控制系统的状态空间分析
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第8章控制系统的状态空间分析与综合第1~7章涉及的内容属于经典控制理论的范畴,系统的数学模型是线性定常微分方程和传递函数,主要的分析与综合方法是时域法、根轨迹法和频域法。
经典控制理论通常用于单输入-单输出线性定常系统,其缺点是只能反映输入-输出间的外部特性,难以揭示系统内部的结构和运行状态,不能有效处理多输入-多输出系统、非线性系统、时变系统等复杂系统的控制问题。
随着科学技术的发展,对控制系统速度、精度、适应能力的要求越来越高,经典控制理论已不能满足要求。
1960年前后,在航天技术和计算机技术的推动下,现代控制理论开始发展,一个重要的标志就是美国学者卡尔曼引入了状态空间的概念。
它是以系统内部状态为基础进行分析与综合的控制理论,两个重要的内容如下。
(1)最优控制:在给定的限制条件和评价函数下,寻求使系统性能指标最优的控制规律。
(2)最优估计与滤波:在有随机干扰的情况下,根据测量数据对系统的状态进行最优估计。
本章讨论控制系统的状态空间分析与综合,它是现代控制理论的基础。
8.1 控制系统的状态空间描述8.1.1 系统数学描述的两种基本方法统的内部结构和内部变量,如传递函数;另一种是状态空间描述(内部描述),它是基于系统内部结构的一种数学模型,由两个方程组成。
一个反映系统内部变量x和输入变量u间的关系,具有一阶微分方程组或一阶差分方程组的形式;另一个是表征系统输出向量y与内部变量及输入变量间的关系,具有代数方程的形式。
外部描述虽能反映系统的外部特性,却不能反映系统内部的结构与运行过程,内部结构不同的两个系统也可能具有相同的外部特性,因此外部描述通常是不完整的;内部描述则能全面完整地反映出系统的动力学特征。
8.1.2 状态空间描述常用的基本概念 1.输入和输出由外部施加到系统上的激励称为输入,若输入是按需要人为施加的,又称为控制;系统的被控量或从外部测量到的系统信息称为输出,若输出是由传感器测量得到的,又称为观测。
控制系统状态空间法控制系统状态空间法是现代控制理论中常用的一种方法,它描述了控制系统的动态行为,并通过状态变量来表示系统的内部状态。
在这篇文章中,我们将详细介绍控制系统状态空间法的基本概念、理论原理以及应用。
一、控制系统状态空间法的基本概念状态空间法是一种描述动态系统的方法,通过一组一阶微分方程来表示系统的动态行为。
在这个方法中,我们将控制系统看作是一个黑盒子,输入和输出之间的关系可以用状态方程和输出方程来描述。
1. 状态方程状态方程描述了系统的内部状态随时间的演化规律。
它是一个一阶微分方程组,通常用向量形式表示:ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t)其中,x(t)表示系统的状态向量,A是状态转移矩阵,B是输入矩阵,u(t)是输入向量。
2. 输出方程输出方程描述了系统的输出与内部状态之间的关系。
它通常用线性方程表示:y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,y(t)表示系统的输出向量,C是输出矩阵,D是直接传递矩阵。
3. 状态空间表示将状态方程和输出方程合并,可以得到系统的状态空间表示:ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)在状态空间表示中,状态向量x(t)包含了系统的所有内部状态信息,它决定了系统的行为和性能。
二、控制系统状态空间法的理论原理控制系统状态空间法基于线性时不变系统理论,通过分析系统的状态方程和输出方程,可以得到系统的稳定性、可控性和可观测性等性质。
1. 系统稳定性系统稳定性是判断系统是否能够在有限时间内达到稳定状态的重要指标。
对于线性时不变系统,当且仅当系统的所有状态变量都是稳定的,系统才是稳定的。
通过分析状态方程的特征值,可以判断系统的稳定性。
2. 系统可控性系统可控性表示是否可以通过选择合适的输入来控制系统的状态。
一个系统是可控的,当且仅当存在一组输入矩阵B的列向量线性组合可以使得系统的状态从任意初始条件变为目标状态。
