当前位置：文档之家 › 状态空间模型

状态空间模型

  • 格式：ppt
  • 大小：561.00 KB
  • 文档页数：160

下载文档原格式

  / 160

合集下载

现代控制工程第2章状态空间数学模型

现代控制工程第2章状态空间数学模型
1 1.5 0.5 6 11 6 1 4 9
3 2.5 0.51 2 3 1 0 0
3 4 1 1 4
9
0
2
0
1 1.5 0.51 8 27 0 0 3
3 2.5 0.50 0.5
B P 1B 3
4
1
0
1
1 1.5 0.51 0.5
1 0 0 0.5
P? 第5章介绍
A PAP 1 , B PB , C C P 1
17
2.3.3 状态方程的线性变换
考察经非奇异线性变换后，特征值的变化情况。
| I A || I P1 AP || P1P P1AP |
| P1IP P1AP || P1(I A)P |
| P1 || I A || P || P1 || P || I A | | P1P || I A || I A |
21
2.4.2 不含有输入导数项的微分方程的实现
不含有输入导数项的微分方程的一般描述为
y (n) an1 y (n1) a1 y a0 y bu
若将状态变量选为
x1 y x2 y
xn y (n1)
x1 x2 x2 x3
xn1 xn
xn y (n)
y (n) a0 y a1 y an1 y (n1) bu
x
0
2
0
x
1u
0 0 3 0.5
20
2.4 控制系统的实现
2.4.1 系统的实现问题 由状态空间模型求微分方程较容易，只要消除状态变 量，得到输出与输入的关系式就行了。 由系统的微分方程、传递函数等外部数学模型确定等 价的状态空间等内部数学模型称为系统的实现。
系统的实现是根据系统的外部描述构造一个内部结构， 要求既保持外部描述的输入输出关系，又要将系统的 内部结构确定下来。 根据输入输出关系求得的状态空间模型不是唯一的， 有无穷多个状态空间模型具有相同的输入输出关系。

现代控制理论控制系统的状态空间模型

现代控制理论控制系统的状态空间模型

方程 x：小车的水平位移
x l sin : 摆心瞬时位置
m
x l
在水平方向，利用牛顿第二定律，得到
2024/6/22
9
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
设： x1 i(t) x2 uC (t)
x
x1
x2
A -1RL
-
1 L
0
C
1
b
L 0
C 0 1
x Ax bu
则可以写成状态空间表达式：
y Cx
内部描述
2024/6/22
10
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
uc
u
传函表示形式：
图 R-L-C网络
Uc (s)
1
U (s) LCS 2 RCS 1
外部描述
2024/6/22
7
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
一阶微分方程表示形式：
C
d uc dt
i
L
di dt
Ri
uc
u
di(t) R i(t) uC (t) u(t)
dt L
x1 x2
ub
x
x
a
18
1.1 状态空间模型
1.1.1 状态空间模型表达式
线性定常多变量系统
状态变量图：
输入向量
r×1 维
u
+ B
Bu
输入矩阵 +
n ×r维
传递矩阵 m×r维
x Ax Bu
y
Cx
Du
D
状态向量
+
x
∫
nx×1
维

状态空间模型

状态空间模型

bnu (n)
b u (n1) n1
b1u
b0u(t)
按照下列公式选择状态变量
x1 y h0u
xi xi1 hi1u;i 2,3,, n
式中h0 , h1 hn1 是n个待定常数。由上式第一个方程可得
输出方程，其余可得（n-1）个状态方程。
y x1 h0u
x1 x2 h1u x2 x3 h2u
h0u
y x1 h0u
x3
推广到n阶系统有
x1 x2 h1u x2 x3 h2u
xn2 xn1 hn2u xn1 xn hn1u xn a0 x1 a1x2 an2 xn1 an1xn hnu
其中
h0 bn h1 bn1 an1h0 h2 bn2 an1h1 an2h0
i(t) 和uc(t)或i(t) 和uL(t)或 uL(t)和uc(t)
1、状态 是指系统过去、现在和将来的状况。 2、状态变量 能完全确定系统运动状态的最少数目的一组变量。 对于用n阶微分方程描述的系统，应有n个状态变量。
这n个状态变量用x1(t)，x2(t)，…，xn(t)表示。
3、状态向量 将n个状态变量用x1(t)，x2(t)，…，xn(t)作为向量x(t)的 分量所构成的向量)称为状态向量，记作
R L
duc (t) dt
1 LC
uC
(t)
1 LC
ur
(t)
选择 x1 uc (t), x2 uc (t),
x1 i(t), x2 uc (t),
x1 x2
0 1
LC
1 R
L
x1 x2
0 1
LC
ur
(t
)
y x1 1

