Rappresentazione grafica di un sistema con ingresso
u
(
∙
)
{\displaystyle u\left(\bullet \right)}
e uscita
y
(
∙
)
{\displaystyle y\left(\bullet \right)}
Per sistema si intende un ente (fisico o astratto) dato dall'interconnessione di più parti elementari, per cui vale il principio di azione e reazione: l'uscita
y
{\displaystyle y}
è la variabile d'interesse del sistema ed è l'effetto (reazione) dell'ingresso
u
{\displaystyle u}
, cioè la causa (azione) che mette in funzione il sistema stesso.
Il comportamento di un sistema è descrivibile tramite un modello matematico , cioè un insieme
S
{\displaystyle S}
di relazioni matematiche che legano tra loro l'ingresso
u
{\displaystyle u}
e l'uscita
y
{\displaystyle y}
.
Problematiche d'interesse nello studio di sistemi
previsione: noti
S
{\displaystyle S}
,
u
(
∙
)
{\displaystyle u\left(\bullet \right)}
→ trovare
y
(
∙
)
{\displaystyle y\left(\bullet \right)}
;
controllo: noti
S
{\displaystyle S}
,
y
(
∙
)
{\displaystyle y\left(\bullet \right)}
→ trovare
u
(
∙
)
{\displaystyle u\left(\bullet \right)}
;
identificazione: noti
y
(
∙
)
{\displaystyle y\left(\bullet \right)}
,
u
(
∙
)
{\displaystyle u\left(\bullet \right)}
→ trovare
S
{\displaystyle S}
.
Per sistema statico si intende un sistema in cui il legame ingresso-uscita è istantaneo, cioè il valore dell'uscita
y
{\displaystyle y}
all'istante
t
{\displaystyle t}
dipende solo dal valore dell'ingresso
u
{\displaystyle u}
allo stesso istante
t
{\displaystyle t}
:
y
(
t
)
=
g
(
u
(
t
)
)
∀
t
{\displaystyle y\left(t\right)=g\left(u\left(t\right)\right)\quad \forall t}
Esempio: resistore ideale
u
(
t
)
=
i
R
(
t
)
⇒
y
(
t
)
=
v
R
(
t
)
=
R
i
R
(
t
)
∀
t
{\displaystyle u\left(t\right)=i_{R}\left(t\right)\Rightarrow y\left(t\right)=v_{R}\left(t\right)=Ri_{R}\left(t\right)\quad \forall t}
Per sistema dinamico si intende un sistema in cui il legame ingresso-uscita è di tipo dinamico, cioè il valore dell'uscita
y
{\displaystyle y}
all'istante
t
{\displaystyle t}
dipende da tutti i valori dell'ingresso
u
{\displaystyle u}
fino all'istante
t
{\displaystyle t}
:
y
(
t
)
=
g
(
u
(
[
−
∞
,
t
]
)
)
∀
t
{\displaystyle y\left(t\right)=g\left(u\left(\left[-\infty ,t\right]\right)\right)\quad \forall t}
Esempio: condensatore ideale
u
(
t
)
=
i
C
(
t
)
=
C
v
˙
C
(
t
)
⇒
y
(
t
)
=
v
C
(
t
)
=
1
C
∫
−
∞
t
i
C
(
σ
)
d
σ
=
1
C
∫
−
∞
t
u
(
σ
)
d
σ
∀
t
{\displaystyle u\left(t\right)=i_{C}\left(t\right)=C{\dot {v}}_{C}\left(t\right)\Rightarrow y\left(t\right)=v_{C}\left(t\right)={\frac {1}{C}}\int _{-\infty }^{t}i_{C}\left(\sigma \right)d\sigma ={\frac {1}{C}}\int _{-\infty }^{t}u\left(\sigma \right)d\sigma \quad \forall t}
Rappresentazione grafica di un sistema dinamico con stato
