系统的能控性、能观测性、稳定性分析
- 格式:docx
- 大小:47.03 KB
- 文档页数:17
实 验 报 告课程 线性系统理论基础 实验日期 年 月 日专业班级 学号 同组人实验名称 系统的能控性、能观测性、稳定性分析及实现 评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念。
掌握如何使用MATLAB 进行以下分析和实现。
1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的稳定性分析;3、系统的最小实现。
二、实验容(1)能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。
gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf, minreal ;(b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s a s s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性;(d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。
(2)稳定性 (a )代数法稳定性判据 已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性(b )根轨迹法判断系统稳定性 已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。
(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为ss s s G s s s s G 457.2)(,457.2)(232231-+=++= 用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。
(d )判断下列系统是否状态渐近稳定、是否BIBO 稳定。
§10-4 线性离散系统的分析前面讨论了线性离散系统的数学模型:一种是输入输出模型,一种是状态空间模型。
本节将要根据这些数学模型来分析线性离散系统的特性,例如稳定性、能控性和能观测性。
一、稳定性稳定性是动力学系统的一个十分重要的性质。
本节只讨论线性定常系统的稳定性,而时变系统的稳定性问题是比较复杂的。
有两大类的稳定性分析方法。
一类是分析离散系统极点在z 平面内的位置。
一个闭环系统是稳定的充分必要条件是其特征方程的全部根都必须分布在z 平面内以原点为圆心的单位圆内。
当然,我们可以用直接的方法求出特征方程,然后再求出其根(例如用贝尔斯特-牛顿叠代法)。
但是在工程上希望不经过解特征方程而找到一些间接的方法,例如代数判据法,基于频率特性分析的奈奎斯特法,或通过双线性变换把z 平面问题变成s 平面的问题,再用连续系统的稳定判据。
另一类研究稳定性的方法是李雅普诺夫第二方法,它规定了关于稳定性的严格定义和方法。
本节只介绍代数判据法。
Routh 、Schur 、Cohn 和Jury 都研究过相类似的稳定判据。
如果已知一个系统的特征多项式()n n na za z a z A +++=- 110 (10.87)Jury 把它的系数排列成如下的算表:11110a a a a a a a a a a nn n nn n =--α―――――――――――――――――――10111101211111110-------------=n n n n n n n n n n n n n a a aaaa a a α――――――――――――――――――――――――――――――――――――――10111110a a a a 10111a a =α―――――――――――――――――――0a 其中kk i k kik k k i k i a a a a a a 01=-=--α表中第一行和第二行分别是(10.87)中的系数按正序和倒序排列的。
实 验 报 告课程 自动控制原理 实验日期 12 月26 日 专业班级 姓名 学号实验名称 系统的能控性与能观性分析及状态反馈极点配置 评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念,掌握状态反馈极点配置方法,掌握如何使用MATLAB 进行以下分析和实现。
1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的最小实现;3、进行状态反馈系统的极点配置;4、研究不同配置对系统动态特性的影响。
二、实验内容1.能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。
gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf, mineral ; (b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性;(d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。
2.实验内容原系统如图1-2所示。
图中,X 1和X 2是可以测量的状态变量。
图1-2 系统结构图试设计状态反馈矩阵,使系统加入状态反馈后其动态性能指标满足给定的要求:(1) 已知:K=10,T=1秒,要求加入状态反馈后系统的动态性能指标为:σ%≤20%,ts≤1秒。
(2) 已知:K=1,T=0.05秒,要求加入状态反馈后系统的动态性能指标为:σ%≤5%,ts≤0.5秒。
状态反馈后的系统,如图1-3所示:图1-3 状态反馈后系统结构图分别观测状态反馈前后两个系统的阶跃响应曲线,并检验系统的动态性能指标是否满足设计要求。
三、实验环境 1、计算机1台;2、MATLAB6.5软件1套。