隐马尔可夫模型 状态空间模型

隐马尔可夫模型 状态空间模型

隐马尔可夫模型状态空间模型
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和状态空间模型都是用于描述时间序列数据的统计模型。

隐马尔可夫模型是一种基于概率的图模型，用于描述一个序列的状态随时间变化的过程。

其中，观测序列代表着我们观察到的数据序列，而状态序列则是指导着这些数据生成的隐藏状态序列。

HMM的核心是建立起一个概率转移矩阵，描述了当前状态之间的转移概率；以及一个观测概率矩阵，描述了当前状态下生成观测序列的概率。

HMM常用于语音识别、自然语言处理、音乐分析、生物信息学等领域。

状态空间模型（State Space Model，SSM）也是一种描述时间序列数据的统计模型。

状态空间模型通常由两个部分组成：状态方程和观测方程。

状态方程描述了系统的状态如何随着时间推移而变化，而观测方程则描述了如何从这个状态产生观测值。

SSM也可以看作是一个概率图模型，其中状态变量是在时间上链接的随机变量，不可被直接观测到；观测变量是其生成的可观测结果。

SSM常用于时间序列分析、金融预测、天气预报等领域。

状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型状态空间模型是一种用于描述动态系统行为的数学模型。

在状态空间模型中，系统的行为由状态方程和观测方程确定。

状态方程描述系统状态如何随时间演变，而观测方程则描述系统状态如何被观测。

通过利用状态空间模型，我们可以对系统进行建模、预测和控制。

状态空间模型的基本概念状态空间模型通常由以下几个要素构成：1.状态变量（State Variables）：描述系统状态的变量，通常用向量表示。

状态变量是系统内部的表示，不可直接观测。

2.观测变量（Observation Variables）：直接观测到的系统状态的变量，通常用向量表示。

3.状态方程（State Equation）：描述状态变量如何随时间演变的数学方程。

通常表示为状态向量的一阶微分方程。

4.观测方程（Observation Equation）：描述观测变量与状态变量之间的关系的数学方程。

状态空间模型的应用状态空间模型在许多领域都有着广泛的应用，包括控制系统、信号处理、经济学和生态学等。

其中，最常见的应用之一是在控制系统中使用状态空间模型进行系统建模和控制设计。

在控制系统中，状态空间模型可以用于描述系统的动态行为，并设计控制器来实现系统性能的优化。

通过对状态方程和观测方程进行数学分析，可以确定系统的稳定性、可控性和可观测性，并设计出满足特定要求的控制器。

状态空间模型的特点状态空间模型具有以下几个特点：1.灵活性：可以灵活地描述各种复杂系统的动态行为，适用于各种不同的应用领域。

2.结构化：将系统分解为状态方程和观测方程的结构使得系统的分析更加清晰和系统化。

3.预测性：通过状态空间模型，可以进行系统状态的预测和仿真，帮助决策者做出正确的决策。

4.优化性：可以通过状态空间模型设计出有效的控制器，优化系统的性能指标。

在实际应用中，状态空间模型可以通过参数估计和参数辨识等方法进行模型的训练和调整，以适应实际系统的特性。

结语状态空间模型是一种强大的数学工具，可以帮助我们理解和分析动态系统的行为。

Eviews13章状态空间模型

Eviews13章状态空间模型

本章小结：
• 了解状态空间模型的基本理论 • 掌握状态空间模型的建立方法 • 了解卡尔滤波方法
• 掌握状态空间模型的估计方法
EViews统计分析基础教程
四、状态空间模型的估计
