状态观测器设计
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控制系统的扩展状态观测器设计与应用在控制系统中,扩展状态观测器是一种重要的设计和应用工具。
它能够提供系统状态的准确估计和可靠的反馈,从而帮助我们实现对系统的精确控制和优化。
本文将介绍控制系统中扩展状态观测器的设计原理和应用情况。
一、扩展状态观测器的设计原理扩展状态观测器是一种用于估计系统状态的观测器,它通过测量系统的输出和控制输入,利用系统动力学模型进行状态估计。
与传统的状态观测器相比,扩展状态观测器引入了一个扩展变量,能够更准确地估计系统状态。
扩展状态观测器的设计需要满足以下原则:1.系统模型准确性:扩展状态观测器的设计基于系统的动力学模型,因此模型的准确性对观测器的性能至关重要。
在设计观测器时,需要确保系统模型能够准确地描述系统的动态行为,并符合实际要求。
2.观测器稳定性:观测器的稳定性是指观测误差在有限时间内能够收敛到零。
为了实现观测器的稳定性,设计时需要考虑系统的可观测性和观测误差的界定。
3.观测器误差鲁棒性:在实际应用中,系统模型可能存在不确定性或者扰动。
为了提高观测器的鲁棒性,设计时需要考虑不确定性因素,并采用相应的鲁棒性设计方法。
二、扩展状态观测器的应用情况扩展状态观测器被广泛应用于不同领域的控制系统中,下面将以几个具体应用案例进行介绍。
1.飞行控制系统:在飞机的自动驾驶系统中,扩展状态观测器被用于估计飞机的姿态和位置信息。
通过测量飞机的加速度和陀螺仪的转速等传感器数据,通过状态估计算法对飞机的姿态和位置进行准确估计,从而实现飞机的精确控制。
2.电力系统:在电力系统中,扩展状态观测器被用于估计电力网络的状态和负荷信息。
通过测量电压、电流等传感器数据,通过状态估计算法对电力系统的状态进行准确估计,从而实现电力系统的稳定运行和优化控制。
3.机器人控制系统:在机器人控制系统中,扩展状态观测器被用于估计机器人的姿态和位置信息。
通过测量机器人的传感器数据,如陀螺仪、加速度计和激光雷达等,通过状态估计算法对机器人的姿态和位置进行准确估计,从而实现机器人的精确运动控制和路径规划。
浅谈非线性系统状态观测器设计问题本文综述了非线性系统状态观测器设计问题的研究成果,包括发展简介,研究现状和发展趋势等。
标签:非线性状态观测器;类Lyapunov方法;Luenberger观测器方法;Lipschitz非线性系统;H∞状态观测器。
1、引言简单的说,观测器是基于模型和测量信息的闭环信息重构器。
具体来说,观测器设计问题即状态重构问题,就是重新构造一个系统,它以原系统的输入量和输出量作为输入量,而它的状态变量的值能渐近逼近原系统的状态变量的值,或者某种线性组合,则这种渐近逼近的状态变量的值即为原系统的状态变量的估计值,并可用于状态反馈闭环系统中代替原状态变量作为反馈量构成状态反馈律,这个用以实现状态重构的新系统通常称为原系统的观测器,它可以是由电子、电气等装置构成的物理系统,也可以是由计算机和计算模型及软件实现的软系统。
对线性系统而言,著名的Kalman滤波器和Luenberger观测器为该领域的观测器设计问题提供了较为完美的答案。
与线性系统不同,对非线性系统不存在一个总的方法来设计观测器,但对不同的非线性系统可以找出不同的设计方法,因而对非线性系统观测器的研究要复杂得多。
因此,非线性观测器问题是国内外控制界学者当今研究的热点之一。
2、非线性状态观测器的发展简介对于非线性系统状态观测器的研究始于上世纪70年代,在80年代取得了较大的进展,但由于非线性系统本身的复杂性,非线性观测器理论还未能系统化。
对非线性系统,观测器理论方面最初的系统性结果是在观测误差是线性的等一系列条件下得出的。
这类观测器存在的充分必要条件是相当严格的。
在1989年,Tornambe[1]提出了基于“高增益”近似抵消的方法。
然而此方法不能保证增益任意高时,估计的状态渐近收敛到真正的状态,即使观测器与系统的初值一致,一般情况观测器误差只是有界的,而不能保证是渐近收敛到零。
