Bài giảng điều khiển quá trình 4 pdf

31

Các phương trình (2.15) chính là các phương trình mô hình trạng thái tuyến tính trong lý thuyết
điều khiển tự động hiện đại. Ma trận A được gọi là ma trận hệ thống, B được gọi là ma trận vào (hoặc là
ma trận điều khiển) , C là ma trận ra (hoặc ma trận quan sát) , D là ma trận liên thông. Trên hình 2. 6 là sơ
đồ khối biểu diễn mô hình hệ thống trong không gian trạng thái.
Đối với mô hình trạng thái đơn biến, ma trận vào trở thành vector (cột) , ma trận ra trở thành
vector hàng và ma trận liên thông là một vô hướng. Trong trường hợp này người ta cũng hay sử dụng
cách viết:
u
B
Ax
x



,
nnn
R,R 

bA

du
T
 xcy
,
Rd,R
n
c
(2.16)

2.4.3. Mô hình đáp ứng quá độ
Mô hình đáp ứng quá độ bao gồm mô hình đáp ứng xung và đáp ứng bậc thang. Mặc dù trong thực
tế người ta thường dùng đáp ứng quá độ gián đoạn, ta cần sơ lược lại về các dạng mô tả liên tục.
1. Đáp ứng xung
Xét một mô hình đơn biến có mô hình trạng thái (2.16) với trạng thái đầu x(0) = 0. Nếu kích thích
đầu vào một xung đơn vị (t) (hay xung Dirac) định nghĩa là

1)(lim
0
0



dtt




ta sẽ có đáp ứng y(t) tính theo (2.19)

g(t)(t)de(t)dδ(τ)dτe(t)
t
0
Δ
tTτ)(tT



bcbcy

AA
(2.17)
hàm g(t) định nghĩa trong (2.17) được gọi là đáp ứng xung hay hàm trọng lượng của hệ thống. Đồ thị hàm
trọng lượng minh hoạ trên hình (2.7)

a) Khâu quán tính bậc nhất ( ) b) Khâu dao động ổn định ( )
và khâu quán tính bậc hai ( ) và không ổn định ( )
Hình2. 7. Đáp ứng xung của một số khâu động học tiêu biểu.

32

Đáp ứng xung mô tả đầy đủ đặc tính của một khâu động học tuyến tính. Với trạng thái đầu bằng 0,
đáp ứng của hệ thống với đầu vào u(t) bất kỳ có thể xác định theo công thức sau:



 t
00
τ)u(τ)dτg(tτ)u(τ)dτg(tu(t)g(t)y(t)
(2.18)
trong đó dấu * ký hiệu toán tử tích chập. nếu tín hiệu đầu vào có tính nhân quả, tức là u(t) = 0 khi t  0,
tích chập (2.18) còn được đơn giản hoá như sau:




dutgtutgty )()()()()( (2.19)
Mặc dù xung Dirac không tồn tại trong thực tế, song hàm trọng lượng có thể xác định được được
một cách xấp xỉ từ thực nghiệm bằng cách sử dụng tín hiệu vào là một xung vuông rất hẹp có diện bằng 1.
Phương pháp mô tả hệ thống với đáp ứng xung hoàn toàn có thể mở rộng cho hệ tuyến tính đa

biến. Giả sử trạng thái ban đầu của hệ thống bằng 0, nếu cho lần lượt mỗi biến vào u
J
(t) là một xung (t)
tác động lên hệ thống và tính toán đáp ứng g
ij
(t) tương ứng với từng đầu ra y
i
(t) theo công thức (2.18) , ta
có thể thành lập ma trận đáp ứng xung hay ma trận trọng lượng:


 
0
0t
δ(t)e
(t)g(t)
t
ij







DBC
0
G
A
(2.20)