当状态空间模型被定义好后，就可以对其进行模型的估计。 在 EViews 软 件 操 作 中 ， 选 择 状 态 空 间 对 象 工 具 栏 中 的 “Proc”|“Estimate…”选项，得到对话框。 在“Sample”中输入要估计的样本区间，系统默认下为整个 样本区间；在“Optimization algorithm”（最优化算法）中选 择 估 计 算 法 ， 包 括 “ Marquardt” （ 马 夸 特 测 定 法 ） 和 “BHHH”估计方法；在“Iteration Control”（循环控制）中 可以设定最大循环次数和收敛值；在“Derivatives”（导数方 法）中，有两种计算导数的方法，分别是“Accuracy”和 “Speed”。如果选择“Accuracy”计算的精度会更高，如果 选择“Speed”计算的速度会更快。
EViews统计分析基础教程
三、状态空间模型的建立
（2）在下图所示的状态空间对象的文本编辑栏中也可以对 状态空间模型进行定义。在该编辑栏中通过关键词和文本可 以描述量测方程、状态方程、初始条件、误差结构和待估参 数的初始值。
EViews统计分析基础教程
三、状态空间模型的建立
量测方程： 量测方程的关键词是“@signal”，如果该关键词缺失，系统 默认下会将该方程设定为量测方程。量测方程的因变量可以 包含表达式，例如 log(kg)=ss1 + c(1) + c(3)×x + ss2×y 其中，ss1和ss2是状态变量。 量测方程的右侧不能包含量测变量的当期值和未来值，即不 能包含因变量表达式中的变量。

第一章状态空间模型

第一章状态空间模型

2.一般形式： 对于一般的n阶线性定常系统（n个状态，r个输 入，m个输出）
u1 u2 对象 ur
x1 x2 xn 多输入多输出系统
输出
y1 y2 ym
元件
X ( t ) A X ( t ) B u( t ) n n n1 n r r 1 n1 C D Y ( t ) mn X ( t ) mr u( t ) n1 r 1 m1
3.列写系统的状态方程和输出方程，即得状态 空间表达式。
2.一般形式： 对于一般的n阶线性定常系统（n个状态，r个输 入，m个输出）
u1 u2 对象 ur
x1 x2 xn 多输入多输出系统
输出
y1 y2 ym
元件
X ( t ) A X ( t ) B u( t ) n n n1 n r r 1 n1 C D Y ( t ) mn X ( t ) mr u( t ) n1 r 1 m1
三 .线性系统的结构图 根据线性系统的状态空间表达式的一般形式 ：
X AX Bu Y CX Du
按单变量系统的结构图绘制原则，一般线性 系统可用这种图形象的表达出来。
结构图： D(t)
u(t)
B(t)
+ +
X ∫dt
X
C(t)
+ Y(t) +
A(t)
在采用模拟计算机对系统模拟时，必须根据实 际的状态空间表达式，画出各分量间的结构图 例：单输入－单输出系统
a11 b1
+ x1 + +
∫dt a12
x1
c1 + + y
a21
b2
x2
∫dt a22

状态空间模型及其在控制工程中的应用

状态空间模型及其在控制工程中的应用

状态空间模型及其在控制工程中的应用状态空间模型，也称为状态变量模型，是控制工程中一种常用的数学模型方法。

它以系统的状态变量为描述对象，通过状态方程和输出方程来描述系统的动态行为。

本文将介绍状态空间模型的基本概念，以及它在控制工程中的应用。

一、状态空间模型的基本概念状态空间模型是一种以状态变量为基础的数学模型，用于描述系统的动态行为。

状态变量是系统在某一时刻的内部状态，而状态方程则描述了状态变量随时间的演化规律。

更具体地说，状态空间模型可以表示为以下形式：˙x(t) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中，x(t)为n维的状态向量，表示系统在时刻t的内部状态；u(t)为m维的输入向量，表示系统在时刻t的外部输入；y(t)为p维的输出向量，表示系统在时刻t的输出；A为n×n维的系统矩阵，描述了状态变量的演化规律；B为n×m维的输入矩阵，描述了输入对状态的影响；C为p×n维的输出矩阵，描述了状态对输出的影响；D为p×m维的直接传递矩阵，描述了输入对输出的直接影响。

