Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Podobne dokumenty
Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym

Sterowanie minimalnoczasowe dla uk ladów liniowych. Krzywe prze l aczeń.

Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.

Wprowadzenie do metod sterowania optymalnego

Sterowalność liniowych uk ladów sterowania

Wprowadzenie do teorii sterowania

Liniowe uk lady sterowania.

Sterowanie optymalne

Ekonomia matematyczna i dynamiczna optymalizacja

Synteza optymalnego regulatora stanu. Uk lady z czasem ci ag lym.

Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Metody kierunków poprawy dla nieliniowych problemów sterowania optymalnego

Opis systemów dynamicznych w przestrzeni stanu. Wojciech Kurek , Gdańsk

Liczby zespolone, liniowa zależność i bazy Javier de Lucas. a d b c. ad bc

POCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy

Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas

y 1 y 2 = f 2 (t, y 1, y 2,..., y n )... y n = f n (t, y 1, y 2,..., y n ) f 1 (t, y 1, y 2,..., y n ) y = f(t, y),, f(t, y) =

Stabilność liniowych uk ladów sterowania

liniowych uk ladów sterowania

Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L METODA HÜCKLA. Ćwiczenia. mm

Wprowadzenie do teorii sterowania. Procesy sterowania o parametrach skupionych.

na p laszczyźnie kartezjaṅskiej prowadzimy prost a o rȯwnaniu s 1. (1.1) s 0 + t 1 t 0

Suma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas

Zasada optymalności Bellmana. Uogólniony optymalny regulator stanu.

Po wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:

SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16. Szeṡcian w uk ladzie wspȯ lrzȩdnych x, y, z GEOMETRIA PRZESTRZENNA STEREOMETRIA

Regulator liniowo kwadratowy na przykładzie wahadła odwróconego

STATYSTYKA MATEMATYCZNA dla ZPM I dr inż Krzysztof Bryś wyk lad 1,2 KLASYCZNY RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

STYSTYSTYKA dla ZOM II dr inż Krzysztof Bryś Wykad 1

Wprowadzenie do teorii sterowania. Procesy o parametrach skupionych

Zestaw nr 6 Pochodna funkcji jednej zmiennej. Styczna do krzywej. Elastyczność funkcji. Regu la de l Hospitala

Równania różniczkowe o zmiennych rozdzielonych

CHEMIA KWANTOWA MONIKA MUSIA L. Ćwiczenia. mm

Inżynieria Systemów Dynamicznych (4)

ZAGADNIENIE DUALNE Rozważmy zagadnienie liniowe(zagadnienie to nazywamy prymalnym) o postaci kanonicznej:

Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych

Wprowadzenie z dynamicznej optymalizacji

Funkcje wielu zmiennych

Modelowanie układów dynamicznych

Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010

1 Przestrzenie unitarne i przestrzenie Hilberta.

WYK LAD 5: GEOMETRIA ANALITYCZNA W R 3, PROSTA I P LASZCZYZNA W PRZESTRZENI R 3

Wyk lad 14 Formy kwadratowe I

Elementy analizy funkcjonalnej PRZESTRZENIE LINIOWE

LOGIKA ALGORYTMICZNA

ANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?

edzi (local edge detectors) Lokalne operatory wykrywania kraw

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2012/2013. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.

Dyskretne modele populacji

Równania różniczkowe liniowe drugiego rze

Zasada maksimum Pontriagina

Metody rzutowania i funkcji barierowych dla problemów sterowania optymalnego

Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka

Asymptota pozioma: oṡ x, gdy y = 0 Asymptota pionowa: oṡ y, gdy x = 0. Hyperbola 1 x

SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16. Hyperbola 1 x FUNKCJE ELEMENTARNE WYMIERNE POTȨGOWE LOGARYTMICZNE.

Wprowadzenie do równań ró znicowych i ró zniczkowych.

Równania różniczkowe cz astkowe rzȩdu pierwszego

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska

1. Podstawowe pojęcia

WNIOSKOWANIE W MODELU REGRESJI LINIOWEJ

Matematyka A, klasówka, 24 maja zania zadań z kolokwium z matematyki A w nadziei, że pope lni lem wielu b le. rozwia

Dyskretne modele populacji

Wykład FIZYKA I. 10. Ruch drgający tłumiony i wymuszony. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

III. Układy liniowe równań różniczkowych. 1. Pojęcie stabilności rozwiązań.

g liczb rzeczywistych (a n ) spe lnia warunek

Seria zadań z Algebry IIR nr kwietnia 2017 r. i V 2 = B 2, B 4 R, gdzie

po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)

Wykład z modelowania matematycznego.

