现代控制工程题目及解答.答案

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1.简述现代控制理论和经典控制理论的区别.

答:经典控制理论是以传递函数为基础的一种控制理论,控制系统的分析与设

计是建立在某种近似的和试探的基础上,控制对象一般是单输入单输出、线性

定常系统;对多输入多输出系统、时变系统、非线性系统等则无能为力。主要

的分析方法有频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波

夫法等。控制策略仅限于反馈控制、PID 控制等。这种控制不能实现最优控制。

现代控制理论是建立在状态空间上的一种分析方法,它的数学模型主要是状

态方程,控制系统的分析与设计是精确的。控制对象可以是单输入单输出控制

系统也可以是多输入多输出控制系统,可以是线性定常控制系统也可以是非线

性时变控制系统,可以是连续控制系统也可以是离散和数字控制系统。主要的

控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。现代控制可以得到最优控制。

2.简述用经典控制理论方法分析与设计控制系统的方法,并说明每一种方法的主

要思想。

答:1:建立数学模型 2:写出传递函数 3:用时域分析和频域分析的方法来判

断系统的稳定性等。以及对其进行系统的校正和反馈。

频域响应法、根轨迹法

根轨迹法的主要思想为:通过使开环传函数等于-1 的 s 值必须满足系统的特征

方程来控制开环零点和极点的变化,使系统的响应满足系统的性能指标。

频域响应法的主要思想为:通过计算相位裕量、增益裕量、谐振峰值、增益交

界频率、谐振频率、带宽和静态误差常数来描述瞬态响应特性,首先调整开环

增益,以满足稳态精度的要求;然后画出开环系统的幅值曲线和相角曲线。如

果相位裕量和增益裕量提出的性能指标不能满足,则改变开环传递函数的适当

的校正装置便可以确定下来。最后还需要满足其他要求,则在彼此不产生矛盾

的条件下应力图满足这些要求。

3. 什么是传递函数?什么是状态方程

答:传递函数:在零起始条件下,线型定常系统输出象函数 X0(s)与输入象

函数 Xi(s)之比。

描述系统状态变量间或状态变量与输入变量间关系的一个一阶微分方程组(连

续系统)或一阶差分方程组(离散系统)称为状态方程。

4.什么是状态变量?

答:构成控制系统状态的变量。

5. 如何从传递函数转换成状态方程?

答:首先选定状态变量,然后把系统的 tf 转化的微分方程建立系统状态空间表

达式,写出输入、输出、状态变量之间的关系。具体如下:

. 传递函数为 Y(s)/U(s)=G(S) 状态方程为: X =Ax+Bu y=Cx+Du

将传递函数和状态方程进行拉普拉斯变换为 sX(s)-x(0)=A X(s)+BU(s)

Y(s)=CX(s)+DU(s),又因为传递函数为在零初始条件下定义的,故

sX(s)=A X(s)+BU(s)

即 G(S)=C(sI-A)-1B+D 这样就通过状态方程和传递函数联系了起来。

6 系统的状态空间表达式经非奇异线性变换后,系统有哪些特性保持不变?x(0)   A k Bk

1  。这就要求 n×n 维矩阵 



 

L

x(

其中, x(t)  R , u(t)  R , A  R

 &  0

    0  2  x 0

       u

x a1  n  1    x1

xn

x  n 

x 

y  [ bn  anbo Mbn1  an1bo M M1  a1bo ]   b0u 答:对系统进行线型非奇异变换并不会改变系统原有的性质如行列式相同、秩

相同、特征多项式相同、特征值相同,传递函数、可控性、可观性不变能对该

系统的时域行为表达同样的信息。

7.什么是可控性的概念?可控标准型的矩阵形式是什么?系统状态完全可控的

充要条件是什么?

答:如果在一个有限的时间隔内施加一个无约束的控制向量,使得系统由

初始状态 x(to)转移到任一状态,则称该系统在时刻 to 是能控的。

如果系统是状态能控的,那么给定任一初始状态 x(0),都应满足式

n 1

k  0

0   

 [B MAB ML MA n 1B] 

     n 1 

Q  [B MAB ML MA n 1B]

的秩为 n。

由此分析,可将状态能控性的代数判据归纳为:当且仅当 n×n 维矩阵 Q 满秩,

rankQ  rank[B MAB M MAn1B]  n

时,由式考虑线性连续时间系统

Σ: &t)  Ax(t)  Bu(t)

n 1 nn , B  R n1 (单输入),且初始条件为 x(t) t0  x(0) 。

确定的系统才是状态能控的。

下列状态空间表达式为能控标准形:

 &  0

 2  

     

       &1  0  &   a

n 1

0

0

an1 0

1

0

an2 L

L

L

L 0 x1 

0

  



  

     1 xn1  0 

 

(1.3)

x1 

 2 

 

    xn 

8.什么是可观测性的概念?写出可观测标准型矩阵形式。 x

 CA 

R   

CA

x

式中, x  R , y  R , A  R

L M n

 &  1

      x   bn  anbo 

b

 ab           b1  a1bo  x1

xn    

x

0 1]   bou

x  n 

答: & Ax

y  Cx 显然,如果系统是能观测的,那么在 0≤t≤t1 时间间隔内,给定输出 y(t),

就可由式 y(t)  0 (t)Cx(0)  1(t)CAx(0)  L  n1(t)CAn1x(0) 唯一地确定出 x(0)。

可以证明,这就要求 nm×n 维能观测性矩阵

 C 

 M 

 n1  

的秩为 n。

由上述分析,我们可将能观测的充要条件表述为:由式考虑零输入时的

状态空间表达式

& Ax

y  Cx (3.13)

(3.14) n m nn , C  R mn 。 所描述的线性定常系统,当且仅当 n×nm 维能观测性矩阵

RT  [ C T MAT C T M (AT)1C T ]

的秩为 n,即 rankRT  n 时,该系统才是能观测的。

如果系统的状态 x(to)在有限的时间间隔内可由输出的观测值确定,那么称系

统在时刻 to 是能观测的。

下列状态空间表达式为能观测标准形:

 & 0

 2  

      

    &  0 0

0

0 L

L

L 0

0

1 an

an1

a1 x1 

 2 

 

 

xn 

 L   

u

(1.5)

y  [0 0 L x1    2     

    xn1  

(1.6)

注意,式(1.5)给出的状态方程中 n×n 维系统矩阵是式(1.3)所给出的相应矩

阵的转置。

9. 控制系统状态可观测条件是什么?

答:系统能观测的充要条件为:(1) S 1 AS  J J 中没有两个 Jordan 块与同一

特征值有关;(2)与每个 Jordan 块的第一行相对应的矩阵 CS 列中,没有一列

元素全为零;(3)与相异特征值对应的矩阵 CS 列中,没有一列包含的元素全