二、状态空间模型在控制工程中的应用1. 控制器设计：状态空间模型可以方便地用于控制器的设计与分析。

通过对系统的状态变量建模，可以设计出满足特定性能指标的控制器。

例如，可以利用状态反馈控制的方法，通过选择合适的反馈增益矩阵K，使得系统的状态能够稳定地收敛到期望的状态。

此外，还可以利用最优控制理论，基于状态空间模型设计出最优控制器，使得系统的控制性能最优化。

2. 系统仿真与分析：状态空间模型可以用于系统的仿真和分析。

通过将系统的参数代入状态方程和输出方程，可以得到系统的时域响应和频域特性，从而可以对系统的稳定性、响应速度以及抗干扰能力等进行分析。

此外，通过对状态空间模型做变换，还可以将系统的连续时间模型转化为离散时间模型，从而方便地进行数字控制系统的设计与分析。

3. 状态估计：状态空间模型还可以用于系统状态的估计与观测。

第四章状态空间模型

第四章状态空间模型

t)
=
f(
X(t),u
(t),
t)
状态方程
Y(t) =g(X(t), u(t),t) 输出方程
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
离散系统方程
离散系统系统方程 X(k+1) = F X(k)+ GU(k) 状态方程 Y(k) = CX(k) + DU(k) 输出方程 ห้องสมุดไป่ตู้统的阶数
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
(4)利用模型可研究以下问题： 1）死亡率变化的影响 2）人口扰动的影响 3）计划生育的影响
八、状态方程应用之三——预测产品销售量
第四章 状态空间模型（数学模型）
（数学）模型建模概论
机理法建模 （人口预测模型） 拟合法建模 两类系统及其相应状态空间系统方程 离散系统 连续系统
状态空间方程实例
连续系统：宏观经济模型 离散系统：1 人才系统；2 宏观经济模型； 3 人口迁移模型
第一节 数学模型建模方法概述
1数学模型定义
第二节 状态空间系统方程
两类系统
连续系统 ：工程系统。（微分方程描述） 离散系统 ：如银行存款本利和（差分方程描
述）。社会经济系统大多为离散系统。
例 1 宏观经济系统模型 例2 银行储蓄
m
图3-13 一般机
例3-4
例3-4
例3-5
例3-5
例3-5
连续系统方程

第四章 状态空间模型

第四章 状态空间模型

(4.1.8)
t 1, 2 , , T
8
量测方程中的矩阵 Zt , dt , Ht 与状态方程中的矩阵 Tt , ct , Rt , Qt 统称为系统矩阵。如不特殊指出，它们都 被假定为非随机的。因此，尽管它们随时间改变，但 都是可以预先确定的。对于任一时刻 t，yt 能够被表示
成当前和过去的 ut 和 t 及初始向量 0 的线性组合，所
4
§4.1 状态空间模型的定义
设 yt 是包含 k 个经济变量的 k1 维可观测向量。这些
变量与 m1 维向量 t 有关，t 被称为状态向量(其中可以
包含不可观察因素)。定义“量测方程” 或“信号方程” 为:
yt Ztαt dt ut , t 1, 2，,T (4.1.1)
其中：Zt 是 km 矩阵，称为量测矩阵；
Ω
var
ut εt
Ht 0
0 Qt
6
当 k 1 时，变为单变量模型，量测方程可以写为
yt Ztαt dt ut
(4.1.5)
var(ut ) 2 t 1, 2 , , T
其中：Zt 表示 1m矩阵，t 表示 m1状态向量， ut 是方 差为 2 的扰动项。
7
若使上述的状态空间模型成立，还需要满足下面两个假定：
D.W.=2.34
(11.33)
其中 t 、 t、 t分别为各个时点上钢压延加工业销售收入对基本建设投资、
房地产开发投资和出口商品总值的敏感程度，也称为弹性。下面分别分析近
年来基本建设投资、房地产开发投资和出口商品总值对钢材需求的动态影响。
19
1. 基本建设投资对钢材需求的拉动作用
从图11.3中我们可以看出钢材需求的基本建设投资弹性 t 具有较大的 波动性。2000年1月～ 2000年12月间弹性 t 由0.5下降到0.01左右， 2001年

第三章 状态空间模型

第三章 状态空间模型

x(0) = − ∫ e − Aτ Bu(τ )dτ
0
t1
f 5）当系统存在不依赖于u(t )的确定性干扰 f (t ) 时， (t )不会改变系统的能 控性。
& x = Ax + Bu + f (t )
2、能控性的判据 定理1 定理1 上述线性定常系统为状态能控的充分必要条件是下面的 n × n 维 格拉姆矩阵满秩。 t1 T Wc [0, t1 ] = ∫ e − Aτ BBT e − A τ dτ
给出了该式的信号流图表示如下：
若选 n维状态矢量为：
x1 q x pq x = 2 = M M n −1 xn p q
系统的状态空间方程为：
Bf & x x A x1 x 2+0 f y 0] { = [b0 b1 L4 bm 0 L 3 M { 14444 244444 y C Df xn { x & x1 0 1 0 L 0 x1 0 x 0 0 1 L 0 x & 2 = 2 + 0 f M M M M L M M M & xn −a0 − a1 − a2 L − an −1 xn 1 { 1444 24444 { { 4 3
相应的传输算子为:
bm p m + bm −1 p m −1 + L + b1 p + b0 H ( p) = n p + an −1 p n −1 + an − 2 p n − 2 + L + a1 p + a0