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

po lożenie cz astki i od czasu (t). Dla cz astki, która może poruszać siȩ tylko w jednym wymiarze (tu x)

MECHANIKA 2. Drgania punktu materialnego. Wykład Nr 8. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

Kinematyka: opis ruchu

Aproksymacja kraw. Od wielu lokalnych cech (edge elements) do spójnej, jednowymiarowej. epnej aproksymacji

Sekantooptyki owali i ich własności

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.

Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa

Analiza dla informatyków 2 DANI LI2 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu

MATEMATYKA REPREZENTACJA LICZB W KOMPUTERZE

Całki krzywoliniowe. SNM - Elementy analizy wektorowej - 1

y(t) = y 0 + R sin t, t R. z(t) = h 2π t

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Laboratorium Mechaniki Technicznej

Systemy. Krzysztof Patan

Wyk lad 11 1 Wektory i wartości w lasne

Matematyka A kolokwium: godz. 18:05 20:00, 24 maja 2017 r. rozwiązania. ) zachodzi równość: x (t) ( 1 + x(t) 2)

Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie

KOLOKWIUM Z ALGEBRY I R

Stabilność II Metody Lapunowa badania stabilności

Funkcje wielu zmiennych

Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.

Wykład z modelowania matematycznego. Przykłady modelowania w mechanice i elektrotechnice.

gęstością prawdopodobieństwa

ZASTOSOWANIE ZASADY MAKSIMUM PONTRIAGINA DO ZAGADNIENIA

mechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej

Funkcje wielu zmiennych

Matematyka A, egzamin, 17 czerwca 2005 rozwia zania

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE zadania z odpowiedziami

Dynamika manipulatora. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Cybernetyki Technicznej Politechnika Wrocławska. Podstawy robotyki wykład VI

Transkrypt:

Mnożniki funkcyjne Lagrange a i funkcje kary w sterowaniu optymalnym Sprowadzanie zadań sterowania optymalnego do zadań wariacyjnych metod a funkcji kary i mnożników Lagrange a - zadania sterowania optymalnego z ograniczeniami chwilowymi sterowania i z uwik lanym sterowaniem w równaniach stanu Rozważmy zadanie optymalnego sterowania docelowego z uwik lanym sterowaniem w równaniach stanu i z ograniczeniami chwilowymi sterowania: zminimalizować wskaźnik jakości G(x, u) = uwzglȩdniaj ac równanie stanu warunki graniczne oraz ograniczenia chwilowe sterowania g(x(t), u(t), t)dt ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [, t 1 ], x( ) = x 0, x(t 1 ) = x 1 u(t) U, t [, t 1 ]. Za lóżmy chwilowe ograniczenia w postaci u(t) u max, t [, t 1 ]. Wprowadzamy funkcjȩ kary za przekroczenie ograniczeń chwilowych K j (u j (t)) = 0 jeśli u j (t) u max j i K j (u j (t)) = ρ j ( u j (t) u max j ) 2 jeśli u j (t) > u max j, gdzie ρ j > 0 jest wspó lczynnikiem kary. Wraz ze wzrostem wspó lczynnika kary ρ j > + funkcja kary staje siȩ coraz bardziej stroma i tym samym coraz dok ladniejsza. Stosuj ac metodȩ funkcyjnych mnożników Lagrange a λ(t) dla równań stanu i funkcjȩ kary K(u(t)) =. m j=1 K j(u j (t)) dla ograniczeń chwilowych sterowania w l aczamy te ograniczenia do wskaźnika jakości G(x, λ, u). = ( g(x(t), u(t), t) + λ T (t)(ẋ(t) f(x(t), u(t), t)) + K(u(t)) ) dt 1