x
(
∙
)
{\displaystyle x\left(\bullet \right)}
Per riassumere tutta la storia passata del sistema fino all'istante
τ
{\displaystyle \tau }
, si può introdurre lo stato
x
(
τ
)
{\displaystyle x\left(\tau \right)}
che racchiude in sé tutta la memoria del passato:
y
(
t
)
=
g
(
x
(
τ
)
,
u
(
[
τ
,
t
]
)
)
∀
t
≥
τ
{\displaystyle y\left(t\right)=g\left(x\left(\tau \right),u\left(\left[\tau ,t\right]\right)\right)\quad \forall t\geq \tau }
Esempio: condensatore ideale avente
v
C
(
−
∞
)
=
0
{\displaystyle v_{C}\left(-\infty \right)=0}
{
u
(
t
)
=
i
C
(
t
)
=
C
d
v
C
(
t
)
d
t
x
(
τ
)
=
1
C
∫
−
∞
τ
i
C
(
σ
)
d
σ
=
v
C
(
τ
)
⇒
y
(
t
)
=
v
C
(
t
)
=
1
C
∫
−
∞
t
i
C
(
σ
)
d
σ
=
1
C
∫
−
∞
τ
i
C
(
σ
)
d
σ
⏟
x
(
τ
)
+
1
C
∫
τ
t
i
C
(
σ
)
d
σ
=
x
(
τ
)
+
1
C
∫
τ
t
u
(
σ
)
d
σ
{\displaystyle {\begin{cases}u\left(t\right)=i_{C}\left(t\right)=C{\frac {dv_{C}\left(t\right)}{dt}}\\x\left(\tau \right)={\frac {1}{C}}\int _{-\infty }^{\tau }i_{C}\left(\sigma \right)d\sigma =v_{C}\left(\tau \right)\end{cases}}\Rightarrow y\left(t\right)=v_{C}\left(t\right)={\frac {1}{C}}\int _{-\infty }^{t}i_{C}\left(\sigma \right)d\sigma =\underbrace {{\frac {1}{C}}\int _{-\infty }^{\tau }i_{C}\left(\sigma \right)d\sigma } _{x\left(\tau \right)}+{\frac {1}{C}}\int _{\tau }^{t}i_{C}\left(\sigma \right)d\sigma =x\left(\tau \right)+{\frac {1}{C}}\int _{\tau }^{t}u\left(\sigma \right)d\sigma }
Un sistema dinamico a dimensione finita può essere descritto da un sistema formato da:
equazione di stato: descrive l'evoluzione temporale dello stato
x
{\displaystyle x}
;
equazione di uscita: descrive l'evoluzione temporale dell'uscita
y
{\displaystyle y}
.
Il sistema dinamico
S
{\displaystyle S}
:
S
(
T
,
U
,
Ω
,
X
,
Y
,
Γ
,
φ
,
η
)
{\displaystyle S\left(T,U,\Omega ,X,Y,\Gamma ,\varphi ,\eta \right)}
è un ente definito dai seguenti insiemi:
T
{\displaystyle T}
: insieme ordinato dei tempi (continuo o discreto);
U
{\displaystyle U}
: insieme dei valori assunti dall'ingresso
u
{\displaystyle u}
;
Ω
{\displaystyle \Omega }
: insieme dei tipi di funzioni d'ingresso
{
u
(
∙
)
:
T
⟶
U
}
{\displaystyle \left\{u\left(\bullet \right):T\longrightarrow U\right\}}
;
X
{\displaystyle X}
: insieme dei valori assunti dallo stato
x
{\displaystyle x}
;
Y
{\displaystyle Y}
: insieme dei valori assunti dall'uscita
y
{\displaystyle y}
;
Γ
{\displaystyle \Gamma }
: insieme dei tipi di funzioni d'uscita
{
y
(
∙
)
:
T
⟶
Y
}
{\displaystyle \left\{y\left(\bullet \right):T\longrightarrow Y\right\}}
;
per cui sono definite le funzioni
φ
{\displaystyle \varphi }
e
η
{\displaystyle \eta }
che ne determinano la rappresentazione di stato (o rappresentazione ingresso-stato-uscita).