状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型概述状态空间模型是动态时域模型，以隐含着的时间为自变量。

状态空间模型在经济时间序列分析中的应用正在迅速增加。

其中应用较为普遍的状态空间模型是由Akaike提出并由Mehra进一步发展而成的典型相关(canonical correlation)方法。

由Aoki等人提出的估计向量值状态空间模型的新方法能得到所谓内部平衡的状态空间模型，只要去掉系统矩阵中的相应元素就可以得到任何低阶近似模型而不必重新估计，而且只要原来的模型是稳定的，则得到的低阶近似模型也是稳定的。

状态空间模型起源于平稳时间序列分析。

当用于非平稳时间序列分析时需要将非平稳时间序列分解为随机游走成分(趋势)和弱平稳成分两个部分分别建模。

含有随机游走成分的时间序列又称积分时间序列，因为随机游走成分是弱平稳成分的和或积分。

当一个向量值积分序列中的某些序列的线性组合变成弱平稳时就称这些序列构成了协调积分(cointegrated)过程。

非平稳时间序列的线性组合可能产生平稳时间序列这一思想可以追溯到回归分析，Granger提出的协调积分概念使这一思想得到了科学的论证。

Aoki和Cochrane等人的研究表明：很多非平稳多变量时间序列中的随机游走成分比以前人们认为的要小得多，有时甚至完全消失。

协调积分概念的提出具有两方面的意义：①如果一组非平稳时间序列是协调积分过程，就有可能同时考察他们之间的长期稳定关系和短期关系的变化；②如果一组非平稳时间序列是协调积分过程，则只要将协调回归误差代入系统状态方程即可纠正系统下一时刻状态的估计值，形成所谓误差纠正模型。

Aoki的向量值状态空间模型在处理积分时间序列时，引入了协调积分概念和与之相关的误差纠正方法，因此向量值状态空间模型也是误差纠正模型。

一个向量值时间序列是否为积分序列需判断其是否含有单位根，即状态空间模型的动态矩阵是否含有量值为1的特征值。

根据动态矩阵的特征值即可将时间序列分解成两个部分，其中特征值为1的部分(包括接近1的“近积分”部分)表示随机游走趋势，其余为弱平稳部分，两部分分别建模就得到了两步建模法中的趋势模型和周期模型。

用MATLAB分析状态空间模型

用MATLAB分析状态空间模型

用MATLAB分析状态空间模型状态空间模型是一种用于描述动态系统的数学模型。

在MATLAB中，可以使用状态空间方法对系统进行分析和控制。

本文将从状态空间模型的定义、矩阵表示、稳定性以及控制器设计等方面进行详细介绍。

一、状态空间模型的定义状态空间模型是一种描述动态系统的数学模型，其中系统的行为是通过状态变量的演化来表示的。

状态空间模型通常由一组一阶微分方程表示，形式如下：dx(t)-------------------=Ax(t)+Bu(t)dty(t)=Cx(t)+Du(t)其中，x(t)是状态变量向量，表示系统的内部状态；u(t)是输入向量，表示对系统的外部输入；y(t)是输出向量，表示观测到的系统输出；A、B、C和D分别是系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接传递矩阵。

二、状态空间模型的矩阵表示在MATLAB中，可以使用矩阵表示状态空间模型。

假设有一个由状态变量x、输入变量u和输出变量y组成的系统，可以通过矩阵表示如下：x'=Ax+Buy=Cx+Du其中，x'表示状态变量x的导数。

在MATLAB中，可以使用matrix函数创建状态矩阵A、输入矩阵B、输出矩阵C和直接传递矩阵D。

例如，可以使用如下代码定义一个状态空间模型：A=[12;34];B=[1;1];C=[10];D=0;sys = ss(A, B, C, D);在上述代码中，创建了一个状态空间模型sys，其中状态矩阵A是一个2×2的矩阵，输入矩阵B是一个2×1的矩阵，输出矩阵C是一个1×2的矩阵，直接传递矩阵D是一个标量。

