现代控制理论实验报告三系统的能控性、能观测性分析

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现代控制理论能控性、能观测性

0 1 0 0
0
0
1
0
A
0
0
0
1
a1 a2 a3 an1
0
0
b 0
1
且：
证明： PA AP (由A PAP1 推得 )
P1A P2
P2 A P1A2 P3
Pn2 A P1 An2 Pn1 Pn1 A P1 An1 Pn
例：
. 1 1 1 求x能控1标准0型x． 1u
设线性定常连续系统状态空间表式： . x Ax Bu y Cx Du
1. 定义：对任意给定u(t)，在[t0 , t f ]
rank P1[B AB An1B]
rank[B AB An1B]
rank SC
P1 满秩矩阵
系统的能控性不变
7. 定理4：
.
设 x Ax bu
如则果必系存统在能一控个，非则奇异SC变换[BXABPA1nx1B]
可将状态方程化为能控标准型：
.
x Ax bu
其中：
A PAP1 b pb
第八章现代控制理论能控性、能观测性
一、线性系统能控性和能观性的概念二、线性定常系统的输出能控性三、线性定常连续系统的能观性四、线性定常连续系统的能观性
例1: 给定系统的状态空间描述:
.
x1
.
x 2
4 0
0 5
x1 x2
1 2u
解:展开 y 0. 6x
.
x1 4x1 u x2 5x2 2u
rank Sc =rank[Sc ScT ]nn
.
3. 定理2：若x Ax Bu ，
若Ａ为对角型，则状态完全能控的充要条件为：
Ｂ中没有任意一行的元素全为零．

现代控制理论能控性、能观测性

.
例：设系统的状态方程为 x Ax bu
其中：
A
1
0
1
2
b
b1 b2
试判断系统的能控性．
解： Sc [b Ab]
b 而Sbc 1是b任A意b值，bb12且ra1nbk11Sb2cb2=2
20
2
则该系统能控．
5.
当Ａ的特征值 l ( l重根）,
1
(1重根）1
22
(2重根l ）n
B 0 0 1
1 0 0
0 1 0
1 0 0
Br 1
0 1
1 0
0 0
行线性无关
B
r 2
1
0
0
不全为零
能控
6. 线性变换后系统的能控性不变
设
.
x Ax Bu
令
x
SPC
x
[
B
AB . An1B] 则：x Ax Bu
其中：A P1AP, B P1B
SC
[B
AB
n1
A
B]
rank Sc rank[P1B (P1AP)P1B(P1AP)n1 P1B] rank[P1B P1AB P1An1B]
能控．
说明：
① 任意初态 x(t0 ) x(状态空间中任
一点),零终态 x(t f ) ＝０能控
② 零初态x(t0) 0
任意终态 x(t f ) x
能达
2. 定理1
设 x Ax Bu
状态完全可控的充要条件是能控性矩阵：
Sc B AB
An1B的秩为n
即： rankSc rank B AB
0 1 0 0
0
0

现代控制理论基础实验报告

紫金学院计算机系实验报告现代控制理论基础实验报告专业：年级：姓名：学号：提交日期：实验一系统能控性与能观性分析1、实验目的：1.通过本实验加深对系统状态的能控性和能观性的理解；2.验证实验结果所得系统能控能观的条件与由它们的判据求得的结果完全一致。

2、实验内容：1.线性系统能控性实验;2. 线性系统能观性实验。

3、实验原理：系统的能控性是指输入信号u 对各状态变量x 的控制能力。

如果对于系统任意的初始状态，可以找到一个容许的输入量，在有限的时间内把系统所有的状态变量转移到状态空间的坐标原点。

则称系统是能控的。

系统的能观性是指由系统的输出量确定系统所有初始状态的能力。

如果在有限的时间内，根据系统的输出能唯一地确定系统的初始状态，则称系统能观。

对于图10-1所示的电路系统，设i L 和u c 分别为系统的两个状态变量，如果电桥中4321R R R R ≠，则输入电压u 能控制i L 和u c 状态变量的变化，此时，状态是能控的；状态变量i L 与u c 有耦合关系，输出u c 中含有i L 的信息，因此对u c 的检测能确定i L 。

即系统能观的。

反之，当4321R R ＝R R 时，电桥中的c 点和d 点的电位始终相等， u c 不受输入u 的控制，u 只能改变i L 的大小，故系统不能控；由于输出u c 和状态变量i L 没有耦合关系，故u c 的检测不能确定i L ，即系统不能观。