La funzione di transizione dello stato
φ
{\displaystyle \varphi }
descrive il movimento dello stato , cioè determina lo stato finale
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
dato lo stato iniziale
x
(
τ
)
{\displaystyle x\left(\tau \right)}
(in un altro istante di tempo):
x
(
t
)
=
φ
(
t
,
τ
,
x
(
τ
)
,
u
(
∙
)
)
{\displaystyle x\left(t\right)=\varphi \left(t,\tau ,x\left(\tau \right),u\left(\bullet \right)\right)}
La funzione di uscita
η
{\displaystyle \eta }
è una funzione istantanea dello stato
x
{\displaystyle x}
e dell'eventuale ingresso
u
{\displaystyle u}
che descrive il movimento dell'uscita , o risposta, cioè determina l'uscita
y
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)}
partendo dallo stato corrente
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
(nello stesso istante di tempo):
y
(
t
)
=
η
(
t
,
x
(
t
)
,
u
(
t
)
)
{\displaystyle y\left(t\right)=\eta \left(t,x\left(t\right),u\left(t\right)\right)}
Se l'uscita
y
{\displaystyle y}
non dipende istantaneamente dall'ingresso
u
{\displaystyle u}
, il sistema è proprio o fisicamente realizzabile :
y
(
t
)
=
η
(
t
,
x
(
t
)
)
{\displaystyle y\left(t\right)=\eta \left(t,x\left(t\right)\right)}
Insieme ordinato dei tempi
T
{\displaystyle T}
Un sistema dinamico può essere a tempo continuo (es. natura) o a tempo discreto (es. sistema digitale):
T
⊆
R
{\displaystyle T\subseteq \mathbb {R} }
⇒ sistema dinamico a tempo continuo (si usa la variabile
t
{\displaystyle t}
);
T
⊆
Z
{\displaystyle T\subseteq \mathbb {Z} }
⇒ sistema dinamico a tempo discreto (si usa la variabile
k
{\displaystyle k}
).
Vi sono due tipi di equazione di stato
x
˙
{\displaystyle {\dot {x}}}
:
sistema a tempo continuo ⇒ l'equazione di stato è un sistema di
n
{\displaystyle n}
equazioni differenziali:
x
˙
(
t
)
=
f
(
t
,
x
(
t
)
,
u
(
t
)
)
{\displaystyle {\dot {x}}\left(t\right)=f\left(t,x\left(t\right),u\left(t\right)\right)}
sistema a tempo discreto ⇒ l'equazione di stato è un sistema di
n
{\displaystyle n}
equazioni alle differenze finite:
x
(
k
+
1
)
=
f
(
k
,
x
(
k
)
,
u
(
k
)
)
{\displaystyle x\left(k+1\right)=f\left(k,x\left(k\right),u\left(k\right)\right)}
Insiemi dei valori di ingresso
U
{\displaystyle U}
e di uscita
Y
{\displaystyle Y}
Esempi
"quantizzato"
y
(
k
)
=
x
(
k
)
+
u
(
k
)
{\displaystyle y\left(k\right)=x\left(k\right)+u\left(k\right)}
SISO
y
(
t
)
=
x
(
t
)
+
u
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=x\left(t\right)+u\left(t\right)}
MIMO
y
(
t
)
=
x
1
(
t
)
+
x
2
(
t
)
+
u
1
(
t
)
+
u
2
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=x_{1}\left(t\right)+x_{2}\left(t\right)+u_{1}\left(t\right)+u_{2}\left(t\right)}
In un sistema dinamico gli ingressi
u
{\displaystyle u}
e le uscite
y
{\displaystyle y}
possono essere discreti o continui:
U
⊆
Z
{\displaystyle U\subseteq \mathbb {Z} }
,
Y
⊆
Z
{\displaystyle Y\subseteq \mathbb {Z} }
⇒ sistema dinamico a ingressi e uscite quantizzate;
U
⊆
R
p
{\displaystyle U\subseteq \mathbb {R} ^{p}}
,
Y
⊆
R
q
{\displaystyle Y\subseteq \mathbb {R} ^{q}}
: si differenziano in base al numero di ingresso e al numero di uscite:
p
=
q
=
1
{\displaystyle p=q=1}
⇒ sistema monovariabile o SISO (un solo ingresso
u
{\displaystyle u}
e una sola uscita
y
{\displaystyle y}
);
p
>
1
{\displaystyle p>1}
e/o
q
>
1
{\displaystyle q>1}
⇒ sistema multivariabile o MIMO .
Insieme dei valori dello stato
X
{\displaystyle X}
X
⊆
Z
{\displaystyle X\subseteq \mathbb {Z} }
⇒ sistema dinamico a stati finiti (macchina a stati finiti);
X
⊆
R
n
{\displaystyle X\subseteq \mathbb {R} ^{n}}
con
n
{\displaystyle n}
finito ⇒ sistema a parametri concentrati (nel caso a tempo continuo: equazioni differenziali alle derivate ordinarie);
X
⊆
R
n
{\displaystyle X\subseteq \mathbb {R} ^{n}}
con
n
{\displaystyle n}
infinito ⇒ sistema a parametri distribuiti (nel caso a tempo continuo: equazioni differenziali alle derivate parziali).