对于能够转换成能观标准型的单输入单输出非线性系统,1988年,Bastin和Gevers给出了系统转换成这类标准型的充要条件,然而此类观测器所需要的转换是很难找到的,并且Bastin和Gevers提出的条件是相当严格的。
现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计现代控制实验中,状态反馈器和状态观测器是设计系统的重要组成部分。
状态反馈器通过测量系统的状态变量,并利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合,以优化系统的性能指标。
状态观测器则根据系统的输出信息,估计系统的状态变量,以便实时监测系统状态。
本文将分别介绍状态反馈器和状态观测器的设计原理和方法。
一、状态反馈器的设计:状态反馈器的设计目标是通过调整反馈增益矩阵,使得系统的状态变量在给定的性能要求下,达到所需的一组期望值。
其设计步骤如下:1.系统建模:通过对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。
通常表示为:ẋ=Ax+Buy=Cx+Du其中,x为系统状态向量,u为控制输入向量,y为系统输出向量,A、B、C、D为系统的状态矩阵。
2.控制器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个适当的闭环极点位置,并计算出一个合适的增益矩阵。
常用的设计方法有极点配置法、最优控制法等。
3.状态反馈器设计:根据控制器设计得到的增益矩阵,利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合。
状态反馈器的输出为:u=-Kx其中,K为状态反馈增益矩阵。
4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的性能表现,并根据需要对状态反馈器的增益矩阵进行调整。
二、状态观测器的设计:状态观测器的设计目标是根据系统的输出信息,通过一个状态估计器,实时估计系统的状态变量。
其设计步骤如下:1.系统建模:同样地,对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。
2.观测器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个合适的观测器极点位置,以及一个合适的观测器增益矩阵。
常用的设计方法有极点配置法、最优观测器法等。
3.状态估计:根据观测器设计得到的增益矩阵,通过观测器估计系统的状态变量。
状态观测器的输出为:x^=L(y-Cx^)其中,L为观测器增益矩阵,x^为状态估计向量。
4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的状态估计精度,并根据需要对观测器的增益矩阵进行调整。
现代控制实验--状态反馈器和状态观测器的设计-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN状态反馈器和状态观测器的设计一、实验设备PC 计算机,MATLAB 软件,控制理论实验台,示波器二、实验目的(1)学习闭环系统极点配置定理及算法,学习全维状态观测器设计法;(2)掌握用极点配置的方法(3)掌握状态观测器设计方法(4)学会使用MATLAB工具进行初步的控制系统设计三、实验原理及相关知识(1)设系统的模型如式所示若系统可控,则必可用状态反馈的方法进行极点配置来改变系统性能。