1.1 当4321R RR R ≠时u L u i R R R R C R R R R R R R R L R R R R R R C R R R R R R R R L u i C L C L ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫+++-+-+-⎝⎛+-+-+++-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛01)11(1)(1)(1)(143214343212143421243432121 (10-1)y=u c =[01]⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛c L u i (10-2)由上式可简写为bu Ax x+= cx y =式中⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C L u i x ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫+++-+-+-⎝⎛+-+-+++-=)11(1)(1)(1)(143214343212143421243432121R R R R C R R R R R R R R L R R R R R R C R R R R R R R R L A⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=01L b 1] [0=c由系统能控能观性判据得][Ab brank =2 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡cA c rank故系统既能控又能观。

系统的能控性与能观性分析及状态反馈极点配置

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。

现代控制理论第三章线性系统的能控性和能观测性

1 x1 u x 2 2 x2 u x y x x 1 2
1 x
u
1 s 1 s
2
x1
y
x2
2 x
由于状态变量x1、x2都受控于输入u，所以系统是能控的；输出y能反映状态变量x1，又能反映状态变量x2的变化，所以系统是可观测的。即状态变量x1能控、可观测；状态变量x2能控、可观测。
任意初态 x(t0 ) x 零终态 x(t f ) 0
状态完全能控
Байду номын сангаас
第三章线性控制系统式的能控性和能观测性
②把系统的初始状态规定为状态空间的原点，即 x(t 0 ) 0，终端状态规定为任意非零有限点，则可达定义表述如下：对于给定的线性定常系统
Ax Bu ，如果 x
存在一个分段连续的输入 u (t )，能在 [t 0 , t f ] 有限时间间隔内，将系统由零初始状态 x(t 0 ) 转移到任一指定的非零终端状态 x(t f ) ，则称此系统是状态完全可达的，简称系统是可达的（能达的）。任意初态 x(t0 ) 0 零终态 x(t f ) x 状态完全可达
第三章线性控制系统式的能控性和能观测性
1. 直接由A，B矩阵的结构判断系统的能控性定理：系统
( A, B )
即
A(t )x B(t )u x y C (t )x D(t )u
状态完全能控的充分必要条件是其能控性矩阵
Qk [ B AB A2 B An1 B]
一、线性定常连续系统状态能控性的定义定义3.1（状态能控性定义）：
Ax Bu，如果存在一个对于线性定常系统 x 分段连续的输入u(t)，能在有限时间间隔[t0,tf]内，使得系统从某一初始状态x(t0)转移到指定的任一终端状态x(tf) ，则称此状态是能控的。若系统的所有状态都是能控的，则称此系统是状态完全能控的，简称系统是能控的。

现代控制理论的能控性和能观性分析.pdf

( ) rank(Γc[A, B]) = rank [B AB L An−1B] = n
Γc [ A, B] 能控性检验矩阵。特点：只依赖状态矩阵A和输入矩阵B，和时间长短无关 Γc [A, B] 是否满秩的方法： SISO：计算 Γc [A, B] 的行列式 MIMO：计算行列式 (Γc[A, B])(Γc[A, B])T MATLAB命令：ctrb(A,B) SISO：det(ctrb(A,B)) MIMO：det(ctrb(A,B)*ctrb(A,B)’)
ω2
⎥ ⎥
⎥
2 sin ωT cosωT − sin ωT ⎥
ω
⎥⎦
当
T
=
kπ ω
，k
= 1, 2, L
以上能控性矩阵的第2行为零，故能控性检验矩阵是不
满秩的。离散系统不能控的。
原因：采样周期选取不合适！
采样周期大，使得信息损失过多，导致性能损失
采样周期小，处理复杂
19 / 36
3.1.4 输出能控性控制输入影响输出的能力－－输出能控性。
=
⎡ ⎢⎣−
cos ωT ω sin ωT
⎡1− cosωT ⎤
(sin ωT ) cos ωT
ω⎤
⎥ ⎦
x(k
)
+
⎢ ⎢ ⎢ ⎢
ω2 sin ωT
⎥ ⎥⎥u (k ) ⎥
⎢⎣ ω ⎥⎦
18 / 36
能控性检验矩阵
⎡1 − cos ωT
⎢
Γc
[G,
H
]
=
⎢ ⎢
ω2
⎢ sin ωT
⎢⎣ ω
cos ωT − cos 2 ωT + sin 2 ωT ⎤
的秩等于该矩阵的行数。

