控制系統(tǒng)仿真課程時(shí)域離散化模型推導(dǎo)中的教學(xué)探討

王曉玲 肖敏

摘 要：時(shí)域離散相似算法是連續(xù)系統(tǒng)仿真的常用方法，該算法具有計(jì)算量小、穩(wěn)定性好、允許采樣較大的步長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)，因而是線性時(shí)不變系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的一種仿真算法。教材中給出的時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)是基于拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換的，學(xué)生理解起來(lái)相對(duì)困難。針對(duì)這一教學(xué)問(wèn)題，文章將常數(shù)變易法引入時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)中來(lái)，輔助時(shí)域離散化模型推導(dǎo)的教學(xué)，從而提高教學(xué)效率和教學(xué)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：控制系統(tǒng)仿真;線性時(shí)不變系統(tǒng);時(shí)域離散相似算法;教學(xué)探討

中圖分類(lèi)號(hào)：G64? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1673-9132（2020）27-0007-02

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2020.27.003

MATLAB與控制系統(tǒng)仿真是自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的一門(mén)專(zhuān)業(yè)選修課程，該課程具有較強(qiáng)的實(shí)踐性，并以自動(dòng)控制原理或自動(dòng)控制基礎(chǔ)為學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。該課程是利用MATLAB和Simulink軟件（以下統(tǒng)稱(chēng)為MATLAB軟件）實(shí)現(xiàn)對(duì)控制系統(tǒng)相關(guān)性能的分析（比如系統(tǒng)的穩(wěn)定性），促進(jìn)學(xué)生對(duì)自動(dòng)控制原理或自動(dòng)控制基礎(chǔ)等相關(guān)課程知識(shí)點(diǎn)的進(jìn)一步理解，為后期相關(guān)的課程設(shè)計(jì)、畢業(yè)設(shè)計(jì)、競(jìng)賽等打下基礎(chǔ)。

生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)是一門(mén)工科專(zhuān)業(yè)。對(duì)于該專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，MATLAB與控制系統(tǒng)仿真課程的開(kāi)設(shè)不僅是為了進(jìn)一步提高學(xué)生對(duì)自動(dòng)控制原理或自動(dòng)控制基礎(chǔ)中所學(xué)知識(shí)的進(jìn)一步理解，同時(shí)也為該專(zhuān)業(yè)學(xué)生的后期學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨著科技的發(fā)展，外界對(duì)生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生的MATLAB軟件精通程度的要求也越來(lái)越高。這是因?yàn)樵絹?lái)越多的生物信息數(shù)據(jù)的分析等工作需要用到MATLAB軟件，而且MATLAB軟件中也增加了生物信息工具箱，這也從側(cè)面突出了MATLAB軟件對(duì)該專(zhuān)業(yè)學(xué)生的重要性。因此，MATLAB與控制系統(tǒng)仿真課程在生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)中發(fā)揮著承前啟后、承上啟下的作用。

