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present and future conditions of the system ◀ n차의 미방 → n원 1차의 상태방정식으로 변환 가능 4 Laplace 변환 ◎ Laplace 변환의 장점 -- 일반해와 특수해가 한 번의 연산으로 얻어짐 -- 초기조건이 해의 구득과정에 처음부터 포함됨 -- 미방을 s에 관한 대수방정식으로 변환 -- convolution을 승산으로 변환 제어공학을 위한 수학적 배경..hwp 제어공학을 위한 수학적 배경.hwp 제어공학을 위한 수학적 배경.hwp 파일문서.제어공학을 위한 수학적 배경 업로드 제어공학을 위한 수학적 배경.hwp 제어공학을 위한 수학적 배경.hw. ,ip [목차] 1 서론 2 복소변수의 개념 3 미방과 상태방정식 4 Laplace 변환 5 기본 행렬 이론 2 복소변수의 개념 ◎ 복소변수에 관련된 용어의 정의 ◀ 복소변수 -- s =σ+ jω ◀ 복소변수함수 -- G(s) = Re(G) + jIm(G) ◀ 해석함수 -- G(s) 및 그 도함수가 영역 내의 모든 점에서 존재 ◀ 특이점(singularity) -- s평면에서 함수 또는 그 도함수의 값들이 정의되지 않는 점 ◀ 극(pole) -- ......
Index & Contents
제어공학을 위한 수학적 배경 업로드
제어공학을 위한 수학적 배경.hwp 파일문서.zip
[목차]
1 서론
2 복소변수의 개념
3 미방과 상태방정식
4 Laplace 변환
5 기본 행렬 이론
2 복소변수의 개념
◎ 복소변수에 관련된 용어의 정의
◀ 복소변수 -- s =σ+ jω
◀ 복소변수함수 -- G(s) = Re(G) + jIm(G)
◀ 해석함수 -- G(s) 및 그 도함수가 영역 내의 모든 점에서 존재
◀ 특이점(singularity) -- s평면에서 함수 또는 그 도함수의 값들이 정의되지 않는 점
◀ 극(pole) -- 복소함수의 값이 정의되지 않는 점(복소함수의 분모를 0으로 하는 점)
◀ 영점(zero) -- 복소함수의 값이 0이 되는 점(복소함수의 분자를 0으로 하는 점)
3 미방과 상태방정식
◀ 선형시불변(LTI) 시스템 -- 상수계수 선형 상미방으로 표현됨
예) R-L-C 직렬회로
◀ 비선형 시스템 -- 비선형 미방으로 표현됨
◀ 일반해(영입력 응답)와 특수해(영상태 응답)의 합으로 해가 주어짐
◎ 상태방정식
◀ 상태(변수)의 정의
-- a minimal set of variables of a system such that knowledge of them at any time t0,
and the information on the input excitation subsequently applied, are sufficient to
determine the state of system at any time t>t0
-- the state of a system refers to the past, present and future conditions of the system
◀ n차의 미방 → n원 1차의 상태방정식으로 변환 가능
4 Laplace 변환
◎ Laplace 변환의 장점
-- 일반해와 특수해가 한 번의 연산으로 얻어짐
-- 초기조건이 해의 구득과정에 처음부터 포함됨
-- 미방을 s에 관한 대수방정식으로 변환
-- convolution을 승산으로 변환
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