Lecture 3: System Representation
Transfer Functions
Graphical Representation
State Space Representation
Reading: Chap. 2.7-2.10
TexPoint fonts used in EMF.
Read the TexPoint manual before you delete this box.: AAAAAAAAAAAAAA
Linear Difference Equation Representation
Input e(k), and output y(k), k=0,1,2,….
LTI system given by a linear difference equation
Typically assume zero initial conditions:
𝑒(𝑘)
𝑦(𝑘)
𝑦 𝑘 + 𝑎 𝑛−1 𝑦 𝑘−1 +⋯+ 𝑎 0 𝑦 𝑘−𝑛 =
 𝑏 𝑚 𝑒 𝑘 + 𝑏 𝑚−1 𝑒 𝑘−1 +⋯+ 𝑏 0 𝑦 𝑘−𝑚
𝑦 −1 =𝑦 −2 =⋯=𝑦 −𝑛 =0
𝑒 −1 =𝑒 −2 =⋯=𝑒 −𝑚 =0
Transfer Function
Take the z-transform of the linear difference equation to obtain
                        transfer function of the discrete-time LTI system
Linear difference equation representation for                             ?
𝑌 𝑧 =  𝑏 𝑚 + 𝑏 𝑚−1  𝑧 −1 +⋯+ 𝑏 0  𝑧 −𝑚  1+ 𝑎 𝑛−1  𝑧 −1 +⋯+ 𝑎 0  𝑧 −𝑛  𝐸(𝑧)
𝐸(𝑧)
𝐺(𝑧)
𝑌(𝑧)
𝐺(𝑧)=  𝑧−1   𝑧−2  2
𝐺(𝑧)
Consider a simple LTI discrete-time system whose output y(k) is obtainedfrom the input e(k) by a delay of one time step:
If the input e(k) is obtained by sampling a continuous-time: e(k)=e(kT),then the above operation is a time delay element by time T:
The transfer function of the time-delay element is
Time-Delay Element
𝑒(𝑘)
𝑦 𝑘 =𝑒(𝑘−1)
𝑒(𝑘𝑇)
𝑦 𝑘𝑇 =𝑒( 𝑘−1 𝑇)
𝑇
𝑇
𝐸(𝑧)
𝑌(𝑧)
 𝑧 −1
Connection of Time Delay Elements
(shift register
using D flip-flops)
A more complicated connection:
𝑇
𝑇
𝑇
𝑇
𝑒(𝑘)
𝑦(𝑘)
𝑒(𝑘)
𝑦(𝑘)
𝑇
𝑇
+
+
−
Simulation Diagram
Simulation diagram is a graphical representation of systemsconsisting of basic elements of operations:
Time-delay elements
Summation
Multiplication by constant
Example:
     can be represented by a simulation diagram:
txp_fig
𝑒(𝑘)
𝑦(𝑘)
𝑇
+
−
𝑇
−
𝑦 𝑘 =2𝑒 𝑘 −𝑒 𝑘−1 −𝑦(𝑘−1)
Example
Simulation diagram:
𝑦 𝑘 −4𝑦 𝑘−1 +3𝑦(𝑘−2)=𝑒 𝑘−1 −2𝑒 𝑘−2
Simulation Diagram for General Linear Difference Equation
txp_fig
(Signal) Flow Graph
An alternative graphical representation of systems
Basic elements are
Nodes: representing signals
Branches: directed line segment connecting nodes, each with a gain
At each node, signals of all incoming branches are summedand the result is transmitted to all outgoing branches
Example:
𝐸(𝑧)
𝐺(𝑧)
𝑌(𝑧)
𝐸(𝑧)
𝐺(𝑧)
𝑌(𝑧)
𝐸(𝑧)
𝑌(𝑧)
𝑀(𝑧)
+
−
𝐸(𝑧)
𝑌(𝑧)
𝑀(𝑧)
1
−1
Previous Example
Simulation diagram:
Flow graph:
𝑦 𝑘 =2𝑒 𝑘 −𝑒 𝑘−1 −𝑦(𝑘−1)
txp_fig
𝑒(𝑘)
𝑦(𝑘)
𝑇
+
−
𝑇
−
𝐸(𝑧)
𝑌(𝑧)
− 𝑧 −1
 𝑧 −1
1
−1
−1
Mason’s Formula
To compute the transfer function from an input node to anoutput node in an arbitrary flow graph:
Compute the determinant  of the flow graph
Find all forward paths with path gains P1,…,Pk
For each forward path Pii=1,…,k, find the determinant (cofactor) i ofa (sub) signal flow graph obtained from the original one by removingby branches touching Pi
Then the transfer function from the input node to the output node is
txp_fig
Determinant of Flow Graph
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
=1- (sum of all individual loop gains)
      + (sum of gain products of all two non-touching loops)
      -  (sum of gain products of all three non-touching loops)
      + …
Example:
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Forward path
Forward path gain Pi
i
Application of Mason’s Formula
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Example
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Another Example
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Transfer function
txp_fig
State Space Representation
Concept of State Variables
State-Variable Model
Relation with Transfer Function Representation
TexPoint fonts used in EMF.
Read the TexPoint manual before you delete this box.: AAAAAAAAAA
External vs Internal Models
Transfer functions: input-output (I/O, external) representations
Modern perspective: state-variable model (Internal Model)
Systems with identical I/O characteristics may possess drasticallydifferent internal structures
Hard constraints on some internal variables
Input and output variables are not enough
txp_fig
txp_fig
txp_fig
State-Variable Model
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
Single Input Single Out (SISO) LTI Systems:
 input  is a scalar:
TP_tmp.emf
 output  is a scalar:
TP_tmp.emf
 state x is a vector:
ABCD are matrices of proper dimensions
The output y(k), k=0,1,… can be uniquely determined from the input e(k),k=0,1,…, and the initial condition x(0)
Numerical Solution
Find y(k) for given input e(k) and initial state x(0)
Recursive solution:
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
Transfer Function of State-Variable Model
TP_tmp.emf
Assuming zero initial condition x(0)=0, what is the transfer function from theinput signal e(k) to the output signal y(k)?
TP_tmp.emf
Example
System evolution becomes:
Output can be recovered as:
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
Consider the system
TP_tmp.emf
In vector form:
State variables:
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
Transfer function:
Obtaining State-Variable ModelFrom Transfer Functions
Given a general transfer function
     how to obtain equivalent state-variable model?
General procedure
Draw a simulation diagram of the system (many choices)
Assign a state variable to each time delay element’s output
Write the state equation, and the output equation from the diagram
txp_fig
txp_fig
txp_fig
TP_tmp.emf
One Possible Way
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
Example:
Controller Canonical Form:Simulation Diagram
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
TP_tmp.emf
Controller Canonical Form:Flow Graph
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Exercise: Check the transfer function from E(z) to Y(z) by Mason’s Formula
txp_fig
Observer Canonical Form:Simulation Diagram
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
TP_tmp.emf
Exercise: write the state-variable model
TP_tmp.emf
Example
TP_tmp.emf
txp_fig
txp_fig
txp_fig
State Variables Model 1: controller canonical form
Alternative State Variable Model (I)
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
TP_tmp.emf
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Alternative State Variable Model (II)
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Conclusion: A transfer function G(z) can have many different equivalentstate-variable models (A,B,C,D), as long as
TP_tmp.emf
TP_tmp.emf
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
Exercise
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
txp_fig
State-variable model:
txp_fig