Этот пример иллюстрирует свойства серийного соединения пассивных систем.
Рассмотрите соединение двух подсистем и последовательно. Взаимосвязанная система дан отображением от входа выводить .
В отличие от параллели и соединений обратной связи, пассивности подсистем и не гарантирует пассивность для взаимосвязанной системы . Возьмите, например,
Обе системы являются пассивным элементом, как подтверждено
G1 = tf([5 3 1],[1,2,1]); isPassive(G1)
ans = logical
1
G2 = tf([1,1,5,.1],[1,2,3,4]); isPassive(G2)
ans = logical
1
Однако серийное соединение и не пассивный элемент:
H = G2*G1; isPassive(H)
ans = logical
0
Это подтверждено путем проверки что годограф Найквиста не положителен действительный.
nyquist(H)
В то время как серийное соединение пассивных систем не является пассивным элементом в целом, существует отношение между индексами пассивности и и индексы пассивности Пусть и обозначьте входные индексы пассивности для и , и позвольте и обозначьте выходные индексы пассивности. Если все эти индексы положительны, то входной индекс пассивности и выходной индекс пассивности для серийного соединения удовлетворить
Другими словами, нехватка пассивности при вводах или выводах не хуже, чем выражения правой стороны. Для получения дополнительной информации смотрите статью Arcak, M. и Зонтага, E.D., "Диагональная устойчивость класса циклических систем и его связи с секущим критерием", Automatica, Vol 42, № 9, 2006, стр 1531-1537. Проверьте эти нижние границы для примера выше.
% Output passivity index for G1 rho1 = getPassiveIndex(G1,'output'); % Output passivity index for G2 rho2 = getPassiveIndex(G2,'output'); % Input passivity index for H=G2*G1 nu = getPassiveIndex(H,'input')
nu = -1.2886
% Lower bound
-0.125/(rho1*rho2)
ans = -2.4194
Точно так же проверьте нижнюю границу для выходного индекса пассивности .
% Input passivity index for G1 nu1 = getPassiveIndex(G1,'input'); % Input passivity index for G2 nu2 = getPassiveIndex(G2,'input'); % Output passivity index for H=G2*G1 rho = getPassiveIndex(H,'output')
rho = -0.6966
% Lower bound
-0.125/(nu1*nu2)
ans = -6.0000