引入状态反馈后系统模型如下式所示:(2)所给系统可观,则系统存在状态观测器四、实验内容(1)某系统状态方程如下10100134326x x u •⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦[]100y x =理想闭环系统的极点为[]123---.(1)采用 Ackermann 公式计算法进行闭环系统极点配置;代码:A=[0 1 0;0 0 1;-4 -3 -2];B=[1; 3; -6];P=[-1 -2 -3];K=acker(A,B,P)Ac=A-B*Keig(Ac)(2)采用调用 place 函数法进行闭环系统极点配置;代码:A=[0 1 0;0 0 1;-4 -3 -2];B=[1;3;-6];eig(A)'P=[-1 -2 -3];K=place(A,B,P)eig(A-B*K)'(3)设计全维状态观测器,要求状态观测器的极点为[]---123代码:a=[0 1 0;0 0 1;-4 -3 -2];b=[1;3;-6];c=[1 0 0];p=[-1 -2 -3];a1=a';b1=c';c1=b';K=acker(a1,b1,p);h=(K)'ahc=a-h*c(2)已知系统状态方程为:10100134326x x u •⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦[]100y x =(1)求状态反馈增益阵K ,使反馈后闭环特征值为[-1 -2 -3];代码:A=[0 1 0;0 0 1;4 -3 -2];b=[1;3;-6];p=[-1 -2 -3];k=acker(A,b,p)A-b*keig(A-b*k)(2)检验引入状态反馈后的特征值与希望极点是否一致。
Chapter6 状态观测器设计在工程实际中能量测的信号只是系统的输出y ,而不是系统的内部状态。
有的状态变量是物理量,有的则不是物理量,因而状态变量未必都可以测量得到。
当状态不能全部量测时,我们就无法获得系统的状态信息,因而状态反馈在工程上就不能实现。
1964年,Luenberg er G D ⋅⋅(龙伯格)提出的“状态观测器”理论成功的解决了系统状态信息的获取问题。
Luenberg er G D ⋅⋅认为,当已知系统输入为u ,系统的输出为y ,他们必然与其内部状态x 有联系,也就是说我们应该能通过测量),(y u 对未知的状态量x 进行推论和估计。
“状态观测器”本质上是一个“状态估计器”(或称动态补偿器),其基本思路是利用容易量测的被控对象的输入u 和输出y 对状态进行估计(和推测)。
6.1 观测器设计考虑线性时不变系统Cx y Bu Ax x=+=,& (6-1) 基于(6-1)人为地构造一个观测器,观测器的输出为x ~,如果能满足 0)~(lim =-∞→x x t (6-2)则观测器的输出x ~可以作为内部状态)(t x 的估值,从而实现“状态重构-即重新构造“状态x ~”来作为“原状态x ”的估值。
观测器的输出x ~应该能由系统输入u 和系统输出y 综合而成(系统输入u 和系统输出y 在工程实际中容易检测到)。
∞→t 只是数学上的表述,实际工程中是很快的过程(<s 1)。
为了得到估计值x ~,一个很自然的想法是构造一个模拟系统 Bu x A x +=~~&,x C y ~~= (6-3) 用该模拟部件(6-3)去再现系统(6-1)。
因为模拟系统(6-3)是构造的,故x ~是可量测的信息,若以x ~作为x 的估值。
其估计误差为x x e -≡~,(6-3)减(6-1),满足方程 Ae e =& (6-4) 讨论:①若A 存在不具有负实部的特征值,Ae e=&将不会稳定,则当初始误差0)0(≠e ,即)0()0(~x x ≠时,有0)]()(~[lim ≠-∞→t x t x t ,这样x ~就不能作为x 的估计值,即Ae e =&不能作为一个观测器。
全维状态观测器的设计全维状态观测器(Full State Observer)是一种常用于控制系统中的重要部件,用于获取系统的全部状态信息。
它通常是通过对系统的输入输出进行观测,并通过数学模型来估算系统的状态。
全维状态观测器的设计可以通过以下步骤来完成。
第一步是系统建模。
将所要观测的系统建立数学模型,可以采用物理方程或者数学模型的方式。
常见的数学模型包括状态方程和输出方程。
状态方程描述了系统状态的时间演变规律,输出方程则描述了系统输出与状态之间的关系。
这些方程可以通过系统的运动方程,控制方程和物理特性等来建立。
第二步是选择观测器类型。
全维状态观测器有多种类型,包括基本观测器、极点配置观测器和最优观测器等。