Mỗi phần tử g
ij
(t) của G(t) chính là hàm trọng lượng tương ứng với một kênh vào/ra. Với trạng thái ban
đầu x(0) = 0, đáp ứng của hệ thống với véc tơ tín hiệu đầu vào u(t) bất kỳ có thể tính toán dựa trên công
thức tương tự (2.18) , với g(t) được thay thế bằng ma trận G(t) :

dττ)-(t)((t)(t)(t)
0


 uGuGy
(2.21)
2. Đáp ứng bậc thang
Tương tự như xét đáp ứng xung, nếu kích thích một hệ tuyến tính đơn biến của mô hình trạng
thái (2.16) ở trạng thái x(0) = 0 bằng một tín hiệu bậc thang đơn vị (còn gọi là bước nhảy đơn vị) :







0t1,
0t0,
1(t)

ta sẽ có đáp ứng y(t) được xác định theo (2.19)

h(t)d1(t)dτed1(t)dτey(t)
t

τT
t
τ)(tT




0
A
0
A
bcbc
(2.22)
hàm h(t) định nghĩa trong (2.22) được gọi là đáp ứng bậc thang đơn vị hay hàm quá độ của hệ thống.
Trong trường hợp ma trận A không suy biến, hàm quá độ được tính toán như sau:

dceh(t)
1Tt-1T


bAbAc
A
(2.23)
Đồ thị đáp ứng bậc thang đơn vị của một số khâu động học tiêu biểu được minh hoạ trên hình 2. 8.

33


a) Khâu quán tính bậc nhất ( ) b) Khâu dao động ổn định ( )
và khâu quán tính bậc hai ( ) và không ổn định ( )

Hình2. 8: Đáp ứng bậc thang của một số khâu động học tiêu biểu.
Để ý rằng hàm trọng lượng chính là đạo hàm của hàm quá độ. Đáp ứng của hệ thống từ trạng thái
0 với đầu vào u(t) bất kỳ có thể xác định theo công thức:




0
d)t(u)t(h
dt
d
)t(y
(2.24)
Ma trận đáp ứng bậc thang hay ma trận hàm quá độ của hệ đa biến được xác định theo công thức:

 
0t
0t
,dτe
(t)h(t)
t
0
τ
ij











DBC
0
H
A

Với định nghĩa ma trận quá độ, ta cũng có thể mở rộng (2.24) cho trường hợp đa biến với vector
tín hiệu vào u(t) , vector tín hiệu ra y(t) và h(t) được thay thế bởi ma trận H(t) :

dττ)(t(t)
dt
d
(t)
0


 uHy
(2.25)

2.4.4. Mô hình hàm truyền đạt
Phép biến đổi Laplace tránh được các phương trình vi phân và thay vào đó là biểu diễn hệ tuyến
tính bằng các phương trình đại số biến số phức. Nhờ đó, mà ta có thể sử dụng công cụ toán học đa dạng
hơn về phân tích và thiết kế hệ thống điều khiển. Hơn nữa, mô tả trên miền Laplace liên quan rất chặt chẽ
tới mô tả và phân tích hệ thống trên miền tần số, vì vậy tính chất mô hình phản ảnh một cách rất trực tiếp
và tự nhiên các đặc tính vật lý của quá trình.

1. Hàm truyền đạt

Hàm truyền đạt là một hàm biến phức biểu diễn quan hệ vào ra của một hệ tuyến tính (đơn biến) ,
được định nghĩa là tỷ số giữa ảnh Laplace của tín hiệu ra và ảnh Laplace của tín hiệu vào và G(s) = y(s)
/u(s) với toàn bộ sơ kiện bằng 0, trong đó s là một biến phức. Từ phương trình (2.4) , nếu vế phải là một
hàm tuyến tính với u có thể viết:

34

)(
)()()(
01
1
1
1
tya
dt
tdy
a
dt
tyd
a
dt
tyd
a
n
n
n
n
n
n






)(
)()()(
01
1
1
1












tub
dt
tdu
b
dt
tud
b
dt

tud
b
m
m
m
m
m
m

với  là thời gian trễ (  0). Giả thiết toàn bộ sơ kiện bằng 0, thực hiện biến đổi Laplace cả hai vế:

)()()()(
01
1
101
1
1
suebsbsbsbsyasasasa
sm
m
m
m
n
n
n
n






 

ta đi đến hàm truyền tổng quát của hệ đơn biến:

s
n
n
n
n
m
m
m
m
e
asasasa
bsbsbsb
su
sy
sG









01

1
1
01
1
1
)(
)(
)(


(2.25)
Chú ý rằng hàm truyền của một quá trình luôn là một hợp thức chặt, tức là bậc của đa thức tử số
luôn luôn thấp hơn bậc của mẫu (m  n). Khi đa thức tử số và đa thức mẫu số nguyên tố cùng nhau,
nghiệm của đa thức tử số sẽ là các điểm không và nghiệm của đa thức mẫu số chính là các điểm cực của
hệ thống. Các điểm không và điểm cực nói lên rất nhiều về đặc tính động học của một hệ thống. Đa thức
mẫu số còn được gọi là đa thức đặc tính, tương đương với vế trái của (2.20) cho trường hợp hệ đa biến.
Từ định nghĩa trên đây, ta dễ dàng xác định hàm truyền đạt cho một số khâu tiêu biểu. Hàm truyền
đạt của một khâu quán tính bậc nhất có trễ có dạng:

s
FOPDT
e
s
k
sG






1
)( (2.26)
và hàm truyền đạt của khâu bậc 2 có trễ có dạng:

s
SOPDT
e
ss
k
sG





12
)(
2
(2.27)
Trường hợp đa thức mẫu số của (2.27) chỉ có nghiệm thực âm, ta có khâu quán tính bậc hai có trễ

s
SOPDT
e
ss
k
sG






)1)(1(
)(
21
(2.28)
Ta cũng có thể xác định hàm truyền đạt từ một mô hình trạng thái đơn biến. thực hiện phép biến đổi
Laplace cho các vế của hai phương trình (2.16) với giả thiết x(0) = 0, ta có:
u(s)(s)(s)s bAxx




du(s)(s)y(s)
T
 xc

Giải phương trình thứ nhất theo x(s) và thay vào phương trình thứ hai, ta có:
)()()()(
1
sdusbuAsIcsy
T




dbAsIcsG
T

1

)()(
(2.29)
Ngược lại, mô hình hàm truyền đạt (2.25) ta cũng có thể đi tới một số cách biểu diễn trong không
gian trạng thái. Ví dụ chuẩn điều khiển được đưa ra dưới đay cho trường hợp m  n. Không mất tính tổng
quát, ta có thể cho a
n
= 1.

35

utx
aaa
dt
dx
n





































1
0
0
)(.
1000
0
100
0010
110








(2.30)



)(00)(
10
txbbbty
m

(2.31)

2. Ma trận truyền đạt
Cho một hệ m biến vào và p biến ra, ma trận truyền đạt được định nghĩa là ma trận pm vói các
phần tử là hàm truyền đạt cho từng kênh vào/ra:

)(
)(
)(
)(
)(
)(
)(
)(

)()(
)()(
)(
1
1
1
1
1
111
su
sy
su
sy
su
sy
su
sy
sGsG
sGsG
sG
m
pp
m
pmp
m







 (2.32)
ma trận truyền đạt có thể được dẫn suất từ hệ phương trình vi phân bằng cách xác định từng hàm truyền
đạt tương ứng với các kênh vào/ra. Nếu cho trước mô hình trạng thái ta, ta có công thức tổng quát:

DBAsICsG 
1
)()(
(2.33)
Ví dụ 2-1: xác định ma trận hàm truyền đạt của hệ thống từ mô hình trạng thái của một hệ thống phản
ứng nối tiếp, với x
1
và x
2
là nồng độ hai bình, u
1
và u
2
là nồng độ và lưu lượng đầu vào:

















































2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
x
x
y
y
u
u
0.00250
0.00251
x
x
42
02
x
x

dt
d

Ta có:





