Proprietà di linearità
Esempi
lineare
y
(
t
)
=
x
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=x\left(t\right)}
non lineare
y
(
t
)
=
x
2
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=x^{2}\left(t\right)}
Il sistema dinamico è lineare se:
U
{\displaystyle U}
,
Ω
{\displaystyle \Omega }
,
X
{\displaystyle X}
,
Y
{\displaystyle Y}
,
Γ
{\displaystyle \Gamma }
sono spazi vettoriali;
la funzione di transizione dello stato
φ
{\displaystyle \varphi }
è lineare in
x
{\displaystyle x}
e in
u
{\displaystyle u}
, cioè è scomponibile nella combinazione lineare dell'evoluzione libera
x
ℓ
(
t
)
{\displaystyle x_{\ell }\left(t\right)}
e dell'evoluzione forzata
x
f
(
t
)
{\displaystyle x_{f}\left(t\right)}
del sistema:
x
(
t
)
=
φ
(
t
,
τ
,
x
(
τ
)
,
u
(
∙
)
)
=
φ
ℓ
(
t
,
τ
)
x
(
τ
)
+
φ
f
(
t
,
τ
)
u
(
∙
)
=
x
ℓ
(
t
)
+
x
f
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)=\varphi \left(t,\tau ,x\left(\tau \right),u\left(\bullet \right)\right)=\varphi _{\ell }\left(t,\tau \right)x\left(\tau \right)+\varphi _{f}\left(t,\tau \right)u\left(\bullet \right)=x_{\ell }\left(t\right)+x_{f}\left(t\right)}
la funzione di uscita
η
{\displaystyle \eta }
è lineare in
x
{\displaystyle x}
e in
u
{\displaystyle u}
, cioè è scomponibile nella combinazione lineare di
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
e
u
(
t
)
{\displaystyle u\left(t\right)}
con coefficienti matriciali
C
(
t
)
{\displaystyle C\left(t\right)}
e
D
(
t
)
{\displaystyle D\left(t\right)}
:
y
(
t
)
=
η
(
t
,
x
(
t
)
,
u
(
t
)
)
=
C
(
t
)
x
(
t
)
+
D
(
t
)
u
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=\eta \left(t,x\left(t\right),u\left(t\right)\right)=C\left(t\right)x\left(t\right)+D\left(t\right)u\left(t\right)}
Proprietà di stazionarietà (o invarianza nel tempo)
Esempi
tempo-variante
y
(
t
)
=
t
x
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=tx\left(t\right)}
tempo-invariante
y
(
t
)
=
x
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=x\left(t\right)}
Il sistema dinamico è stazionario (o tempo-invariante ) se:
la funzione di transizione dello stato
φ
{\displaystyle \varphi }
non dipende esplicitamente dal tempo, cioè a parità di intervallo di tempo
Δ
τ
{\displaystyle \Delta \tau }
è costante indipendentemente dall'istante iniziale scelto:
φ
(
t
,
τ
,
x
∗
,
u
(
∙
)
)
=
φ
(
t
+
Δ
τ
,
τ
+
Δ
τ
,
x
∗
,
u
Δ
τ
(
∙
)
)
{\displaystyle \varphi \left(t,\tau ,x^{*},u\left(\bullet \right)\right)=\varphi \left(t+\Delta \tau ,\tau +\Delta \tau ,x^{*},u^{\Delta \tau }\left(\bullet \right)\right)}
[ 1]
la funzione di uscita
η
{\displaystyle \eta }
non dipende esplicitamente dal tempo.