基本观测器是使用系统的状态方程和输出方程来估算系统状态的观测器,而极点配置观测器和最优观测器则是通过最小化误差来估算系统状态,从而提高观测器的精度。
合适的观测器类型应该根据控制系统的需求来选择。
第三步是计算观测器矩阵。
观测器矩阵是观测器中用来计算系统状态的矩阵。
它可以使用系统的状态方程和输出方程来计算。
观测器矩阵需要满足一些性质,例如它需要是可观测的,并且需要保证系统状态与观测器状态的误差最小。
第五步是实现观测器。
实现观测器需要将观测器矩阵和观测器增益输入到观测器中,并对观测器的输入输出进行校验。
一旦观测器被设计并实现,它就可以用于控制系统中,并用来估算系统的全部状态信息。
总之,全维状态观测器的设计是控制系统中的重要部件,可以极大地提高控制系统的精度和稳定性。
设计一个好的全维状态观测器需要仔细分析系统模型和观测器类型,计算观测器矩阵和观测器增益,并进行实现和调试。
状态反馈观测设计状态反馈观测器是一种用于估计系统状态的控制器组件。
它通过测量系统的输出和输入,并使用状态方程对系统状态进行估计。
以下是一个详细精确的状态反馈观测器设计步骤:1. 确定系统的状态方程:首先,需要确定系统的状态方程,通常采用线性时不变系统表示。
状态方程可以表示为:x' = Ax + Buy = Cx + Du其中,x是系统的状态向量,u是系统的输入向量,y是系统的输出向量,A、B、C和D是系统的系数矩阵。
2. 设计状态反馈控制器:使用控制理论中的状态反馈控制器设计方法,根据系统的要求和性能指标,选择合适的状态反馈增益矩阵K。
状态反馈控制器的输出可以表示为:u = -Kx3. 设计状态观测器:状态观测器的目标是估计系统的状态向量x。
根据系统的输出和输入,可以使用以下观测器方程进行状态估计:x̂' = A x̂ + Bu + L(y - C x̂)其中,x̂是状态观测器的估计状态向量,L是观测器增益矩阵。
4. 确定观测器增益矩阵L:观测器增益矩阵L的选择可以使用线性二次调节器(LQR)设计方法,根据系统的要求和性能指标,通过求解代数矩阵方程来确定L。
5. 实施状态反馈观测器:将状态反馈控制器和状态观测器结合在一起,形成一个状态反馈观测器控制系统。
系统的输入通过状态反馈控制器计算得到,系统的输出通过状态观测器估计得到,从而实现对系统状态的估计和控制。
6. 优化观测器性能:根据实际应用需求,可以通过调整观测器增益矩阵L来优化观测器的性能,例如减小状态估计误差、提高状态估计的收敛速度等。
以上是一个详细精确的状态反馈观测器设计过程。
根据具体的系统和应用需求,可能需要进行一些额外的步骤或调整来优化控制系统的性能。
最优控制问题的状态观测器设计算法优化最优控制问题的状态观测器是一种用于估计系统状态的重要技术。
在控制系统中,有时无法直接测量系统的状态变量,而只能通过测量输出变量来推测系统状态。
因此,设计一个有效的状态观测器对于实现最优控制至关重要。
本文将探讨最优控制问题的状态观测器设计算法优化的相关内容。
简介最优控制问题在许多领域中都有重要应用,如工业控制、机器人控制、飞行器控制等。
最优控制的目标是找到一种控制策略,使得系统在给定约束条件下达到最佳性能。
为了实现最优控制,需要对系统状态进行准确估计,这就需要设计一个高效的状态观测器。
状态观测器的概念状态观测器是一种通过对系统输出变量进行测量来估计系统状态的设备。
它基于系统的数学模型和观测方程来对状态进行预测和修正。
由于存在测量误差和模型误差,状态观测器的设计通常是一个优化问题。
传统状态观测器设计算法传统的状态观测器设计算法包括Kalman滤波器和扩展Kalman滤波器。
Kalman滤波器是线性系统的最优观测器,能够有效地处理高斯噪声。
扩展Kalman滤波器是对非线性系统的扩展,通过线性化模型来处理非线性问题。
传统算法在一定程度上能够实现状态的准确估计,但在处理非线性问题时存在局限性。
基于粒子滤波的状态观测器设计算法为了解决传统算法在处理非线性问题时的局限性,研究者们提出了基于粒子滤波的状态观测器设计算法。
粒子滤波器是一种非参数滤波方法,通过使用一组粒子来估计系统状态。
它通过对系统状态进行随机采样和重采样来逼近真实分布,并通过粒子的权重对状态进行修正。