2s2
04s
4)2)(s(s
1
4s2

02s
)(s
1
1
AI












































2s
0.0025
4)2)(s(s
2
2s
0.0025
2s
1
0.00250
0.00251
4s
1

4)2)(s(s
2
0
2s
1
10
01
(s)G
Trong thực tế việc tính toán bằng tay chỉ nên thực hiện với các mô hình bậc thấp và đơn giản. Với
các hệ bậc cao hơn hoặc phức tạp hơn, việc chuyển đổi dạng mô hình nên sử dụng phần mềm thích hợp
như Matlab.
Ví dụ 2:
>> A=[-2 0;2 -4]
A =
-2 0

36

2 -4
>> B=[1 0. 0025;0 0. 0025]
B =
1. 0000 0. 0025
0 0. 0025
>> C =eye(2)
C =
1 0
0 1
>> D = zeros(2, 2)
D =
0 0

0 0
>> [num1, den1]=ss2tf(A, B, C, D, 1)
num1 =
0 1 4
0 0 2
den1 =
1 6 8
>> [num2, den2]=ss2tf(A, B, C, D, 2)
num2 =

0 0. 0025 0. 0100
0 0. 0025 0. 0100
den2 =
1 6 8
Kết quả trên hoàn toàn tương ứng với tính toán bằng tay như ở ví dụ 1.

2.4.5. Mô hình đáp ứng tần số
Phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên đặc tính đáp ứng tần số là phương pháp không thể thiếu
được của người kỹ sư điều khiển, tuy kinh điển nhưng lại có vai trò đặc biệt quan trọng trong trường phái
lý thuyết điều khiển “sau hiện đại”. Một ưu điểm lớn của mô hình hàm truyền đạt là ta có thể dẫn suất
trực tiếp để các đặc tính tần số của hệ bằng cách đặt biến phức s = j.
Xét một hệ tuyến tính đơn biến có hàm truyền đạt G(s). Đặc tính đáp ứng tần số của G(s) được
định nghĩa là



js
sGjG

 )()(

(2.34)

37

Khác với hàm truyền đạt chỉ mang tính thuần tuý toán học, đặc tính tần số thể hiện rất rõ ý nghĩa
về mặt vật lý, đó là đáp ứng của một hệ thống với tín hiệu đầu vào hình sin ở các tần số khác nhau. Để ý
rằng, đặc tính tần số có thể phân tích thành

)(
)()(


j
eAjG 
(2.35)





22
))((Re))((Im)()(

jGjGjGA 




 
)(Re

)(Im
arctan)()(



jG
jG
jG  (2.36)
Nếu kích thích một hệ ổn định ở trạng thái 0, một tín hiệu dao động điều hoà
u(t) = u
0
sint, ta dễ xác định được đáp ứng đầu ra y(t) ở chế độ xác lập nhờ phép biến đổi Laplace như
sau:

22
00
)(sin)(





s
usututu


)(
22
0
)()()()(





j
e
s
uAsusGsy


)sin()()(
0

 tuAty (2.37)
Như vây, tín hiệu ra ở chế độ xác lập cũng là một tín hiệu dao động điều hoà có biên độ được
khuyếch đại với hệ số A và độ lệch pha  so với tín hiệu vào. Hệ số khuyếch đại và độ lệch pha đều phụ
thuộc tần số. Chính vì ý nghĩa này, A() được gọi là đặc tính biên và () được gọi là đặc tính pha của
đáp ứng tần số G(j). Từ hai quan sát trên ta đưa ra hai nhận xét quan trọng:
- Thứ nhất: một tín hiệu đầu vào bất kỳ có thể phân tích thành tổng các tín hiệu dao động điều hoà có tần
số khác nhau, do thoả mãn nguyên lý xếp chồng nên tín hiệu đáp ứng của một hệ tuyến tính cũng chính
là tổng các đáp ứng thành phần với hệ số khuyếch đại và độ lệch pha khác nhau phụ thuộc vào tần số.
Như vậy, đặc tính tần số cũng có khả năng mô tả đầy đủ đặc tính động học của một hệ tuyến tính.
- Thứ hai: đặc tính biên độ và đặc tính pha có thể xác định thông qua thực nghiệm, vì vậy cho phép ta dễ
xây dựng mô hình hệ thống thông qua phương pháp nhận dạng.