在自動(dòng)控制理論中，我們用數(shù)學(xué)表達(dá)式來(lái)描述系統(tǒng)中各個(gè)變量之間的關(guān)系，該數(shù)學(xué)表達(dá)式被稱(chēng)為這個(gè)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。一般地，時(shí)域中的系統(tǒng)用微分方程來(lái)描述，而復(fù)域中的系統(tǒng)則用傳遞函數(shù)來(lái)描述?？刂葡到y(tǒng)仿真主要是研究怎樣將常微分方程（組）描述的系統(tǒng)連續(xù)系統(tǒng)離散化為與之等價(jià)的離散的差分方程（組），從而可以通過(guò)對(duì)該差分方程的迭代求出系統(tǒng)的解析解。換句話說(shuō)，控制系統(tǒng)仿真的主要目的是找出與原來(lái)的微分方程（組）的解析解等價(jià)的數(shù)值解。教材[1]（見(jiàn)參考文獻(xiàn)，下同）主要介紹時(shí)域連續(xù)時(shí)不變系統(tǒng)的數(shù)字仿真算法中的相關(guān)概念、基本原理、常用公式等等，其中數(shù)值積分算法和離散相似算法在連續(xù)時(shí)不變系統(tǒng)的數(shù)字仿真中的應(yīng)用是教學(xué)重點(diǎn)。本課程教學(xué)內(nèi)容雖然可以根據(jù)開(kāi)設(shè)專(zhuān)業(yè)的不同而進(jìn)行相應(yīng)的取舍，但是連續(xù)系統(tǒng)數(shù)字仿真的數(shù)值積分法和離散相似算法這兩個(gè)核心內(nèi)容是不可舍掉的。其中，時(shí)域離散相似算法是MATLAB與控制系統(tǒng)仿真教學(xué)中的主要內(nèi)容之一，其應(yīng)用范圍廣，并且實(shí)現(xiàn)起來(lái)很便利。但是，教材中關(guān)于時(shí)域離散模型的推導(dǎo)首先是對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行拉普拉斯變換，然后再對(duì)其進(jìn)行拉普拉斯反變換而進(jìn)行的。這樣的推導(dǎo)過(guò)程復(fù)雜、容易出錯(cuò)。尤其對(duì)于非自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和控制理論基礎(chǔ)不扎實(shí)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，基于拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換的推導(dǎo)就更難理解消化了，也容易出錯(cuò)，教學(xué)效果往往不理想。相對(duì)于自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)的學(xué)生的控制理論相關(guān)的基礎(chǔ)比較薄弱，因此，拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換學(xué)習(xí)對(duì)他們而言并非易事，而且在處理拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換的過(guò)程中，經(jīng)常還要查表才可以得到。教師應(yīng)引入常數(shù)變易法來(lái)輔助時(shí)域離散化模型推導(dǎo)的教學(xué)工作，使理論教學(xué)過(guò)程更加具體、更加直觀，進(jìn)而促進(jìn)學(xué)生對(duì)這一教學(xué)內(nèi)容的理解，從而提高學(xué)生的聽(tīng)課積極性，提高教學(xué)質(zhì)量。

一、時(shí)域離散化相似算法

根據(jù)教材[1，2]，線性時(shí)不變的連續(xù)系統(tǒng)的離散化是將虛擬的采樣開(kāi)關(guān)分別加到該系統(tǒng)的輸入端和輸出端，使得輸入信號(hào)和輸出信號(hào)都被離散化，從而得到一個(gè)離散化的模型。保持器在這一離散化過(guò)程中發(fā)揮著重要的作用，其作用主要是為了復(fù)現(xiàn)原來(lái)的輸入信號(hào)。然而，在實(shí)際的應(yīng)用中，各種保持器不可能完全不失真地復(fù)現(xiàn)原來(lái)的輸入信號(hào)。因此，我們只能說(shuō)連續(xù)系統(tǒng)經(jīng)過(guò)離散化后得到的離散化模型是原模型的“近似”模型，并且原模型與離散化模型之間的“近似性”與保持器的特點(diǎn)和采樣周期有關(guān)。時(shí)域上的線性時(shí)不變的連續(xù)系統(tǒng)的離散相似算法就是找出一個(gè)合適的采樣周期，使得離散化模型與原連續(xù)模型等價(jià)。

拉普拉斯變換是工程數(shù)學(xué)中非常常見(jiàn)的一種積分變換，該方法是求解高階常微分方程的常見(jiàn)的、重要的方法。教材[1，2]中，對(duì)時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)主要分兩步走：第一步，對(duì)原來(lái)的時(shí)域連續(xù)時(shí)不變的系統(tǒng)作拉普拉斯變換，將實(shí)變量函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閺?fù)數(shù)域中的復(fù)變量函數(shù)，然后再對(duì)所得到的復(fù)變量函數(shù)作相應(yīng)的運(yùn)算，得到一個(gè)最終的復(fù)變量函數(shù)。第二步，對(duì)最終所得到的復(fù)變量函數(shù)作拉普拉斯反變換，將復(fù)數(shù)域中的復(fù)變量函數(shù)結(jié)果轉(zhuǎn)變?yōu)閷?shí)數(shù)域上的實(shí)變量函數(shù)。正如教材[1]中所示，對(duì)線性時(shí)不變系統(tǒng)作拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換，從而得到系統(tǒng)的解析解。