minimalizowanego przy jedynych pozosta lych ograniczeniach jakimi s a warunki graniczne x( ) = x 0, x(t 1 ) = x 1. Tak wiȩc rozszerzamy zakres zmiennych do postaci wektora zmiennych funkcyjnych (x, λ, u) traktuj ac je jako równoprawne zmienne optymalizacyjne z przestrzeni C 1. Warunki konieczne optymalności określimy definiuj ac funkcjȩ g jak nastȩpuje g(x(t), ẋ(t), λ(t), λ(t), u(t), u(t), t) = g(x(t), u(t), t) + λ T (t)(ẋ(t) f(x(t), u(t), t)) + K(u(t)) i zapisujemy warunki konieczne optymalności w postaci nastȩpuj acego uk ladu równań Eulera-Lagrange a g o x(t) d dt gȯ x(t) = 0, t [, t 1 ], ( ) g o λ(t) d dt gȯ λ (t) = 0, t [, t 1 ], ( ) g u(t) o d dt gȯ u(t) = 0, t [, t 1 ], ( ). Jest to uk lad 2n + m równań różniczkowych dla 2n + m zmiennych funkcyjnych. Mnożnik funkcyjny λ(t) nazywany jest także zmienn a sprzȩżon a lub zmienn a kostanu (wektorem kostanu). Równanie (*) nazywane jest równaniem sprzȩżonym lub równaniem kostanu optymalnego, równanie (**) jest równaniem stanu optymalnego, zaś (***) jest równaniem sterowania optymalnego. Uk lad tych równań pozwala dla niektórych klas problemów sterowania optymalnego efektywnie sparametryzować sterowanie optymalne, co u latwia jego dookreślenie za pomoc a prostego dodatkowego algorytmu obliczeniowego. Minimalnoczasowe sterowanie docelowe dla uk ladów liniowych Zadanie polega na minimalizacji czasu realizacji procesu docelowego G(x, u) = dt = t 1 z uwzglȩdnieniem liniowego stacjonarnego równania stanu uk ladu ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t), t [, t 1 ], 2

warunków dwugranicznych x( ) = x 0, x(t 1 ) = x 1 oraz ograniczeń chwilowych sterowania u(t) u max, t [, t 1 ]. Rozszerzamy zestaw zmiennych i zapisujemy zmodyfikowany wskaźnik jakości G(x, λ, u) = ( 1 + λ T (t)(ẋ(t) Ax(t) Bu(t)) + K(u(t)) ) dt. Mamy wiȩc g x = λ T (t)a, gẋ = λ T (t), g λ = (ẋ(t) Ax(t) Bu(t)) T, g λ = 0, g u λ T (t)b + K u (u(t)), g u = 0. Uk lad równań Eulera-Lagrange a przyjmie postać równanie kostanu optymalnego λ T (t)a λ T (t) = 0, równanie stanu optymalnego ẋ(t) Ax(t) Bu(t) = 0, równanie sterowania optymalnego λ T (t) + K u (u(t)) = 0. Przyk lad: minimalnoczasowe sprowadzanie oscylatora idealnego do po lożenia równowagi, jeśli jest on opisywany równaniami stanu ẋ 1 (t) = x 2 (t), ẋ 2 = x 1 (t) + u(t), t [0, t 1 ], z warunkami granicznymi x i (0) = x i0, x i (t 1 ) = 0, i = 1, 2 i z ograniczeniami chwilowymi sterowania u(t) 1. 3

Schemat rozważanego uk ladu przedstawiony jest na rysunku ściana podstawowa amortyzator Obiekt sterowania M si la stabilizuj aca W tym przypadku ( ) ( ) 0 1 A =, A T 0 1 = 1 0 1 0 Oznacza to, że zmienne kostanu spe lniaj a równania λ 1 (t) = λ 2 (t), λ2 (t) = λ 1 (t), λ 1 (t) = λ 1 (t), r 2 = 1, r 1,2 = ±j, λ 1 (t) = c 1 sin(t + c 2 ), λ 2 (t) = c 1 cos(t + c 2 ), K u (u(t)) = λ 2 (t). Kszta lt trajektorii stanu oscylatora ze sterowaniem u = ±1: ẋ 1 (t) = x 2 (t), ẋ 2 (t) = x 1 (t) ± 1 ẍ 1 (t) = x 1 (t) ± 1 x 1 (t) = c 1 cos t+c 2 sin t±1, x 2 (t) = c 1 sin t+c 2 cos t, x 10 = c 1 ±1; x 20 = c 2 x 1 (t) = (x 10 1)cos t + x 20 sin t ± 1; x 2 (t) = (x 10 1)sin t + x 20 cos t. Na tej podstawie ustalamy zwi azek miȩdzy zmiennymi x 1 (t) i x 2 (t) podnosz ac do kwadratu ostatnie zależności (x 1 (t) 1) 2 = (x 10 1) 2 cos 2 t + x 2 20sin 2 t + 2(x 10 1)cos t x 20 sin t, 4

x 2 2(t) = (x 10 1) 2 sin 2 t + x 2 20cos 2 t 2(x 10 1)cos t x 20 sin t czyli (x 1 1) 2 + x 2 2 = (x 10 1) 2 + x 2 20. Tak wiȩc trajektorie stanu oscylatora s a okrȩgami o środku (1, 0) dla sterowania u = +1 i okrȩgami o środku ( 1, 0) dla sterowania u = 1. Promień okrȩgu jest równy ρ = ( ) 1/2. (x 10 1) 2 + x 20 Trajektorie stanu oscylatora idealnego dla sterowania u(t) = +1 x 2 1 x 1 5