现代控制理论能控性和能观测性

I A1
B
I A
B f
(3-21)
式中B 为元素埏是I A的伴随矩阵。方程(3-21)两端右乘 I A得：
BI A f I
(3-22)
由于 B 的元素 I A代数余子式，均为 n 1 次多项式，
故据矩阵加法运算规则，可将其分解为n个矩阵之和：
B
B n1 n1
B n2 n2
Bn1 I
Bn2 Bn1A an1I
Bn3 Bn2A an2I
M
B0 B1A a1I
B0A a0I
Bn1An An
Bn2An1 Bn1An an1An1
Bn3An2 Bn2An1 an2An2 M
0 1 M 1 －2 M 2 3
S2 G2 G2 L 2G2 0 0 M 0 1 0 M 0
0 M 0 0 1 M 1 －2
显见出现全零行，rankS2 2 3 ，故不能控。
多输入系统能控阵 S2，其行数小于列数，在计算列写能控阵时，若有显时见可通过矩计S阵2算的秩为Sn的2，秩S便T2 是不否必为把n来判矩断S阵2多的输所入有系列统都的写能出控。性。这只是需因计为算，一当次n阶非行奇列S异式2 时即，可确定能必S控非2 性奇ST2，异但，在而计算为S方2 S阵T2 ，
系统矩阵的阶数，或系统特征方程的阶次数。
以上研究假定了终态 x 0 0。若令终态为任意给定状态xn
则方程(3-2)变为：
n 1
nx 0 x n n1igu i
i0
(3-9)
方程两端左乘 n ，有
x 0－nx n 1g 2g L
u0
ng
u 1
M
u n 1
(3-10)

系统的能控性能观测性稳定性分析

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。

能控性和能观测性分析

.1.2 能控性判据按定义，要求寻找到一个具体的控制律。由可得矩阵指数函数可以表示成有限项的和记则转化成线性方程组的求解问题
例检验由以下状态方程描述的系统的能控性：解能控性检验矩阵不是满秩的，故系统不能控。
例3.1.2 倒立摆系统线性化状态空间模型的系数矩阵是能控性检验矩阵故系统是能控的。
3.3 能控能观性的对偶原理
由于定理3.3.1 能控的充分必要条件是能观能观标准型（能控标准型的转置）是能观的
对于互为对偶的系统系统（I）能控（能观）的充分必要条件是系统（II）能观（能控）。优点：能观（能控）性问题可以转化为能控（能观）性问题来处理。例能观与能控标准型互为对偶系统(特征多项式同)
2。若非奇异，则可以构造出将非零初始状态转移到零状态的控制律
3。若系统能控，由（1），可在任意短时间内将非零状态转移到零状态称为能控格拉姆矩阵
定理的说明
.1.3 能控性的性质能控性基于状态方程系数矩阵A、B定义。定理3.1.3 等价的状态空间模型具有相同的能控性。由T是非奇异矩阵可得结论。
在中的零极相消考虑没有零极相消的充分必要条件是，能控！
在中无零极相消考虑类似可得是能观的充分必要条件。例判别系统的能控性显然系统不能控！
例3.1.8 判断以下系统的状态和输出能控性系统的状态能控性矩阵由于，故系统不是状态完全能控的。输出能控性矩阵显然它是行满秩的，故输出能控。结论：系统输出能控，但不是状态能控的。
3.2 系统的能观性
所考虑的系统状态变量未必都可以从外部观测到！ 1。检测手段的限制； 2。一些状态变量不是物理量。问题：如何（可否）通过输入输出信息来了解系统内部的状态？

现代控制理论实验报告

现代控制理论实验报告实验⼀线性定常系统模型⼀实验⽬的1. 掌握线性定常系统的状态空间表达式。

学会在MATLAB 中建⽴状态空间模型的⽅法。

2. 掌握传递函数与状态空间表达式之间相互转换的⽅法。

学会⽤MATLAB 实现不同模型之间的相互转换。

3. 熟悉系统的连接。

学会⽤MA TLAB 确定整个系统的状态空间表达式和传递函数。

4. 掌握状态空间表达式的相似变换。

掌握将状态空间表达式转换为对⾓标准型、约当标准型、能控标准型和能观测标准型的⽅法。

学会⽤MATLAB 进⾏线性变换。

⼆实验内容1. 已知系统的传递函数，（1）建⽴系统的TF 或ZPK 模型。

(a) )3()1(4)(2++=s s s s G(b) 3486)(22++++=s s s s s G（2）将给定传递函数⽤函数ss( )转换为状态空间表达式。

