Математическое моделирование в задачах расчета и проектирования систем автоматического управления
Решение дифференциального уравнения методом Адамса. Нахождение параметров синтезирования регулятора САУ численным методом. Решение дифференциального уравнения неявным численным методом. Анализ системы с использованием критериев Михайлова и Гурвица.
Рубрика | Математика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 13.07.2010 |
Размер файла | 398,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
2
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Калужский филиал
Кафедра “САУ и Электротехники”
ЭИУ3-КФ
Расчётно-пояснительная записка к курсовой работе
на тему:
“ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ РАСЧЕТА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ”
по курсу:
Системы аналитических вычислений
Калуга
Содержание
1 Постановка задачи
2 Анализ устойчивости
3 Решение дифференциального уравнения интерполяционным методом Адамса
4 Синтез
Вывод
Список литературы
Приложение 1 (Листинг скрипта для нахождения корней полинома)
Приложение 2 (Листинг скрипта для решения дифференциального уравнения
численным методом)
Приложение 3 (Листинг скриптов для нахождения коэффициентов регулятора)
1 Постановка задачи
Требуется:
1. Выполнить анализ устойчивости работы нескорректированной системы управления.
2. Выполнить анализ функционирования системы
3. Синтезировать регулятор для системы управления.
4. Выполнить анализ работы скорректированной системы управления.
Структурная схема системы приведена на рис. 1.
Рис. 1. Структурная схема контура стабилизации угла тангажа
Параметры системы имеют следующие значения:
Требования к системе:
2 Анализ устойчивости
Выполним анализ нескорректированной системы с использованием критериев Михайлова и Гурвица.
Найдем передаточную функцию всей системы
Составим матрицу Гурвица
a0=1; a1=7.4; a2=19; a3=10;
По критерию Гурвица для того, чтобы система была устойчива необходимо и достаточно, чтобы все определители на главной диагонали были больше нуля Найдем все миноры на главной диагонали:
Система устойчива.
Критерий Михайлова:
Из условия
Получаем, что система устойчива.
Построим годограф разомкнутой системы и найдем запас устойчивости.
На рис. 2 приведен график АФЧХ разомкнутой системы и единичная окружность.
Рис. 2.Годограф АФЧХ разомкнутой системы
По рис. 2 легко определить запас устойчивости замкнутой системы.
Нахождение корней характеристического уравнения методом градиентов.
Найдем корни передаточной функции с помощью метода градиентов.
Рабочая формула используемого метода имеет следующий вид
где
и векторы неизвестных на шаге k+1 и k.
- транспонированная матрица Якоби, вычисленная на шаге k.
Невязка на шаге k
Шаговый множитель
Находим полюса для передаточной функции, имеющий вид
Текст программы приведен в приложении 1.
Результат приведен на рис.3
Рис. 3. Пример нахождения полюсов ПФ W(s)
Аналитические выражения для переходной и импульсной переходной функций, АЧХ, ФЧХ, АФЧХ
Найдем импульсную переходную функцию.
График k(t) приведен на рис. 4.
Рис. 4. График импульсной переходной функции.
Найдем переходную функцию.
График h(t) приведен на рис. 5.
Рис. 5. График переходной функции.
Найдем амплитудно-частотную характеристику.
График АЧХ приведен на рис. 6.
Рис. 6. График АЧХ
Найдем ФЧХ:
График ФЧХ приведен на рис. 7.
Рис. 7. График ФЧХ
Найдем АФЧХ.
График ФЧХ приведен на рис. 8.
Рис. 8. График АФЧХ
Вывод: Система является устойчивой, перерегулирование равно 0, время управления примерно равно 5с.
3 Решение дифференциального уравнения интерполяционным методом Адамса
Так как ДУ заданной системы имеет третий порядок, то его необходимо свести к системе уравнений, каждое из которых должно иметь первый порядок, т.е. имеет место нормальная форма Коши:
Запишем нормальную форму Коши в следующем виде:
Приведём уравнение к нормальной форме Коши:
Интерполяционный метод Адамса 3:
, точность
Для того, чтобы использовать этот неявный метод, нужно знать
Получим методом Эйлера: точность
Для получения точности на первом шаге, возьмем
Текст программы находится в приложении 2.
Результаты работы программы при h равных 0.5, 0.2, 0.01 приведены на рис. 9.
