离散线性系统部分可观测性测试配置

合集下载

9.2 线性系统的可控性和可观测性

9.2 线性系统的可控性和可观测性
k k t1 k 0 0
n 1

n 1 k 0
t1
0
k ( )u( )d f k
f0 f An 1 B 1 f n 1
若图1所示的电桥系统是不平衡的, 两电容的电 压x1(t)和x2(t)可以通过输入电压u(t)控制,则系统 是可控的。
由状态空间模型来看, 当选择两电容器两端电压为状态变量 x1(t)和x2(t)时,可得如下状态方程: 1 1 x1 x1 u RC1 RC1
+ x1 + C1 R u R + x2 R C2 R
阀门O均匀地输入等量液体,即其流量QO相同。
O QO 1 Q1 h1 h2 QO 2 Q2
图2 并联双水槽系统
当阀门1和2的开度不变时, 设它们在平衡工作点邻域 阀门阻力相等并可视为常 数,记为R。
O QO 1 Q1 h1 h2 QO 2 Q2
图中h1(t)和h2(t)分别为水槽液面高度,Q1(t)和Q2(t)分 别为流量。 该双水槽系统的状态可控性可分析如下: 对本例的流体力学系统,假设对两个水槽的流入和流出的 水流体已处于平衡。 下面仅考虑流量QO的变化量QO所引起的水槽水位 的变化。
t / AR
x1 (t ) x2 (t ) e t / AR x1 (0) x2 (0)
x1 (t ) x2 (t ) e t / AR x1 (0) x2 (0)
由上述解可知,当初始状态x1(0)和x2(0)不等时,则x1(t)和 x2(t)的状态轨迹完全不相同,即在有限时间内两条状态 轨线不相交。 因此,对该系统,无论如何控制流入的流量QO(t),都不能 使两水槽的液面高度的变化量h1(t)和h2(t)在有限时 间内同时为零,即液面高度不完全能进行任意控制。 上面用实际系统初步说明了可控性的基本含义,可控性在系 统状态空间模型上的反映可由如下两个例子说明。

线性离散系统的基本概念线性离散系统的分析与校正

线性离散系统的基本概念线性离散系统的分析与校正
* n 0 n 0
•采样过程可以看作一个幅值调制过程。 上述讨论假设脉冲序列从零开始。
2、采样过程的数学描述
(1)采样信号的拉氏变换
对采样信号e* (t )进行拉氏变换,得: E (s) (e (t )) e(nT ) (t nT ) n 0
7-2 信号的采样与保持
1 采样过程
2 采样过程的数学描述 3 香农采样定理 4 采样周期的选取 5 信号保持
1、采样过程
采样过程:按照一定的时间间隔对连续信号进行采样,将 其变换为时间上离散的脉冲序列的过程。
0, 理想单位脉冲序列T (t nT )
n 0

理想采样器的输出 e (t ) e(t )T (t ) e(t ) (t nT ) e(nT ) (t nT )
* *
由位移定理,有 (t nT ) e
采样信号的拉氏变换为: E (s) e(nT )e nTs (7 5)
* n 0
nTs


0
(t )e st dt e nTs
采样信号的拉氏变换与采样函数e(nT)的关系:
(1)E*(s)只能描述采样瞬间的离散数值,不能描述e(t)在采样间隔之间的信息。 (2)若e(t)为有理函数形式,则无穷级数E(s)也是e(Ts)的有理函数形式。 (3)式(7-5)与连续信号e(t)的拉氏变换类似。 (4)E*(s)的初始值通常规定采用e(0+)。
1 E ( s) E ( s jns ) T n
*
若E * ( s )在s右半平面没有极点,令s j 将e *(t )进行傅氏变换,得: 1 n E *( j ) E j ( ns ) (7 11) T n 其中,E ( j )为连续信号e(t ) 的傅氏变换。