再将得到的状态空间表达式⽤函数tf( )转换为传递函数，并与原传递函数进⾏⽐较2. 已知系统的状态空间表达式(a) u x x+--=106510 []x y 11= （1）建⽴给定系统的状态空间模型。

⽤函数eig( ) 求出系统特征值。

⽤函数tf( ) 和zpk( )将这些状态空间表达式转换为传递函数，记录得到的传递函数和它的零极点。

⽐较系统的特征值和极点是否⼀致，为什么?给定系统的状态空间模型⽤函数eig( ) 求出系统特征值⽤函数tf( ) 将状态空间表达式转换为传递函数⽤函数zpk( ) 将状态空间表达式转换为传递函数(b) u x x ??+---=7126712203010 []111=y 给定系统的状态空间模型⽤函数tf( ) 和zpk( )将状态空间表达式转换为传递函数实验⼆线性定常系统状态⽅程的解⼀、实验⽬的1. 掌握状态转移矩阵的概念。

学会⽤MA TLAB 求解状态转移矩阵。

2. 掌握线性系统状态⽅程解的结构。

学会⽤MATLAB 求解线性定常系统的状态响应和输出响应，并绘制相应曲线。

现代控制工程-第5章能控性和能观性分析

23
5.3 线性定常系统的能观性
S的能控阵为 rankSc rank B
rankSc rank PB
rankPB rankPB

变换为 S： x A x B u
AB A2 B An1 B
PA 2 P 1 PB PA n 1 P 1 PB
PA P 1 PB PA B AB
PA 2 B PA n 1 B A 2 B A n 1 B
11
5.2.2 能控性判别准则
能控性判别准则：线性定常（连续、离散）系统状态完全能控的充分必要条件是，由A，B构成的能控性判别矩阵满秩。即
rankSc rank B

AB
A2 B

An1 B n

例5.1 判别下列系统的能控性。
2 1 2 0 x 0 2 0 x 0 u 1 1 3 3
1 x 0
0 2 x Bu n
B
阵不包含元素全为零的行。
18
5.2.3 能控性第二判别准则
上述定理在判别对角线标准型状态方程的能控性时尤为简单。例如，容易判别下面四个系统的能控性。
1) 0 7 0 2 x 0 5 0 x 5 u 0 7 0 1
解: 因为
rankSc 1 rank0 0

1 1 1 B AB A 2 B rank0 2 2 1 1 3 1 1 1 1 1 2 2 rank0 2 2 3 n 0 0 2 2 4
首要问题是从输出中能否估计出状态？——系统的能观测性问题。

现代控制理论实验报告三系统的能控性、能观测性分析

6.6660 -8.6667 3.6667
35.7689 -67.4375 -3.5551
system is completely state observe
题3.3已知系统状态空间描述如下
（1）判断系统的状态能控性；
（2）判断系统的状态能观测性；
（3）构造变换阵，将其变换成能控标准形；
（4）构造变换阵，将其变换成能观测标准形；
3、构造变换阵，将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形。
六、数据处理
题3.1已知系数阵A和输入阵B分别,-10.6667,-0.3333;1,0,1;0,1,2];B=[0;1;1];
Uc=ctrb(A,B)
n=det(Uc);%de计算矩阵对应的行列式的值,abs为求n的绝对值
解：（1）（2）
A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];B=[1;0;-1];C=[1,1,0];
Uc=ctrb(A,B);
Uo=obsv(A,C);
n1=rank(Uc);n2=rank(Uo);nc=length(A)
if nc==n1
disp('system is completely state controllable')
三、仪器设备
PC计算机1台，MATLAB软件1套。
四、线路示图
五、内容步骤
1、根据系统的系数阵A和输入阵B，依据能控性判别式，对所给系统采用MATLAB编程；在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。
2、根据系统的系数阵A和输出阵C，依据能观性判别式，对所给系统采用MATLAB编程；在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。
实验报告
实验名称系统的能控性、能观测性分析

