现代控制理论(第二章)
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第二章 控制系统状态空间表达式的解建立了控制系统状态空间表达式之后,就是讨论求解的问题,本章重点讨论状态转移矩阵的定义,性质和计算方法,从而导出状态方程的求解公式并讨论连续时间系统状态方程的离散化的问题。
§2-1线性定常齐次状态方程的解(自由解)所谓自由解是指系统输入为零时,由初始状态引起的自由运动。
状态方程为齐次矩阵微分方程:AX X= (2-1)若初始时刻0t 时的状态给定为00)(x t x =,则式(2-1)有唯一确定解。
0)(0)(x e t x t t A -=,0t t ≥(2-2)若初始时刻从0=t 开始,即0)0(x x =,则其解为:0)(x e t x At =, 0t t ≥(2-3)证:先假设式(2-1)的解)(t x 为t 的矢量幂级数形式,即:+++++=k k t b t b t b b t x 2210)((2-4)对上式求导: ++++=-1232132)(k k t kb t b t b b t x代人式(2-1)得:A x= ( +++++kk t b t b t b b 2210) (2-5)既然式(2-4)是(2-1)的解,则式(2-5)对任意时刻t 都成立,故t 的同次幂项的系数应相等,有:01Ab b =,0212!2121b A Ab b ==,0323!3131b A Ab b ==,… 01!11b A k Ab kb k k k ==-,… 在式(2-4)中,令0=t ,可得:00)0(x x b == 将以上结果代人式(2-4),故得:022)!1!211()(x t A k t A At t x k k +++++= (2-6)括号内的展开式是n n ⨯矩阵,它是一个矩阵指数函数,记为At e221112!!At k ke At A t A t K =+++++ (2-7)式(2-6)可表示为:0()At x t e x =再用)(0t t -代替)0(-t ,即在代替t 的情况下,同样证明0)(0)(x e t x t t A -=的正确性。
2.1 状态空间描述的基本概念系统一般可用常微分方程在时域内描述,对复杂系统要求解高阶微分方程,这是相当困难的。
经典控制理论中采用拉氏变换法在复频域内描述系统,得到联系输入-输出关系的传递函数,基于传递函数设计单输入-单输出系统极为有效,可从传递函数的零点、极点分布得出系统定性特性,并已建立起一整套图解分析设计法,至今仍得到广泛成功地应用。
但传递函数对系统是一种外部描述,它不能描述处于系统内部的运动变量;且忽略了初始条件。
因此传递函数不能包含系统的所有信息。
由于六十年代以来,控制工程向复杂化、高性能方向发展,所需利用的信息不局限于输入量、输出量、误差等,还需要利用系统内部的状态变化规律,加之利用数字计算机技术进行分析设计及实时控制,因而可能处理复杂的时变、非线性、多输入-多输出系统的问题,但传递函数法在这新领域的应用受到很大限制。
于是需要用新的对系统内部进行描述的新方法-状态空间分析法。
第一节基本概念状态变量指描述系统运动的一组独立(数目最少的)变量。
一个用阶微分方程描述含有个独立变量的系统,当求得个独立变量随时间变化的规律时,系统状态可完全确定。
若变量数目多于,必有变量不独立;若少于,又不足以描述系统状态。
因此,当系统能用最少的个变量完全确定系统状态时,则称这个变量为系统的状态变量。
选取状态变量应满足以下条件:给定时刻的初始值,以及的输入值,可唯一确定系统将来的状态。
而时刻的状态表示时刻以前的系统运动的历史总结,故状态变量是对系统过去、现在和将来行为的描述。
状态变量的选取具有非唯一性,即可用某一组、也可用另一组数目最少的变量。
状态变量不一定要象系统输出量那样,在物理上是可测量或可观察的量,但在实用上毕竟还是选择容易测量的一些量,以便满足实现状态反馈、改善系统性能的需要。
状态向量把描述系统状态的个状态变量看作向量的分量,则称为状态向量,记以,上标为矩阵转置记号。
若状态向量由个分量组成,则称维状态向量。
《现代控制理论》第二章习题解答2.1 试叙述处理齐次状态方程求解问题的基本思路?答: 求解齐次状态方程的解至少有两种方法。
一种是从标量其次微分方程的解推广得到, 通 过引进矩阵指数函数, 导出其次状态方程的解。
另一种是采用拉普拉斯变换的方法。
2.2 叙述求解预解矩阵的简单算法, 并编程计算例 2.1.1中的预解矩阵。
答: 根据定义, 为1det(sI A )(sI A ) 1 =adj(sI A )(1)式( 1) 中的adj(sI A )和det(sI A )可分别写成以下形式:adj(sI A ) = H n 1s n 1 + H n 2s n 2 +"+ H 0(2) (3) n+det(sI A ) = s a n 1s n 1 +"+ a 0将式( 1) 两边分别左乘det(sI A )(sI A ), 并利用式( 2) 和( 3) , 可得Is n + a n 1Is n 1 +"+ a 0I = H n 1s n+ (H n 2 AH n 1)s n 2 +"+ (H 0 AH 1)s AH 0(4)上式左右两个多项式矩阵相等的条件是两边s i 的系数矩阵相等, 故♣ H n 1 = I ♠ H n 2 = AH n 1 + a n 1I # ♠♠♦ ♠ ♠ (5)H 0 = AH 1 + a 1I ♠ 0 = AH 0 + a 0I♥ 由此能够确定式( 2) 中的系数矩阵 H 0,"H n 1。
另一方面, 能够证明式( 3) 中的系数a 0,"a n 1可经过以下关系式来求取:♣ a n 1 = tr (A ) ♠a n 2 = 1 tr (AH n 2) ♠♠2 1 ♠♠ #♦ ♠ ♠ ♠♠ (6)a = 1 tr (AH 1) n 1 a 0 = 1 tr (AH 0) ♠ ♥ n利用式( 5) 和( 6) , 未知矩阵 H i 和a i 能够交替计算得到, 从而可求出预解矩阵 (sI A ) 1的解。