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

将状态 x(t0 ) = 0 转移到 x(t f ) =x f 的控制作用,则称状态 x f 是 t0 时刻 可达的。若x f 对所有时刻都是可达的,则称状态x f 为完全可达或 一致可达。若系统对于状态空间中的每一个状态都是时刻 t0 可达的, 则称该系统是 t0 时刻状态完全可达的,或简称该系统是 t0 时刻可达
可观测性问题: 相应地,如果系统所有状态变量的任意形式 的运动均可由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,简称为系 统可观测。反之,则称系统是不完全可观测的,或简称为系统不可 观测。
可控性与可观测性概念,是卡尔曼于20世纪60年代首先提出 来的,是用状态空间描述系统引伸出来的新概念,在现代控制理论 中起着重要的作用。它不仅是研究线性系统控制问题必不可少的重 要概念,而且对于许多最优控制、最优估计和自适应控制问题,也 是常用到的概念之一。
在研究可观测性问题时,输出 y 和输入 u 均假定为已知,只有初始
状态 x0 是未知的。因此,若定义
t
y(t) = y(t) − C(t) (t, )B( )u( )d − D(t)u(t) t0
则式(9-79)可写为
y(t) = C(t)(t,t0 )x0
(9-80)
这表明可观测性即x0 可由 y 完全估计的性能,由于 y 和 x0 可任意取
y = −6x2
这表明状态变量 x1 和 x2 都可通过选择控制量 u 而由始点达到原
点,因而系统完全可控。 如何判别?
但是,输出 y 只能反映状态变量 x2 ,而与状态变量 x1 既无直
接关系也无间接关系,所以系统是不完全可观测的。如何判别?
变化:(1)b1=0 ? (2)a12≠0 ? (3) a21≠0 ?
值,所

现代控制理论3 第三章 线性系统的可控性和可观测性

现代控制理论3 第三章 线性系统的可控性和可观测性

A'
0
0
0
a0 a1 a2
0
0 可
0
0
B'
控 标
1
an1
0 1
准 形
AT=A’
BT=B’
0 0 0 1 0 0 A 0 1 0
a0
a1
C 0
0 1
0 0
a2
可观标准形
1 an1
结论:状态方程具有可观测标准形的系统一定可观测。
C 0 0
CA
0
0
V
CA2
3.2线性定常系统的可观测性
1.线性定常离散系统状态可观测性
(1) 离散系统可观测定义
x(k 1) Gx(k) Hu(k ) y(k) Cx(k) Du(k)
已知输入u(0),…,u(n-1)的情况下,通过在
有限个采样周期内测量到的输出y(0),y(1),…, y(n-1),能唯一地确定任意初始状态x(0)的n个分量, 则称系统是完全可观测的,简称系统可观测。
(2) 线性定常连续系统可控性判据
若线性定常连续系统的状态方程为
x Ax Bu
则该系统可控的充分必要条件为其可控性矩阵
Sc B AB
满秩,即 rankSc n
An1B
示例
(3) 可控标准形
结论:状态方程具有可控标准形的系统一定可控。
x1 0
x2
0
xn
1
0
xn a0
使上述方程组有解的充分必要条件是
Sc' Gn1H
GH H
满秩,且 rankSc' n
亦即 Sc H GH
Gn1H 且rankSc n
离散可控性例题