四、实验原理(或程序框图)及步骤 1、系统能控性、能观性分析设系统的状态空间表达式如下:p m n R y R u R x Du Cx y Bu Ax x∈∈∈⎩⎨⎧+=+=&(1-1)其中A 为n ×n 维状态矩阵;B 为n ×m 维输入矩阵;C 为p ×n 维输出矩阵;D 为p ×m 维传递矩阵,一般情况下为0。
第三章 控制系统的能控性和能观测性3-1能控性及其判据 一:能控性概念定义:线性定常系统(A,B,C),对任意给定的一个初始状态x(t 0),如果在t 1> t 0的有限时间区间[t 0,t 1]内,存在一个无约束的控制矢量u(t),使x(t 1)=0,则称系统是状态完全能控的,简称系统是能控的。
可见系统的能控性反映了控制矢量u(t)对系统状态的控制性质,与系统的内部结构和参数有关。
二:线性定常系统能控性判据设系统动态方程为:x 2不能控y2则系统不能控,若2121,C C R R ==⎩⎨⎧+=+=DuCx y Bu Ax x设初始时刻为t 0=0,对于任意的初始状态x(t 0),有: 根据系统能控性定义,令x(t f )=0,得:即:由凯莱-哈密尔顿定理:令 上式变为:对于任意x(0),上式有解的充分必要条件是Q C 满秩。
判据1:线性定常系统状态完全能控的充分必要条件是:⎰-+=ft f f f d Bu t x t t x 0)()()0()()(τττφφ⎰⎰---=--=-ff t f f t f f d Bu t t d Bu t t x 01)()()()()()()0(τττφφτττφφ⎰--=f t d Bu x 0)()()0(τττφ∑-=-==-1)()(n k kk A A eτατφτ∑⎰⎰∑-=-=-=-=101)()()()()0(n k t k k t n k k k ff d u B A d Bu A x ττταττταkt k u d u f=⎰)()(ττταUQ u u u u B A B A AB B Bu A x c k n n k kk -=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=-=--=∑ 321121],,,[)0(能控性矩阵Q C =[B ,AB ,A 2B ,…A n-1B]满秩。
对于单输入系统,Q C =[b ,Ab ,A 2b ,…A n-1b] 如果系统是完全能控的,称(A 、B )或(A 、b )为能控对。
系统的能控性能观测性稳定性分析1. 能控性(Controllability)能控性是指系统输出能否通过适当的输入方式对系统进行控制。
如果一个系统是能控的,意味着通过控制器的输入信号,我们能够将系统的输出发展到我们所期望的状态。
对于一个线性时不变(LTI)系统,能控性可以通过判断其控制矩阵的秩来确定。
控制矩阵(也称为控制可达矩阵)是由系统的状态方程和控制器的输入方程组成的。
如果控制矩阵的秩等于系统的状态数量,则系统是能控的;否则,系统是无法被完全控制的。
能控性的分析可以帮助我们选择合适的控制策略和控制器设计。
当系统的能控性差时,我们可能需要通过增加或修改系统的状态变量或控制器的输入方式来提高系统的能控性。
2. 能观测性(Observability)能观测性是指系统的内部状态能否通过系统的输出信号来判断。
一个能观测的系统意味着我们可以通过观测系统的输出来估计系统的状态。
对于一个线性时不变系统,能观测性可以通过判断其观测矩阵的秩来确定。
观测矩阵(也称为观测可达矩阵)是由系统的状态方程和输出方程组成的。
如果观测矩阵的秩等于系统的状态数量,则系统是能观测的;否则,系统的一些状态是无法通过输出来观测到的。
能观测性的分析可以帮助我们选择合适的观测器设计,以实现对系统状态的估计。
当系统的能观测性差时,我们可能需要增加或改变系统的输出方程来提高系统的能观测性。
3. 稳定性(Stability)稳定性是指系统在受到扰动后是否会逐渐恢复到原来的状态。
对于线性时不变系统,稳定性可以分为几种类型:零状态稳定、有限状态稳定和无限状态稳定。
零状态稳定(Zero-state stability)是指当系统受到初始条件扰动时,输出信号会在有限时间内收敛到零。
有限状态稳定(Finite state stability)是指当系统受到初始条件扰动时,输出信号会在有限时间内收敛到一些有限值。
无限状态稳定(Infinite state stability)是指当系统受到初始条件扰动时,输出信号会在无限时间内收敛到一些有限值。
2-d 连续-离散系统的稳定性、可控性与可观测性判据
一、稳定性
连续离散系统稳定性是指系统状态值不断变化,但随着时间的推移,系统的解不会离开某一区域或范围,满足系统的平衡。
可以用Lyapunov准则来判断一个系统的稳定性,即找出一个函数V,系统的长期行为是满足V的进行,且由此可以确定系统的长期行为的变化趋势。
此外,系统稳定性还可以通过极点分析方法来判断,即系统极值处被定义为极点,并从中探索该系统在极点上是否稳定,以及该极点处系统解是否存在漂移和消失。
二、可控性
可控性是指系统的响应是通过控制器实现的,系统可以通过增加输入电压或输出力量来改变系统的输出响应,从而达到预期的解决方案。
可控性分析要求系统具有足够的响应能力,可以通过增加输入电压来改变系统的行为,但它的响应有限制,不能随意增加,而且可能受外界环境约束。
三、可观测性
可观测性是指系统的特性是可以通过测量来获取的,即可以观察系统的特性,推断出它是如何变化的,并且根据以往所观察到的特征来推测它在将来的变化趋势。
可观测性分析可以使用状态空间方程,用于获得关于系统的当前及未来设计状态的量化描述,从而确定系统的特征及其变化趋势。
第三章:控制系统的能控性及能观测性(第五讲)内容介绍:能控性和能观测性定义、判据、对偶关系、标准型、结构分解。
能控性和能观测性是现代控制理论中最基本概念,是回答:“输入能否控制状态的变化”及“状态的变化能否由输出反映出来”这样两个问题。
换句话说,能控性是“能否找到一向量u(t)有效控制x(t)变化”。
能观测性问题是:“能否通过输出y(t)观测到状态的变化。
