和eAtdtB的Taylor展开式中的一次 近似,因此近似离散化方法其实是取精确离散化方法的相应 计算式的一次Taylor近似展开式。
x(k 1) 0
e2T
x(k)
(1- e2T )/2
u(k)
近似离散化方法(1/6)
2. 近似离散化方法
所谓线性定常连续系统状态方程的近似离散化方法是指
➢ 在采样周期T 较小,
➢ 且对离散化的精度要求不高的情况下, 用状态变量的差商代替微商来求得近似的差分方程。
第四章连续系统的离散化方法
将 K1 K 2 代入式
f f x1 x0 a1hf (t0 , x0 ) a2 h[ f (t0 , x0 ) b1h b2 hK1 ] t t t0 x x x0
a1 a2 1, a2b1 1 1 , a2b2 2 2
比较各项系数得
待定系数个数超过方程个数，必须先设定一个系数，然后即可求得其 参数。一般有以下几种取法： 1、 a1 0, a2 1, b1 b2
1
K 2 变化，而是取两者平均值 K h x1 x0 hK x0 ( K1 K 2 ) 2 h x1 x0 ( f 0 f1 ) 2
f
f0 f1
K1 K 2 2
求得校正点，即：
。
0
t0
t1
t
四阶龙格－库塔法的计算公式为：
K1 f (tk , xk )
h xk 1 xk ( K1 2 K 2 2 K 3 K 4 ) 6
x1 x0 hf (t0 , x0 )
其一般公式为
xk 1 xk hf (tk , xk )
f1
f
f0
c
0
t0
t1
t
h2 h3 (2) h k ( k 1) Rn f (t0 , x0 ) f (t0 , x0 ) f (t0 , x0 ) 称为截断误差 2! 3! k! 例4－1 用欧拉法求下述微分方程的数值解。
h h K 2 f (tk , xk K1 ) 2 2 h h K3 f (tk , xk K 2 ) 2 2 K 4 f (tk h, xk hK 3 )
X AX BU
对于用状态方程表示的高阶线性系统 Y CX
计算机控制系统第4章计算机控制系统的离散化设计方法
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2.振铃幅度RA
用振铃幅度RA来衡量振铃强弱的程度。
它的定义是，在单位阶跃输入作用下，数字控制器D(z)的第0次输
e() lim e(k) lim (1 z 1)E(z)
k
z1
e (z)
E(z) R(z)
1
(z)
1
1 D(z)G(z)
一般控制系统有三种典型输入形式：
（1）单位阶跃输入：
R(
z)
1
1 z
1
（2）单位速度输入：
R(z)
Tz 1 (1 z 1)2
（3）单位加速度输入：
R(z)
T
2 z1(1 z1) 2(1 z1)3
27
三、 Dahlin算法的设计步骤
(1)确定闭环系统的T0和振铃幅度RA指标； (2)确定RA与T的关系，尽量选择较大的T； (3)确定N=τ/T； (4)求G(z)和φ (z)； (5) 求D(z)。
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本章内容结束
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D(z) (z) G(z)[1 (z)]
将Φ(z)代入上式，便得到Dahlin控制器D(z)的基本形式
z (N1) (1 eT T0 ) D(z) G(z)[1 z 1eT T0 z (N1) (1 eT T0 )]
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z变换形式离散化的几种方式
z变换形式离散化的几种方式
在连续系统离散化中，常用的有后向差分离散化方式和双向差分离散化方式。
下面以后向差分离散化为例进行说明，其曲线的斜率表示为：$\frac{T_s}{n}$，这种离散化表示成z变换形式就是：$Z[x(n)]=\frac{X(z)}{z^{nT_s}}$，其中，$T_s$为系统采样时间。
通过对连续系统表达式进行拉普拉斯变换，可以得到理想状态下的PID控制器表达式。
为了在控制器或者计算机系统中实现PID计算，必须将该表达式离散化为离散系统。
将后向差分Z变换表达式带入连续系统拉普拉斯变换表达式，得到增量式PID的差分表达式，其中$K_p$为比例系数、$T_i$为积分时间、$T_d$为微分时间、$T_s$为系统采样时间。
总之，z变换形式离散化的方式有很多种，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。
研究生线性系统理论题