Рис. 9. Отклики на единичное ступенчатое воздействие
4 Синтез
Введем в прямую цепь ПИД регулятор, а в обратную ПД.
Вид скорректированной системы приведен на рис. 10.
Рис.10. Структурная схема скорректированной системы
Найдем передаточную функцию системы
Передаточная функция разомкнутой цепи имеет вид:
Передаточная функция разомкнутой цепи имеет вид:
Для решения задачи синтеза необходимо найти параметра регулятора, при которых реальный выходной сигнал, являющийся реакцией на единичное ступенчатое воздействие, будет близок к заданному эталонному сигналу.
В качестве эталонного выходного сигнала используем следующий сигнал:
,
Коэффициент находим по следующей формуле:
Найдем параметры регулятора методом квадратичной аппроксимации.
Рабочая формула метода имеет вид:
Где,
градиент функции.
матрица Гессе функции
находим с помощью метода Золотого сечения.
Текст программы находится в приложении 3.
Результат работы программы приведен на рис. 11.
Рис. 11. Пример получения коэффициентов регулятора.
Переходная функция скорректированной системы изображена на рис. 12.
Время управления скорректированной системы исходя из графика примерно равно 2.4с.
Рис. 12. Сравнение эталонной и реальной переходных функций
Вывод
В данной курсовой работе был синтезирован регулятор САУ, найдены его параметры численным методом. Также было решено дифференциальное уравнение неявным численным методом.
Список литературы
1. Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-ти т.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.3: Синтез регуляторов систем автоматического управления / Под редакцией К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 616с.; ил.
2. Н.Д. Егупов, Ю.П. Корнюшин, Ю.И. Мышляев. Учебное пособие по выполнению курсового проектирования по дисциплине «Системы аналитических вычислений» для студентов специальности 160403 «Системы управления летательными аппаратами»
Приложение 1
Метод градиентов
function M_Gradientov
clc
% Решим уравнение s^3+7,4*s^2+19*s+10=0
e=10^-4;
s=0;
A1=1;
A2=7.4;
A3=19;
A4=10;
r0=1;
i=0; %количество итераций
while abs(r0)>e
i=i+1;
s0=s;
r0=A1*s^3+A2*s^2+A3*s+A4; %невязка
Ar=(A1+A2+A3)*r0;
AAr=(A1^2+A2^2+A3^3)*r0;
m=r0*AAr/AAr^2;
s=s0-m*Ar;
end
S1=s; % Нашли вешественный корень
Теперь решаем уранение: A1*s^2+(A2+A1*S1)*s+(A3+A2*S1+A1*s^2)=0
% Корни комплексные
D=(A2+A1*S1)^2-4*A1*(A3+A2*S1+A1*s^2);
S2=(-(A2+A1*S1)+sqrt(D))/2*A1;
S3=(-(A2+A1*S1)-sqrt(D))/2*A1;
disp(S1);
disp(S2);
disp(S3);
disp('Количество итераций'); disp(i);
Приложение 2
Интерполяционный метод Адамса
function Int_Adams_3
clc
%время переходного процесса
T=10;
%-----------------%
%матрица А (X'=AX+BY)
A=[0 1 0;
0 0 1;
-10 -19 -7.4];
%матрица B
B=[0 5 10]';
Y=[0 0 1]';
k=1;
%начальные условия
X(1,1:3)=[0 0 0];
I=[1 0 0; 0 1 0; 0 0 1];
while(k<=3)
%шаг
if(k==1) h=0.1; end;
if(k==2) h=1; end;
if(k==3) h=0.01; end;
%---------------------------%
n=1;
F(1,1:3)=(A*(X(1,1:3))'+B.*Y)';
X(n+1,1:3)=(X(n,1:3)'+h/10*(F(n,1:3))')';% Метод Эйлера
n=n+1;
while (n<=T/h)
F(n,1:3)=(A*(X(n,1:3))'+B.*Y)';
X(n+1,1:3)=(((I-5*h/12*A)^-1)*(X(n,1:3)'+h/12*(5*B.*Y+8*(F(n,1:3))'-(F(n-1,1:3))')))';
n=n+1;
end
t=0:h:10;
%k=t/h+1;
i=1;
while(i<=n)
if(k==1) t1=t; x1(i)=X(i,1); Xa1=1-0.9202*exp(-0.6983*t)-0.4636*exp(-3.3508*t).*cos(1.7584*t+4.382)+0.2433*exp(-3.3508*t).*sin(1.7584*t+4.382); end;