三、状态空间模型的稳定性分析在控制系统设计中，稳定性是一个重要的指标。

对于线性时不变系统，可以使用状态空间模型进行稳定性分析。

MATLAB提供了一些函数用于稳定性分析，如eig、pole和isstable等。

eig函数用于计算系统的特征值，特征值的实部决定了系统的稳定性。

状态空间模型

状态空间模型
这时，状态方程不变（同上），而输出方程变为：
y (t ) = [b0 bn a0 , b1 bn a1, L, bn 1 bn an 1 ]X (t ) + bnu (t )
Example
分别求传递函数
和 2）
4 s 2 + 3s 3 G(s) = 2 s + 7s + 5
s 3 G(s) = 2 1） s + 3s + 2
Example
设一线性系统的状态表示为
dx1 dt = x1 + x2 + u dx 2 = x2 u dt y = x1 x2 + 2u
{A, B, C , D}
试求其输入-输出微分方程.
解:
1 2 1 , , [1 1],2, = 0 1 1
1
代入公式(3)得
的状态模型表示。 解：1） m=1,n=2且 a0 = 2, a1 = 3, b0 = 3, b1 = 1.
0 A= a0 1 0 1 0 B = , = , a1 2 3 1 C = [b0 b1 ] = [ 3 1], D = 0
状态模型为：
1 x1 (t ) 0 d x1 (t ) 0 = + u (t ) dt x2 (t ) 2 3 x2 (t ) 1 x1 (t ) y (t ) = [ 3 1] x2 (t )
其中 H i 为待定向量,维数与 X 相同. 显然,由初始条件X (0) = X 0 可得 H 0 = X 0 , 并将(3)式代入(2)式得:
H1 + 2 H 2t + L + nH nt n 1 + L = AH 0 + AH1t + L + AH nt n + L

系统工程状态空间模型课件

系统工程状态空间模型课件
入，使系统达到期望的性能指标。
04
状态空间模型的应用实 例
航天器轨道姿态动力学系统
总结词
航天器轨道姿态动力学系统是状态空间模型的重要应用之一，通过建立状态方程和观测 方程，实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测。
详细描述
在航天器轨道姿态动力学系统中，状态空间模型能够描述航天器的位置、速度、姿态等 状态变量，以及航天器所受到的力矩、气动阻力等作用力。通过建立状态方程和观测方 程，可以实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测，为航天器的控制和导航提供重要
05
状态空间模型的发展趋 势与展望
模型复杂性的提高
引入更多因素
随着系统工程领域的不断发展， 状态空间模型需要引入更多的因 素，如环境变化、人为因素等， 以更准确地描述系统行为。
考虑非线性关系
传统的状态空间模型往往只考虑 线性关系，但实际系统中非线性 关系广泛存在，因此需要加强对 非线性状态空间模型的研究和应 用。
系统辨识和预测
通过实际系统的输入/输出数据，可以辨识出系 统的状态空间模型，进而对系统的未来行为进行 预测和评估。
状态空间模型的应用领域
航空航天领域
在航空航天领域中，状态空间模 型广泛应用于飞行控制系统设计 、卫星轨道分析和姿态控制等方
面。
电力能源领域
在电力能源领域中，状态空间模型 用于描述电力系统的动态行为，如 电压稳定分析、暂态稳定评估等。
确定系统输入与
总结词
系统输入与输出的确定是建立状态空 间模型的必要步骤，需要明确系统输 入和输出的形式和作用。
详细描述
在确定系统输入与输出时，需要考虑 系统外部对内部状态的影响以及系统 内部状态对外部的输出，明确输入和 输出的形式和作用，以便后续建立输 出方程。