1.为什么要对连续系统进行离散化?离散化有哪些方法?它们各自的特点是什么?因为连续系统在电脑上无法实现,只能把连续系统离散化,而离散华是将连续变化的模拟量信号，转换成数字量（脉冲）信号，但是这里的离散化是非常密集的,在误差允许的范围内,可以非常的逼近原函数.这样就能用数字电子计算机（电脑）进行计算或处理。
1.前向差分法S平面左半平面得极点可能映射到Z平面单位圆外，这种方式所得到得离散滤波器可能不稳定2.后向差分法变换计算简单；S平面得左半平面映射到Z平面得单位圆内部一个小圆内因此如果D（s）稳定则变换后的D（z）也稳定；离散滤波器得过程特性及频率特性同原连续滤波器比较有一定得失真，需要较小得采样周期T。
3.双线性变换法如果D（s）稳定，则相应得D（z）也稳定；D(s)不稳定，则相应的D(z)也不稳定；所得D（z）的频率响应应在低频段与D（s）得频率响应相近，而在高频段相对于D(S)得频率响应有严重畸变。
4.脉冲响应不变法D(z)和D(s)有相同得单位脉冲响应序列；若D(z)稳定，则D（s）也稳定；D(z)存在着频率失真。
该法特别适用于频率特性为锐截止型的连续滤波器的离散化。
主要应用于连续控制器D（s）具有部分分式结构或能较容易地分解为并联结构，以及D（s）具有陡衰减特性，且为有限带宽得场合。
这时采样频率足够高，可减少频率混叠影响，从而保证D（z）得频率特性接近原连续控制器D（s）。
5.阶跃响应不变法若D（s）稳定，则相应的D（z）也稳定；D(z)和D（s）得阶跃响应序列相同；6.零极点匹配法需要先求出连续传递函数得全部零极点，计算复杂；能够保持变换前后特征频率处得增益不变；不改变系统得稳定区域，变换前后G（z）和G（s）的稳定特性不变2.多输入/多输出系统能控性和能观测性与系统传递函数矩阵的关系如何?在单输入单输出系统中，能控且能观测得充分必要条件是传递矩阵G （s ）的分母与分子之间不发生因子相消。
连续系统离散化方法
连续系统离散化方法一、概述连续系统离散化方法是一种将连续系统转化为离散系统的方法，常用于控制系统的设计和分析。
该方法可以将一个无限维度的连续系统转化为有限维度的离散系统，使得控制器设计和分析变得更加简单和可行。
二、连续系统模型在开始进行连续系统离散化的过程中，需要先建立一个连续系统模型。
通常情况下，这个模型可以由微分方程或者差分方程来表示。
三、离散化方法1. 时域离散化方法时域离散化方法是最基本的离散化方法之一。
它通过将时间轴上的信号进行采样，从而将一个连续时间信号转换为一个离散时间信号。
这个过程中需要确定采样周期以及采样点数目等参数。
2. 频域离散化方法频域离散化方法是一种利用傅里叶变换将一个连续时间信号转换为一个频域信号，然后再对该频域信号进行采样得到一个离散时间信号的方法。
这个过程中需要确定采样频率以及采样点数目等参数。
3. 模拟器法模拟器法是一种将连续系统转化为离散系统的方法。
这个方法的核心思想是利用一个数字模拟器来模拟连续系统的行为，从而得到一个离散时间信号。
4. 差分方程法差分方程法是一种将连续系统转化为离散系统的方法。
这个方法的核心思想是利用微分方程在离散时间点上进行近似，从而得到一个差分方程。
四、误差分析在进行离散化过程中，会产生一定的误差。
因此，需要对误差进行分析和评估，以确保离散化后的结果与原始连续系统相近。
五、应用实例1. 机械控制系统机械控制系统中通常需要对连续时间信号进行采样和处理。
通过使用离散化方法，可以将连续信号转换为数字信号，并且可以在数字域上进行控制器设计和分析。
2. 电力电子控制系统电力电子控制系统中通常需要对高频信号进行处理。
通过使用频域离散化方法，可以将高频信号转换为数字信号，并且可以在数字域上进行控制器设计和分析。
六、总结连续系统离散化方法是一种将连续系统转化为离散系统的方法。
通过使用不同的离散化方法，可以将连续时间信号转换为数字信号，并且可以在数字域上进行控制器设计和分析。
连续系统的离散化方法及近似解课件
离散化后的控制系统可以用差分方程来描述，差分方程是连续时间微分方程在离散时间域 上的对应形式。通过求解差分方程，可以得到离散控制系统的输出响应。
Z变换
Z变换是离散时间信号和系统分析的重要工具，它可以将差分方程转换为代数方程，从而 简化离散系统的分析和设计。
电路模拟中的离散化方法及近似解应用
离散系统
离散系统是指系统状态在时间上 是离散的，即系统的状态变量只 在某些特定的时刻有定义，且在 这些时刻间不发生变化。
连续系统与离散系统的区别与联系
区别
连续系统和离散系统最主要的区别在于时间的连续性。连续系统的时间变量是连 续的，而离散系统的时间变量是离散的。
联系
两者之间存在密切的联系。实际上，许多连续系统可以通过离散化方法转化为离 散系统进行处理，这是因为数字计算机在处理问题时，只能处理离散的时间信号 。反之，离散系统的某些理论和方法也可以用来处理连续系统。
连续系统的离散化方法 及近似解课件
目 录