if(k==2) t2=t; x2(i)=X(i,1); Xa2=1-0.9202*exp(-0.6983*t)-0.4636*exp(-3.3508*t).*cos(1.7584*t+4.382)+0.2433*exp(-3.3508*t).*sin(1.7584*t+4.382); end;
if(k==3) t3=t; x3(i)=X(i,1); Xa3=1-0.9202*exp(-0.6983*t)-0.4636*exp(-3.3508*t).*cos(1.7584*t+4.382)+0.2433*exp(-3.3508*t).*sin(1.7584*t+4.382);
end;
i=i+1;
end
k=k+1;
end
t=0:0.01:10;
Xa=1-0.9202*exp(-0.6983*t)-0.4636*exp(-3.3508*t).*cos(1.7584*t+4.382)+0.2433*exp(-3.3508*t).*sin(1.7584*t+4.382);
plot(t,Xa,t1,x1,t1,(Xa1-x1),t2,x2,t2,(Xa2-x2),t3,x3,t3,(Xa3-x3)),grid on
Приложение3
Оптимизация методом квадратичной аппроксимации
function minK
%зададим точность и шаг
eps=0.1;
h=0.1;
%определим матрицу K=[Kp,Kd,Ki,Kp2,Kd2]';
T=4;
K0=[26 6 50 1 0.2]';
%Найдем J0
J0=Xr5(26, 6, 50, 1 ,0.2,T);
%------------------------
%Ищем матрицу G
a=Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T);
g11=(Xr5(K0(1)+2*h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)-2*Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g12=(Xr5(K0(1)+h,K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g21=g12;
g13=(Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g31=g13;
g14=(Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)-Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)+a)/h^2;
g41=g14;
g15=(Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)-Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)+a)/h^2;
g51=g15;
g22=(Xr5(K0(1),K0(2)+2*h,K0(3),K0(4),K0(5),T)-2*Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g23=(Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g32=g23;
g24=(Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)+a)/h^2;
g42=g24;
g25=(Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)-Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)+a)/h^2;
g52=g25;
g33=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+2*h,K0(4),K0(5),T)-2*Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)+a)/h^2;
g34=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4)+h,K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)+a)/h^2;
g43=g34;
g35=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5)+h,T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)+a)/h^2;
g53=g35;
g44=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+2*h,K0(5),T)-2*Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)+a)/h^2;
g45=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5)+h,T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5),T)-Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)+a)/h^2;
g54=g45;
g55=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+2*h,T)-2*Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h,T)+a)/h^2;
G=[g11, g12, g13, g14, g15; g21, g22, g23, g24, g25; g31, g32 ,g33, g34, g35; g41, g42 ,g43, g44, g45; g51, g52 ,g53, g54, g55;];
%G1=G.^-1;
G1=inv(G);
%построим градиент
gr1=(Xr5(K0(1)+h,K0(2),K0(3),K0(4),K0(5), T)-a)/h;
gr2=(Xr5(K0(1),K0(2)+h,K0(3),K0(4),K0(5), T)-a)/h;
gr3=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3)+h,K0(4),K0(5), T)-a)/h;
gr4=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4)+h,K0(5), T)-a)/h;
gr5=(Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5)+h, T)-a)/h;
grad=[gr1 gr2 gr3 gr4 gr5]';
L=lambdamin(K0,G1,grad);
K=K0+L*G1*grad;
G10=G1;
grad0=grad;
J=Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5),T);
% квадратичная аппроксимация: X(i+1)=X(i)-L(i)G^-1(i)GRAD(x(i))
while (J0>J)
J0=J;
%Ищем матрицу G
a=Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5),T);
