{ "metadata": { "kernelspec": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "display_name": "IPython (Python 3)", "language": "python", "name": "python3" }, "name": "", "signature": "sha256:2d37f97e5c97cd7537933c3b4a1abfaaedfc6eea96d355d12fd3262d5024c000" }, "nbformat": 3, "nbformat_minor": 0, "worksheets": [ { "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Observabilidade \n", "Retomemos a equa\u00e7\u00e3o do sistema linear\n", "$$\\begin{gather}\\dot{x}=Ax + Bu \\\\\n", "y=Cx \\end{gather}$$\n", "e verificamos a rela\u00e7\u00e3o entre as condi\u00e7\u00f5es iniciais do espa\u00e7o de estado e a sa\u00edda do sistema.\n", "A quest\u00e3o \u00e9: dado o controle admiss\u00edvel podemos identificar o estado inicial do sistema a partir da sa\u00edda $y(t)$. Diremos que os sistema \u00e9 _observ\u00e1vel_ em tempo $T$ se para quaisquer par de estados $x_a$ e $x_b$ diferentes, as respectivas fun\u00e7\u00f5es de sa\u00edda $y_a(t)$ e\n", "$y_b(t)$ tamb\u00e9m diferem. Ou seja: existe $t \\in [0,T]$ tal que $y_a(t)-y_b(t)\\neq 0$.\n", "\n", "Temos que $y_a(t)-y_b(t)=C\\exp(tA)(x_a-x_b)$, da\u00ed conclu\u00edmos que o sistema \u00e9 observ\u00e1vel em tempo $T$, ou o par $(A,C)$ \u00e9 observ\u00e1vel, se e somente se, $C\\exp(tA)\\mathbf{x} \\neq 0$\n", "para todo \\mathbf{x}\\in\\mathbb{R}^n.\n", "\n", "### Gramiano de observabilidade:\n", "\n", "Definimos a *matriz de observabilidade*:\n", "\n", "$$R_T=\\int_0^T \\exp(sA^\\prime)C^\\prime C \\exp(sA)ds$$\n", "\n", "Ent\u00e3o verificamos que\n", "$$\\int_0^T \\|{C\\exp(sA)\\mathbf{x} }\\|^2ds= < R_T \\mathbf{x},\\mathbf{x}>$$\n", "donde o par $(A,C)$ \u00e9 observ\u00e1vel se e somente se $R_T$ for invers\u00edvel.\n", "Como a matriz de observabilidade de $(A,C)$ \u00e9 exatamente a matriz de controlabilidade de \n", "$(A^\\prime,C^\\prime)$ temos as rela\u00e7\u00f5es de dualidade. \n", "O sistema anterior e observ\u00e1vel se e somente se o *sistema dual*\n", "$$ \\begin{gather} \\dot{z} = A^\\prime z + C^\\prime v \\\\\n", "w=B^\\prime z \\end{gather}$$ for control\u00e1vel.\n", "\n", "Analogamente ao caso da controlabilidade podemos escrever os crit\u00e9rios de Kalman para a observabilidade:\n", "o par $(A,C)$ \u00e9 observ\u00e1vel quando a matriz de kalman de observabilidade $np\\times n$\n", "$$\\mathbb{O}_{(A,C)}=\\begin{bmatrix} C \\\\ CA \\\\ \\vdots \\\\ CA^{n-1}\\end{bmatrix}$$\n", "tem posto m\u00e1ximo.\n" ] }, { "cell_type": "code", "collapsed": false, "input": [], "language": "python", "metadata": {}, "outputs": [] } ], "metadata": {} } ] }