现代控制工程-第5章能控性和能观性分析

传递函数判据
如果系统的传递函数的极点和零点都位于复平面的左半部分，则该系统是能控的。
能控性的应用
系统设计和ห้องสมุดไป่ตู้化
在系统设计和优化过程中，能控性分析可以帮助确定系统的可控性和可观性，从而更好地选择和设计控制器和观测器。
控制性能评估
通过能控性分析，可以对系统的控制性能进行评估和比较，从而选择更优的控制方案。
现代控制工程-第5章能控性和能观性分析
目录
• 能控性分析 • 能观性分析 • 能控性和能观性的关系 • 系统设计中的能控性和能观性 • 现代控制工程其他章节概述
01
能控性分析
定义与概念
能控性定义
对于一个给定的线性时不变系统，如果存在一个状态反馈控制器，使得系统的任何初始状态都能通过该控制器在有限的时间内被控制到任意指定的状态，则称该系统是能控的。
快速性
系统应具有快速的响应能力，以便在短时间内达到设定值或消除外部扰动。
准确性
系统应具有高精度的输出，以满足各种控制要求和保证产品质量。
可靠性
系统应具有高的可靠性和稳定性，以确保长期稳定运行和减少故障率。
系统设计中的能控性和能观性考虑
能控性考虑
在系统设计中，需要考虑系统的能控性，即能否通过输入信号控制系统的输出状态。对于不能控制的系统，需要采取措施进行改进或重新设计。
描述
分解性是控制系统分析中的一个重要性质。在大型复杂系统中，如果系统具有分解性，那么我们可以将系统分解为若干个子系统，分别对子系统进行能控性和能观性分析，从
而简化系统分析和设计的难度。
04
系统设计中的能控性和能观性
系统设计的基本原则
稳定性

《现代控制理论基础》ch3线性控制系统的能控性和能观测性

2019年5月19日4时13分
17
说明：定理3说明设2阶系统的约当标准型为：
A

1

0
1
1
,
B

b1 b2

根据定理1：
Qc B
AB

b1 b2
b11 b2
b21

要使系统能控，则必有：
| Qc
|
b1 b2
b11 b2 b21
aj (t0
j0
) A j Bu( )d

n1

j0
AjB
tf t0
aj (t0
)u( )d
（4）

B
tf t0
a0 (t0
)u( )d

AB
tf t0
a1 ( t0
)u( )d

An1 B
tf t0
an1 ( t0
Qc B AB A2B An1B (P1B) (P1AP)P1B (P1AP)(P1AP)(P1B) P1B P1AB P1A2B P1An1B P1 B AB A2B An1B
( P 1 A P)n 1 ( P 1B)

x 2

0
x3 0
3 2 1
2 x1 2
0

x2

1
3 x3 1
1
1

1
u1 u2

rankQc rankQcQTc rank[(B AB An1B)(B AB An1B)T ]

现代控制理论实验报告

现代控制理论实验报告学院：机电学院学号:XXXXX姓名：XXXXX班级：XXXX实验一系统的传递函数阵和状态空间表达式的转换一、实验目的1.熟悉线性系统的数学模型、模型转换。

2.了解MATLAB 中相应的函数二、实验内容及步骤 1.给定系统的传递函数为1503913.403618)(23++++=s s s s s G 要求（1）将其用Matlab 表达；（2）生成状态空间模型。

2.在Matlab 中建立如下离散系统的传递函数模型y (k + 2) +5y (k +1) +6y (k ) = u (k + 2) + 2u (k +1) +u (k ) 3.在Matlab 中建立如下传递函数阵的Matlab 模型⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++++++++=726611632256512)(2322s s s s s s s s s s s s G 4.给定系统的模型为)4.0)(25)(15()2(18)(++++=s s s s s G求（1）将其用Matlab 表达；（2）生成状态空间模型。

5.给定系统的状态方程系数矩阵如下：[]0,360180,001,0100011601384.40==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=D C B A用Matlab 将其以状态空间模型表示出来。