相比传统算法,粒子滤波器在处理非线性问题时更加灵活准确。
算法优化为了进一步优化状态观测器设计算法,可以考虑以下几点:1. 粒子数目的选择:粒子滤波器的性能与粒子数目直接相关。
增加粒子数目可以提高滤波器的精度,但会增加计算量。
因此,需要在满足精度要求的前提下选择合适的粒子数目。
2. 采样策略的改进:采样策略决定了粒子的生成方式。
二阶PID 电路经典校正与状态反馈校正前言1 状态观测器设计理论方法 考察一般的线性定常系统{.x Ax Bu y Cx=+=,A 为n x n 矩阵,其中,B 为n x p 矩阵,C 为q x n 矩阵,0(0)(0)x x t =≥。
先来构造一个能够模拟原系统状态变量的系统,设该系统为.x A x Buy C x ∧∧∧∧=+=⎧⎪⎨⎪⎩x ∧,y ∧分别为模拟系统的状态变量和输出向量,是对被控系统的重构,重构状态指的是当原系统的状态变量不可测的情况下,利用能够直观测量得到的输入u 和输出y 构造一个状态x ∧,使得x ∧最终能逼近x ,即()()lim limt t x t x t ∧→∞→∞=。
由此得到的状态观测器及其实现状态反馈的结构图如图1所示。
图 1其中,u=v+Kx ,()x A x Bu y y L ⋅∧∧∧=++-,y cx =,故有,()x A Lc x Bu Ly ⋅∧∧=++-,其中,A Lc +称为状态观测器系统矩阵。
2 二阶PID 运放电路 2.1 二阶电路本文以图2所示的二阶电路为研究对象。
图 2由图可得该电路的传递函数为2311124(1)(1)()11K S K S G s S S ττττ++=++ (具体推导过程读者可以尝试推导)代入相关参数可得2120.07047.036175.9()0.60610.0918s s G s s ++=++ 利用Matlab 可以很方便得1()G s 的状态空间方程。
0.60610.09181+100u ⋅--⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦x x[]6.9933175.90440.0704u =+y x2.2 二阶系统校正问题为了改善原系统的动态品质,在原系统基础上增加了一个环节对原系统加以校正,下面分别使用两种校正方法对本系统进行校正,第一种就是我们传统的使用的经典校正,第二种就是状态反馈极点配置方法。
首先介绍的是经典校正,给出的串联校正环节为11910.1sGc s+=+,因此校正后的系统传递函数为321320.334433.49842.6175.90.1 1.0610.61530.0918s s s G c s s s +++=+++图 3 经典校正系统阶跃响应对比下面介绍状态反馈极点配置方法。
状态观测器设计利用状态反馈实现闭环系统的极点配置,需要利用系统的全部状态变量。
然而系统的状态变量并不都是能够易于用物理方法量测出来的,有些根本就无法量测;甚至一些中间变量根本就没有常规的物理意义。
此种情况下要在工程上实现状态反馈,就需要对系统的状态进行估计,即构造状态观测器。
状态观测器,是一个在物理上可以实现的动态系统,它利用待观测系统的可以量测得到的输入和输出信息来估计待观测系统的状态变量,以便用该组状态变量的估计值来代替待观测系统的真实状态变量进行状态反馈设计,实现闭环系统极点的再配置。
1. 全维状态观测器当对象的所有状态均不可直接量测时,若要进行状态反馈设计,就需对全部状态变量进行观测。
这时构造的状态观测器,其阶次与对象的阶次相同,被称为全维状态观测器。
考虑如下n阶单输出线性定常离散系统(1)其中,A为n×n维系统矩阵,B为n×r输入矩阵,C为n×1维输出矩阵。
系统结构图如图1所示。
图1 全维状态观测器构造一个与受控系统具有相同参数的动态系统(2)当系统(1)与(2)的初始状态完全一致时,则两个系统未来任意时刻的状态也应完全相同。
但在实际实现时,不可能保证二者初始状态完全相同。
为此,应引入两个系统状态误差反馈信号构成状态误差闭环系统,通过极点配置使误差系统的状态渐趋于零。