”一、能控性定义及判据 给出一个多变量系统(多输入、多输出)若系统G(s)在适当的控制u(t)作用下,每个状态都受影响,亦在有限的时间内能使系统G 由任意初始状态转移到零状态,或者说在有限的时间内能使系统由零状态转移到任意指定状态。
这说明:输入对状态的控制能力强,反之若G 的某一状态根本不受影响,那么在有限时间内就无法利用控制使这个状态变量发生变化。
说明输入对状态控制能力差。
可见:反映输入对状态控制能力的概念是能控性概念。
1. 定义:若对系统,在时刻的任意状态x()都存在一个有限的时间区间(ξt t ,0)(0t t 〉ξ)和定义在[]ξt ,t 0上适当的控制u(t),使在u(t)作用下x()=0。
则称系统在时刻是状态能控的。
如果系统在有定义的时间区域上的每一时刻都能控,称系统为完全能控。
()x u x 01011012=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=考查能控性?状态变量图(信号流图):y2由于u 的作用只影响不影响,故()t x 2为不能控。
某一状态不能控,则称系统不能控。
2.判据:u 1 : y1:对线性定常系统=Ax+Bu ,若对某一时刻能控,则称系统完全能控。
设: p输出 n n A *、p n B *、n m C *给出一定理:由=Ax+Bu 所描述的系统是状态完全能控的必要且充分条件为下列n ×np 阵的秩等于n 。
=BAB ……B A n 1-称为能控性阵。
换言之:系统的状态完全能控的必要且充分的条件是能控性阵的秩为n 。
实 验 报 告课程 线性系统理论基础 实验日期 年 月 日 专业班级 姓名 学号 同组人实验名称 系统的能控性、能观测性、稳定性分析及实现 评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念。
掌握如何使用MATLAB 进行以下分析和实现。
1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的稳定性分析;3、系统的最小实现。
二、实验内容(1)能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。
gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf, minreal ; (b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性;(d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。
(2)稳定性(a )代数法稳定性判据已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性 (b )根轨迹法判断系统稳定性已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。
(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为 用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。
(d )判断下列系统是否状态渐近稳定、是否BIBO 稳定。
三、实验环境 1、计算机120台; 2、软件1套。
四、实验原理(或程序框图)及步骤 1、系统能控性、能观性分析设系统的状态空间表达式如(1-1)所示。
系统的能控性、能观测性分析是多变量系统设计的基础,包括能控性、能观测性的定义和判别。
系统状态能控性定义的核心是:对于线性连续定常系统(1-1),若存在一个分段连续的输入函数u(t),在有限的时间(t 1-t 0)内,能把任一给定的初态x(t 0)转移至预期的终端x(t 1),则称此状态是能控的。
若系统所有的状态都是能控的,则称该系统是状态完全能控的。
能控性判别分为状态能控性判别和输出能控性判别。
状态能控性分为一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态能控性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态能控性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。
输出能控性判别式为:[]pB CA CAB CBRank RankQ n cy ==-1Λ(2-1)状态能控性判别式为:[]nB A AB BRank RankQ n c ==-1Λ(2-2)系统状态能观测性的定义:对于线性连续定常系统(2-1),如果对t 0时刻存在t a ,t 0<t a <∞,根据[t 0,t a ]上的y(t)的测量值,能够唯一地确定系统在t 0时刻的任意初始状态x 0,则称系统在t 0时刻是状态完全能观测的,或简称系统在[t 0,t a ]区间上能观测。
状态能观测性也分为一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态能观性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态能观测性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。
状态能观测性判别式为:[]nCA CA CRank RankQ Tn o ==-1Λ(2-3)系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的有(1-2)式所示关系。
已知系统的传递函数阵表述,求其满足(1-2)式所示关系的状态空间表达式,称为实现。
实现的方式不唯一,实现也不唯一。
其中,当状态矩阵A 具有最小阶次的实现称为最小实现,此时实现具有最简形式。
五、程序源代码1.(a) 了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。
gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf, minreal ;gram:求解用状态空间表示的系统的可控或客观Gramian 矩阵 num=[6 ];den=[1 -1 ]; H=tf(num,den,'Ts', Lc=gram(ss(H),'c') H = 6 z^2 - z - ------------------------------------- z^4 - z^3 + z^2 + z - Sample time: seconds Discrete-time transfer function. Lc = Ctrb :计算矩阵可控性 A=[ -1; 6 ; -2 ; -1 ] B=[6 9;4 6;4 4;8 4];Tc=ctrb(A,B);rank(Tc)A =ans =3Obsv:计算可观察性矩阵A=[ -1; 6 ; -2 ; -1 ] B=[6 9;4 6;4 4;8 4];C=[1 2 3 4];Qo=obsv(A,C);Ro=rank(Qo)A =Ro =4Lyap:解lyapunov方程A=[0 0 -6;1 0 -11;0 1 -6];B=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];X=lyap(A,B)X =Ctrbf:对线性系统进行能控性分解A=[0 0 -6;1 0 -11;0 1 -6];B=[3;1;0];C=[0 0 1];[Abar,Bbar,Cbar,T,K]=ctrbf(A,B,C) Abar =Bbar =Cbar = 0T =K =1 1 0Obsvf:对线性系统进行能观性分解A=[-2 1;1 -2];B=[1;0];C=[1 -1];[AO,BO,CO,T,K]=obsvf(A,B,C)AO = 0BO =CO =0T =K =1 0Minreal最小实现num=[1 1];den=[1 5 20];sys=tf(num,den)[A B C D]=tf2ss(num,den)sys=ss(A,B,C,D);sysr=minreal(sys)sys =s + 1--------------s^2 + 5 s + 20Continuous-time transfer function.A = -5 -201 0B =1C =1 1 D = 0 sysr =a = x1 x2 x1 -5 -20 x2 1 0b = u1 x1 1 x2 0c = x1 x2 y1 1 1d = u1 y1 0Continuous-time state-space model.(b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性; a=-1num=[1,-1];den=[1,10,27,18];[a,b,c,d]=tf2ss(num,den) n=length(a) Qc=ctrb(a,b) nc=rank(Qc)if n==nc,disp('系统可控'), else disp('系统不可控'),end Qo=obsv(a,c)no=rank(Qo)if n==no,disp('系统可观'), else disp('系统不可观'),end a=0num=[1,0];den=[1,10,27,18];[a,b,c,d]=tf2ss(num,den) n=length(a) Qc=ctrb(a,b) nc=rank(Qc)if n==nc,disp('系统可控'), else disp('系统不可控'),end Qo=obsv(a,c) no=rank(Qo)if n==no,disp('系统可观'), else disp('系统不可观'),end a=1num=[1,1];den=[1,10,27,18];[a,b,c,d]=tf2ss(num,den) n=length(a) Qc=ctrb(a,b) nc=rank(Qc)if n==nc,disp('系统可控'), else disp('系统不可控'),end Qo=obsv(a,c) no=rank(Qo)if n==no,disp('系统可观'), else disp('系统不可观'),end矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性;a=[ ;1 0 1;0 1 2];b=[0;1;1]; c=[1 0 2];d=0;n=length(a) Qc=ctrb(a,b) nc=rank(Qc)if n==nc,disp('系统可控'), else disp('系统不可控'),end Qo=obsv(a,c) no=rank(Qo)if n==no,disp('系统可观'), else disp('系统不可观'),end(d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。
num=[1 1];den=[1 10 27 18]; G=tf(num,den); Gs=ss(G);Gm=minreal(Gs); Am= Bm= Cm= Dm=1 state removed. Am = Bm = Cm = Dm = 0(2)稳定性(a )代数法稳定性判据已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性num=[0 0 100 200];den=[1 21 20 0];[z,p,k]=tf2zp(num,den)z =-2p =-20-1k =100(b )根轨迹法判断系统稳定性 已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。
n1=[1,3];d1=conv([1,0],conv([1,5],conv([1,6],[1,2,2])));s1=tf(n1,d1);rlocus(s1);[k,poles]=rlocfind(s1)(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。