• 连续系统与离散系统概述 • 连续系统的离散化方法 • 离散系统的近似解法 • 连续系统离散化及近似解的应用案例 • 实验与仿真
01
连续系统与离散系统概述
连续系统与离散系统的定义
连续系统
连续系统是指系统状态在时间上 是连续的，即系统的状态变量在 任何时刻都有定义且随时间连续 变化。
感谢观看
前向差分法：前向差分法使用当前时刻及其前一时刻的输入信号来近似 计算下一时刻的输出信号。这种方法简单直观，但离散化误差相对较大 。
后向差分法：后向差分法使用当前时刻及其下一时刻的输入信号来近似 计算当前时刻的输出信号。相比前向差分法，后向差分法具有较小的离
散化误差。
以上内容即为连续系统的离散化方法及近似解课件的部分内容。在实际 应用中，可以根据具体需求和场景，选择合适的离散化方法和参数，以 实现连续系统的高效、准确离散化处理。
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x1 x0 hf (t0 , x0 )
其一般公式为
xk 1 xk hf (tk , xk )
f1
f
f0
c
0
t0
t1
t
h2 h3 (2) h k ( k 1) Rn f (t0 , x0 ) f (t0 , x0 ) f (t0 , x0 ) 称为截断误差 2! 3! k! 例4－1 用欧拉法求下述微分方程的数值解。
xi ”的固定顺序输入i 1, 2,n 表示微分方程的序数。
，
4、输入参数“Tspan”规定了常微分方程的自变量取值范围， 它以矩阵[t0,tf]的形式输入，表示自变量 t t 0, tf
x x 5、输入参数x0表示初始条件向量，0 x(t 0) x(t 0) (t 0)
1 3 2 , a2 , b1 b2 4 4 3
则
h xk 1 xk ( K1 3K 2 ) 4 K1 f (tk , xk ) 2 2 K 2 f (tk h, xk hK1 ) 3 3
h x1 x0 ( K1 3K 2 ) 4 K1 f (t0 , x0 ) 2 2 K 2 f (t0 h, x0 hK1 ) 3 3
第四章 连续系统的离散化方法
4.1 常微分方程的数值解法 4.1.1 数值求解的基本概念
x f (t , x) x(t0 ) x0
已知一个一阶微分方程
0
x 应用数值求解的思路是，从初值 开始，在一系列时刻 t1 t0 h, t2 t1 h,, tn tn1 ，求未知解 x1 , x2 ,, xn h
一般形式
3、a1 a2 , b1 b2 1 则 2
h x1 x0 ( K1 K 2 ) 2 K1 f (t0 , x0 ) K 2 f (t0 h, x0 hK1 )
一般形式
1
h xk 1 xk ( K1 K 2 ) 2 K1 f (tk , xk ) K 2 f (tk h, xk hK1 )
x1 x0 hK 2 K1 f (t0 , x0 ) h h K 2 f (t0 , x0 K1 ) 2 2
1 则 2
一般形式
xk 1 xk hK 2 K1 f (tk , xk ) h h K 2 f (tk , xk K1 ) 2 2
2、 1 a
微分方程组中的方程个数必须等于初始条件数，这是求微分方程 特解所必须的条件。 6、输入参数options表示选项参数（包括tol，trace），可缺省， 3 即取默认值，tol是控制结果精度的选项对ode23( )函数取 10 ， 6 对ode45( )函数取10 。trace为输出形式控制变量，如果trace 不为0，则会将仿真中间结果逐步地由频幕显示出来，否则将不 显示中间结果 7、输出参数[t,x]为微分方程组解函数的列表（t和x都是列矩阵），它 包含向量t各节点 ti 和与ti 对应向量x的第j个分量值 x j g (ti ) （即第j个方程解），i表示节点序列数。 8、输出参数[t,x]缺省时，输出解函数的曲线，即函数 x g (t ) 及其各 ( j) 阶导数x j g (t ) 的曲线。 求解微分方程的指令还有ode113（多步解法器），ode15s（基于数字 微分公式的解法器），ode23s（单步解法器），ode23T（梯形规则的 一种自由插值实现），ode23TB（二阶隐式龙格－库塔公式）等。
将 K1 K 2 代入式
f f x1 x0 a1hf (t0 , x0 ) a2 h[ f (t0 , x0 ) b1h b2 hK1 ] t t t0 x x x0
a1 a2 1, a2b1 1 1 , a2b2 2 2
比较各项系数得
待定系数个数超过方程个数，必须先设定一个系数，然后即可求得其 参数。一般有以下几种取法： 1、 a1 0, a2 1, b1 b2
f (t , X ) AX BU 计算公式为：
h X k 1 X k ( K1 2 K 2 2 K 3 K 4 ) 6
其中， f (t , X ) AX BU (t ) K1 k k k k
h h h h K 2 f (tk , X k K1 ) A( X k K1 ) BU (tk ) 2 2 2 2 h h h h K3 f (tk , X k K 2 ) A( X k K 2 ) BU (tk ) 2 2 2 2 K 4 f (tk h, X k hK3 ) A( X k hK3 ) BU (tk h)
以上几种递推公式均称为二阶龙格－库塔公式。是较典型的几 个常用算法。其中的方法3又称为预估－校正法，或梯形法。
x 其意义如下：用欧拉法以斜率先求取一点， 1 x0 hK1 再由此点求得另一斜率 K2 f (t1 , x1 ) f (t0 h, x0 hK1 )
然后，从
x0 点开始，既不按该点斜率 K 变化，也不按预估点斜率
相应的输出为 Yk 1 CX k 1 即可求得所需时刻
按上式，取 k 0,1, 2,, n
t1 , t1 ,, tn 的状态变量 X (tk )
和输出值 Y (tk ) 德国学者Felhberg对传统的龙格－库塔法提出了改进，在每一个计算步长内 对f( )函数进行了六次求值，以保证更高的精度和数值稳定性，假设当前的 步长为 ，定义下面6个 h Ki
h2 f f x1 x0 hf (t0 , x0 ) ( f ) 2 t x t t0 , x x0
将 K 2在点 K1 f (t0 , x0 ) 处作台劳级数展开，并取线性部分可得
f f K 2 f (t0 , x0 ) b1 h b2 K1 h t t t0 x x x0
的近似解，h是计算步长。若x对t的各阶导数都存在。则x(t)在
t1 t0 h时的解x(t0 h) 用台劳级数表示为：
h 2， (2) hk ( k ) x(t0 h) x(t0 ) hx(t0 ) x (t0 ) x (t0 ) 2! k!
4.1.2 欧拉法
1
K 2 变化，而是取两者平均值 K h x1 x0 hK x0 ( K1 K 2 ) 2 h x1 x0 ( f 0 f1 ) 2
f
f0 f1
K1 K 2 2
求得校正点，即：
。
0
t0
t1
t
四阶龙格－库塔法的计算公式为：
K1 f (tk , xk )
h xk 1 xk ( K1 2 K 2 2 K 3 K 4 ) 6
1/4
1/4
0
0
3/8
3/32
9/32
6656/12825
1408/2565
12/13
1932/2197
-7200/2197
7296/2197
28561/56430
2197/4104
1
439/216
-8
3680/513
-845/4104
-9/50
-1/5
1/2
-8/27
2
3544/2565
1859/4104
' 2、输入参数Fun '为定义微分方程组
xi fi (t , xi ) , i 1 2,n ,
ห้องสมุดไป่ตู้
M－函数文件名，可以在文件名加写@，或用英文格式单引号界定文件名。
3、在编辑调试窗口中编写一阶常微分方程组 xi fi (t , xi ) , i 1, 2,n
的M－函数文件时，每个微分方程的格式必须与 xi fi (t, xi )一致，即等号 左边为带求函数的一阶导数，右边函数的变量 t , xi 严格以“先自变量t，后函数
0.819
0.7692307
0.5719
0.5
0.4627810
4.1.3 龙格－库塔法
K1 f (t0 , x0 )
h2 (2) x(t0 h) x(t0 ) hx(t0 ) x (t0 ) 2!
K2 f (t0 b1h, x0 b2 K1h) x1 x0 h(a1K1 a2 K2 )
x 例 4－1 求解常微分方程 x 2
t2
x(0) 1; x(0) 1; t 0, 10
0，初始条件为：
解：方法1 把二阶微分方程化成两个一阶微分方程组： 令 则： x1 x2
x2 x1 2 t2
x1 x, x2 x
Ki hf ( xk ij K j , tk i h), i 1, 2,,6;
j 1 i 1
j 1, 2,i 1
6
下一步的状态变量可由下式求出：
xk 1 xk i Ki
i 1
四阶/五阶龙格－库塔法系数表
i* iij
0 16/135 25/216
0 1 0 t2 x x 1 (2 ) 1 0
首先编制M文件，并且函数名和M文件名相同。 function xdot=wffc_1(t,x) %定义t,x,xdot和文件名 xdot=[0 1;-1 0]*x+[0;1]*(2+t^2/pi); %状态方程的表示形式 在命令窗口键入[t,x]=ode45(@wffc_1,[0,10],[-1;1])，可得微分方程的数值解， 其前10组数据如下： x= t= 0 0.0167 0.0335 0.0502 0.0670 0.1507 0.2344 0.3182 0.4019 0.5964 ------