通过分析状态转移矩阵的秩,可以判断系统的可控性。
控制系统的状态空间分析与设计控制系统的状态空间分析与设计是现代控制理论的重要内容之一,它提供了一种描述和分析控制系统动态行为的数学模型。
状态空间方法是一种广泛应用于系统建模和控制设计的理论工具,其基本思想是通过描述系统内部状态的变化来揭示系统的特性。
一、状态空间模型的基本概念状态空间模型描述了系统在不同时间点的状态,包括系统的状态变量和输入输出关系。
在控制系统中,状态变量是指影响系统行为的内部变量,如电压、速度、位置等。
通过状态空间模型,可以将系统行为转化为线性代数方程组,从而进行分析和设计。
1. 状态方程控制系统的状态方程是描述系统状态演化的数学表达式。
一般形式的状态方程可以表示为:x(t) = Ax(t-1) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,x(t)是系统在时刻t的状态向量,A是系统的状态转移矩阵,B是控制输入矩阵,u(t)是系统的控制输入,y(t)是系统的输出,C是输出矩阵,D是直接传递矩阵。
2. 状态空间矩阵状态空间矩阵包括系统的状态转移矩阵A、控制输入矩阵B、输出矩阵C和直接传递矩阵D。
通过这些矩阵,可以准确描述系统的状态变化与输入输出之间的关系。
3. 系统的可控性和可观性在状态空间分析中,可控性和可观性是评估系统控制性能和观测性能的重要指标。
可控性是指通过调节控制输入u(t),系统的状态可以在有限时间内从任意初始状态x(0)到达任意预期状态x(t)。
可控性可以通过系统的状态转移矩阵A和控制输入矩阵B来判定。
可观性是指通过系统的输出y(t)可以完全确定系统的状态。
可观性可以通过系统的状态转移矩阵A和输出矩阵C来判定。
二、状态空间分析方法状态空间分析方法包括了系统响应分析、系统稳定性分析和系统性能指标分析。
1. 系统响应分析系统的响应分析可以通过状态方程进行。
主要分析包括零输入响应和零状态响应。
零输入响应是指当控制输入u(t)为零时,系统的输出y(t)变化情况。
Chapter1控制系统的状态空间模型1.1 状态空间模型在经典控制理论中,采用n 阶微分方程作为对控制系统输入量)(t u 和输出量)(t y 之间的时域描述,或者在零初始条件下,对n 阶微分方程进行Laplace 变换,得到传递函数作为对控制系统的频域描述,“传递函数”建立了系统输入量)]([)(t u L s U =和输出量)]([)(t y L s Y =之间的关系。
传递函数只能描述系统的外部特性,不能完全反映系统内部的动态特征,并且由于只考虑零初始条件,难以反映系统非零初始条件对系统的影响。
现代控制理论是建立在“状态空间”基础上的控制系统分析和设计理论,它用“状态变量”来刻画系统的内部特征,用“一阶微分方程组”来描述系统的动态特性。
系统的状态空间模型描述了系统输入、输出与内部状态之间的关系,揭示了系统内部状态的运动规律,反映了控制系统动态特性的全部信息。
1.1.1 状态空间模型的表示法例1-1(6P 例1.1.1) 如下面RLC (电路)系统。
试以电压u 为输入,以电容上的电压C u 为输出变量,列写其状态空间表达式。
例1-1图 RLC 电路图解:由电路理论可知,他们满足如下关系⎪⎩⎪⎨⎧==++)(d )(d )()()(d )(d t i t t u C t u t u t Ri t t i L C C 经典控制理论:消去变量)(t i ,得到关于)(t u C 的2=n 阶微分方程:)(1)(1d )(d d )(d 22t u LCt u LC t t u L R t t u C C C =++ 对上述方程进行Laplace 变换:)()()2(20202s U s U s s C ωωζ=++得到传递函数:202202)(ωζω++=s s s G ,LC10=ω,L R 2=ζ 现代控制理论:选择⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)()(21t u t i x x C 流过电容的电流)(t i 和电容上的电压)(t u C 作为2个状态变量,2=n (2个储能元件);1个输入为)(t u ,1=m ;1个输出C u y =,1=r 。
