控制系统的状态空间设计
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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 。
2-3 由控制系统的方块图求系统状态空间表达式系统方块图是经典控制中常用的一种用来表示控制系统中各环节、各信号相互关系的图形化的模型,具有形象、直观的优点,常为人们采用。
要将系统方块图模型转化为状态空间表达式,一般可以由下列三个步骤组成:第一步:在系统方块图的基础上,将各环节通过等效变换分解,使得整个系统只有标准积分器(1/s )、比例器(k )及其综合器(加法器)组成,这三种基本器件通过串联、并联和反馈三种形式组成整个控制系统。
第二步:将上述调整过的方块图中的每个标准积分器(1/s )的输出作为一个独立的状态变量i x ,积分器的输入端就是状态变量的一阶导数dtdx i。
第三步:根据调整过的方块图中各信号的关系,可以写出每个状态变量的一阶微分方程,从而写出系统的状态方程。
根据需要指定输出变量,即可以从方块图写出系统的输出方程。
例2-5 某控制系统的方块图如图2-6所示,试求出其状态空间表达式。
解:该系统主要有一个一阶惯性环节和一个积分器组成。
对于一阶惯性环节,我们可以通过等效变换,转化为一个前向通道为一标准积分器的反馈系统。
图2-6所示方块图经等效变换后如下图所示。
我们取每个积分器的输出端信号为状态变量1x 和2x ,积分器的输入端即1x和2x 。
图2-6 系统方块图从图可得系统状态方程: ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--=-+-==uT K x T x T K K x K u T K x T x x T K x 112111311311212222111 取y 为系统输出,输出方程为:1x y =写成矢量形式,我们得到系统的状态空间表达式:[]⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=x y u T K x K K T K x 010********例2-6 求如图2-7(a )所示系统的动态方程。
解:图2-7(a)中第一个环节21++s s 可以分解为⎪⎭⎫ ⎝⎛+-211s ,即分解为两个通道。
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。
状态空间设计pid控制器原理全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:状态空间设计PID控制器原理PID控制器是控制系统中常用的一种控制策略,它通过比例、积分和微分三种控制方式来实现对系统的控制。
在工业自动化等领域,PID 控制器通常被广泛应用,以实现对系统的精确控制。
在PID控制器设计中,状态空间方法为设计者提供了一种简洁而有效的设计框架,可以更好地理解和分析控制系统的性能。
一、PID控制器的基本原理PID控制器由比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)三个部分组成,其基本原理是通过计算控制误差的比例、积分和微分量,来调节系统输出,使系统的输入与期望输出尽可能接近。
具体而言,PID控制器的输出可以表示为:\[ u(t)=K_{p}e(t)+K_{i}\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau+K_{d}\frac{de(t)}{dt} \]\[ e(t) \]表示系统的误差信号,\[ K_{p} \]、\[ K_{i} \]和\[ K_{d} \]分别表示比例、积分和微分的系数,\(u(t)\)表示PID控制器的输出。
比例部分的作用是根据当前系统误差的大小来调节输出信号,使系统能够快速响应并收敛到设定值。
积分部分则用于消除系统的静态误差,通过对误差信号的积分来实现系统的稳定性。
微分部分则可以消除系统的瞬时波动,提高系统的响应速度。
状态空间方法是一种描述线性时间不变系统的数学模型的方法,它可以将系统表示为状态方程和输出方程的组合形式。
在设计PID控制器时,状态空间方法可以将系统的状态向量、输入和输出表示为矩阵形式,从而更好地理解系统的结构和参数。
在状态空间设计PID控制器时,首先需要将系统的状态方程表示为如下形式:\[ \dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t) \]\[ x(t) \]表示系统的状态向量,\[ u(t) \]表示系统的输入信号,\[ y(t) \]表示系统的输出信号,\[ A \]、\[ B \]、\[ C \]和\[ D \]分别表示系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵。
III 、综合部分第四章 线性多变量系统的综合与设计4.1 引言前面我们介绍的内容都属于系统的描述与分析。
系统的描述主要解决系统的建模、各种数学模型(时域、频域、内部、外部描述)之间的相互转换等;系统的分析,则主要研究系统的定量变化规律(如状态方程的解,即系统的运动分析等)和定性行为(如能控性、能观测性、稳定性等)。