2.5. Các mô hình gián đoạn
2. 5. 1. Các mô hình gián đoạn
Một mô hình liên tục mô tả quan hệ giữa các tín hiệu liên tục(biến vào/ra, biến trạng thái) của một
hệ thống. Trong khi đó, mô hình gián đoạn phản ánh quan hệ giữa giá trị của các tín hiệu tại thời điểm
trích mẫu. Như đã nói, ở đây ta chỉ quan tâm tới hệ trích mẫu đồng bộ có chu kỳ trích mẫu cố định.

Quan hệ giữa dãy tín hiệu đầu vào và dãy tín hiệu đầu ra của một hệ tuyến tính có thể được biểu
diễn dưới dạng:
)()1()1()(
11
tytyantyantya
nn


 =

)()1()1()(
011
tubtubmtubmtub
mm



(2.38)

38

Vì có sự tương tự với phương trình vi phân trong hệ liên tục, (2.38) còn được gọi là phương trình
sai phân tuyến tính. Thật ra, sự tương tự xuất phát từ chỗ là phưng trình (2.38) có thể biểu diễn được với
biến sai phân (hay còn gọi là số gia) :
)1()()(




tytyty

)1()()(
2
 tytyty

)1()()(
11


tytyty
nnn
(2.39)
Nếu giả (2.39) để tính y(t-1) , y(t-2) , theo y(t) và biến sai phân:
Δy(t)y(t)1)y(t




)()(2)()2(
2
tytytyty 

và thay thế vào (2.38) , ta tới phương trình sai phân “thực”:
)(
~
)(
~
)(
~
)(
~

01
2
2
tyatyatyatya
n
n
  =
)()1()(
10
mtbtubtub
m
  (2.40)
mô hình phương trình sai phân cũng có thể mở rộng một cách dễ dàng cho hệ đa biến bằng cách thay sử
dụng các ma trận tham số:
(t)1)(t1)n(tn)(t
11nn
yyAyAyA 

 =
(t)1)(t1)m(tm)(t
011mm
uBuBuBuB 

 (2.41)

2. 5. 2. Mô hình trạng thái
Tương tự như mô hình liên tục, mô hình trạng thái gián đoạn phi tuyến tổng quát có thể mô tả như
sau:
),(
kk1k

uxfx 


),(
kkk
uxgy  (2.42)
trong đó vector x bao gồm các biến trạng thái, vector u bao gồm toàn bộ các biến vào kể cả đại lương
nhiễu và vector y bao gồm các biến ra. Mô hình trạng thái gián đoạn tuyến tính có dạng:

kk1k
uxx 



kkk
DuCxy  (2.43)
Các ma trân , , C và D lần lượt được gọi là ma trận chuyển tiếp, ma trận đầu vào, ma trận đầu ra và ma
trận liên thông. Các phần tử của chúng là hằng số đối với mô hình tham số hằng và là hàm theo thời gian
đối với mô hình tham số biến thiên.
Mô hình trạng thái gián đoạn tuyến tính cũng có thể được dẫn suất từ dạng liên tục tương ứng cho
từng loại khâu giữ trễ. Xét mô hình trạng thái mô hình tuyến tính liên tục
ux
B
A
x




39

ux DCy


(2.44)
ký hiệu T là chu kỳ trích mẫu. Giả sử u(t) được giữ cố định trong trong khoảng thời gian kT = t = kT +T
bởi khâu giữ trễ bậc 0 (hay còn gọi là khâu ZOH, zero – order Hold). Nếu biết trạng thái x và đầu vào uở
thời điểm t = kT + T như sau:

)dτ(e(kT)eT)(kT
TkT
kT
τ)T(kTt




Buxx
AA


(kT)dτe(kT)e
TkT
kT
τ)T(kTT
Bux
AA







(kT)dte(kT)e
tT
Bux
T
o
AA



(kT)(kT) ux





Vì thế, các phương trình trong (2.43) cũng hay được viết dưới dạng:
(kT)(kT)T)(kT uxx






(kT)(kT)(kT) DuCxy



(2.45)
với

T
e
A


dte
T
0
t
B
A


(2.46)
Các mô hình trong (2.45) còn được gọi là mô hình trích mẫu ZOH của một hệ liên tục. Trong đại
đa số trường hợp, y(kT) được đo trước khi u(kT) tác động vào quá trình, vì vậy D = 0. Khác với mô hình
liên tục, thời gian trễ của quá trình có thể mô hình hoá trực tiếp trong mô hình trích mẫu ZOH, khi đó bậc
của mô hình (số biến trạng thái) sẽ tăng lên đúng bằng thời gian trễ tính theo số nguyên lần trích mẫu.
Chú ý rằng, các ma trận  và  có thể được tính gọn trong một bước với hàm luỹ thừa ma trận. Từ
(2.46) ta suy ra:























000
(t)(t)
0
(t)(t)
dt
d
BA
.
II



















 T
00
exp
0
(T)(T) BA
I
(2.47)
Nếu ta chỉ quan tâm tới các tín hiệu gián đoạn và coi chu kỳ trích mẫu là đơn vị thời gian, mô hình
trạng thái gián đoạn tuyến tính có thể được viết một cách đơn giản như sau:
(t)(t)1)(t uxx






(t)(t)(t) DuCxy



(2.48)
Từ (2.48) ta dễ dàng xác định đáp ứng hệ thống từ trạng thái ban đầu x(t) với dãy đầu vào u(t) , u(t+1)
, , u(t+k) bằng phương pháp lặp:

40


j)(t(t)k)(t
1k
0j
1jkk





uxx

k)(tk)(tk)(t





DuCxy (2.49)
Như ta đã thấy sau này, mô hình trạng thái gián đoạn có thể có được bằng nhiều phương pháp
khác nhau chứ không phải chỉ thông qua trích mẫu từ mô hình trạng thái liên tục. Tương tự như mô hình
liên tục, ở đây ta cũng tháy rõ vai trò quan trọng của ma trận  trong diễn biến trạng thái của hệ thống. Ở
đây, điều kiện cần và đủ để hệ ổn định là toàn bộ giá trị riêng của  nằm trong vòng tròn đơn vị. Cặp ma

trận (, ) còn nói lên tính điều khiển được (trạng thái) , cũng như cặp (, C) nói lên tính quan sát được
của hệ thống.

2. 5. 3. Mô hình đáp ứng quá độ
1. Đáp ứng xung
Tại thời điểm t = 0, nếu kích thích một hệ đơn biến ở trạng thái 0 bằng một xung đơn vị (và giữ
trong một thời gian chu kỳ trích mẫu h) , dãy giá trị trích mẫu tín hiệu đáp ứng được tính theo (2.49) cho
trường hợp D = 0 như sau:



1,2,k,y(k)g
1kT
k
c
ˆ (2.50)
Cho biết dãy giá trị đầu vào trong quá khứ của một hệ đơn biến, đầu ra ở thời điểm hiện tại có thể được
xác định bởi
k)u(tgy(t)
1k
k




(2.51)
Tương tự định nghĩa hàm trọng lượng cho mô hình liên tục, dãy giá trị g
k
 được gọi là dãy trọng
lượng và (2.51) được gọi là mô hình đáp ứng xung. Ý nghĩa của dãy trọng lượng đươc thể hiện ở chỗ,