控制系统中的状态空间与传输函数在控制系统中,状态空间和传输函数是两个重要的概念,它们在系统建模、分析和设计中起着关键的作用。
本文将从理论和实际应用两个方面来探讨这两个概念的含义和用途。
一、状态空间状态空间是一种描述系统动态行为的数学模型。
它包含了系统的状态变量、输入和输出,并通过一组微分方程来描述它们之间的关系。
状态变量是系统中能够完全描述系统状态的变量,通常用向量表示。
输入是系统的外部激励,输出是系统对外部激励的响应。
状态空间模型的形式可以写为:dx(t)/dt = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,x(t)是状态向量,A、B、C、D是系统的参数矩阵,u(t)是输入向量,y(t)是输出向量。
这个模型可以用来描述连续时间系统,对于离散时间系统,微分方程变为差分方程。
状态空间模型具有直观、灵活和通用的特点,可以适用于线性和非线性系统,并可以进行各种分析和设计。
通过状态空间模型,我们可以计算系统的稳定性、响应特性、控制器设计等。
二、传输函数传输函数是一种描述系统输入输出关系的数学模型。
它是输出变量对输入变量的比例关系,通常用分子多项式和分母多项式的比值表示。
传输函数可以通过拉普拉斯变换或者Z变换从状态空间模型中导出。
传输函数的形式可以写为:G(s) = Y(s)/U(s)其中,G(s)是传输函数,Y(s)是输出变量的拉普拉斯变换,U(s)是输入变量的拉普拉斯变换。
传输函数模型具有简洁、直观和方便计算的特点,适用于线性系统的频域分析和设计。
通过传输函数模型,我们可以计算系统的频率响应、稳定边界、控制器设计等。
三、状态空间与传输函数之间的关系状态空间模型和传输函数模型是等价的,它们可以相互转换。
对于一个给定的系统,我们可以从状态空间模型导出传输函数模型,也可以从传输函数模型导出状态空间模型。
状态空间模型到传输函数模型的转换可以通过拉普拉斯变换或者Z变换来实现。
对于连续时间系统,可以使用拉普拉斯变换,对于离散时间系统,可以使用Z变换。
状态空间分析与控制系统设计状态空间分析和控制系统设计是现代控制理论中重要的基础概念和方法。
通过对系统的状态和状态方程进行建模和分析,可以实现对系统行为的全面理解和控制。
本文将介绍状态空间分析和控制系统设计的基本原理,并分析其在实际应用中的重要性和价值。
一、状态空间分析状态空间分析是一种将系统的动态行为表示为一组线性常微分方程或差分方程的方法。
在状态空间模型中,系统的行为被描述为一系列状态变量的演化过程,而不是传统的输入-输出模型。
通过状态空间模型,我们可以更加全面地了解系统的内部结构和动态性能。
在状态空间分析中,系统的行为由一组一阶微分方程或差分方程表示:x(t+1) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,x(t)是系统的状态向量,表示系统的内部状态,u(t)是输入控制向量,y(t)是输出向量,A、B、C和D是系统的系数矩阵。
通过对状态空间方程进行求解和分析,可以得到系统的模态特性、状态转移矩阵、特征值和特征向量等重要信息。
这些信息能够帮助我们了解系统的稳定性、可控性和可观测性等特性,从而为系统的控制设计提供重要依据。
二、控制系统设计基于状态空间分析的控制系统设计是将系统的状态空间模型与控制算法相结合,实现对系统动态行为的控制和调节。
通过对状态空间方程的设计和调整,可以实现对系统的稳定性、响应速度、精度和鲁棒性等方面的要求。
常用的状态空间控制方法包括状态反馈控制、输出反馈控制和观测器设计等。
状态反馈控制是通过测量系统状态并构造一个状态反馈控制器来实现对系统的控制。
输出反馈控制是通过测量系统输出并构造一个输出反馈控制器来实现控制目标。
观测器设计是通过测量系统输出并估计系统状态来实现对系统的控制。
在控制系统设计过程中,我们需要考虑系统的稳定性、响应时间、鲁棒性和控制精度等方面的要求。
通过合理选择控制算法和调节参数,可以使系统在各种工作条件下保持良好的动态性能和稳定性,提高系统的控制质量和效率。
