[제어공학] 4. 미분방정식과 라플라스 변환
일반적으로 n차 시스템의 미분방정식은 다음과 같고,dny(t)dtn+an−1dn−1y(t)dtn−1+⋯+a1dy(t)dt+a0y(t)=f(t)a0,a1,...,an−1이 t에 대한 함수가 아니면, 선형 상미분방정식(linear ordinary equation)이라고 한다.
일반적으로 1계 선형 상미분방정식은 다음과 같고,dy(t)dt+a0y(t)=f(t)2계 선형 상미분방정식은 다음과 같다.d2y(t)dt2+a1dydt+a0y(t)=f(t)많은 물리시스템은 비선형이므로 비선형미분방정식으로 나타내어진다. 예를들어 질량이 m이고, 길이 l을 갖는 단진자운동을 나타내는 미분방정식은 다음과 같다.mℓd2θ(t)dt+mgsinθ(t)=0위의 미분방정식은 비선형이고, 이 시스템을 비선형시스템(nonlinear system)이라고 한다.
일반적으로 n계 미분방정식은 n개의 1계 미분방정식들로 나누어질 수 있다. 1계 미분방정식이 고계 미분방정식보다 풀이가 간단하기 때문에 제어시스템의 해석에 1계 미분방정식을 많이 사용한다. 다음은 RLC(저항-인덕터-커패시터) 직렬회로는 다음의 미분방정식으로 나타낼 수 있다.Ri(t)+Ldi(t)dt+1C∫i(t)dt=e(t)여기서 R은 저항, L은 인덕턴스, C는 커패시턴스, i(t)는 회로의 전류, e(t)는 인가된 전압이다. 위의 미분방정식에서x1(t)=∫i(t)dt,x2(t)=dx1(t)dt라 하면 RLC회로에 대한 방정식을 다음과 같이 나타낼 수 있다.dx2(t)dt=−1LCx1(t)−RLx2(t)+1Le(t)위와 같은 방법으로 n계 선형 상미분방정식에서x1(t)=y(t),x2(t)=dy(t)dt,...,xn(t)=dn−1y(t)dtn−1라고 하면, n계 미분방정식을 다음과 같이 n개의 1계 미분방정식으로 나타낼 수 있다.dx1(t)dt=x2(t)dx2(t)dt=x3(t)⋮dxn(t)dt=−a0x1(t)−a1x2(t)−⋯−an−2xn−1(t)−an−1xn(t)+f(t)위 식에 있는 1계 미분방정식의 집합을 상태방정식(state equation)이라 하고, x1,...,xn을 상태변수(state variable)라고 한다. 상태변수는 다음의 조건을 만족시켜야 한다.
-임의의 초기시각 t=t0에서 상태변수 x1(t0),x2(t0),...,xn(t0)는 그 시스템의 초기상태(initial state)들을 정의한다.
-t≥t0에 대한 그 계의 입력과 위에서 정의된 초기상태가 주어지면, 상태변수는 그 시스템의 미래의 동작을 완전히 정의해야 한다.
어떤 시스템의 상태변수는 임의의 시각 t0에서 그 변수들의 값을 알고 그 이후에 가해지는 입력에 대한 정보가 임의의 시각 t>t0에서의 시스템의 상태를 결정하기에 충분한 변수 x1(t),x2(t),...,xn(t)의 최소집합(minimal set)으로 정의된다. 따라서 n개의 상태변수의 상태공간식(space state form)은 다음과 같다.˙x(t)=Ax(t)+Bu여기서x(t)=(x1(t)x2(t)⋮xn(t)),u(t)=(u1(t)u2(t)⋮up(t)),A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann),B=(b11b12⋯b1pb21b22⋯b2p⋮⋮⋱⋮bn1bn2⋯bnp)상태변수들을 그 시스템의 출력과 혼동해서는 안된다. 어떤 시스템의 출력은 측정이 가능하지만 상태변수는 그렇지 않다. 일반적으로 출력변수는 다음과 같이 상태변수들의 대수결합으로 나타낼 수 있다.y(t)=Cx(t)+Du여기서y(t)=(y1(t)y2(t)⋮yq(t)),C=(c11c12⋯c1nc21c22⋯c2n⋮⋮⋱⋮cq1cq2⋯cqn),D=(d11d12⋯d1pd21d22⋯d2p⋮⋮⋱⋮dq1dq2⋯dqp)라플라스 변환은 선형미분방정식의 해를 구하는 데 사용되는 변환이다. 선형미분방정식의 고전적 해법에 비해 라플라스변환은 다음의 두 가지의 장점이 있다.