由于原受控系统状态不可直接量测,故用二个系统的输出误差信号代替。
引入了输出误差的状态观测器状态方程为(3)其中,H为状态观测器的输出误差反馈系数矩阵,有如下形式定义状态估计误差为,用式(7.65)与(7.67)相减可得(4)即(5)通过式(5)可以看出,若选择合适的输出误差反馈矩阵H 使得状态估计误差系统(5)的所有极点均位于z平面单位圆内,则误差可在有限拍内趋于零,即状态估计值在有限拍内可以跟踪上真实状态,且极点越靠近原点状态估计误差趋于零的速度越快,反之越慢。
可见,能否逼近x(k)以及逼近速度是由H阵决定的。
离散控制系统中的状态观测器设计离散控制系统是指系统的输入和输出是离散的,并且在时间上以离散的方式进行测量和控制。
状态观测器是离散控制系统中重要的组成部分,用于估计系统的状态变量,从而实现对系统的控制。
本文将介绍离散控制系统中状态观测器的设计方法及其应用。
一、状态观测器的概念和作用状态观测器是一种用于估计系统状态的装置或算法。
在离散控制系统中,通过观测系统的输出值和输入值,结合系统的数学模型,状态观测器能够推断出系统的状态变量,从而实现对系统的监测和控制。
状态观测器在离散控制系统中具有重要的作用。
首先,通过对系统状态的估计,可以实现对系统的运行状态的实时监测,减少故障的发生。
其次,状态观测器可以提供系统未知状态变量的估计值,从而实现对系统的控制。
因此,状态观测器在离散控制系统中具有广泛的应用。
二、状态观测器的设计方法状态观测器的设计方法可以分为两类:基于传统观测器设计方法和基于最优观测器设计方法。
1. 基于传统观测器设计方法基于传统观测器设计方法的核心思想是通过系统的输出值来估计系统的状态变量。
最常用的传统观测器设计方法有:(1)全阶观测器设计:全阶观测器是指观测器的状态向量与系统的状态向量具有相同的维数。
全阶观测器可以通过系统的输出值和输入值来准确地估计系统的状态变量。
(2)低阶观测器设计:低阶观测器是指观测器的状态向量比系统的状态向量的维数低。
低阶观测器设计方法通过将系统的状态变量投影到一个低维的观测空间中来实现对系统状态的估计。
2. 基于最优观测器设计方法基于最优观测器设计方法的核心思想是通过优化问题来设计状态观测器,使得估计误差最小。
最优观测器能够最大程度地准确估计系统的状态变量。
最常用的最优观测器设计方法是卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器能够通过系统的输出值和输入值来估计系统的状态变量,并且可以自适应地调整观测器的参数,以最小化估计误差。
三、状态观测器的应用状态观测器在离散控制系统中有广泛的应用。
现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告本次实验是关于现代控制理论中状态反馈与状态观测器的设计与实现。
本次实验采用MATLAB进行模拟与仿真,并通过实验数据进行验证。
一、实验目的1、学习状态反馈控制的概念、设计方法及其在实际工程中的应用。
3、掌握MATLAB软件的使用方法。
二、实验原理1、状态反馈控制状态反馈控制是指将系统状态作为反馈控制的输出,通过对状态反馈控制器参数的设计,使系统的状态响应满足一定的性能指标。
状态反馈控制的设计步骤如下:(1) 确定系统的状态方程,即确定系统的状态矢量、状态方程矩阵和输出矩阵;(2) 设计状态反馈控制器的反馈矩阵,即确定反馈增益矩阵K;(3) 检验状态反馈控制器性能是否满足要求。
2、状态观测器(1) 确定系统的状态方程;(2) 设计观测器的状态估计矩阵和输出矩阵;(3) 检验观测器的状态估计精度是否符合标准。
三、实验内容将简谐信号加入单个质点振动系统,并对状态反馈控制器和状态观测器进行设计与实现。
具体实验步骤如下:1、建立系统状态方程:(1)根据系统的物理特性可得单自由度振动系统的运动方程为:m¨+kx=0(2)考虑到系统存在误差、干扰等因素,引入干扰项,得到系统状态方程:(3)得到系统状态方程为:(1)观察系统状态方程,可以发现系统状态量只存在于 m 行 m 到 m 行 n 之间,而控制量只存在于 m 行 1 到 m 行 n 之间,满足可控性条件。