第八章 控制系统的状态空间分析一、状态空间的基本概念1. 状态 反应系统运行状况,并可用一个确定系统未来行为的信息集合。
2. 状态变量 确定系统状态的一组独立(数目最少的)变量,如果给定了0t t =时刻这组变量的值())()()(00201t x t x t x n 和0t t ≥时输入的时间函数)(t u ,则系统在0t t ≥任何时刻())()()(21t x t x t x n 的行为就可完全确定。
3. 状态向量 以状态变量为元素构成的向量,即[])()()()(21t x t x t x t x n =。
4. 状态空间 以状态变量())()()(21t x t x t x n 为坐标的n 维空间。
系统在某时刻的状态,可用状态空间上的点来表示。
5. 状态方程 描述状态变量,输入变量之间关系的一阶微分方程组。
6. 输出方程 描述输出变量与状态变量、输入变量间函数关系的代数方程。
二、状态空间描述(状态空间表达式)1. 状态方程与输出方程合起来称为状态空间描述或状态空间表达式,线性定常系统状态空间描述一般用矩阵形式表示,对于线性定常连续系统有⎩⎨⎧+=+=)()()()()()(t Du t Cx t y t Bu t Ax t x (8-1)对于线性定常离散系统有⎩⎨⎧+=+=+)()()()()()1(k Du k Cx k y k Hu k Gx k x (8-2)2. 状态空间描述的建立:系统的状态空间描述可以由系统的微分方程,结构图(方框图),状态变量图、传递函数或脉冲传递函数(Z 传递函数)等其它形式的数学模型导出。
3. 状态空间描述的线性变换及规范化(标准型)系统状态变量的选择不是唯一的,状态变量选择不同,状态空间描述也不一样。
利用线性变换可将系统的矩阵A (见式8-1)规范化为四种标准型:能控标准型、能观标准型、对角标准型、约当标准型。
三、传递函数矩阵及其实现1. 传递矩阵)(s G :多输入多输出系统的输出向量的拉氏变换与输入向量的拉氏变换之间的传递关系,称为传递矩阵)(s G ,即)()()(s U s Y s G =(8-3) 式中:)(s U ——系统的输入向量 )(s Y ——系统的输出向量传递函数矩阵与多输入多输出系统状态空间描述的关系是:D B A I C G +-=-1)()(s s (8-4)上式中的A ,B ,C ,D 即为状态空间描述{}D C,B,A,中的矩阵A,B,C,D 。
控制系统状态空间设计控制系统状态空间设计是现代控制理论中的重要内容之一,它涉及到系统建模、状态变量的选择、状态空间方程的建立以及反馈控制等方面。
本文将详细介绍控制系统状态空间设计的方法和步骤。
引言控制系统是在各种工程领域中广泛应用的一种技术手段,它通过对系统输入和输出的监测和调节,实现对系统状态的控制。
状态空间法是描述和分析控制系统的一种有效工具,其基本思想是利用状态变量来描述系统的状态演化规律。
一、系统建模在进行状态空间设计之前,首先需要建立准确的系统模型。
系统建模可以通过物理定律、实验数据或数学方法等手段来实现。
1. 物理定律建模对于一些物理系统,可以通过物理定律来建立系统模型。
例如,对于机械系统可以利用牛顿第二定律、能量守恒定律等建立运动方程,对于电路系统可以利用欧姆定律、基尔霍夫定律等建立电路方程。
2. 实验数据建模通过对系统进行实验,获取系统的输入和输出数据,从而建立系统模型。
可以利用系统辨识技术,如最小二乘法、频域分析等进行数据处理和模型辨识。
3. 数学方法建模对于一些抽象的系统,可以通过数学方法进行建模。
常用的数学建模方法包括微分方程、差分方程和传递函数等。
状态空间法是利用微分方程或差分方程描述系统动态行为的一种方法。
二、状态变量的选择状态变量的选择对于系统的状态空间描述至关重要,它直接关系到系统模型的简洁性和有效性。
1. 最小状态变量选择最小状态变量是状态空间设计的一个重要原则。
通过选择足够少的状态变量来描述整个系统的状态,可以降低系统复杂性,简化控制器的设计。
2. 物理量和能量变量在选取状态变量的过程中,可以考虑选择与系统物理量或能量变量相关的状态变量。
这样选择的状态变量更直观、易于理解,有助于后续的控制器设计。