1. 동차방정식의 해와 특수 적분해가 한 번의 연산으로 얻어진다.
2. 라플라스변환에 의해 미분방정식이 구하고자 하는 함수의 라플라스 변환 F(s)에 대한 대수방정식으로 바뀐다. 이 대수방정식에 대수적 연산을 하여 F(s)를 구한 다음 역 라플라스 변환을 하여 구하고자 하는 해를 구할 수 있다.
어떤 유한한 실수 σ에 대해 실함수 f(t)가 다음의 조건을 만족한다고 하자.∫∞0|f(t)e−σt|dt<∞이러한 함수 f(t)에 대한 라플라스 변환 F(s)는 다음과 같이 정의된다.F(s)=L(f(t))=∫∞0−f(t)e−stdt변수 s는 복소변수 s=σ+jω이고, 라플라스 연산자(Laplace operator)라고 한다. 여기서 정의된 라플라스 변환은 적분구간이 0에서 무한대(∞)이므로 단측 라플라스 변환(one-sided Laplace transform)이라고 한다. 이것은 t=0이전의 f(t)에 포함된 모든 정보는 무시되거나 0으로 간주되는 것을 의미한다.
출력은 입력보다 먼저 발생되지 않고, 이러한 시스템을 인과적(casual) 또는 물리적으로 실현적(physically realizable)이라고 한다.
엄밀한 라플라스 변환은 t=0−(좌극한)에서 t=∞까지의 구간에서 정의되지만 여기서 다루는 문제들은 라플라스 변환이 주어지거나 변환표를 찾아 구할 수 있으므로 좌극한, 우극한 같은 미세한 문제를 고려할 필요가 없고 편리함을 위해 t=0 또는 t=t0(≥0)를 초기시각으로 놓는다.
단위계단함수 u(t)는 다음과 같이 정의된다.us(t)={1(t≥0)0(t<0) u(t)의 라플라스 변환을 정의를 이용해서 구하면 다음과 같다.F(s)=∫∞0us(t)e−stdt=[−1s]∞0=1s이때 이 라플라스 변환이 정의되려면 다음이 성립해야 한다.∫∞0|us(t)e−σt|dt=∫∞0|e−σt|dt<∞즉, s의 실수부 σ가 0보다 커야 한다.
다음과 같이 정의된 지수함수 f(t)에 대한f(t)=e−αt(t≥0)라플라스 변환을 정의를 이용하여 구하면 다음과 같다.F(s)=∫∞0e−αte−stdt=[−e(s+α)ts+α]∞0=1s+α라플라스 변환 F(s)의 역변환 f(t)=L−1(F(s))는 다음과 같이 복소 선적분으로 정의된다.f(t)=L−1(F(s))=12πj∫c+j∞c−j∞F(s)estds여기서 c는 F(s)의 모든 특이점들의 실수부보다 큰 실수 상수이다. 역 라플라스 변환은 대부분 라플라스 변환표를 이용해서 구한다. 다음은 라플라스 변환표이다.
다음은 라플라스 변환의 중요한 성질들이다.