线性系统的可控性与可观测性

线性系统的可控性与可观测性
第3章 线性系统的可控性和可观测性
Image No
第三章 线性系统的可控性与可观测性
本章主要介绍定性分析方法,即对决定系统运
动行为和综合系统结构有重要意义的关键性质(如
可控性、可观测性、稳定性等)进行定性研究。
在线性系统的定性分析中,一个很重要的内容
是关于系统的可控性、可观测性分析。系统的可控、
可观测性是由卡尔曼于60年代首先提出的,事后被
证明这是系统的两个基本结构属性。
本章首先给出可控性、可观测性的严格的数学
定义,然后导出判别线性系统的可控性和可观测性
的各种准则,这的。
整理版
1
Image No
第3章 线性系统的可控性和可观测性
第三章 线性系统的可控性与可观测性
3.1 可控性和可观测性的定义 3.2 线性定常连续系统的可控性判据(※) 3.3 线性定常连续系统的可观测性判据(※) 3.4 对偶原理
如果系统内部所有状态变量的任意形式的运动均可
由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,否则就
称系统为不完全可观测的,或简称为系统不可观测。
整理版
3
Image No
第3章 线性系统的可控性和可观测性
例3-1:给定系统的状态空间描述为
xx1204 05xx1212u
y 0
6
x1 x2
图3-1 系统结构图
如果对取定初始时刻 t0 Tt 的一个非零初始状态 x(t0) =x0,存在一个时刻 t1Tt,t1t0 和一个无约 束的容许控制u(t),t [t0,t1],使状态由x(t0)=x0转 移到t1时的x(t1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的.
整理版
5
第3章 线性系统的可控性和可观测性

《自动控制原理》 线性离散系统的可控性和可观测性

《自动控制原理》 线性离散系统的可控性和可观测性

于n个采样周期。
例9-19 设单输入线性定常离散系统状态方程为
1 0 0
1
x(k
+ 1)
=
0
2 − 2 x(k) + 0u(k)
−1 1 0
1
试判断其可控性;若初始状态 x(0) = 2 1 0T ,确定使 x(3) = 0 的控
制序列 u(0),u(1),u(2); 研究使 x(2) = 0 的可能性。
3)如果离散时间系统(9-135)或(9-136)是相应连续时间
系统的时间离散化模型,则其可控性和可达性是等价的。
上述等价条件的简单证明可参阅有关参考文献,此处不在详述。
(3)线性定常离散系统的可控性判据
设单输入线性定常离散系统的状态方程为
x(k +1) = Gx(k) + hu(k)
(9-137)
系统在时刻 l 是完全可观测的.
(2)线性定常离散系统的可观测性判据
设线性定常离散系统的动态方程为
x(k +1) = Gx(k) + Hu(k), y(k) = Cx(k) + Du(k) (9-153)
其中 x(k) 为n维状态向量, y(k)为q维输出向量,其解为
k −1
x(k) = G k x(0) + G k−1−i Hu(i) i=0
由 x(1) = Gx(0) + Hu(0) = 0 可得
0 − 2 1 0 0
−1 2
x(0) = −G −1Hu(0) = −0 1
−1 2 3
0 0 − 21
1 0
u1 u2
(0) (0)
=
0 2
1 u1(0) −23u2 (0)

线性系统理论(第四章)线性系统的能控性和能观测性

线性系统理论(第四章)线性系统的能控性和能观测性

An1B] T S 0
rankS n 系统状态不能控,与已知矛盾。
同理可证充分性。
例 线性定常连续系统的状态方程如下,判断其能控性。
0 1 0 0 0 1
0 0 1 0 1 0
x
x u0 0 0 1 Nhomakorabea0
1
0 0 5 0 2 0
系统的特征值: 1 2 0 ,3 5 ,4 5
当 1 2 0 时:
② 系统能控:如果状态空间中的所有非零状态都是在 t0 时 刻可控的,则称系统在 t0 时刻是完全可控,简称系统在 时刻 t0 可控。如果系统对任意初始时刻 t0 完全可控, 则称系统一致可控。
③系统不完全能控:如果对给定得初始时刻 t0 Tt ,如果状
态空间中存在一个或一些非零状态在 t0 时刻是不可控的,则 称系统在 t0 时刻是不完全可控的,也称系统是不可控的。
x0TWC (0, t1)x0
t1 0
x0T
eAt
BBT
eAT t
x0
dt
t1 0
BT
eAT t
x0
2
dt
0,
BT eATt x0 0
x(t1) eAt1 x0
t1 eA(t1t) Bu(t) d t 0
0
x0
et1 -At1
0
Bu(t) d t
x0
2
x0T x0
[
et1 -At1
An1B] T S 0
T Ai B 0; i 0,1,2, ,n 1 应用凯-哈定理 An , An1 均可表示为A 的 n-1 阶多项式
T Ai B 0; i 0,1,2,3,
对 t1 0
(1)i T
Ai t i i!