(2)本次实验并未给出状态变量的全部信息,只给出了系统的一维输出,因此需要设计状态反馈器。
(3)我们采用极点配置法进行状态反馈器设计。
采用 MATLAB 工具箱函数,计算出极点:(4) 根据极点求解反馈矩阵,得到状态反馈增益矩阵K:(1)通过矩阵计算得到系统的可观性矩阵:(2)由若干个实测输出建立观测器,可将观测器矩阵与可观测性矩阵组合成 Hankel 矩阵,求解出状态观测器系数矩阵:(3)根据系统的状态方程和输出方程,设计观测方程和状态估计方程,如下:4、调试控制器和观测器(1)经过上述设计步骤,将反馈矩阵和观测矩阵带入 MATLAB 工具箱函数进行仿真。
离散控制系统的状态估计与观测器设计离散控制系统在工业自动化中扮演着至关重要的角色。
为了实现系统的稳定和优化控制,需要实时准确地了解系统的状态信息。
状态估计作为离散控制系统中的核心问题之一,起到了估计系统状态的重要作用。
观测器设计则是实现状态估计的关键方法之一。
一、离散控制系统的状态估计离散控制系统通常由多个离散状态变量组成,例如电力系统、通信系统、交通系统等。
离散状态变量可以用于描述系统的各种状态,如电流、电压、速度等。
离散控制系统的状态估计就是通过系统的输入和输出数据,利用数学模型和观测器设计方法来估计系统的状态。
1.数学模型离散控制系统的状态估计首先需要建立系统的数学模型。
根据系统的物理特性和动态行为,可以建立差分方程、状态方程或状态转移矩阵等数学模型。
这些数学模型描述了系统状态的变化规律,是状态估计的基础。
2.观测器设计观测器设计是实现离散控制系统状态估计的关键步骤。
观测器是一个动态系统,其输入为系统的输入和输出数据,输出为对系统状态的估计值。
观测器通过观测系统的输出数据,根据系统的数学模型,利用递推算法或迭代算法等方法,实时估计系统的状态。
观测器设计的核心问题是如何选择观测器增益矩阵,以使得观测器的估计误差最小。
常用的观测器设计方法有最小二乘法、模型匹配法、状态反馈法等。
这些方法根据系统的特性和需求,选择合适的观测器增益矩阵,以实现系统状态的准确估计。
二、离散控制系统状态估计的应用离散控制系统状态估计广泛应用于各个领域,包括工业自动化、航空航天、机器人技术等。
以下是离散控制系统状态估计的几个典型应用场景。
1.电力系统电力系统是一个复杂的离散控制系统,由多个发电机、变压器、输电线路等组成。
通过电力系统的状态估计,可以实时监测电流、电压、频率等关键指标,确保电力系统的运行稳定和质量。
2.通信系统通信系统是另一个典型的离散控制系统,如无线通信系统、光纤通信系统等。
通过通信系统的状态估计,可以实时估计信号的幅度、相位、频率等参数,提高通信系统的性能和可靠性。
基于M A T L A B 的状态观测器设计
预备知识: 极点配置
基于状态反馈的极点配置法就是通过状态反馈将系统的闭环极点配置到期望的极点位置上,从而使系统特性满足要求。
1. 极点配置原理
假设原系统的状态空间模型为:
⎩⎨⎧=+=Cx
y Bu Ax x & 若系统是完全可控的,则可引入状态反馈调节器,且:
Kx u input -=
这时,闭环系统的状态空间模型为:
⎩
⎨⎧=+-=Cx y Bu x )BK A (x & 2. 极点配置的MATLAB 函数
在MATLAB 控制工具箱中,直接用于系统极点配置的函数有acker()和place()。
调用格式为:
K=acker(A,C,P) 用于单输入单输出系统
其中:A ,B 为系统矩阵,P 为期望极点向量,K 为反馈增益向量。
K=place(A,B,P)
(K,prec,message)=place(A,B,P)
place()用于单输入或多输入系统。
Prec为实际极点偏离期望极点位置的误差;message是当系统某一非零极点偏离期望位置大于10%时给出的警告信息。
3. 极点配置步骤:
(1)获得系统闭环的状态空间方程;
(2)根据系统性能要求,确定系统期望极点分布P;
(3)利用MATLAB极点配置设计函数求取系统反馈增益K;
(4)检验系统性能。
已知系统模型
如何从系统的输入输出数据得到系统状态?
