高次システムの伝達関数とそのイメージ

システムと伝達関数

このページでは、高次システムの伝達関数と直感的イメージについて解説します。また、2次遅れ要素がなぜ伝達関数の基本要素に含まれるのかについても解説します。

このページのまとめ
  • 高次システムのほとんどは、伝達関数の基本要素の組み合わせで表現できる
  • ある要素の出力が他の要素の入力になっている場合は、それぞれの要素をつなぐだけで高次の伝達関数が作れる
  • そうでない場合は、微分方程式を整理して伝達関数を導く
  • 高次システムの極は、それを構成する各基本要素の極に等しい
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高次システムとは?

3次以上のシステム、つまり特性が3階以上の微分方程式で表されるシステムは高次システム・高次系と呼ばれます。高次システムは、シンプルなシステムを複数組み合わせた形をしていることが多いです。

また、高次システムのほとんどは、伝達関数の基本要素(1次遅れ要素・2次遅れ要素・積分要素・比例要素など)の組み合わせで表現できることが知られています。

以降、具体例でこの意味を見ていきましょう。

シンプルな例でイメージを把握!

下図のように、プロペラの風で力を発生させ、台車を動かすシステムを考えます。

プロペラで動くばねダンパ系

プロペラは入力電流\(i(t)\)に応じて風力\(f(t)\)を発するものとします。このとき、システム全体のブロック線図は次のように表されます。

プロペラで動くばねダンパ系のブロック線図

プロペラの出力がそのまま台車の入力になっていますね。このとき、システム全体の伝達関数と特性を見ていきましょう。

伝達関数の導出

まず、台車の運動方程式は次式で表されます。

$$m\ddot{x}(t) + c\dot{x}(t) + kx(t) = f(t)$$

入力は台車に加わる力$f(t)$、出力は台車の位置$x(t)$です。2階の微分方程式なので、台車は2次システムですね。これをラプラス変換して整理すると、台車の伝達関数$G_1(s)$が得られます。

$$X(s) = \ubg{\frac{1}{ms^2 + cs + k}}{G_1(s)}F(s)$$

一方、プロペラの特性は次式で表されるとします。

$$\dot{f}(t) + a f(t)= i(t)$$

入力はプロペラに流される電流$i(t)$、出力は風力$f(t)$です。1階の微分方程式なので、プロペラは1次システムですね。これをラプラス変換して整理すると、プロペラの伝達関数$G_2(s)$が得られます。

$$F(s) = \ubg{\frac{1}{s+a}}{G_2(s)} I(s)$$

これらを結合すると、システム全体、すなわち電流$I(s)$から位置$X(s)$までの伝達関数$G(s)$が得られます。

$$\begin{align}X(s) &= G_1(s) \cdot G_2(s) \cdot I(s)\\\\ &= \frac{1}{ms^2 + cs + k} \cdot \frac{1}{s+a} I(s)\\\\ &= \ubg{\frac{1}{ms^3 + (c+ma)s^2 + (k+ca)s + ka}}{G(s)} I(s)\end{align}$$

2次システム(2次遅れ要素)と1次システム(1次遅れ要素)を単純に結合したものなので、システム全体は3次システムとなりました。このように、高次システムは伝達関数の基本要素の組み合わせによって得られるシステムだとイメージすればOKです。

このイメージをより詳しく説明します。上記システムの主役は台車です。ただし、台車の伝達関数は力$f$が自由に(少しの遅れもなく)与えられることを前提としています。もちろん現実にはそんなことは不可能なので、力を発生させるプロペラの伝達関数も使用することで、入力$f$の特性(遅れなど)も考慮した「現実的な」モデルが構築できるわけです。

プロペラで動くばねダンパ系の伝達関数のイメージ

結果的にシステムが2つ結合する形となり、システム全体としては高次システムとなったわけですね。

今回は見た目の分かりやすさのためにプロペラで力を発生させるとしましたが、もちろんモータやエンジンで力を発生させる場合も同様に考えればOKです。

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システムの極

次に、このシステムの極を考えてみましょう。

簡単のため台車$G_1(s)$の極を$p_1,p_2$、プロペラ$G_2(s)$の極を$p_3$とすると、システム全体の伝達関数$G(s)$は次のように変形できます。

$$\begin{align}G(s) &= G_1(s) \cdot G_2(s)\\ &= \ubg{\frac{1}{(s-p_1)(s-p_2)}}{G_1(s)} \cdot \ubg{\frac{1}{s-p_3}}{G_2(s)}\\&= \frac{1}{(s-p_1)(s-p_2)(s-p_3)} \end{align}$$