Trajektorie stanu oscylatora idealnego dla sterowania u(t) = 1 x 2-1 x 1 Wnioski z równania sterowania optymalnego: Sterowanie minimalnoczasowe przyjmuje wartości +1 lub 1 (jest typu bang-bang). Czas sta lości sterowania minimalnoczasowego na poziomie +1 lub 1 nie może być d luższy niż π jednostek czasu (okres drgań badanego oscylatora wynosi 2π, a czas przebiegu po lowy okrȩgu wynosi π). Tylko pierwszy i ostatni przedzia l sta lości sterowania może być mniejszy od π, a wszystkie pośrednie przedzia ly (jeśli wszystkich przedzia lów sta lości sterowania jest wiȩcej niż dwa) musz a być równe π. 6

Innym przyk ladem uk ladu, dla którego minimalnoczasowe sterowanie jest typu bang-bang jest uk lad z lożony z dwóch powi azanych oscylatorów opisywany równaniami stanu ẋ 1 0 1 0 0 x 1 0 0 ( ) ẋ 2 = 1 0 1 0 x 2 0 0 0 1 + 1 0 u 1 0 0 ẋ 3 ẋ 4 4 0 4 0 x 3 x 4 0 1 Jednak każde ze sterowań u 1 (t) i u 2 (t) może mieć w tym przypadku inne przedzia ly sta lości sterowania określone przez parametry poduk ladów. u 2 Minimalnoenergetyczne sterowanie docelowe dla uk ladów liniowych Zadanie polega na minimalizacji strat energetycznych na realizacjȩ procesu docelowego w ustalonym przedziale czasowym [, t 1 ] G(x, u) = u 2 (t)dt z uwzglȩdnieniem liniowego stacjonarnego równania stanu uk ladu ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t), t [, t 1 ], warunków dwugranicznych x( ) = x 0, x(t 1 ) = x 1 oraz ograniczeń chwilowych sterowania u(t) u max, t [, t 1 ]. Rozszerzamy zestaw zmiennych i zapisujemy zmodyfikowany wskaźnik jakości G(x, λ, u) = ( u 2 + λ T (t)(ẋ(t) Ax(t) Bu(t)) + K(u(t)) ) dt. W tym przypadku funkcja g przybiera postać g(x(t), ẋ(t), λ(t), λ(t), u(t), u(t), t) = u 2 (t)+λ T (t)(ẋ(t) Ax(t) Bu(t))+K(u(t)). 7

Obliczamy pochodne funkcji g g x = λ T (t)a, gẋ = λ T (t), g λ = (ẋ(t) Ax(t) Bu(t)) T, g λ = 0, g u = 2u(t) λ T (t)b + K u (u(t)), g u = 0. Zapisujemy uk lad równań Eulera-Lagrange a równanie optymalnego kostanu λ T (t)a λ T (t) = 0, równanie optymalnego stanu ẋ(t) Ax(t) Bu(t) = 0, równanie optymalnego sterowania 2u(t) λ T (t)b + K u (u(t)) = 0. Z równania optymalnego sterowania wynika, że przebieg optymalnego sterowania może być scharakteryzowany na podstawie przebiegu zmiennych sprzȩżonych 2u(t) + K u (u(t)) = λ T (t)b. Sterowanie minimalnoenergetyczne, w odróżnieniu od sterowania minimalnoczasowego, może przyjmować wartości znajduj ace siȩ wewn atrz zakresu dopuszczalnego u o (t) < u max na skończonym podprzedziale czasowym przedzia lu sterowania [, t 1 ]. Postać tego sterowania udaje siȩ sparametryzować za pomoc a momentów charakterystycznych τ k, k = 1,..., K, w których nastȩpuje zmiana charakteru sterowania. Dla niektórych zastosowań parametryzacja ta 8