状态空间模型

状态空间模型

所以 D 4
a0 5,a1 1,b0 23,b1 3.
所以
0 A a0
1 a1
0 5
11,
B 10,
C b0 b1 23 3,
状态模型为：
d dt
x1(t ) x2 (t )
0 5
1 1
x1(t ) x2 (t )
10u(t
)
y(t) 23
3
x1(t ) x2 (t )
dt 3. e At1 e At2 e A(t1t2 );
4. eAt 1 eAt ;
5. AB BA e At eBt e( AB)t ;
6. M 1e At M eM 1AMt;
1
7.
A
e1t
e At
;
n
ent
状态方程的解
对方程
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
C
c21
c22
c2n
cq1
cq 2
cqn
（输出矩阵）
d11 d12 d1p
D
d21
d22
d
2
p
dq1
dq2
dqp
（输出-输入矩阵）
状态模型的矩阵表示为：
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
(t),
X
(0)
X
0
Y (t) CX (t) DU (t).
显然，该系统完全由矩阵 A, B,C, D 所确定。以后我们以{ A, B,C, D }形 式来简记该系统。
得状态方 程：
dx1 dt
y'
x2
dx2
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
§3 状态空间模型
线性系统的两 种基本数学描 述及其特点
外部变量
u1 u2 up
x1, x2 ⋯ xn
⋮
(内部变量)
⋮
y1 y2 yq
输入-输出描述 输入 输出描述（微分方程描述或传递函数描述）：将系统看成一个“黑 输出描述 箱”，只反映系统外部输入变量与输出变量之间的因果关系，不去表征 系统的内部结构和内部变量。它是一种不完全的描述，具有完全不同内 部结构的两个系统也可能具有机同的外部特性。 内部描述（状态空间描述）：是一种对系统的完全的描述，能完全表征 内部描述 系统的所有动力学特征。它实现了各种不同的系统（单变量，多变量， 时变，时不变，线性，非线性等）描述形式的统一。适合描述复杂的动 态系统。它的出现，推动了控制理论的发展，实现了由古典控制理论向 现代控制理论的过渡。
C = [b0 b1 ] = [− 23 3],
状态模型为：
1 x1 (t ) 0 d x1 (t ) 0 = x (t ) − 5 − 1 x (t ) + 1u (t ) dt 2 2 x (t ) y (t ) = [− 23 3] 1 + 4u (t ) x2 (t )
的状态模型表示。 解：1） m=1,n=2且 a0 = 2, a1 = 3, b0 = −3, b1 = 1.
0 A= − a0 1 0 1 0 B = , = , − a1 − 2 − 3 1 C = [b0 b1 ] = [− 3 1], D = 0
10 先讨论简单情形，设输入-输出微分方程为
y ( n ) + an−1 y ( n−1) + ⋯ + a1 y '+ a0 y = u
这时令： 得状态方 程：
（4）
x1 = y, x2 = y ' ,⋯, xn = y ( n −1)
dx1 dt = y ' = x2 dx 2 = y ' ' = x3 dt ⋯ dxn−1 = y ( n−1) = xn dt dx (n) n = y = − a0 x1 − a1x2 − ⋯ − an −1xn + u dt
−1
代入公式(3)得
s − 1 − 1 1 2s 2 + 2s − 3 G ( s ) = [1 − 1] − 1 + 2 = s + 1 s2 −1 0
则其输入-输出方程为:
y ' '− y = 2u ' '+2u '−3u
(2) 化输入—输出模型为状态模型(仅 讨论单输入-单输出情形)
y = bm ~ ( m ) + bm−1 ~ ( m−1) + ⋯ + b0 ~ y y y = b0 x1 + b1x2 + ⋯ + bm xm+1
这就是要求的输出方程。 所以，当 m < n 时，系统的状态模型中 A, B, D同10 （不变），而 C 变为：
C = [b0 b1 ⋯ bm 0 ⋯ 0]
T
几点说明： 几点说明： 状态向量 X (t )在 t ≥ t0 的值完全由 X (t0 ) 和输入 u (t ), t ≥ t0 所唯一确定， 而与 t0 时刻以前的状态值无关。 对于一个给定系统，状态变量的选取不是唯一的。 实际工作中总是尽量选择一些易测的量作为状态向量中的某些分 量，以便用来作为反馈控制的直接依据。
状态模型为：
1 x1 (t ) 0 d x1 (t ) 0 = + u (t ) dt x2 (t ) − 2 − 3 x2 (t ) 1 x1 (t ) y (t ) = [− 3 1] x2 (t )
这时，状态方程不变（同上），而输出方程变为：
y (t ) = [b0 − bn a0 , b1 − bn a1, ⋯, bn −1 − bn an −1 ]X (t ) + bnu (t )
Example
分别求传递函数
和 2）