三、状态空间方程的建立状态空间方程是实现控制系统状态空间设计的核心内容,它是对系统动态行为的描述,包括系统的状态方程和输出方程。
1. 状态方程状态方程描述了系统状态变量随时间变化的规律。
控制系统的状态空间分析方法控制系统是指将输入信号进行处理,通过执行特定的控制算法,使系统输出信号满足特定要求的系统。
控制系统有多种形式,例如电子系统、机械系统、化学系统、热系统等等。
控制系统的设计和分析是一个复杂的过程,需要考虑多个因素,包括系统动态响应、稳定性、鲁棒性、控制器的性能指标等等。
控制系统的状态空间表示是一种广泛应用的分析方法。
状态空间表示是将系统的状态和状态方程用矩阵和向量的形式表示出来。
状态方程是一组描述系统动态响应的微分方程或差分方程。
状态空间表示可以描述线性系统和非线性系统。
对于线性系统,状态空间表示为:dx/dt = Ax + Buy = Cx + Du其中,x是状态向量,表示系统的内部状态,u是输入向量,表示外部输入,y是输出向量,表示系统响应,A、B、C、D是矩阵,分别表示状态方程中的系数。
状态空间表示的优点在于它可以提供系统的完整信息,包括系统的结构和动态特性。
通过状态空间表示可以计算系统的传递函数、频率响应、控制器设计等等。
状态空间表示的另一个优点在于它可以用于多变量控制和非线性控制。
在多变量控制中,状态空间表示可以直接描述多变量系统的动态特性和相互关系。
在非线性控制中,状态空间表示可以近似描述非线性系统的动态行为,从而进行控制器设计。
状态空间分析方法是指基于状态空间表示进行系统分析的方法。
常见的状态空间分析方法包括状态转移矩阵法、观测矩阵法、极点配置法、模型匹配法等等。
状态转移矩阵法是指根据系统的状态方程,计算系统状态随时间的演变。
状态转移矩阵可以用于计算系统的传递函数、频率响应等等。
观测矩阵法是指根据系统的状态方程和输出方程,计算系统的状态和输出之间的关系。
观测矩阵可以用于设计状态反馈控制器和观测器。
极点配置法是指根据系统的状态方程和性能指标,设计状态反馈控制器,使系统的极点满足指定的要求。
极点配置法可以用于设计稳定控制器和提高系统的性能指标。
模型匹配法是指通过拟合实验数据或理论模型,确定系统的状态方程和性能指标。
第八章 控制系统的状态空间分析一、状态空间的基本概念1. 状态 反应系统运行状况,并可用一个确定系统未来行为的信息集合。
2. 状态变量 确定系统状态的一组独立(数目最少的)变量,如果给定了0t t =时刻这组变量的值())()()(00201t x t x t x n 和0t t ≥时输入的时间函数)(t u ,则系统在0t t ≥任何时刻())()()(21t x t x t x n 的行为就可完全确定。
3. 状态向量 以状态变量为元素构成的向量,即[])()()()(21t x t x t x t x n =。
4. 状态空间 以状态变量())()()(21t x t x t x n 为坐标的n 维空间。
系统在某时刻的状态,可用状态空间上的点来表示。
5. 状态方程 描述状态变量,输入变量之间关系的一阶微分方程组。
6. 输出方程 描述输出变量与状态变量、输入变量间函数关系的代数方程。
二、状态空间描述(状态空间表达式)1. 状态方程与输出方程合起来称为状态空间描述或状态空间表达式,线性定常系统状态空间描述一般用矩阵形式表示,对于线性定常连续系统有⎩⎨⎧+=+=)()()()()()(t Du t Cx t y t Bu t Ax t x(8-1)对于线性定常离散系统有⎩⎨⎧+=+=+)()()()()()1(k Du k Cx k y k Hu k Gx k x (8-2)2. 状态空间描述的建立:系统的状态空间描述可以由系统的微分方程,结构图(方框图),状态变量图、传递函数或脉冲传递函数(Z 传递函数)等其它形式的数学模型导出。
3. 状态空间描述的线性变换及规范化(标准型)系统状态变量的选择不是唯一的,状态变量选择不同,状态空间描述也不一样。
利用线性变换可将系统的矩阵A (见式8-1)规范化为四种标准型:能控标准型、能观标准型、对角标准型、约当标准型。