Equazione di stato
Equazione di uscita
tempo continuo
n
{\displaystyle n}
equazioni differenziali ordinarie del I ordine:
x
˙
(
t
)
=
f
(
t
,
x
(
t
)
,
u
(
t
)
)
{\displaystyle {\dot {x}}\left(t\right)=f\left(t,x\left(t\right),u\left(t\right)\right)}
y
(
t
)
=
g
(
t
,
x
(
t
)
,
u
(
t
)
)
{\displaystyle y\left(t\right)=g\left(t,x\left(t\right),u\left(t\right)\right)}
+ lineare
n
{\displaystyle n}
equazioni differenziali lineari in
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
e
u
(
t
)
{\displaystyle u\left(t\right)}
:
x
˙
(
t
)
=
A
(
t
)
x
(
t
)
+
B
(
t
)
u
(
t
)
{\displaystyle {\dot {x}}\left(t\right)=A\left(t\right)x\left(t\right)+B\left(t\right)u\left(t\right)}
A
(
t
)
∈
R
n
×
n
{\displaystyle A\left(t\right)\in \mathbb {R} ^{n\times n}}
matrice di stato
B
(
t
)
∈
R
n
×
p
{\displaystyle B\left(t\right)\in \mathbb {R} ^{n\times p}}
matrice degli ingressi
y
(
t
)
=
C
(
t
)
x
(
t
)
+
D
(
t
)
u
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=C\left(t\right)x\left(t\right)+D\left(t\right)u\left(t\right)}
C
(
t
)
∈
R
q
×
n
{\displaystyle C\left(t\right)\in \mathbb {R} ^{q\times n}}
matrice delle uscite
D
(
t
)
∈
R
q
×
p
{\displaystyle D\left(t\right)\in \mathbb {R} ^{q\times p}}
matrice del legame diretto ingresso-uscita
+ tempo-invariante (LTI)
n
{\displaystyle n}
equazioni differenziali lineari in
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
e
u
(
t
)
{\displaystyle u\left(t\right)}
a coefficienti costanti:
x
˙
(
t
)
=
A
x
(
t
)
+
B
u
(
t
)
{\displaystyle {\dot {x}}\left(t\right)=Ax\left(t\right)+Bu\left(t\right)}
q
{\displaystyle q}
equazioni lineari in
x
(
t
)
{\displaystyle x\left(t\right)}
e
u
(
t
)
{\displaystyle u\left(t\right)}
a coefficienti costanti:
y
(
t
)
=
C
x
(
t
)
+
D
u
(
t
)
{\displaystyle y\left(t\right)=Cx\left(t\right)+Du\left(t\right)}
tempo discreto
n
{\displaystyle n}
equazioni alle differenze finite:
x
(
k
+
1
)
=
f
(
k
,
x
(
k
)
,
u
(
k
)
)
{\displaystyle x\left(k+1\right)=f\left(k,x\left(k\right),u\left(k\right)\right)}
y
(
k
)
=
g
(
k
,
x
(
k
)
,
u
(
k
)
)
{\displaystyle y\left(k\right)=g\left(k,x\left(k\right),u\left(k\right)\right)}
+ lineare
n
{\displaystyle n}
equazioni alle differenze finite lineari in
x
(
k
)
{\displaystyle x\left(k\right)}
e
u
(
k
)
{\displaystyle u\left(k\right)}
:
x
(
k
+
1
)
=
A
(
k
)
x
(
k
)
+
B
(
k
)
u
(
k
)
{\displaystyle x\left(k+1\right)=A\left(k\right)x\left(k\right)+B\left(k\right)u\left(k\right)}
y
(
k
)
=
C
(
k
)
x
(
k
)
+
D
(
k
)
u
(
k
)
{\displaystyle y\left(k\right)=C\left(k\right)x\left(k\right)+D\left(k\right)u\left(k\right)}
+ tempo-invariante (LTI)
n
{\displaystyle n}
equazioni alle differenze finite lineari in
x
(
k
)
{\displaystyle x\left(k\right)}
e
u
(
k
)
{\displaystyle u\left(k\right)}
a coefficienti costanti:
x
(
k
+
1
)
=
A
x
(
k
)
+
B
u
(
k
)
{\displaystyle x\left(k+1\right)=Ax\left(k\right)+Bu\left(k\right)}
q
{\displaystyle q}
equazioni lineari in
x
(
k
)
{\displaystyle x\left(k\right)}
e
u
(
k
)
{\displaystyle u\left(k\right)}
a coefficienti costanti:
y
(
k
)
=
C
x
(
k
)
+
D
u
(
k
)
{\displaystyle y\left(k\right)=Cx\left(k\right)+Du\left(k\right)}
↑ Essendo
u
Δ
τ
(
σ
)
=
u
(
σ
−
Δ
τ
)
,
∀
σ
∈
[
τ
+
Δ
τ
,
t
+
Δ
τ
]
,
Δ
τ
≥
0
{\displaystyle u^{\Delta \tau }\left(\sigma \right)=u\left(\sigma -\Delta \tau \right),\;\forall \sigma \in \left[\tau +\Delta \tau ,t+\Delta \tau \right],\;\Delta \tau \geq 0}
.