根據(jù)時(shí)域離散相似算法的原理，我們將在所得到的解析解上引入保持器來(lái)離散化上面所得到的解析解。根據(jù)教材[1]，此處我們也可以引入零階保持器或者三角形保持器，將保持器代入系統(tǒng)的解析解，從而得到了系統(tǒng)的時(shí)域離散化模型。在所得離散化模型中，當(dāng)采樣周期確定了，系統(tǒng)就可以通過(guò)離散迭代求得系統(tǒng)的數(shù)值解。這種迭代也突出了離散相似算法的優(yōu)越性，即計(jì)算量小和允許采樣大步長(zhǎng)。

雖然離散相似算法有著以上所述的顯著優(yōu)點(diǎn)，但是在教學(xué)過(guò)程中，有相當(dāng)多的學(xué)生反映離散化模型的推導(dǎo)比較抽象，難以掌握。根據(jù)調(diào)查分析，出現(xiàn)這一教學(xué)情況的原因是學(xué)生對(duì)拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換不熟悉，掌握得不夠牢固，尤其是對(duì)于非自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的工科學(xué)生，如生物醫(yī)學(xué)工程專(zhuān)業(yè)的學(xué)生。考慮到這一教學(xué)現(xiàn)象，可將常數(shù)變易法引入時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)中，來(lái)輔助學(xué)生理解時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)過(guò)程，進(jìn)一步理解時(shí)域離散模型的意義。

二、常數(shù)變易法引入

常數(shù)變易法是求解非齊次微分方程的常用方法[3]，使用該方法求解非齊次微分方程特解的基本思路主要分三步：第一步，去掉非齊次微分方程中的非齊次項(xiàng)，得到相應(yīng)的齊次微分方程，然后對(duì)該齊次微分方程進(jìn)行求解，得出其通解。第二步，將所得通解中的待定常數(shù)變易為自變量的待定函數(shù)。第三步是對(duì)第二步中常數(shù)變易后的通解進(jìn)行求導(dǎo)，根據(jù)初始狀態(tài)值求得原來(lái)的非齊次微分方程的特解。常數(shù)變易法的核心主要是體現(xiàn)在第二步，即對(duì)將齊次微分方程中的待定常數(shù)“變易”為含自變量的待定函數(shù)。

時(shí)域線性時(shí)不變系統(tǒng)可以看作一個(gè)非齊次線性方程，其中控制輸入項(xiàng)的存在決定著它的“非齊次性”。常數(shù)變易法在時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)中的具體步驟如下。

步驟一：將時(shí)域線性時(shí)不變系統(tǒng)的控制輸入項(xiàng)省略掉，僅對(duì)時(shí)域線性時(shí)不變的自治系統(tǒng)求解。因?yàn)槿サ艨刂戚斎腠?xiàng)的時(shí)域線性時(shí)不變的自治系統(tǒng)是一個(gè)齊次線性方程，它的通解的求取很好處理。

步驟二：將步驟一中所得的自治系統(tǒng)的通解中的待定常數(shù)“變易”為包含自變量的待定函數(shù)。注意，在時(shí)域連續(xù)時(shí)間的線性時(shí)不變系統(tǒng)中，自變量是時(shí)間。因此，此處的含自變量的待定函數(shù)中的自變量是時(shí)間。