三、传递函数矩阵及其实现1. 传递矩阵)(s G :多输入多输出系统的输出向量的拉氏变换与输入向量的拉氏变换之间的传递关系,称为传递矩阵)(s G ,即)()()(s U s Y s G =(8-3) 式中:)(s U ——系统的输入向量)(s Y ——系统的输出向量传递函数矩阵与多输入多输出系统状态空间描述的关系是: D B A I C G +-=-1)()(s s(8-4)上式中的A ,B ,C ,D 即为状态空间描述{}D C,B,A,中的矩阵A,B,C,D 。
2. 传递矩阵)(s G 的实现:已知系统的传递函数矩阵)(s G ,寻找一个状态空间描述{}D C,B,A,,并满足式(8-4),则称{}D C,B,A,为)(s G 的一个实现。
当系统{}D C,B,A,的阶数等于传递函数矩阵)(s G 的阶数时,称该系统{}D C,B,A,为)(s G 的最小实现。
传递函数矩阵的实现并不唯一。
实现的常用标准形式有:可控标准形实现,可观标准形实现、对角型实现和约当型实现等。
四、线性定常连续系统状态方程的求解1. 状态转移矩阵)(t φ(矩阵指数函数At e )及其性质。
2. 计算状态转移矩阵)(t φ的方法 1) 级数展开法+++++=n n At t A k t A At I e !1!2122(8-5)2) 拉氏变换法[]1)()(--=A sI t -1L φ(8-6)3) 凯莱-哈密尔顿法(又称待定系统法)∑-===1)()(n k k k AtA t et βφ(8-7)当矩阵A 的特征值i s 互异时,)(t k β可由下式确定:⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----t s t s t s n n n n n n n n e e e s s s s s s s s s t t t 21121222211211110111)()()(βββ(8-8)当矩阵A 具有m 重特征值1s 时,待定系数)m-, ,, (i t i 13210 )( =β,由下式确定(其它相异特征值按式(8-8)处理)。
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-----t s n t s t s ts n n n n e n t et e t e s n n s n s t t t 1111)!1(!2!11000!2)2)(1(110!1)1(101)()()(12312111110βββ (8-9)4) 希尔维斯特(Sylvester )法 ∏∑≠==--==n ki i ik i nk t s Ats s I s A e e t k 11)(φ (8-10)式中:矩阵的特征值-=),2,1(n k s k I —单位阵当系统矩阵A 的n 个特征值互异时,用希尔维斯特方法求)(t φ最为简便。
1. 性定常连续系统状态方程求解1) 齐次方程 )()(t Ax t x= 的解 )0()()(x t t x φ=(8-11)2) 非齐次方程 )()()(t Bu t Ax t x+= 的解 ⎰-+=td Bu t x t t x 0)()()0()()(τττφφ(8-12)4.线性定常连续系统的离散化对式(8-1)表示的系统进行离散化,可导出如式(8-2)所表示的离散化状态空间描述。
其中,⎰===TT t Bd H t G 0)()(ττφφ (8-13)5.离散系统状态方程求解 1) 递推法),, (k i Hu G x G k x k i i k k21 )()0()(111=+=∑-=--(8-14)2) Z 变换法)()()0()()(11z HU G zI zX G zI z X ---+-=(8-15)五、线性定常连续系统的可控性与可观测性1. 线性定常连续系统的可控性判断[]n B A B A AB B rank n =-12(8-16)1) 当系统Bu AX X+= 中的A 矩阵为对角阵且特征根互异时,输入矩阵B 中无全零行。
2) 当A 为约当阵且相同特征根分布在一个约当块内时,输入矩阵B 中约当块最后一行对应的行中不全为零,且输入矩阵中与相异特征根对应的行不全为零。
3) B A sI 1)(--的行向量线性无关。