线性系统的可控性与可观测性

线性系统的可控性与可观测性

线性系统的可控性与可观测性经典控制理论中用传递函数描述系统的输入-输出特性,输出量即被控量,只要系统是因果系统并且稳定,输出量便可以控制。

且输出量总是可以被测量的,因而不需提出可控性及可观测性概念,现代控制理论中用状态方程和输出方程描述系统,输入和输出构成系统的外部变量,而状态为系统的内部变量,这就纯在着系统内的所有状态是否可受输入影响和是否可由输出反映的问题,这就是可控性和可观测性问题。

如果系统所有状态变量的运动都可以由输入来影响和控制由任意的初态达到原点,则称系统是完全可控的,或者更确切的说是状态完全可控的额,简称为系统可控;否则就称系统是不完全可控的,或简称为系统不可控。

相应的,如果系统所有状态变量的任意形式的运动均可由输出完全反映,则称西戎是状态完全可观测的,简称为系统可观测;反之系统是不完全可观测的,或简称为系统不可观测。

可控性与可观测概念是卡尔曼与20世纪60年代首先提出来的是用状态空间描述系统引申出来的新概念,在现代控制理论中起着重要的作用。

它不仅是研究性线性系统控制问题必不可少的重要概念,而且对于徐福哦最优控制、最优估计和自适应控制问题,也是常用到的概念之一。

下面我们现举例来直观地说明可控性与可观测性的而无力概念,然后给出可控性与可观测性的严格定义。

应当指出,对可控性和可观测性所作的直观说明,只是对这两个概念的直觉的但不严密的描述,而且也只能用来解释和判断非常直观和非常简单系统的可控性和可观测性。

为了揭示可控性和可观测性的本质属性,并用于分析和判断更为一般和较为复杂的系统,需要对这两个概念建立严格的定义,并在此基础上导出相应的判别准则。

尽管本章主要研究线性定常数,但由于线性时变系统的可控性和可观测性定义更具有代表性,而线性定常数系统知识线性时变系统的一种特殊类型,因而我们选用线性时变系统给出可控性和可观测性的严格定义。