6.输入零极点函数模型，零点z=1,-2;极点p=-1,2,-3 增益k=1；求相应的传递函数模型、状态空间模型。

三、实验结果及分析 1. 程序代码如下：num = [18 36];den = [1 40.3 391 150]; tf(num,den) ss(tf(num,den))Transfer function:18 s + 36----------------------------s^3 + 40.3 s^2 + 391 s + 150a =x1 x2 x3x1 -40.3 -24.44 -2.344x2 16 0 0x3 0 4 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 1.125 0.5625d =u1y1 0Continuous-time model.2.2.程序代码如下：num=[1 2 1];den=[1 5 6];tf(num,den,-1)运行结果：Transfer function:z^2 + 2 z + 1-------------z^2 + 5 z + 6Sampling time: unspecified3.程序代码如下：num={[1 2 1],[1 5];[2 3],[6]};den={[1 5 6],[1 2];[1 6 11 6],[2 7]};tf(num,den)Transfer function from input 1 to output...s^2 + 2 s + 1#1: -------------s^2 + 5 s + 62 s + 3#2: ----------------------s^3 + 6 s^2 + 11 s + 6Transfer function from input 2 to output...s + 5#1: -----s + 26#2: -------2 s + 74. 程序代码如下：sys=zpk(-2,[-15 -25 -0.4],18)ss(sys)运行结果：1）Zero/pole/gain:18 (s+2)---------------------(s+15) (s+25) (s+0.4)2）a =x1 x2 x3x1 -0.4 1.265 0x2 0 -15 1x3 0 0 -25b =u1x1 0x2 0x3 8c =x1 x2 x3y1 2.846 2.25 0d =u1y1 0Continuous-time model.5.程序代码如下：A=[-40.4 -138 -160;1 0 0;0 1 0];B=[1 0 0]';C=[0 18 360];D=0;ss(A,B,C,D)运行结果：a =x1 x2 x3x1 -40.4 -138 -160x2 1 0 0x3 0 1 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 18 360d =u1y1 0Continuous-time model.6. 程序代码如下：sys=zpk([1 -2],[-1 2 -3],1) tf(sys)ss((sys)运行结果：Zero/pole/gain:(s-1) (s+2)-----------------(s+1) (s+3) (s-2)Transfer function:s^2 + s - 2---------------------s^3 + 2 s^2 - 5 s - 6a =x1 x2 x3x1 -1 2.828 1.414x2 0 2 2x3 0 0 -3b =u1x1 0x2 0x3 2c =x1 x2 x3y1 -0.7071 1 0.5d =u1y1 0Continuous-time model.四、实验总结本次实验主要是熟悉利用matlab建立线性系统数学模型以及模型间的相应转换（如状态空间、传递函数模型等）、并了解matlab中相应函数的使用，如tf、ss、zp2ss、ss2tf等。

现代控制理论线性控制系统的能控与能观性

判断线性控制系统稳定性的方法有多种，如劳斯判据、赫尔维茨判据等。
03
能控性与能观性概念
能控性概念
能控性是指对于一个线性控制系统，如果存在一个控制输入，使得状态变量从任意初始状态能够被驱动到
任意目标状态，则称该系统是能控的。
能控性的判断依据是系统的能控性矩阵，如果该矩阵非奇异，则系统是能控的，否则系统不能控。
线性控制系统是控制系统的一种重要类型，其能控性和能观性是评价系统性能的重要指标。
研究意义
能控性和能观性是现代控制理论中的基本概念，对线性控制系统的分析和设计具有重要意义。
研究线性控制系统的能控性和能观性有助于深入了解系统的动态行为，为优化控制策略和控制系统的稳定性提供理论支持。
02
线性控制系统基础
04
线性控制系统的能控性分析
能控性的判断方法
矩阵判据
通过判断线性系统的状态矩阵是否满足能控性矩阵的条件，从而判断系统的能控性。
传递函数判据
根据线性系统的传递函数，通过分析其极点和零点，判断系统的能控性。
状态方程判据
通过分析线性系统的状态方程，判断其是否具有能控性。
能控性的改善方法
增加控制输入
能观性分析
能观性分析在智能交通系统中同样重要，它有助于确定交通系统的状态是否能被其传感器完全监测。这涉及到对传感器精度、道路条件以及传感器布局等因素的考虑。
07
结论与展望
研究结论
1
线性控制系统能控性与能观性是现代控制理论中的重要概念，对于系统的分析和设计具有重要意义。
2
通过研究线性控制系统的能控性和能观性，可以深入了解系统的动态特性和行为，为控制系统设计和优化提供理论支持。

现代控制理论基础实验报告要点

2、实验内容：1.线性系统能控性实验;2. 线性系统能观性实验。

3、实验原理：系统的能控性是指输入信号u 对各状态变量x 的控制能力。

如果对于系统任意的初始状态，可以找到一个容许的输入量，在有限的时间内把系统所有的状态变量转移到状态空间的坐标原点。

则称系统是能控的。

系统的能观性是指由系统的输出量确定系统所有初始状态的能力。

如果在有限的时间内，根据系统的输出能唯一地确定系统的初始状态，则称系统能观。

即系统能观的。

系统的能控性、能观测性、稳定性分析报告

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 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。