4) 单输入系统{}B A ,为可控标准型。
5) 单输入/单输出系统,当状态空间描述导出的传递函数没有零、极点对消时,系统可控,可观测。
2.输出可控型判据[]阵的行数)(C 1q D B CA CAB CB rank n =- (8-17)1) 状态可控性与输出可控性是两个不同的概念,其间没有必然的联系。
单输入/单输出系统若输出不可控,则系统或不可控或不可观测。
3.线性定常连续系统的可观测型判据[]n C A C A C rank T n T TT T=-1)((8-18)1) 当系统的A 阵为对角阵且特征根互异时,输出矩阵C 无全零列。
2) 当系统的A 阵为约当阵且相同的特征值分布在一个约当块内时,输出矩阵中与约当块最前一列对应的列不全为零,输出矩阵中与相异特征值对应的列不全为零。
3)1)(--A sI C 的列向量线性无关。
4) 单输出系统{}C A ,为可观测标准型。
六、线性定常离散系统的可控性和可观测型判据1. 可控性判据[]n H G GH H rank n =-1 (8-19)2. 可观测性判据[]n C G C G C rank T n T T T T=-1)((8-20)七、线性定常系统的状态反馈与状态观测器1. 状态反馈与状态反馈控制系统的极点配置 1) 状态反馈状态反馈是将系统的每一个状态变量乘以相应的反馈系数,然后反馈到输入端与参考输入比较后形成控制率,作为受控系统的控制输入,即)()()(t KX t r t u -=(8-21)式中:参考输入-)(t r控制输入状态向量反馈系数向量---)()(t u t X K若受控系统的状态空间描述为)()()()()()(t Du t CX t y t Bu t AX t X+=+= (8-22)将式(8-21)代入式(8-22)可得⎩⎨⎧+-=+-=)()()()()()()()(t Dr t X DK C t y t Br t X BK A t X(8-23)上式的简化写法为{}D DK C B BK A ,,,--2) 状态反馈控制系统的极点配置极点配置是通过计算选择状态反馈阵K ,使得闭环控制系统{}D DK C B BK A ,,,--的极点(即{}BK A -的特征值)正好处于所希望的一组极点的位置上。
即令[]∏=-=--ni i s BK A sI 1)()(det λ(8-24)式中:),2,1(n i i =λ为希望的一组闭环极点。
a) 用状态反馈实现闭环极点任意配置的充分必要条件是受控系统的状态要完全可控。
状态反馈不改变系统的零点,只改变系统的极点。
b) 在引入状态反馈后,系统的可控性不会改变,但可观测性不一定与原系统一致。
c) 对于单输入系统,只要系统可控,则必能通过状态反馈实现闭环极点的任意配置,而且不影响系统零点的分布。
2.状态观测器及其设计1) 状态观测器:应用状态反馈涉及状态反馈控制系统,除了受控系统的状态要完全可控外,还要求所有的状态变量是可以量测的。
当系统的状态变量不能全部量测到时,实现完全状态反馈就会遇到困难,因此提出了用状态观测器来重构系统的全部状态。
故状态观测器又称状态估计器。
2) 状态观测器的设计设计状态观测器的方框图如图1.8-1的虚框所示。
从图1.8-1可以求出状态观测器的状态方程和输出方程图1.8-1X C yGy Bu X GC A Bu X C y G XA Bu y y G X A Xˆˆˆ)( )ˆ(ˆ )ˆ(ˆˆ=++-=+-+=+-+=状态观测器的反馈矩阵G 可由下式求出[]∏=-=--ni i s GC A sI 1)()(det λ(8-26)式中:),2,1(n i i =λ为一组希望的,可任意配置的极点,它决定了状态误差衰减的速率。
3) 状态观测器存在的基本条件 a) 原系统{}C B A ,,完全可观测。
b) 观测器状态方程所对应的状态矩阵)(GC A -的所有特征根具有负实部。
分离定理:若原系统{}C B A ,,可控可观测,当用状态观测器估计全部状态再形成全状态反馈时,系统的极点配置和观测器设计可分别独立进行。
观测器的设计不影响配置好的系统极点,状态反馈也不影响观测器的收敛性。
(8-24) (8-25)。