而综合与设计问题则与此相反,即在已知系统结构和参数(被控系统数学模型)的基础上,寻求控制规律,以使系统具有某种期望的性能。
一般说来,这种控制规律常取反馈形式,因为无论是在抗干扰性或鲁棒性能方面,反馈闭环系统的性能都远优于非反馈或开环系统。
在本章中,我们将以状态空间描述和状态空间方法为基础,仍然在时域中讨论线性反馈控制规律的综合与设计方法。
4.1.1 问题的提法给定系统的状态空间描述][1B A AB B Q n -=若再给定系统的某个期望的性能指标,它既可以是时域或频域的某种特征量(如超调量、过渡过程时间、极、零点),也可以是使某个性能函数取极小或极大。
此时,综合问题就是寻求一个控制作用u ,使得在该控制作用下系统满足所给定的期望性能指标。
对于线性状态反馈控制律r Kx u +-=对于线性输出反馈控制律r Hy u +-=其中rR r ∈为参考输入向量。
由此构成的闭环反馈系统分别为Cxy Br x BK A x=+-=)(或Cxy Br x BHC A x=+-=)(闭环反馈系统的系统矩阵分别为BK A A K -= BHC A A H -=即),,(C B BK A K -=∑或),,(C B BHC A H -=∑。
闭环传递函数矩阵B BK A sIC s G K 11)]([)(----= B BHC A sI C s G H 11)]([)(----=我们在这里将着重指出,作为综合问题,将必须考虑三个方面的因素,即1)抗外部干扰问题;2)抗内部结构与参数的摄动问题,即鲁棒性(Robustness)问题;3)控制规律的工程实现问题。
一般说来,综合和设计是两个有区别的概念。
综合将在考虑工程可实现或可行的前提下,来确定控制规律u ;而对设计,则还必须考虑许多实际问题,如控制器物理实现中线路的选择、元件的选用、参数的确定等。
4.1.2 性能指标的类型总的说来,综合问题中的性能指标可分为非优化型和优化型性能指标两种类型。
两者的差别为:非优化型指标是一类不等式型的指标,即只要性能值达到或好于期望指标就算是实现了综合目标,而优化型指标则是一类极值型指标,综合目标是使性能指标在所有可能的控制中使其取极小或极大值。
对于非优化型性能指标,可以有多种提法,常用的提法有: 1、以渐近稳定作为性能指标,相应的综合问题称为镇定问题;2、以一组期望的闭环系统极点作为性能指标,相应的综合问题称为极点配置问题。
从线性定常系统的运动分析中可知,如时域中的超调量、过渡过程时间及频域中的增益稳定裕度、相位稳定裕度,都可以被认为等价于系统极点的位置,因此相应的综合问题都可视为极点配置问题;3、以使一个多输入多输出(MIMO)系统实现为“一个输入只控制一个输出”作为性能指标,相应的综合问题称为解耦问题。
在工业过程控制中,解耦控制有着重要的应用;4、以使系统的输出y (t )无静差地跟踪一个外部信号)(0t y 作为性能指标,相应的综合问题称为跟踪问题。
对于优化型性能指标,则通常取为相对于状态x 和控制u 的二次型积分性能指标,即⎰∞+=0)())((dt Ru u Qx x t u J T T其中加权阵0>=T Q Q 或0≥,0>=T R R 且),(2/1Q A 能观测。
综合的任务就是确定)(t u *,使相应的性能指标))((t u J *极小。
通常,将这样的控制)(t u *称为最优控制,确切地说是线性二次型最优控制问题,即LQ 调节器问题。
4.1.3 研究综合问题的主要内容主要有两个方面:1、可综合条件可综合条件也就是控制规律的存在性问题。
可综合条件的建立,可避免综合过程的盲目性。
2、控制规律的算法问题这是问题的关键。
作为一个算法,评价其优劣的主要标准是数值稳定性,即是否出现截断或舍入误差在计算积累过程中放大的问题。
一般地说,如果问题不是病态的,而所采用的算法又是数值稳定的,则所得结果通常是好的。
4.1.4 工程实现中的一些理论问题在综合问题中,不仅要研究可综合条件和算法问题,而且要研究工程实现中提出的一系列理论问题。
主要有:1、状态重构问题由于许多综合问题都具有状态反馈形式,而状态变量为系统的内部变量,通常并不能完全直接量测或采用经济手段进行量测,解决这一矛盾的途径是:利用可量测输出y和输入u来构造出不能量测的状态x,相应的理论问题称为状态重构问题,即观测器问题和Kalman滤波问题。
2、鲁棒性(Robustness)问题3、抗外部干扰问题本章的组织结构如下。
本章将首先讨论极点配置问题。
将讨论利用极点配置方法来设计控制系统。
这里将设计一个受制于初始条件的倒立摆系统,使其在规定的时间内,返回到垂直位置;其次还将讨论状态观测器的设计;最后研究含积分器的伺服系统和不含积分器的伺服系统。
我们将设计一个倒立摆系统,当我们施加于小车一个阶跃输入时,仍可使该系统稳定(也就是说,摆不会倒下来)。
本章4.1节为引言。
4.2节将讨论控制系统设计的极点配置方法,给出问题提法、可配置条件及极点配置的算法。
4.3节将介绍利用MA TLAB求解极点配置问题,并给出用于极点配置设计的MATLAB程序。
4.4 节以倒立摆为例,给出用极点配置方法设计调节器型系统的一个例子,并分别介绍分析解法和MATLAB解法。
4.5节将介绍状态观测器。