4 s 2 + 3s − 3 G(s) = 2 s + 7s + 5
s −3 G(s) = 2 1） s + 3s + 2
（输出-输入矩阵）
状态模型的矩阵表示为：
d X (t ) = AX (t ) + BU (t ), X (0) = X 0 dt
显然，该系统完全由矩阵 A, B, C , D 所确定。以后我们以{ A, B, C , D }形 式来简记该系统。 系统 {A, B, C , D} 称为线性定常系统 线性定常系统；如果各矩阵诸元素为时间 t 的函数， 线性定常系统 则系统 {A(t ), B(t ), C (t ), D(t )} 称为线性时变系统 线性时变系统。 线性时变系统
改写为：
Y (s) U ( s) = n m m −1 bm s + bm −1s + ⋯ + b1s + b0 s + an−1s n −1 + ⋯ + a1s + a0
（5）
令
~ Y ( s) =
Y ( s) bm s m + bm−1s m −1 + ⋯ + b1s + b0
（6）
由（5）得：
（1）
输出方程 描述由状态和输入所决定的输出，为一代数方程组，
y1 = c11x1 + c12 x2 ⋯ + c1n xn + d11u1 + d12u2 ⋯ + d1 pu p y = c x + c x ⋯+ c x + d u + d u ⋯+ d u 2 21 1 22 2 2n n 21 1 22 2 2p p ⋮ yq = cq1x1 + cq 2 x2 ⋯ + cqn xn + d q1u1 + d q 2u2 ⋯ + d qpu p
和输出方程： y = x1
0 0 得： A= ⋮ 0 − a0
1 0
0 1
⋯ ⋯
⋮ ⋮ 0 0 − a1 − a2
0 0 ⋱ ⋮ ⋯ 1 ⋯ − an −1
0 0 B = ⋮ 0 1
C = [1 0 ⋯ 0]
D=0
20 一般情形，设输入-输出微分方程为
y ( n ) + an −1 y ( n−1) + ⋯ + a1 y '+ a0 y = bmu ( m ) + bm−1u ( m−1) + ⋯ + b0u (m ≥ 1)
在零初始条件下两边取拉氏变换得：
( s n + an −1s n−1 + ⋯ + a1s + a0 )Y ( s ) = (bm s m + bm−1s m−1 + ⋯ + b1s + b0 )U ( s )
s →∞
sY ( s ) s →∞ b s m + b s m −1 + ⋯b0 m m −1
= lim
1 lim sY ( s ) m −1 s →∞ b s m + b s →∞ + ⋯b0 m m −1s
= 0 ⋅ y (0) = 0
同理又有 同时,在附加条件 m < n 后,可得
即,当 m < n 时,有: 于是(6)的拉氏反变换为:
状态变量
能够完全表征系统动力学特征的一组独立的变量称为系统的状态变量 状态变量。 状态变量 它是系统的内部变量. 由状态变量构成的列向量 X (t ) = [ x1 (t ), x2 (t ),⋯ xn (t )] 称为状态向量 状态向量。状态 状态向量 向量取值的空间称为状态空间 状态空间。 状态空间
（输入矩阵）
c11 c12 ⋯ c1n c 21 c22 ⋯ c2 n C= ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ cq1 cq 2 ⋯ cqn
（输出矩阵）
d11 d12 ⋯ d1 p d 21 d 22 ⋯ d 2 p D= ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ d q1 d q 2 ⋯ d qp
解：2）
4s 2 + 7 s − 3 3s − 23 G(s) = 2 = 4+ 2 s +s+5 s +s+5
所以
D=4
a0 = 5, a1 = 1, b0 = −23, b1 = 3.
所以
0 A= − a0
1 0 1 = , − a1 − 5 − 1
0 B = , 1
(2)
记
a11 a12 ⋯ a1n a 21 a22 ⋯ a2 n A= ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ an1 an 2 ⋯ ann
（状态矩阵）
b11 b12 ⋯ b1 p b 21 b22 ⋯ b2 p B= ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ bn1 bn 2 ⋯ bnp
y1 (t ) y (t ) 2 Y (t ) = ⋮ yq (t )
状态模型=状态方程+输出方程 状态方程
组， 描述输入作用引起状态变化的运动过程，为一一阶线性微分方程
dx1 dt = a11x1 + a12 x2 + ⋯ + a1n xn + b11u1 + b12u2 + ⋯b1 pu p dx 2 = a21x1 + a22 x2 + ⋯ + a2 n xn + b21u1 + b22u2 + ⋯b2 pu p dt ⋮ dxn = an1x1 + an 2 x2 + ⋯ + ann xn + bn1u1 + bn 2u2 + ⋯bnpu p dt