Линеаризуя обыкновенных дифференциальных уравнений

[thavamaran]

Привет, ребята, им пытаются линеаризовать связанных нелинейных дифференциальных уравнений. Я использовал частной производной, а затем матрицу Якоби, я видел бумаги с использованием пространства состояний модели матрицы Якоби. Я не могу получить соответствующей ссылки на эту пространства состояний модели. Прилагается нелинейных ода, частная производная от нелинейной ода и в пространстве состояний модели матрицы Якоби. Может кто-то улучшить или объяснить, как они получили в пространстве состояний модели трансформации, это исправить формулировку. Извините за вопрос таким образом, потому что я не могу найти какие-нибудь книги или ссылки ссылки или объяснить это. Пожалуйста, помогите мне! спасибо!

 

[shahbaz.ele]

Я думаю, что метод пространства состояний самый простой, и это обсуждается в Огата книга о линейных систем управления Desidn

 

[rtalcott]

Если это физика (инженерные?) Задача любой попытки линеаризации должна быть обусловлен физики (инженерные) системы .... так что пока вы не объясните, что я думаю, никто не может помочь. г

 

[abdulrahman kamil]

Он прост в любом случае вы посмотрите на нее. Я дам три шага 1. Определите, как много переменных, у вас есть в целом 2 системы. Если 1, используйте разложении в ряд Тейлора в 1 переменная order1. Если 2 или более использовать разложении в ряд Тейлора для нескольких переменных order1. 3. определить нормальную операционную переменной т.е. X = X (0) + х-й дХ / д = дх / д. После этого три шага со будет свой уравнений в версии линеаризовать

 

[werewolf]

Ну, я думаю, что если вы хотите узнать больше о пространстве состояний вы хотели бы видеть эту страницу: [URL = http://en.wikipedia.org/wiki/State_space_ (контроля) # Linear_systems] Государственный пространства (контроля) - Википедия , свободной энциклопедии [/URL] и, как вы, возможно, заметил Линеаризация необходима для этой модели работать ... так что вы можете обнаружить, что с помощью ряда Тейлора, прежде чем перейти к модели пространства состояний очень полезно.