离散控制系统中的状态观测与估计技术

离散控制系统中的状态观测与估计技术

离散控制系统中的状态观测与估计技术离散控制系统中的状态观测与估计技术是一种用于估计系统状态的方法,它可以帮助我们获取系统的未知状态信息,从而实现对系统的控制。

本文将介绍离散控制系统中常用的状态观测与估计技术,并探讨其在实际应用中的相关问题。

一、状态观测技术的基本原理状态观测技术是指在没有直接观测到系统状态的情况下,通过对系统的其他可观测量的观测和处理,推断出系统的状态信息。

在离散控制系统中,通常采用传感器对系统的一些可观测量进行测量,然后利用观测结果以及数学模型进行状态的估计。

常用的状态观测技术包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。

这些技术的基本原理是通过对系统状态的预测和观测结果的校正,逐步减小状态估计值与真实值之间的误差,从而达到准确估计系统状态的目的。

二、状态估计技术的应用状态观测与估计技术在离散控制系统中有着广泛的应用。

以下是其中几个重要的应用领域。

1. 机器人导航与定位在机器人导航与定位系统中,状态观测与估计技术被广泛应用于实现机器人的自我定位。

通过对机器人运动轨迹的观测和处理,可以估计出机器人当前的位置和朝向,从而实现自主导航和路径规划。

2. 无线通信系统在无线通信系统中,状态观测与估计技术可以用于频谱分配和信道估计等问题。

通过对信号的观测和处理,可以估计出无线信道的状态,从而实现信号的优化传输和频谱的高效利用。

3. 能源管理系统在能源管理系统中,状态观测与估计技术可以用于电力负荷预测和能源优化分配等问题。

通过对电力系统的观测和处理,可以估计出电力负荷的状态,从而实现对能源的有效管理和利用。

三、状态观测与估计技术的挑战与解决方案虽然状态观测与估计技术在离散控制系统中具有广泛的应用前景,但在实际应用中也存在一些挑战和问题。

以下是其中几个常见的问题及其解决方案。

1. 观测噪声与模型误差在状态观测与估计过程中,观测噪声和模型误差是不可避免的。

它们会导致状态估计的误差增大,从而影响系统的控制性能。

线性定常离散系统的能控性和能观性

线性定常离散系统的能控性和能观性
➢ 若系统对状态空间中全部状态都能达,则称系统状态完 全能达,简称为系统能达。

即,若数学逻辑关系式
x1 u(k)(k∈[0,n-1] x(0)=0∩x(n)=x1
为真,则称系统状态完全能达。
➢ 若系统存在某个状态x1不满足上述条件,则称此系统是状 态不完全能达旳,简称系统为状态不能达。
线性定常离散系统旳能控性与能达性定义(4/4)—能达性定义
➢ 设在第n步上能使初始状态x(0)转移到零状态,于是上式可 记为
n1
0 Gnx(0) Gn j1Hu( j) j0

n1
Gn x(0) Gn j1Hu( j) Gn1Hu(0) Gn2Hu(1) ... Hu(n-1) j0
线性定常离散系统旳状态能控性判据(4/9 )--定理4-12
线性定常离散系统旳能控性和能观性(2/2)
本节旳关键问题为: ➢ 基本概念: 线性离散系统旳状态能控性/能观性 ➢ 基本措施: 线性离散系统状态能控性/能观性旳鉴别措施
离散化系统旳能控性/能观性
本节旳主要内容为: ➢ 线性定常离散系统旳状态能控性与能达性 ➢ 线性定常离散系统旳能观性 ➢ 离散化线性定常系统旳状态能控性和能观性
n1
Gn x(0) Gn j1Hu( j) Gn1Hu(0) Gn2Hu(1) ... Hu(n-1) j0
➢ 上式写成矩阵形式即为
u(n 1)
[H GH ... Gn1H ]u(n 2) Gnx(0) ...
u(0)
➢ 这是一种非齐次线性代数方程,由线性方程解旳存在性理 论可知,上式存在控制序列{u(0),u(1),…,u(n-1)}旳充要条 件为
4.3.2 线性定常离散系统旳能观性
与线性连续系统一样,线性离散系统旳状态能观性只与系统 输出y(t)以及系统矩阵G和输出矩阵C有关,

K3.10-线性系统的可控制性和可观测性

K3.10-线性系统的可控制性和可观测性

分类:完全可控制系统;部分可控制系统;完全不可 控制系统。
3
线性系统的可控制性和可观测性
系统的可控制性反映了状态可由输入控制的能力, 在现代控制工程中,以状态方程来描述系统,目的就 是控制系统状态,以达到理想的输出。
系统可控的含义:通过一定的激励,可以使得系统 从任意的初始状态(不一定是零状态)过渡到任意的 另一个状态。
线性系统的可控制性和可观测性
知识点K3.10
Ch.8.5
线性系统的可控制性和可观测性
主要内容:
1.状态的可控制性和可观测性 2.系统的可控制性 3.可控性矩阵和可观测性矩阵
基本要求:
1.掌握可控性和可观性的基本概念 2.掌握判定方法
1
线性系统的可控制性和可观测性
K3.10 线性系统的可控制性和可观测性
) f
f (t (t)
)
A
2

1
1 2
,
B
1 1
,
AB
1 1
MC
[B,
AB]
1 1
1 1
Mc的行列式等于零,不是满秩阵,故系统不可控。
线性系统的可控制性和可观测性
3. 系统的可观测性 定义:系统在给定控制后,对于任意初始时刻t0,在
有限时间T>t0内,根据t0到T的系统输出的测量值,能 唯一确定系统在t0时刻的状态,则称系统完全可观;若 只能确定部分起始状态,则称系统不完全可观。
系统可控的判定:对于比较复杂的系统,需要判断 可控性矩阵来进行判定。
4
线性系统的可控制性和可观测性
定义:可控性矩阵Mc
MC [B, AB, A2B,, An1B]
系统满足可控性的充要条件:可控性矩阵Mc满秩。

