variables d'état (voir l'espace d'état pour plus de détails sur les systèmes MIMO ) données par x ˙ ( t ) = UN x ( t ) + B vous ( t ) {\displaystyle {\dot {\mathbf {x} }}(t)=\ma...
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variables d'état (voir l'espace d'état pour plus de détails sur les systèmes MIMO ) données par
Matrice d'observabilité
Si et seulement si le rang des colonnes de la matrice d'observabilité , défini comme
est égal à
Concepts connexes
Indice d'observabilité
L' indice d'observabilitéLe plus petit nombre naturel d'un système discret linéaire invariant dans le temps pour lequel la condition suivante est satisfaite :, où
Sous-espace inobservable
Le sous-espace inobservabledu système linéaire est le noyau de l' application linéairedonné par
où est l'ensemble des fonctions continues deà. peut également s'écrire
Puisque le système est observable si et seulement si , le système est observable si et seulement siest le sous-espace nul.
Les propriétés suivantes du sous-espace non observable sont valides :
Détectabilité
La notion de détectabilité est légèrement moins précise que celle d'observabilité . Un système est détectable si tous les états non observables sont stables.
Les conditions de détectabilité sont importantes dans le contexte des réseaux de capteurs .
Observabilité fonctionnelle
L'observabilité fonctionnelle est une propriété qui étend la notion classique d'observabilité aux cas où l'observabilité complète de l'état n'est ni possible ni requise (en raison du manque de signaux de mesure ou de l'emplacement des capteurs). Plutôt que d'exiger une reconstruction complète de l'état, l'observabilité fonctionnelle établit la condition sous laquelle une fonction linéaire peut être considérée comme observable.peut toujours être estimé en utilisant uniquement les informations provenant des signaux de sortie. Formellement, étant donné un (généralement de faible dimension)matrice, où, un système est fonctionnellement observable si et seulement si
L'observabilité fonctionnelle est un concept important car elle détermine la condition nécessaire et suffisante sous laquelle un observateur fonctionnel (également appelé observateur de Darouach ) peut être conçu pour estimer asymptotiquementSous certaines conditions, l'observabilité fonctionnelle et la contrôlabilité de la sortie sont des duales mathématiques , ce qui implique que les problèmes d'estimation et de contrôle d'une fonction linéaire sont liés.(plutôt que l'état complet)) sont équivalents sous une transformation du système.
Supposons que les matrices, etsont fournis ainsi que les entrées et les sortiesetpour tousil est alors possible de déterminerà un vecteur constant additif près qui se trouve dans le noyau dedéfini par
Il est possible de déterminer une uniquesiest non singulière . En fait, il n'est pas possible de distinguer l'état initial pourde celui desiest dans l'espace nul de.
Notez que la matriceLa définition ci-dessus possède les propriétés suivantes :
Le système est observable danssi et seulement s'il existe un intervalledanstelle que la matriceest non singulier.
Sisont analytiques, alors le système est observable dans l'intervalle [,] s'il existeet un entier positif k tel que
oùetest défini récursivement comme
Exemple
Considérons un système variant analytiquement enet matrices
Alors, et puisque cette matrice a un rang de 3, le système est observable sur tout intervalle non trivial de .
Systèmes non linéaires
Étant donné le système,. Oùle vecteur d'état,le vecteur d'entrée etle vecteur de sortie. doivent être des champs vectoriels lisses.
Définir l'espace d'observationSi l'espace contenant toutes les dérivées de Lie répétées est , alors le système est observable danssi et seulement si, où
Les premiers critères d'observabilité dans les systèmes dynamiques non linéaires ont été découverts par Griffith et Kumar, Kou, Elliot et Tarn, et Singh.
Il existe également des critères d’observabilité pour les systèmes non linéaires variant dans le temps.
Systèmes statiques et espaces topologiques généraux
L'observabilité peut également être caractérisée pour les systèmes à l'état stationnaire (systèmes généralement définis en termes d'équations et d'inégalités algébriques), ou plus généralement, pour les ensembles.[ De même que les critères d'observabilité sont utilisés pour prédire le comportement des filtres de Kalman d'autres observateurs dans le cas des systèmes dynamiques, les critères d'observabilité pour les ensembles dansElles servent à prédire le comportement de la réconciliation des données et d'autres estimateurs statiques. Dans le cas non linéaire, l'observabilité peut être caractérisée pour chaque variable, ainsi que pour le comportement local de l'estimateur, et non seulement pour son comportement global.