1. 상수와의 곱셈: k를 상수, F(s)를 f(t)의 라플라스 변환이라고 하면 다음이 성립한다.L(kf(s))=kF(s)2. F1(s)와 F2(s)를 각각 f1(t)와 f2(t)의 라플라스 변환이라고 하면 다음이 성립한다.L(f1(t)±f2(t))=F1(s)±F2(s)3. 미분: F(s)를 f(t)의 라플라스 변환이라고 하고, f(0)=lim라고 하면 다음이 성립한다.\mathcal{L}\left(\frac{d f(t)}{dt}\right)=sF(s)-\lim_{t\,\rightarrow\,0}{f(t)}=sF(s)-f(0)4. 적분 F(s)를 f(t)의 라플라스 변환이라고 하면 다음이 성립한다.\mathcal{L}\left(\int_{0}^{t}{f(\tau)d\tau}\right)=\frac{F(s)}{s}5. 시간의 지연(평행이동): 시간이 T만큼 지연된 f(t)의 라플라스 변환은 f(t)의 라플라스 변환 F(s)에 e^{-Ts}를 곱한것과 같다. 즉\mathcal{L}(f(u-T)u_{s}(t-T))=e^{-Ts}F(s)여기서 u_{s}(t-T)는 T만큼 오른쪽으로 이동한 단위계단함수이다.
6. 초기값 정리: f(t)의 라플라스 변환이 F(s)이고 극한 \displaystyle\lim_{t\,\rightarrow\,0}{f(t)}가 존재하면 다음이 성립한다.\lim_{t\,\rightarrow\,0}{f(t)}=\lim_{s\,\rightarrow\,\infty}{F(s)}7. 최종값 정리: f(t)의 라플라스 변환이 F(s)이고, sF(s)가 허수축과 s평면 오른쪽에서 해석적이면, 다음이 성립한다.\lim_{t\,\rightarrow\,\infty}{f(t)}=\lim_{s\,\rightarrow\,0}{sF(s)}라플라스 변환 \displaystyle F(s)=\frac{5}{s(s^{2}+s+2)}에 대해 sF(s)는 허수축과 s평면 오른쪽에서 해석적(극점이 s평면 왼쪽에 있다)이므로 최종값 정리를 적용할 수 있고 다음이 성립한다.\lim_{t\,\rightarrow\,\infty}{f(t)}=\lim_{s\,\rightarrow\,0}{sF(s)}=\lim_{s\,\rightarrow\,0}{\frac{5}{s^{2}+s+2}}=\frac{5}{2}라플라스 변환 \displaystyle F(s)=\frac{\omega}{s^{2}+\omega^{2}}에 대해 sF(s)는 허수축에 극점 s=\pm j\omega를 갖기 때문에 최종값 정리를 적용할 수 없다.
8. 복소 평행이동: 상수 \alpha에 대해 다음이 성립한다.\mathcal{L}(e^{\mp\alpha t}f(t))=F(s\pm\alpha)9. 합성곱: F_{1}(s), F_{2}(s)가 각각 f_{1}(t), f_{2}(t)의 라플라스 변환이라고 하면 다음이 성립한다.\begin{align*}F_{1}(s)F_{2}(s)=\mathcal{L}(f_{1}(t)*f_{2}(s))&=\mathcal{L}\left(\int_{0}^{t}{f_{1}(\tau)f_{2}(t-\tau)d\tau}\right)\\&=\mathcal{L}\left(\int_{0}^{t}{f_{2}(\tau)f_{1}(t-\tau)d\tau}\right)\end{align*}여기서 기호 *는 시간 영역에서의 합성곱(convolution)이다. 이때 다음이 성립한다.\mathcal{L}(f_{1}(t)f_{2}(t))=F_{1}(s)*F_{2}(s)라플라스 변환에 대한 합성곱은 복소적분이고, 여기서는 깊게 다루지 않을 것이다('그런게 있다' 정도로만 알면 된다).
참고자료:
Automatic Control Systems 9th edition, Kuo, Golnaraghi, Wiley
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