g11=(Xr5(K(1)+2*h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)-2*Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g12=(Xr5(K(1)+h,K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g21=g12;
g13=(Xr5(K(1)+h,K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)-Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g31=g13;
g14=(Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)-Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)+a)/h^2;
g41=g14;
g15=(Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)-Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)+a)/h^2;
g51=g15;
g22=(Xr5(K(1),K(2)+2*h,K(3),K(4),K(5),T)-2*Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g23=(Xr5(K(1),K(2)+h,K(3)+h,K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g32=g23;
g24=(Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4)+h,K(5),T)-Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)+a)/h^2;
g42=g24;
g25=(Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5)+h,T)-Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)+a)/h^2;
g52=g25;
g33=(Xr5(K(1),K(2),K(3)+2*h,K(4),K(5),T)-2*Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)+a)/h^2;
g34=(Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4)+h,K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)+a)/h^2;
g43=g34;
g35=(Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5)+h,T)-Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)+a)/h^2;
g53=g35;
g44=(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+2*h,K(5),T)-2*Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)+a)/h^2;
g45=(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5)+h,T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5),T)-Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)+a)/h^2;
g54=g45;
g55=(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+2*h,T)-2*Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h,T)+a)/h^2;
G=[g11, g12, g13, g14, g15; g21, g22, g23, g24, g25; g31, g32 ,g33, g34, g35; g41, g42 ,g43, g44, g45; g51, g52 ,g53, g54, g55;];
%G1=G.^-1;
G1=inv(G);
%построение градиента
gr1=(Xr5(K(1)+h,K(2),K(3),K(4),K(5), T)-a)/h;
gr2=(Xr5(K(1),K(2)+h,K(3),K(4),K(5), T)-a)/h;
gr3=(Xr5(K(1),K(2),K(3)+h,K(4),K(5), T)-a)/h;
gr4=(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4)+h,K(5), T)-a)/h;
gr5=(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5)+h, T)-a)/h;
grad=[gr1 gr2 gr3 gr4 gr5]';
if(Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5),T)>Xr5(K0(1),K0(2),K0(3),K0(4),K0(5),T))
L=lambdamin(K0,G10,grad0);
end
K0=K;
G10=G1;
grad0=grad;
K=K0+L*G1*grad;
J=Xr5(K(1),K(2),K(3),K(4),K(5),T);
end
disp(K0);
disp(J0);
Метод Золотого Сечения
function L=lambdamin(K,G1,grad)
Xzs=(-1+sqrt(5))/2; %золотое сечение
a=0;
b=1;
while (abs(b-a) >0.01)
x1=a+(b-a)*Xzs;
x2=b-(b-a)*Xzs;
F1=K-x1*G1*grad;
F2=K-x2*G1*grad;
if ((x1 < x2)&&(Xr5(F1(1),F1(2),F1(3),F1(4),F1(5),2) <= Xr5(F2(1),F2(2),F2(3),F2(4),F2(5),2)))
b=x2;
end
if ((x1 > x2)&&(Xr5(F1(1),F1(2),F1(3),F1(4),F1(5),2) <= Xr5(F2(1),F2(2),F2(3),F2(4),F2(5),2)))
a=x2;
end
if ((x1 < x2)&&(Xr5(F1(1),F1(2),F1(3),F1(4),F1(5),2) > Xr5(F2(1),F2(2),F2(3),F2(4),F2(5),2)))
a=x1;
end
if ((x1 > x2)&&(Xr5(F1(1),F1(2),F1(3),F1(4),F1(5),2) > Xr5(F2(1),F2(2),F2(3),F2(4),F2(5),2)))
b=x1;
end
end
L=abs((x2-x1)/2);
Построение эталонного и реального выходного сигнала, поиск значения функционала.