ここで注目したいのは、全体システム$G(s)$の極は$p_1,p_2,p_3$となり、$G_1(s),G_2(s)$それぞれの極をそのまま継承するという点です。

プロペラで動くばねダンパ系の極のイメージ

言い換えると、高次システムの極はそれを構成する各要素の極に等しいといえますね。

極はシステムの特性を表すパラメータなので、高次システムはそれを構成する各要素の特性をそのまま継承しているとも解釈できます。

複雑な例も本質は同じ!

先ほどの例では、あるシステムの出力がそのまま他のシステムの入力となっていました。そのため、個々のシステムの伝達関数を結合するだけでシステム全体の伝達関数を導出できました。

しかしシステムが複雑になると、同じように全体をスッキリとはまとめられなくなります。ただ、このような場合も基本となる考え方は同じですので安心してください。以降、具体例で詳しく説明していきます。

伝達関数の導出

先ほどの例にて、プロペラの特性を次式に変更してみます。

$$\dot{f}(t) + a f(t) + \ubg{b\dot{x}(t)}{追加} = i(t)$$

出力$f(t)$が、電流$i(t)$だけでなく台車の速度$\dot{x}(t)$にも依存するようになりました。この場合は方程式が電流$i(t)$・力$f(t)$・位置$x(t)$の3つの変数に基づいているため、先ほどのように入出力関係を単純に表すことができません。

ブロック線図で表すなら、次のようになります。

より複雑なプロペラで動くばねダンパ系のブロック線図

互いの動作が互いに影響を及ぼすので、複雑になっているわけですね。

$$ \left\{ \begin{array}{ll} m\ddot{x}(t) + c\dot{x}(t) + kx(t) = f(t) &\cdots 台車の方程式\\ \dot{f}(t) + a f(t) + b\dot{x}(t) = i(t)&\cdots プロペラの方程式 \end{array} \right. $$

これらの式からシステム全体、すなわち電流$I(s)$から位置$X(s)$までの伝達関数$G(s)$を計算してみましょう。先ほどのように伝達関数の単純結合はできませんが、式を連立して$I(s)$と$X(s)$についてまとめるだけでOKです。まずそれぞれの微分方程式をラプラス変換します。

$$ \left\{ \begin{array}{ll} (ms^2 + cs + k)X(s) = F(s)\\ (s+a)F(s) + bsX(s) = I(s) \end{array} \right. $$

第1式を第2式に代入して、$F(s)$を消去します。

$$ \Bigl\{ (s+a)(ms^2 + cs + k)+bs \Bigr\}X(s) = I(s) $$

$X(s)$についてまとめると、伝達関数$G(s)$が求まります。

$$\begin{align}X(s) &= \frac{1}{(s+a)(ms^2 + cs + k)+bs} I(s)\\\\ &= \ubg{\frac{1}{ms^3 + (c+ma)s^2 + (k+ca+b)s + ka}}{G(s)} I(s)\end{align}$$

全体は3次システムとなりました。少し複雑になりましたが、本質的に1次システムと2次システムの組み合わせなので、イメージは先ほどの例と同じですね。

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システムの極

では、このシステムの極はどのようになるでしょうか?

今回の例は、全体の伝達関数$G(s)$を下位のシステムの伝達関数$G_1(s),G_2(s)$の単純結合で表現できませんでした。言い換えると、全体の伝達関数$G(s)$は下位のシステムの伝達関数$G_1(s),G_2(s)$をそのまま要素に持ちません

今、全体が3次システムであることは分かっているため、全体システムの極は3つです。少し逆説的ですが、それらの極を$p_1,p_2,p_3$とすると、全体の伝達関数$G(s)$は次のように変形できます。

$$\begin{align}G(s) &= \frac{1}{ms^3 + (c+ma)s^2 + (k+ca+b)s + ka}\\\\&= \frac{1}{(s-p_1)(s-p_2)(s-p_3)}\end{align}$$