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-10.0000 12.0000 1.0000
Bc =
0
0
1.0000
（4）
A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];B=[1;0;-1];C=[1,1,0];
Uo=obsv(A,C);
T1=inv(Uo)*[0;0;1];
%T=[T1,A*T1,A^2*T1]
T=ctrb(A,T1)
Ao=inv(T)*A*T
end
nc =
3
system is completely state controllable
system is completely state observe
（3）
A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];B=[1;0;-1];C=[1,1,0];
Uc=ctrb(A,B);
p1=[0,0,1]*inv(Uc);
解：（1）（2）
A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];B=[1;0;-1];C=[1,1,0];
Uc=ctrb(A,B);
Uo=obsv(A,C);
n1=rank(Uc);n2=rank(Uo);nc=length(A)
if nc==n1
disp('system is completely state controllable')
%P=[p1;p1*A;p1*A^2]
P=obsv(A,p1)
Ac=P*A*inv(P)
Bc=P*B
P =
0.1364 0.0455 0.1364
-0.0455 0.3182 -0.0455
1.6818 0.2273 0.6818
Ac =
0 1.0000 -0.0000
0 -0.0000 1.0000
3、构造变换阵，将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形。
六、数据处理
题3.1已知系数阵A和输入阵B分别如下，判断系统的状态能控性
，
解：
A=[6.666,-10.6667,-0.3333;1,0,1;0,1,2];B=[0;1Biblioteka 1];Uc=ctrb(A,B)
n=det(Uc);%de计算矩阵对应的行列式的值,abs为求n的绝对值
6.6660 -8.6667 3.6667
35.7689 -67.4375 -3.5551
system is completely state observe
题3.3已知系统状态空间描述如下
（1）判断系统的状态能控性；
（2）判断系统的状态能观测性；
（3）构造变换阵，将其变换成能控标准形；
（4）构造变换阵，将其变换成能观测标准形；
三、仪器设备
PC计算机1台，MATLAB软件1套。
四、线路示图
五、内容步骤
1、根据系统的系数阵A和输入阵B，依据能控性判别式，对所给系统采用MATLAB编程；在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。
2、根据系统的系数阵A和输出阵C，依据能观性判别式，对所给系统采用MATLAB编程；在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。
Co=C*T
T =
-0.5000 0 -1.0000
0.5000 0 2.0000
1.0000 1.0000 0
Ao =
0 0 -10
1 0 12
0 1 1
Co =
0 0 1
七、分析讨论
1、掌握了能控性和能观测性的概念。学会了用MATLAB判断能控性和能观测性。
2、学会了将矩阵装换成能控标准型和能观标准型的方法。进一步加深了对能控性与能观性的理解。
实验报告
实验名称系统的能控性、能观测性分析
系
专业
班
姓名
学号
授课老师
预定时间
实验时间
实验台号
一、目的要求
1、学习系统状态能控性、能观测性的定义及判别方法；
2、通过用MATLAB编程、上机调试，掌握系统能控性、能观测性的判别方法，掌握将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形。
二、原理简述
由系统状态方程求能控性矩阵Uc，调用函数rank()可求得Uc的秩，从而判断系统的能控性，同理求得能观性矩阵Uo，用rank()求其秩，再判断系统的能观性。
Uo=obsv(A,C)
n1=rank(Uo);n2=length(A);
if n2==n1
disp('system is completely state observe')
else
disp('system is not completely state observe')
end
Uo =
1.0000 0 2.0000
else
disp('system is not completely state controllable')
end
if nc==n2
disp('system is completely state observe')
else
disp('system is not completelystate observe')
if abs(n)<eps
disp('系统不能控');
else
disp('系统能控');
end
Uc =
0 -11.0000 -84.9926
1.0000 1.0000 -8.0000
1.0000 3.0000 7.0000
系统能控
题3.2已知系数阵A和输出阵C分别如下，判断系统的状态能观性。
，
解：
A=[6.666,-10.6667,-0.3333;1,0,1;0,1,2];C=[1,0,2];

现代控制理论实验报告三系统的能控性、能观测性分析

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