步驟三：將步驟二中變易后的通解代入原來(lái)具有控制輸入項(xiàng)的非齊次方程中，并根據(jù)初始狀態(tài)值即可求得原系統(tǒng)的特解。

通過(guò)使用常數(shù)變易法，我們得到了時(shí)域線性時(shí)不變系統(tǒng)的解析解。然后再借助保持器，對(duì)所得解析解離散化即可得到系統(tǒng)的時(shí)域離散化模型?？梢?jiàn)，應(yīng)用常數(shù)變易法求解時(shí)域線性時(shí)不變系統(tǒng)的解析解不涉及拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換，求解過(guò)程更加直觀。

三、常數(shù)變易法在時(shí)域離散化相似算法教學(xué)中的應(yīng)用

在教學(xué)過(guò)程中，我們并不是直接講授應(yīng)用常數(shù)變易法來(lái)推導(dǎo)時(shí)域離散相似算法公式。常數(shù)變易法只是作為時(shí)域離散化模型推導(dǎo)這一知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)輔助，并不是完全取代教材中教學(xué)內(nèi)容。在具體的教學(xué)過(guò)程中，首先，教師講授怎樣通過(guò)拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換得到教材中的離散相似算法，突出拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換的作用。然后，再講授常數(shù)變易法求解時(shí)域線性時(shí)不變系統(tǒng)的解析解。常數(shù)變易法的引入不僅具體化了模型的推導(dǎo)過(guò)程，而且也為時(shí)域離散化模型的獲得提供了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明。該方法與教材中提供的基于拉普拉斯變換和拉普拉斯反變換的證明方法的結(jié)合與對(duì)比，促進(jìn)了學(xué)生對(duì)時(shí)域線性時(shí)不變連續(xù)系統(tǒng)的離散化模型推導(dǎo)這一知識(shí)點(diǎn)的理解，進(jìn)而提高教學(xué)質(zhì)量。

除此之外，在教學(xué)實(shí)踐中，為了突出常數(shù)變易法的作用并促使學(xué)生對(duì)該方法的掌握，在實(shí)驗(yàn)課中，在學(xué)生完成了實(shí)驗(yàn)內(nèi)容之后，教師會(huì)建議學(xué)生將離散仿真算法所得的數(shù)值解與系統(tǒng)的解析解作一個(gè)對(duì)比。這樣做的原因之一是為了驗(yàn)證離散算法與原系統(tǒng)的“等價(jià)性”，原因之二是讓學(xué)生事先利用常數(shù)變易法求出系統(tǒng)的解析解。這樣做可以加深學(xué)生對(duì)問(wèn)題的思考，提高實(shí)驗(yàn)課的教學(xué)效果。

四、結(jié)語(yǔ)

在MATLAB與控制系統(tǒng)仿真課程的教學(xué)中引入常數(shù)變易法這一數(shù)學(xué)方法來(lái)輔助時(shí)域離散化模型的推導(dǎo)的教學(xué)，改變了原有的完全按照教材授課的模式，實(shí)現(xiàn)了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)與控制理論的有機(jī)結(jié)合，突出了高等數(shù)學(xué)知識(shí)在工科專(zhuān)業(yè)課中的重要作用。利用常數(shù)變易法來(lái)推導(dǎo)時(shí)域離散化模型，可以加深學(xué)生對(duì)教材中的推導(dǎo)過(guò)程的理解，也更容易調(diào)動(dòng)學(xué)生聽(tīng)課的積極性，從而提高課堂聽(tīng)課效率，改善教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔣珉，柴干，王宏華，劉國(guó)海.控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)仿真（第2版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2012.

[2]王正林，等.MATLAB/Simulink與控制系統(tǒng)仿真（第3版）[M].北京：電子工業(yè)出版社，2012.

[3]王高雄，周之銘，朱思銘，王壽松.常微分方程（第3版）[M].北京：高等教育出版社，2006.

作者簡(jiǎn)介：王曉玲（1987.12— ），女，漢族，安徽安慶人，講師，研究方向：網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的分析與控制。

肖敏（1977.3— ），男，漢族，江西萍鄉(xiāng)人，教授，研究方向：非線性系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析及優(yōu)化控制。