つまり、全体の伝達関数$G(s)$は次のどちらかの組み合わせで表現できるといえますね。

  • 極$p_1$を持つ1次遅れ要素$\frac{1}{(s-p_1)}$ × 極$p_2$を持つ1次遅れ要素$\frac{1}{(s-p_2)}$ × 極$p_3$を持つ1次遅れ要素$\frac{1}{(s-p_3)}$
  • 極$p_1$を持つ1次遅れ要素$\frac{1}{(s-p_1)}$ × 極$p_2,p_3$を持つ2次遅れ要素$\frac{1}{(s-p_2)(s-p_3)}$

言い換えると、複雑なシステムでも結局は伝達関数の基本要素の組み合わせで表現できるわけですね。(実際上記どちらの組み合わせもありえます。それぞれの違いはすぐ後で説明します)

ただし今回の場合、それぞれの要素は物理的なシステム構成と1対1で対応しているわけではありません。「下位システムの相互作用によって生み出される動特性(極)が各基本要素として現れ、全体がその結合で表されている」というイメージを持てばOKです。

同様の考え方を適用することで、さらに高次のシステムでも基本要素の組み合わせで表現できることが分かります。例えば極$p_1,p_2,p_3,p_4$を持つ4次システムは、次のどれかの組み合わせで表現できるわけですね。

  • 極$p_1$~$p_4$を持つ1次遅れ要素 ×4
  • 極$p_1$を持つ1次遅れ要素 × 極$p_2$を持つ1次遅れ要素 × 極$p_3,p_4$を持つ2次遅れ要素
  • 極$p_1,p_2$を持つ2次遅れ要素 × 極$p_3,p_4$を持つ2次遅れ要素

1次遅れ要素、2次遅れ要素、どっちを使う?

2次遅れ要素は1次遅れ要素2つで表現できるんじゃないの?

だから結局4次システムは1次遅れ要素4つの組み合わせになるんじゃないの?

と思うかもしれません。結論から言うと、2次遅れ要素の取り扱い方は次のようになります。

  • 実極しか持たない2次遅れ要素は、1次遅れ要素2つに分解できる
  • 複素極を持つ2次遅れ要素は分解できず、それが基本要素となる

詳しく説明していきましょう。まず、システムが振動的な挙動をする場合、そのシステムは複素極を持ちます。また、複素極は$p_1=a+bj$、$p_2=a-bj$と共役なものが必ずセットで現れます($j$は虚数単位、$a,b$は実数)。

このとき、例えば1次遅れ要素$G_{1次}(s)$が複素極$p_1=a+bj$を持とうとすると、

$$G_{1次}(s)=\frac{1}{s-p_1}=\frac{1}{s-\ubg{(a+bj)}{複素数が残る}}$$

となり、伝達関数が複素数を持たなくてはならなくなります。もちろん複素数は仮想的な概念なので、現実にはそのような伝達関数を持つシステムは存在しません。

一方で2次遅れ要素$G_{2次}(s)$が共役な複素極$p_1=a+bj$、$p_2=a-bj$を持とうとすると、

$$\begin{align}G_{2次}(s)&=\frac{1}{(s-p_1)(s-p_2)}\\\\&=\frac{1}{\bigl\{s-(a+bj)\bigr\}\bigl\{s-(a-bj)\bigr\}}\\\\&=\ubg{\frac{1}{s^2-2as+(a^2+b^2)}}{複素数が残らない!}\end{align}$$

となり、伝達関数を実数だけで表現できます。つまり、現実にそのようなシステムが存在可能となります。以上から、複素極を持つシステムを表せる最小単位は2次遅れ要素であるといえます。伝達関数の基本要素に2次遅れ要素が含まれるのは、このような理由だったわけですね。

もちろん極が実極のみである場合はこのような問題は起こらないので、2次遅れ要素は1次遅れ要素2つに分解できます。高次システムを基本要素に分解する場合は、その極に応じて1次遅れ要素・2次遅れ要素を使い分けてくださいね。

以上、高次システムの伝達関数と直感的イメージでした。下記ページでは、実用場面でよくでてくる高次システムの具体例を紹介していますので、合わせてご覧ください。

このページのまとめ
  • 高次システムのほとんどは、伝達関数の基本要素の組み合わせで表現できる
  • ある要素の出力が他の要素の入力になっている場合は、それぞれの要素をつなぐだけで高次の伝達関数が作れる
  • そうでない場合は、微分方程式を整理して伝達関数を導く
  • 高次システムの極は、それを構成する各基本要素の極に等しい

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