线性系统的可控性与可观测性

线性系统的可控性与可观测性

如果对取定初始时刻 t 0 Tt 的一个非零初始状态 x(t0) =x0,存在一个时刻 t1 Tt , t1 t 0 和一个无约 束的容许控制u(t), t [t 0 , t1 ] ,使状态由x(t0)=x0转 移到t1时的x(t1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的.
5
第3章 线性系统的可控性和可观测性
统在[t0, ∞)内是完全可观测的。
9
第3章 线性系统的可控性和可观测性
2.系统不可观测
对于线性时变系统
x A(t ) x, y C (t ) x x(t0 ) x0 t0, t Tt
如果取定初始时刻 t0 Tt ,存在一个有限时刻 t1 Tt , t1 t,0 对于所有 t t0 , t1 ,系统的输出y(t)不能唯一确定所有状 态的初值xi(t0),i=0,1,…,n,即至少有一个状态的初值不 能被y(t)确定,则称系统在[t0, t1]内是不完全可观测的, 简称不可观测。
13
第3章 线性系统的可控性和可观测性
因系统完全可控,根据定义对此非零向量 x0 应有
x(t1 ) e x0 e At1 e At Bu (t )dt 0
At1 0 t1
x0 e At Bu(t )dt
0
t1
x0
2
x x0 e 0
T 0 t1
可控的。
6
第3章 线性系统的可控性和可观测性
3.系统不完全可控
对于线性时变系统
x A(t ) x B(t )u
x(t0 ) x0
t Tt
取定初始时刻 t 0 Tt ,如果状态空间中存在一 个或一些非零状态在时刻 t0 是不可控的,则称 系统在时刻 t0 是不完全可控的,也称为系统是 不可控的。

离散控制系统的故障监测与故障维护设计

离散控制系统的故障监测与故障维护设计

离散控制系统的故障监测与故障维护设计离散控制系统是现代工业控制中常见的一种控制方式,它通过对输入信号进行离散化处理,以实现对系统的精确控制。

然而,离散控制系统在使用过程中也存在着一些潜在的故障风险,这就需要我们进行故障监测和维护设计,以确保系统的可靠性和稳定性。

一、故障监测设计故障监测是指对离散控制系统中可能出现的各种故障情况进行监测和诊断,以及及时采取相应的措施进行处理。

一个好的故障监测设计应该具备以下几个方面的特点:1.自动化监测离散控制系统通常涉及到大量的信号和参数,如果依靠人工进行监测,不仅效率低下,而且容易出现漏检或误检的情况。

因此,故障监测应该是自动化的,通过合理的传感器布置和数据采集设备,能够实时监测系统各个关键参数的变化情况。

2.多种故障诊断方法离散控制系统中可能会出现的故障形式多种多样,例如传感器故障、信号干扰、通信故障等等。

针对不同故障类型,应采用适合的故障诊断方法。

常见的故障诊断方法包括模型比较法、统计方法、神经网络方法等。

3.故障预警和预防故障监测不仅仅是对故障情况进行检测和诊断,更需要能提前发现潜在的故障风险,进行预警和预防。

通过对系统的运行状态和参数进行长期的统计和分析,可以预测出可能发生的故障,从而采取相应的预防措施。

二、故障维护设计在离散控制系统中,故障的发生难以避免,尤其是长期运行中会出现一些设备老化、磨损等原因引起的故障。

因此,合理的故障维护设计是确保系统稳定可靠运行的重要保障。

1.定期维护离散控制系统中的各个设备需要进行定期的维护工作,包括检查和更换关键的传感器、执行器设备,清理设备表面的灰尘和污垢等等。

定期维护能够有效地发现并排除一些潜在的故障隐患。

2.预防性维护除了定期维护外,还需要进行一些预防性维护,即在设备运行正常的情况下,根据设备的使用寿命和工作环境等因素,提前进行检修和更换。

通过预防性维护,可以在系统出现故障之前就进行相应的维护,避免故障发生对系统运行造成较大影响。

  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)。
第 34 卷 第 1 期 2012 年 2 月
国 防 科 技 大 学 学 报 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY
Vol. 34 No. 1 Feb. 2012
离散线性系统部分可观测性测试配置
1 杨拥民 , 黎
*