对于全维和最小阶观测器均将进行讨论,将介绍3种确定观测器增益矩阵K e的方法,并引入控制器-观测器概念。
4.6节讨论利用MA TLAB设计状态观测器。
4.7节研究伺服系统的设计,将讨论当含有积分器和不含积分器时I型伺服系统的设计。
4.8节介绍用MATLAB设计控制系统的一个例子,将用MA TLAB设计倒立摆控制系统。
通过使用MATLAB,可得到所设计系统的单位阶跃响应曲线。
4.2 极点配置问题本节介绍极点配置方法。
首先假定期望闭环极点为s=μ1,s =μ2,…,s=μn。
我们将证明,如果被控系统是状态能控的,则可通过选取一个合适的状态反馈增益矩阵K,利用状态反馈方法,使闭环系统的极点配置到任意的期望位置。
这里我们仅研究控制输入为标量的情况。
将证明在s平面上将一个系统的闭环极点配置到任意位置的充要条件是该系统状态完全能控。
我们还将讨论3种确定状态反馈增益矩阵的方法。
应当注意,当控制输入为向量时,极点配置方法的数学表达式十分复杂,本书将不讨论这种情况。
还应注意,当控制输入是向量时,状态反馈增益矩阵并非唯一。
可以比较自由地选择多于n 个参数,也就是说,除了适当地配置n 个闭环极点外,即使闭环系统还有其他需求,也可满足其部分或全部要求。
4.2.1 问题的提法前面我们已经指出,在经典控制理论的系统综合中,不管是频率法还是根轨迹法,本质上都可视为极点配置问题。
给定单输入单输出线性定常被控系统Bu Ax x += (4.1) 式中11,,)(,)(⨯⨯∈∈∈∈n n n n R B R A R t u R t x 。
选取线性反馈控制律为Kx u -= (4.2)这意味着控制输入由系统的状态反馈确定,因此将该方法称为状态反馈方法。
其中1×n 维矩阵K 称为状态反馈增益矩阵或线性状态反馈矩阵。
在下面的分析中,假设u 不受约束。
图4.1(a )给出了由式(4.1)所定义的系统。
因为没有将状态x 反馈到控制输入u 中,所以这是一个开环控制系统。
图4.1(b )给出了具有状态反馈的系统。
因为将状态x 反馈到了控制输入u 中,所以这是一个闭环反馈控制系统。
(缺图,见更新版)图4.1 (a) 开环控制系统 (b) 具有Kx u -=的闭环反馈控制系统将式(4.2)代入式(4.1),得到)()()(t x BK A t x-= 该闭环系统状态方程的解为)0()()(x e t x t BK A -=(4.3)式中x (0)是外部干扰引起的初始状态。
系统的稳态响应特性将由闭环系统矩阵A-BK 的特征值决定。
如果矩阵K 选取适当,则可使矩阵A-BK 构成一个渐近稳定矩阵,此时对所有的x (0)≠0,当t → ∞时,都可使x (t ) → 0。
一般称矩阵A-BK 的特征值为调节器极点。
如果这些调节器极点均位于s 的左半平面内,则当t → ∞时,有x (t ) → 0。
因此我们将这种使闭环系统的极点任意配置到所期望位置的问题,称之为极点配置问题。
下面讨论其可配置条件。
我们将证明,当且仅当给定的系统是状态完全能控时,该系统的任意极点配置才是可能的。
4.2.2 可配置条件考虑由式(4.1)定义的线性定常系统。
假设控制输入u 的幅值是无约束的。
如果选取控制规律为Kx u -=式中K 为线性状态反馈矩阵,由此构成的系统称为闭环反馈控制系统,如图4.1(b )所示。
现在考虑极点的可配置条件,即如下的极点配置定理。
定理4.1 (极点配置定理) 线性定常系统可通过线性状态反馈任意地配置其全部极点的充要条件是,此被控系统状态完全能控。
证明:由于对多变量系统证明时,需要使用循环矩阵及其属性等,因此这里只给出单输入单输出系统时的证明。
但我们要着重指出的是,这一定理对多变量系统也是完全成立的。
o1 必要性。
即已知闭环系统可任意配置极点,则被控系统状态完全能控。
现利用反证法证明。
先证明如下命题:如果系统不是状态完全能控的,则矩阵A-BK 的特征值不可能由线性状态反馈来控制。
假设式(4.1)的系统状态不能控,则其能控性矩阵的秩小于n ,即n q B A AB B rank n <=-][1这意味着,在能控性矩阵中存在q 个线性无关的列向量。
现定义q 个线性无关列向量为q f f f ,,,21 ,选择n-q 个附加的n 维向量n q q v v v ,,,21 ++,使得][2121n q q q v v v f f f P ++=的秩为n 。
因此,可证明⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==⎥⎦⎤⎢⎣⎡==--0ˆ,0ˆ1112212111 B B P B A A A AP P A 这些方程的推导可见例4.7。
现定义][ˆ21k k KP K == 则有][00|ˆˆˆ|)(22111112221112111112111221211111=-+-=-+-++-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=+-=+-=+-=+------A sI k B A sI A sI k B A k B A sI k k B A A A sI K B AsI BKP P AP P sI PBK A sI P BK A sI q n q q n q 式中,q I 是一个q 维的单位矩阵,q n I -是一个n-q 维的单位矩阵。