mỗi giá trị g
k
phản ánh ảnh hưởng khác nhau của những giá trị đầu vào trong quá khứ tới giá trị y(t) ở thời
điểm hiện tại. Cần đặc biệt lưu ý rằng, mặc dù sử dụng cùng ký hiệu, dãy trọng lượng nói chung không
đồng nhất với các giá trị trích mẫu của hàm trọng lượng liên tục tương ứng. Chỉ khi chu kỳ trích mẫu T
chính xác bằng 1 giây, xung kích thích mới có diện tích bằng 1 và được coi là xấp xỉ của xung Dirac (t) ,
dãy trọng lượng sẽ xấp xỉ bằng các giá trị trích mẫu của hàm trọng lượng.
Đối với một quá trình ổn định, dãy trọng lượng sẽ dần tới 0 khi k lớn lên. Vì thế ta có thể xấp xỉ
(2.51) bằng một mô hình đáp ứng xung hữu hạn hay còn gọi là mô hình FIR (Finite Impulse Response) :



N
k
k
ktugty
1
)()(
(2.52)
trong đó N được chọn đủ lớn (Thông thường trong khoản từ 30 – 120, tuỳ theo chu kỳ trích mẫu của tín
hiệu) để các số hạng sau có thể bỏ qua.
Mô hình đáp ứng xung và mô hình FIR cũng được mở rộng cho hệ đa biến với vector đầu vào u(t)
và vector đầu ra y(t) :

41







N
1k
k
1k
k
k)(tk)(t(t) uGuGy (2.53)
với G
k
là dãy ma trận trọng lượng. Mỗi ma trận trọng lượng ở đây có các phần tử G
k

ij
tương ứng với
cặp vào ra (u
j
, y
i
)
Mô hình FIR rất được ưa chuộng trong ứng dụng công nghiệp bởi các ưu điểm của nó là trực quan
và phản ánh rõ ảnh hưởng của từng giá trị biến vào tới dãy giá trị của từng biến ra quan tâm. Mô hình FIR
cũng dễ dàng có được nhờ phương pháp nhận dạng đơn giản. Tuy nhiên, nhược điểm của nó là chỉ có thể
áp dụng cho các quá trình ổn định.

3. Đáp ứng bậc thang
Tương tự như đáp ứng xung, ta có thể sử dụng mô hình đáp ứng bậc thang:
)()(
1
ktuhty
k

k




(2.54)
trong đó h
k
là các giá trị trích mẫu tín hiệu ra khi kích thích quá trình đang ở trạng thái 0 bằng một hàm
bậc thang đơn vị và u là số gia điều khiển u(t) = u(t) – u(t-1). Đối với một quá trình ổn định, h
k
sẽ tiến
tới một giá trị hằng khi k lớn lên. Vì thế, người ta có thể xấp xỉ (2.54) bằng một mô hình đáp ứng bậc
thang hữu hạn hay gọi tắt là mô hình FSR (Finite Step Response) :




N
k
k
ktuhty
1
)()(
(2.55)
Mô hình FSR cho hệ đa biến cũng có dạng tương tự như (2.55) , với các hệ số h
k
được thay thế
bằng ma trận:
k)(tΔ(t)

N
1k
k



uHy (2.56)
Có thể dễ dàng tìm quan hệ giữa mô hình FSR và mô hình FIR (với k  1) :

1kkk 
 HHG
(2.57)

2.5.4. Mô hình Hàm truyền đạt gián đoạn
Mô hình hàm truyền đạt gián đoạn được định nghĩa với biến phức z. Phép biến đổi Z cho mô hình
gián đoạn cũng tương tự như phép biến đổi Laplace cho mô hình liên tục, cho phép ta phân tích và thiết
kế hệ gián đoạn trên cơ sở hàm phức. Cho một tín hiệu gián đoạn f(kT) với k = 0, 1, 2, , và T là chu kỳ
trích mẫu tín hiệu, ảnh Z của nó là một hàm biến phức z và được định nghĩa như sau:

 






0
)()()(
k
k

zkTfzFkTfZ (2.58)
1. Hàm truyền đạt gián đoạn
Hàm truyền đạt gián đoạn được định nghĩa là tỷ số của ảnh Z của tín hiệu đầu ra y(kT) và ảnh Z
của tín hiệu vào u(kT) , với sơ kiện bằng 0: