Теория линейных стационарных систем

Теория линейных стационарных систем — раздел теории динамических систем, изучающий поведение и динамические свойства линейных стационарных систем (ЛСС). Используется для изучения процессов управления техническими системами, для цифровой обработки сигналов и в других областях науки и техники.

Определяющими свойствами для любой линейной стационарной системы являются линейность и стационарность:

• Линейность означает линейную связь между входом и выходом системы.

Формально, линейной называется система, обладающая следующим свойством:

если сигнал на входе системы можно представить взвешенной суммой воздействий (например, двух) —

x(t) = A·x₁(t) + B·x₂(t)

то сигнал на выходе системы является также взвешенной суммой реакций на каждое из воздействий —

y(t) = A·y₁(t) + B·y₂(t)

для любых постоянных A и B.

• Стационарность — означает, что выходной сигнал системы как реакция на любой заданный входной сигнал одинаков для любого момента приложения входного сигнала (с точностью до времени запаздывания момента приложения входного сигнала). В более узком смысле — при запаздывании входного сигнала по времени на некоторую величину, выходной сигнал будет запаздывать на ту же самую величину.

Динамика систем, обладающих вышеперечисленными свойствами, может описываться одной простой функцией, к примеру, импульсной переходной функцией. Выход системы может рассчитываться как свёртка входного сигнала с импульсной переходной функцией системы. Этот метод анализа иногда называется анализом во временной области. Сказанное справедливо и для дискретных систем.

Кроме того, любая ЛСС может быть описана в частотной области с помощью своей передаточной функции, которая является преобразованием Лапласа импульсной переходной функции (или Z-преобразованием в случае дискретных систем). В силу свойств этих преобразований, выход системы в частотной области будет равен произведению передаточной функции и соответствующего преобразования входного сигнала. Другими словами, свёртке во временной области соответствует умножение в частотной области.

Для всех ЛСС собственные функции являются комплексными экспонентами. То есть, если вход системы представляет собой комплексный сигнал ${\displaystyle A\exp({st})}$ с некоторой комплексной амплитудой ${\displaystyle A}$ и частотой ${\displaystyle s}$, то выход будет равен некоторому сигналу ${\displaystyle B\exp({st})}$ с комплексной амплитудой ${\displaystyle B}$. Отношение ${\displaystyle B/A}$ будет являться передаточной функцией системы на частоте ${\displaystyle s}$.

Так как синусоиды представляют собой сумму комплексных экспонент с комплексно-сопряжёнными частотами, если вход системы — синусоида, то выходом системы будет также синусоида, в общем случае с другой амплитудой и фазой, но с той же частотой.

Теория ЛСС хорошо подходит для описания многих систем. Большинство ЛСС гораздо проще анализировать, чем нестационарные и нелинейные системы. Любая система, динамика которой описывается линейным дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами, является линейной стационарной системой. Примерами таких систем являются электрические схемы, собранные из резисторов, конденсаторов и катушек индуктивности (RLC-цепочки). Груз на пружинке также можно считать ЛСС.

Большая часть общих концепций ЛСС схожа как в случае непрерывных систем, так и в случае дискретных систем.

Рассмотрим нестационарную систему, чья импульсная характеристика представляет собой функцию двух переменных. Посмотрим, как свойство стационарности поможет нам избавиться от одного измерения. К примеру, пусть входной сигнал — ${\displaystyle x(t)}$, где аргумент — числа действительной оси, то есть ${\displaystyle t\in \mathbb {R} }$. Линейный оператор ${\displaystyle {\mathcal {H}}}$ показывает, как система отрабатывает этот входной сигнал. Соответствующий оператор для некоторого набора аргументов представляет собой функцию двух переменных:

${\displaystyle h(t_{1},t_{2}){\mbox{, }}t_{1},t_{2}\in \mathbb {R} .}$

Для дискретной системы:

${\displaystyle h[n_{1},n_{2}]{\mbox{, }}n_{1},n_{2}\in \mathbb {Z} .}$

Так как ${\displaystyle {\mathcal {H}}}$ — линейный оператор, воздействие системы на входной сигнал ${\displaystyle x(t)}$ представляется линейным преобразованием, описываемым следующим интегралом (интеграл суперпозиции)

${\displaystyle y(t_{1})=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t_{1},t_{2})\,x(t_{2})\,dt_{2}.}$

Если линейный оператор ${\displaystyle {\mathcal {H}}}$ ко всему прочему является и стационарным, тогда

${\displaystyle h(t_{1},t_{2})=h(t_{1}+\tau ,t_{2}+\tau )\qquad \forall \,\tau \in \mathbb {R} .}$

Положив

${\displaystyle \tau =-t_{2},}$

получим:

${\displaystyle h(t_{1},t_{2})=h(t_{1}-t_{2},0).}$

Для краткости записи второй аргумент в ${\displaystyle h(t_{1},t_{2})}$ обычно опускается и интеграл суперпозиции становится интегралом свёртки:

${\displaystyle y(t_{1})=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t_{1}-t_{2})\,x(t_{2})\,dt_{2}=(h*x)(t_{1}).}$

Таким образом, интеграл свёртки показывает как линейная стационарная система отрабатывает любой входной сигнал. Полученное соотношение для дискретных систем:

${\displaystyle y[n_{1}]=\sum _{n_{2}=-\infty }^{\infty }h[n_{1}-n_{2}]\,x[n_{2}]=(h*x)[n_{1}].}$

Если ко входу системы приложить входной сигнал в виде дельта-функции Дирака, результирующий выходной сигнал ЛСС будет представлять собой импульсную переходную функцию системы. Запись:

${\displaystyle (h*\delta )(t)=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t-\tau )\,\delta (\tau )\,d\tau =h(t),}$

Для дискретной системы:

${\displaystyle x[n]=\sum _{m=-\infty }^{\infty }x[m]\delta [n-m].}$

(из-за свойства сдвига дельта-функции).

Заметим, что:

${\displaystyle h(t)=h(t,0)\ ({\mbox{with }}t=t_{1}-t_{2})}$

то есть ${\displaystyle h(t)}$ — импульсная переходная функция системы

Импульсная переходная функция используется для того, чтобы найти выходной сигнал системы как реакцию на любой входной сигнал. Кроме того, любой вход может быть представлен в виде суперпозиции дельта-функций:

${\displaystyle x(t)=\int \limits _{-\infty }^{\infty }x(\tau )\delta (t-\tau )\,d\tau }$

Приложив ко входу системы, получим:

${\displaystyle {\mathcal {H}}x(t)={\mathcal {H}}\int \limits _{-\infty }^{\infty }x(\tau )\delta (t-\tau )\,d\tau }$

${\displaystyle \quad =\int \limits _{-\infty }^{\infty }{\mathcal {H}}x(\tau )\delta (t-\tau )\,d\tau }$ (так как ${\displaystyle {\mathcal {H}}}$ линейна)

${\displaystyle \quad =\int \limits _{-\infty }^{\infty }x(\tau ){\mathcal {H}}\delta (t-\tau )\,d\tau }$ (так как ${\displaystyle x(\tau )}$ постоянна по t и ${\displaystyle {\mathcal {H}}}$ линейна)

${\displaystyle \quad =\int \limits _{-\infty }^{\infty }x(\tau )h(t-\tau )\,d\tau }$ (by definition of ${\displaystyle h(t)}$)

В импульсной переходной функции ${\displaystyle h(t)}$ содержится вся информация о динамике ЛСС.

Собственная функция — функция, для которой выход оператора представляет собой ту же функцию, в общем случае с точностью до постоянного множителя. Запись:

${\displaystyle {\mathcal {H}}f=\lambda f}$,

где f — собственная функция, и ${\displaystyle \lambda }$ — собственное число, константа.

Экспоненты ${\displaystyle e^{st}}$, где ${\displaystyle s\in \mathbb {C} }$ являются собственными функциями линейного стационарного оператора. Простое доказательство:

Пусть входной сигнал системы ${\displaystyle x(t)=e^{st}}$. Тогда выходной сигнал системы ${\displaystyle h(t)}$ равен:

${\displaystyle \int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t-\tau )e^{s\tau }d\tau }$

что эквивалентно следующему выражению в силу коммутативности свёртки:

${\displaystyle \int \limits _{-\infty }^{\infty }h(\tau )\,e^{s(t-\tau )}\,d\tau }$

${\displaystyle \quad =e^{st}\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(\tau )\,e^{-s\tau }\,d\tau }$

${\displaystyle \quad =e^{st}H(s)}$,

где

${\displaystyle H(s)=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t)e^{-st}dt}$

зависит только от s.

Таким образом, ${\displaystyle e^{st}}$ — собственная функция ЛСС.

Преобразование Лапласа

${\displaystyle H(s)={\mathcal {L}}\{h(t)\}=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t)e^{-st}dt}$

является точным способом получить собственные числа из импульсной переходной функции. Особенный интерес представляют чистые синусоиды, то есть экспоненты вида ${\displaystyle \exp({j\omega t})}$ где ${\displaystyle \omega \in \mathbb {R} }$ и ${\displaystyle j}$ — мнимая единица. Они обычно называются комплексными экспонентами даже если аргумент не имеет действительной части. Преобразование Фурье ${\displaystyle H(j\omega )={\mathcal {F}}\{h(t)\}}$ даёт собственные числа для чисто комплексных синусоид. ${\displaystyle H(s)}$ называется передаточной функцией системы, иногда в литературе этот термин применяют и к ${\displaystyle H(j\omega )}$.

Преобразование Лапласа обычно используется для односторонних сигналов, то есть при нулевых начальных условиях. Начальный момент времени без потери общности принимается за ноль, а преобразование берётся от ноля до бесконечности (преобразование, которое получается при интегрировании также и до минус бесконечности, называется двустороннее преобразование Лапласа).

Преобразование Фурье используется для анализа систем, через которые проходят периодические сигналы, и во многих других случаях — например, для анализа системы на устойчивость.

Из-за свойств свёртки для обоих преобразований имеют место следующие соотношения:

${\displaystyle y(t)=(h*x)(t)=\int \limits _{-\infty }^{\infty }h(t-\tau )x(\tau )d\tau }$

${\displaystyle \quad ={\mathcal {L}}^{-1}\{H(s)X(s)\}}$

Для дискретных систем:

${\displaystyle y[n]=(h*x)[n]=\sum _{m=-\infty }^{\infty }h[n-m]x[m]}$

${\displaystyle \quad ={\mathcal {Z}}^{-1}\{H(s)X(s)\}}$

Некоторые из важных свойств любой системы — причинность и устойчивость. Для того, чтобы система существовала в реальном мире, должен выполняться принцип причинности. Неустойчивые системы могут быть построены и иногда быть даже полезными.

Система называется причинной, если её выход зависит только от текущего или предыдущего приложенного воздействия. Необходимое и достаточное условие причинности:

${\displaystyle h(t)=0\quad \forall t<0,}$

Для дискретных систем:

${\displaystyle h[n]=0\ \forall n<0,}$

где ${\displaystyle h(t)}$ — импульсная переходная функция. В явном виде определить причинная система или нет из её преобразования Лапласа в общем случае невозможно, так как обратное преобразование Лапласа не является уникальным. Причинность может быть определена когда задана область сходимости.

Система является устойчивой по ограниченному входу, ограниченному выходу (англ. bounded input, bounded output stable, BIBO stable) если для каждого ограниченного входа выходной сигнал является конечным. Запись: Если

${\displaystyle ||x(t)||_{\infty }=\lim _{p\to \infty }\left(\int \limits _{-\infty }^{\infty }|x(t)|^{p}dt\right)^{1/p}<\infty }$

и

${\displaystyle ||y(t)||_{\infty }=\lim _{p\to \infty }\left(\int \limits _{-\infty }^{\infty }|y(t)|^{p}dt\right)^{1/p}<\infty }$

(то есть, максимумы абсолютных значений ${\displaystyle x(t)}$ и ${\displaystyle y(t)}$ конечны), тогда система устойчива. Необходимое и достаточное условие устойчивости: импульсная переходная характеристика системы, ${\displaystyle h(t)}$, должна удовлетворять выражению

${\displaystyle ||h(t)||_{1}=\int \limits _{-\infty }^{\infty }|h(t)|dt<\infty .}$

Для дискретных систем:

${\displaystyle ||h[n]||_{1}=\sum _{n=-\infty }^{\infty }|h[n]|<\infty .}$

В частотной области область сходимости должна содержать мнимую ось ${\displaystyle s=j\omega }$.

• АФЧХ
• ЛАФЧХ
• Системный анализ
• Передаточная функция
• Функция Грина
• Нелинейное управление

• P. P. Vaidyanathan and T. Chen. Role of anticausal inverses in multirate filter banks -- Part I: system theoretic fundamentals (англ.) // IEEE Trans. Signal Proc. : journal. — 1995. — May.
• P. P. Vaidyanathan and T. Chen. Role of anticausal inverses in multirate filter banks -- Part II: the FIR case, factorizations, and biorthogonal lapped transforms (англ.) // IEEE Trans. Signal Proc. : journal. — 1995. — May.
• В.И. Зубов. Теория уравнений управляемого движения (неопр.). — Л.: ЛГУ, 1980.