2
( 1. 国防科技大学 装备综合保障技术重点实验室 , 湖南 长沙 410073 ; 2. 国防科技大学 电子科学与工程学院 , 湖南 长沙 410073 ) 摘 要:不可观测系统的部分状态可观测性对于大系统故障检测具有十分重要的意义 。 研究了基于部
j -2
C CA m -1 rank CA = rank[ CT m CA CA m + i ( AT )
m -1
AT CT …
CT
( AT ) m CT AT CT …
…( A T ) ( AT )
m+i
C T]
证明了采用有限次观测值构造一个矩阵 , 可以给出 分可观测性的不可观测离散线性系统测点优化配置问题 , 并进一步证明了部分可观测性的度量可以用一个矩阵的秩的特性来刻 部分可观测性成立的充分必要条件 , 画。最后, 给出了离散线性系统部分可观测性测试优化配置的度量指标 。算例表明, 提出的部分可观测性度 量指标具有简单实用的特点 。 关键词:离散线性系统; 部分可观测性; 奇异值; 测试优化配置 中图分类号:TP13 文献标志码:A 文章编号:1001 - 2486 ( 2012 ) 01 - 0063 - 04
[T]
Nm - 1
( 9)
T 证明:由于 A 与 A 阵有相同的最小多项式 故有 阶数 m,
( AT )
m+i
C T ∈span[ C T A T C T …( A T ) i = 0, 1, …
m -1
C T] ( 10 )
[L P]
( 4)
下面根据引理 1 研究系统的部分可观测性问 题。对于( 1 ) 式描述的系统, 令 y0 u0 C y u CA 1 , 1 , y[0, u[0, Nj = ] j = ] j = CA j yj uj j = 0, 1, 2, … D CB M0 = D , M j = CAB CA j - 1 B 0 D CB CA
Abstract : Observability of a part of states ( partial observability) of unobservable system is very important for fault detection of large systems. Measurement points optimization of unobservable linear discrete systems based on partial observability was studied. It was proved that a sufficient and necessary condition of the partial observability can be obtained by a matrix which is formed by limited observations of the system. Then the rank characteristic of a matrix was proved to be able to be applied to express how observable those partial states are. Finally,an index of this partial observability was presented for the measurement optimization. Key words: linear discrete system; partial observability; singular value; measurement optimization
[7 ]
由于引理 2 未指出 j 在实际应用中如何确 工程应用中不易使用。 本文证明的定理 1 可 定, 解决这一问题。 定理 1 对于 ( 1 ) 式描述的离散线性系统和 ( 5 ) 式定义的 y[0, u[0, 令 A 的最小多项 ] j 、 ] j 和 Nj , 式阶数为 m, 给定矩阵 T , 有某个 j 使得可以根据 y[0, u[0, ] j 、 ] j 唯一地确定 Tx 0 的充分必要条件是 : rankN m - 1 = rank
+ 矩阵 R = T - TN m N m 为零秩矩阵时, 部分可观 测性成立。
, 主要结论如下: Lz = d ( 2)
考虑线性方程 Z 和 Δ 是线性空间。 其中 L : Z → Δ 是线性映射, 给定 d, 设( 2 ) 的解集由 Z0 表示, 即 Z0 = { z ∣ z∈Z ,Lz = d } z2 ∈ 对于 Z 上 的 线 性 映 射 P , 若 对 于 任 意 z1 , Z0 , 有 Pz1 = Pz2 ( 3) 则称( 2 ) 的解对于 P 来说是唯一的。对于此唯一 [7 ] 性问题, 有以下引理来保证 : 引理 1 ( 2 ) 的解对于 P 是唯一的当且仅当 rankL = rank 即
根据系统输出对系统内部状态进行有效观 测, 对系统的反馈控制以及状态监控都具有十分 重要的作用。 随着机内测试、 嵌入式诊断与预测 等思想与手段的出现, 人们开始关注在系统设计 过程中, 通过增加额外的测点, 以使系统具备更好 的可观测性能, 以利于对系统的异常和故障行为 1 - 2]基于系统 进行有效的检测与诊断。 文献[ 的可观测性, 对于线性系统的测点优化配置问题 。 进行了研究 工程中往往仅要求部分系统状态具有可观测 性, 即不是要求系统状态向量 x 具有可观测性, 而 是要求部分状态线性组合 Tx 的可观测性, 这可以 用部分可观测性来表示。这在大型复杂系统关键 运行状态可以用少数几个测点加以刻画时是非常 3 - 5]讨论了线性系统的函数观 有效的。文献[
*
收稿日期:2011 - 09 - 09 基金项目:国家部委资助项目 ( 513270302 ) Email: yangyongmin@ yahoo. com 作者简介:杨拥民( 1966 - ) , 男, 湖南常德人, 教授, 在职博士生,
· 64·
国防科技大学学报
第 34 卷
确地刻画一个系统由可观测向不可观测“转变 ” 的过程, 使人们在工程中有依据在可观测测点配 置方案集中去尽量选取可观测性“好 ” 的方案, 以 。 获得较好的观测精度 本文则研究了离散线性系统部分可观测性量 化描述的方法。该方法可用于离散线性系统部分 可观测测点配置方案的优选。
= rank[ CT
m -1
C T]