function J=Xr5(Kp,Kd,Ki,Kp2,Kd2,t)
%коэффициенты ДУ
a4=1;
a3=(7.4+5*Kd*Kp2+5*Kp*Kd2+10*Kd*Kd2)/(1+5*Kd*Kd2);
a2=(14+5*Kp*Kp2+10*Kp2*Kd+10*Kd2*Kp+5*Ki*Kd2)/(1+5*Kd*Kd2);
a1=(10*Kp*Kp2+10*Ki*Kd2+5*Kp2*Ki)/(1+5*Kd*Kd2);
a0=(10*Ki*Kp2)/(1+5*Kd*Kd2);
b3=5*Kd/(1+5*Kd*Kd2);
b2=(5*Kp+10*Kd)/(1+5*Kd*Kd2);
b1=(10*Kp+5*Ki)/(1+5*Kd*Kd2);
b0=10*Ki/(1+5*Kd*Kd2);
%шаг
h=0.01;
%начальные условия
X(1,1:4)=[0 0 0 0];
%матрица А (X'=AX+BY)
A=[0 1 0 0;
0 0 1 0;
0 0 0 1;
-a0 -a1 -a2 -a3];
%матрица B
B=[b3 b2 b1 b0]';
Y=[0 0 0 1]';
n=1;
k=1;
while(k<=10)
F(n,1:4)=(A*(X(n,1:4))'+B.*Y)';
X(n+1,1:4)=(X(n,1:4)'+h/10*(F(n,1:4))')';% Метод Эйлера
n=n+1;
k=k+1;
end
X(2,1:4)=X(n,1:4);
n=2;
I=[1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1];
while (n<=t/h)
F(n,1:4)=(A*(X(n,1:4))'+B.*Y)';
X(n+1,1:4)=(((I-5*h/12*A)^-1)*(X(n,1:4)'+h/12*(5*B.*Y+8*(F(n,1:4))'-(F(n-1,1:4))')))';
n=n+1;
end
i=1;
while(i<=n)
Xr(i)=X(i,1);
i=i+1;
end
%Найдем J0____________
i=0;
while(i<=t/h)
Xe(i+1)=1-exp((log(0.05)/2)*i*h);
i=i+1;
end
%нашли эталон
J=0;
i=1;
while(i<=t/h)
J=J+(Xr(i)-Xe(i))^2;
i=i+1;
end
%t=0:0.01:t;
%plot(t,Xr,t,Xe),grid on
Подобные документы
Решение дифференциального уравнения методом численного интегрирования Адамса. Методы, основанные на применении производных высших порядков. Формулы, обеспечивающие более высокую степень точности, требующие вычисления третьей производной искомого решения.
курсовая работа [81,9 K], добавлен 29.08.2010Порядок и принципы составления дифференциального уравнения, методика нахождения неизвестных значений. Замена исходного дифференциального уравнения на систему n-линейных уравнений относительно n-неизвестных. Формирование и решение системы уравнений.
задача [118,8 K], добавлен 20.09.2013Проверка непрерывности заданных функций. Интегрирование заданного уравнения и выполние преобразования с ним. Интегрирование однородного дифференциального уравнения. Решение линейного дифференциального уравнения. Общее решение неоднородного уравнения.
контрольная работа [65,3 K], добавлен 15.12.2010Дифференциальные уравнения Риккати. Общее решение линейного уравнения. Нахождение всех возможных решений дифференциального уравнения Бернулли. Решение уравнений с разделяющимися переменными. Общее и особое решения дифференциального уравнения Клеро.
курсовая работа [347,1 K], добавлен 26.01.2015Нахождение интерполяционных многочленов Лагранжа и Ньютона, проходящих через четыре точки заданной функции, сравнение их степенных представлений. Решение нелинейного дифференциального уравнения методом Эйлера. Решение систем алгебраических уравнений.
задача [226,9 K], добавлен 21.06.2009Последовательность решения линейной краевой задачи. Особенности метода прогонки. Алгоритм метода конечных разностей: построение сетки в заданной области, замена дифференциального оператора. Решение СЛАУ методом Гаусса, конечно-разностные уравнения.
контрольная работа [366,5 K], добавлен 28.07.2013Составление диагональной системы способом прогонки, нахождение решения задачи Коши для дифференциального уравнения на сетке методом Эйлера и классическим методом Рунге-Кутта. Построение кубического сплайна интерполирующей функции равномерного разбиения.
практическая работа [46,1 K], добавлен 06.06.2011Матричные уравнения, их решение и проверка. Собственные числа и собственные векторы матрицы А. Решение системы методом Жорданa-Гаусса. Нахождение пределов и производных функции, ее градиент. Исследование функции методами дифференциального исчисления.
контрольная работа [287,0 K], добавлен 10.02.2011Общий вид линейного однородного уравнения. Нахождение производных, вещественные и равные корни характеристического уравнения. Пример решения дифференциального уравнения с постоянными коэффициентами. Общее и частное решение неоднородного уравнения.
презентация [206,3 K], добавлен 17.09.2013Получение точного решения дифференциального уравнения вручную, операторным методом, приближенное решение с помощью рядов (до 5 элемента ряда) на заданном интервале, графическое решение. Относительная и абсолютная погрешность методов Эйлера и Рунге-Кутты.
курсовая работа [990,8 K], добавлен 17.07.2014