初始状态:由能观性,从输入输出数据确定。
不足:初始状态不精确,模型不确定。
思路:构造一个系统,输出逼近系统状态
称为是的重构状态或状态估计值。
实现系统状态重构的系统称为状态观
测器。
观测器设计
状态估计的开环处理:
但是存在模型不确定性和扰动!初始状态未知!应用反馈校正思想来实现状态重构。
通过误差来校正系统:状态误差,输出误差。
基于观测器的控制器设计
系统模型
若系统状态不能直接测量,
可以用观测器来估计系统的状态。
L是观测器增益矩阵,对偏差的加权。
真实状态和估计状态的误差向量
误差的动态行为:
的极点决定了误差是否衰减、如何衰减?通过确定矩阵L来保证。
也即极点配置问题。
要使得误差衰减到零,需要选取一个适当的矩阵L,使得A-LC是稳定的。
若能使得矩阵A-LC有适当的特征值,则可以使得误差具有一定的衰减率。
由于
因此,问题转化为的极点配置问题。
该极点配置问题可解的条件:
能控;等价于能观
定理:系统可以任意配置观测器极点的充分必要条件是(C, A)能观。
观测器的增益矩阵可以按照极点配置方法来设计,
求解的极点配置问题,得到增益矩阵k;
观测器增益矩阵
例考虑由以下系数矩阵给定的系统
设计一个观测器,使观测器两个极点都是-2。
检验系统的能观性:
系统是能观的,因此问题可解。
要求确定观测器增益矩阵
使得矩阵A-LC具有两个相同的特征值-2。
由于
期望的特征值多项式是
比较两个多项式,可以得到,
所求的观测器是
也可利用MATLAB命令来计算观测器增益矩阵:
L=(acker(A’,C’,V))’
L=(place(A’,C’,V))’观测器设计时注意的问题:
(1)观测器极点比系统极点快2~5倍;
(2)并非越快越好。
例2:某系统
u x X ⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=102101110221&
[]x
y 001=
首先对系统的能控性进行判断,以编程方式实现 a=[-1 -2 -2;0 -1 1;1 0 -1];
b=[2;0;1]; %输入a ,b 矩阵 q=[b a*b a^2*b] rank(q)
计算结果为
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=511010042q
q 的秩为3,因此该系统为完全能控型系统,在满足系统要求的前提下,理论上能任意配置期望极点。
观测器的设计
首先检验系统的是否完全能观 a=[-1 -2 -2;0 -1 1;1 0 -1]; c=[1 0 0]; q=[c;c*a;c*a*a]
rank(q)
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=241221001q
rank(q)=3
说明系统是完全能观的
下面就是观测器期望极点选择,一般为了考虑观测器的响应速度要比闭环系统快,又要考虑干扰抑制,一般极点为闭环极点的2---5倍。
根据主导二阶极点方法所配置的极点为s1=-4 s2,3=-1±0.88i 选择观测器极点为s1=-12 s2,3=-3±0.88i
由此可进一步求出观测器增益矩阵l a=[-1 -2 -2;0 -1 1;1 0 -1]; c=[1 0 0];
pe=[-12;-3+0.88*i;-3-0.88*i]; lt=acker(a',c',pe); l=lt'
求得l=[15;1.872;-25.2592];
下面可构建Simulink图,据此观察观测器的跟踪能力
跟踪效果图如下
5
4
3
2
1
可见,单路跟踪效果较好。
利用状态空间,可以方便地设计全维观测器,
各路跟踪效果如下:
据此发现观测器跟踪效果较好。
利用状态估计值的反馈控制器是
基于观测器的输出反馈控制系统结构图:
例3:系统状态空间模型的系数矩阵:
系统能控、能观。
状态反馈控制器:
闭环矩阵:
特征多项式:
选取
则闭环极点
状态不可测,设计状态观测器。
选取观测器极点:
应用极点配置方法,可得观测器增益矩阵
观测器模型:
根据分离性原理,由以上分别得到的状态反馈和观测器增益矩阵可构造基于观测器的输出反馈控制器:
系统的动态特性:
对象和误差的初始条件:
系统曲线:
总结
从以上的设计可总结出状态空间的控制器的设计思路。
1.首先对观测器的能观性与能控性进行判断;
2.如果完全能观或能控,则进行以下分析;如果不是,可以进行能控与能观分
解出来;
3.如果使用原系统状态反馈,可以根据系统要求进行极点配置,进而设计出控
制器;如果还需要设计观测器,可合理配置观测器极点,进而设计整个系统。
4.如果使用观测器状态反馈,由于分离定理,观测器与反馈可分别设计,所以
设计过程基本和上面一样;
5.对于以上系统都存在较大的余差,故需设计参考输入,或者采取积分控制器
都可以很好的消除稳态余差。