( 5) … … … B … 0 0 0 D ( 6)
C CA = rank CA m - 1 从而有 rankN m + i = rankN m - 1 且 Nm - 1 rank = rank 0 T T
测器与估计器问题, 但基于的条件是系统完全可 6] 观测。文献[ 进一步研究了线性系统未知输入 条件下系统的函数观测器问题, 也是基于系统完 全可观测这一条件。 近年来, 在非线性系统观测 器设计方面, 通过坐标变换实现观测器估计误差 [9 - 12 ] , 线性化是一个重要的研究方向 但都要求原 系统的全部状态是可观测的。 而开展测试优化配置时, 有时并不要求系统 是完全可观测的, 而是部分可观测的, 对于大型复 7] 杂系统来说尤为如此。文献[ 给出了几种情况 下部分可观测性成立的充分必要条件, 但未证明 多少次观测才是充分的。 另一方面, 对于可观测 性成立的量化描述, 是目前学术界非常关心的一 个问题。由于对可观测性成立的量化描述可以直 观地表达一个系统可观测的程度, 特别是可以精
Measurement optimization of linear discrete systems for partial observability
YANG Yongmin1 ,LI Xiang2
( 1. Laboratory of Science and Technology on Integrated Logistics Support, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China; 2. College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha 410073 ,China)
( 11 )
( 12 )
j = 0, 1, 2, …
[ ]
Nj
第1 期
杨拥民, 等: 离散线性系统部分可观测性测试配置
· 65·
= rank
[T]
Nm - 1
( 13 )
T 应的 R i R i 阵进行奇异值分解: T RT i R i = UΣ V
( 13 ) 两式, 结合( 12 ) 、 定理得证。
1
离散线性系统的部分可观测性
对于 n 维线性定常离散系统
( 5 ) 式定义的 y[0, u[0, 给定矩阵 T , 有某 ] j 、 ] j 和 Nj , u[0, 个 j 使得可以根据 y[0, ] j 、 ] j 唯一地确定 Tx 0 的 充分必要条件是 ( 1) rankN j = rank
{
x k + 1 = Ax k + Bu k y k = Cx k + Du k
相关文档
最新文档