pozwala ca lkowicie określić przebieg sterowania minimalnoenergetycznego. Przyk lad: Minimalnoenergetyczne sterowanie tarcz a obrotow a tarcza obrotowa θ(t), Ω(t) U(t) silnik rewersyjny przek ladnia zmienna steruj aca - napiȩcie obwodu steruj acego silnika u(t) = U(t), zmienne stanu - po lożenie k atowe tarczy x 1 (t) = θ(t), prȩdkość k atowa tarczy x 2 (t) = Ω(t). Zadanie minimalnoenergetycznego sterowania docelowego tarcz a obrotow a bez tarcia polega na minimalizacji wskaźnika jakości G(x, u) = z uwzglȩdnieniem równań stanu 1 0 u 2 (t)dt ẋ 1 (t) = x 2 (t), ẋ 2 (t) = bu(t), t [0, 1], warunków dwugranicznych x i (0) = x i0, x i (1)) = x i1, oraz ograniczeń amplitudy sterowania u(t) 1, t [0, 1]. Zapisujemy równania sprzȩżone λ 1 (t) = 0, λ2 (t) = λ 1 (t) i ich rozwi azania λ 1 (t) = c 1, λ 2 (t) = c 1 t + c 2. Z równania sterowania optymalnego dla rozważanego przypadku 2u(t) + K u (u(t)) = C 1 t + C 2, t [0, 1] 9

wynika, że sterowanie minimalnoenergetyczne jest funkcj a przedzia lami liniow a z trzema przedzia lami liniowości i np. dla warunków granicznych x 10 < 0, x 20 = 0, x 11 = 0, x 20 = 0 sterowanie to można sparametryzować za pomoc a dwóch momentów charakterystycznych τ 1, τ 2 jak nastȩpuje +1, t [0, τ 1 ) u o (t) = C 1 t + C 2, t [τ 1, τ 2 ) (1) 1, t [τ 2, 1] W zwi azku z tym również problem minimalnoenergetycznego sterowania tarcz a obrotow a udaje siȩ sprowadzić do zadania optymalizacji funkcji dwóch zmiennych Ǧ(τ 1, τ 2 ) =. 1 0 u 2 (t, τ 1, τ 2 )dt z ograniczeniami równościowymi wynikaj acymi z zadanych warunków końcowych stanu x 1 (1, τ 1, τ 2 ) = 0, x 2 (1, τ 1, τ 2 ) = 0, gdzie x 1 (1, τ 1, τ 2 ) i x 2 (1, τ 1, τ 2 ) s a rozwi azaniami równań stanu tarczy obrotowej bez tarcia w chwili końcowej t 1 = 1. Zadanie minimalnoenergetycznego sterowania docelowego tarcz a obrotow a z tarciem polega na minimalizacji wskaźnika jakości G(x, u) = z uwzglȩdnieniem równań stanu 1 0 u 2 (t)dt ẋ 1 (t) = x 2 (t), ẋ 2 (t) = ax 2 (t) + bu(t), t [0, 1], warunków dwugranicznych x i (0) = x i0, x i (1)) = x i1, oraz ograniczeń amplitudy sterowania u(t) 1, t [0, 1], gdzie a jest wspó lczynnikiem tarcia tarczy. 10

Zapisujemy równania sprzȩżone λ 1 (t) = 0, λ2 (t) = aλ 2 (t) λ 1 (t) i ich rozwi azania λ 1 (t) = c, λ 2 (t) = c 1 e at + c 2. Z równania sterowania optymalnego dla rozważanego przypadku 2u(t) + K u (u(t)) = C 1 e at + C 2, t [0, 1] wynika, że sterowanie minimalnoenergetyczne jest funkcj a sta l a lub eksponencjaln a z trzema przedzia lami charakterystycznymi i np. dla warunków granicznych x 10 < 0, x 20 = 0, x 11 = 0, x 20 = 0 sterowanie to można sparametryzować za pomoc a dwóch momentów charakterystycznych τ 1, τ 2 jak nastȩpuje +1, t [0, τ 1 ) u o (t) = C 1 e at + C 2, t [τ 1, τ 2 ) (2) 1, t [τ 2, 1] W zwi azku z tym również problem minimalnoenergetycznego sterowania tarcz a obrotow a z tarciem udaje siȩ sprowadzić do zadania optymalizacji funkcji dwóch zmiennych Ǧ(τ 1, τ 2 ). = 1 0 u 2 (t, τ 1, τ 2 )dt z ograniczeniami równościowymi wynikaj acymi z zadanych warunków końcowych stanu x 1 (1, τ 1, τ 2 ) = 0, x 2 (1, τ 1, τ 2 ) = 0, gdzie x 1 (1, τ 1, τ 2 ) i x 2 (1, τ 1, τ 2 ) s a rozwi azaniami równań stanu tarczy obrotowej z tarciem w chwili końcowej t 1 = 1. 11