状态观测器
《自动控制原理》线性定常系统的状态观测器
A
BK − HC
x
x −
xˆ
+
B0 v
(9-243a)
y = C
0x
x −
xˆ
(9-243b)
由于线性变换后系统传递函数矩阵具有不变性,由式(9-282)可导
出系统传递函数矩阵
G(s) = C
0sI
−
(
A− 0
BK
)
− BK −1 B
sI − ( A − HC)
0
(9-244)
利用分块矩阵求逆公式
(9-247)
的传递函数矩阵。这说明复合系统与状态反馈子系统具有相同的传
递特性,与观测器部分无关,可用估值状态 xˆ 代替真实状态 x 作为
反馈。2n维复合系统导出了(n n) 传递矩阵,这是由于 (x − xˆ) 的不
可控造成的。
由于线性变换后特征值具有不变性,由式(9-243)易导出其特征值 满足关系式
x1
尽快逼
近 x1 。用降维状态观测器实现状态反馈的原理结构图如图9—35所
示。由图可得降维状态观测器动态方程
x1 = A11 x1 + v − H (zˆ − z), zˆ = A21 x1
(9—342)
式中H为(n − q) q 矩阵。
图9—35 用降维观测器实现状态反馈原理结构图 分离定理同样适用于降维状态观测器(证明略)。
9-7 线性定常系统的状态观测器
一、引言 ➢被控系统可控时可以利用状态反馈任意配置闭环极点 ➢实现状态反馈的条件之一:状态变量可以用传感器测量
➢问题:不能用传感器测量时 怎么办?
➢ 实现状态反馈的条件之二:所有状态变量可以由 u, y 观测
➢ 状态观测器:用已知的输入和可测量的输出观测或构造状态 又称状态估计器,状态重构器
扩张状态观测器原理
扩张状态观测器原理扩张状态观测器是一种用于监测材料或结构在拉伸过程中的变形状态的仪器。
它能够实时地记录和分析材料或结构在拉伸过程中的各种参数,帮助工程师和科研人员更好地了解材料的性能和行为。
本文将介绍扩张状态观测器的原理及其应用。
首先,扩张状态观测器的原理是基于应变测量的。
在材料或结构受力拉伸时,会产生应变,即单位长度内的变形量。
扩张状态观测器通过传感器或应变片等装置,可以实时地测量材料或结构的应变变化,从而得到拉伸过程中的变形状态。
其次,扩张状态观测器还可以通过光学方法进行观测。
光学方法是利用光学原理来观测材料或结构的变形状态。
通过在材料或结构表面粘贴光学标记点,利用高速摄像机或激光测量系统,可以实时地记录材料或结构在拉伸过程中的形变情况,并进行数字图像处理和分析。
此外,扩张状态观测器还可以结合计算机模拟技术进行分析。
通过将实时采集的数据输入计算机模拟软件中,可以对材料或结构的变形状态进行数字化的模拟和分析,得到更加精确的变形特征和参数。
扩张状态观测器在材料科学、结构工程、航空航天等领域有着广泛的应用。
在材料科学领域,它可以用于研究材料的力学性能、疲劳性能、断裂行为等;在结构工程领域,它可以用于监测桥梁、建筑物、管道等结构的变形状态,确保其安全可靠;在航空航天领域,它可以用于监测飞机、航天器等载具在飞行过程中的变形情况,为设计和改进提供数据支持。
总之,扩张状态观测器是一种重要的实验和监测工具,它的原理基于应变测量、光学方法和计算机模拟技术,可以实时地记录和分析材料或结构在拉伸过程中的变形状态。
它在材料科学、结构工程、航空航天等领域有着广泛的应用前景,对于提高材料和结构的性能、确保工程安全具有重要意义。
状态观测器
自控原理第二次讨论课第三组1说明设置状态观测器的目的以及设计状态观测器的原则分析目的:利用状态观测器来估计不容易测量的状态原则:当观测器的初始条件与系统的初始条件不同时,满足lim(()())0t x t x t →∞−=在稳态时重构状态x'与受控系统状态x 一致对于一些状态不完全可控的系统,状态作为系统内部变量不一定能够测量,或者状态反馈在物理上难以实现——为解决状态反馈在性能上的优越性和物理上难以实现的矛盾,提出状态重构的问题。
60年代初期,为了对控制系统实现状态反馈或其他需要,D.G.吕恩伯格、R.W.巴斯和J.E.贝特朗等人提出状态观测器的概念和构造方法,通过重构的途径解决了状态的不能直接量测的问题。
——状态观测器的背景2举例说明系统是否带有状态观测器对其输入输出传递函数阵无影响全维观测器被控对象的状态空间模型,设计一个全维状态观测器,极点配置在-10,-10使用matlab将状态空间方程改为输入输出模型得到模型如下:由状态方程可得:rankC=1故受控系统完全可观测,于是可以对观测器极点进行任意配置计算增益矩阵得到全维状态观测器的增益矩阵H:得到全维状态观测器的状态方程如下:进行可控性判断:因此受控系统完全可控且可观。
根据分离特性可分别设计状态反馈与状态观测器,现设计状态反馈阵K,令K=[K1K2]得到闭环系统的实际特征多项式如下:工程上的状态反馈系统的极点负实部为观测器极点的负实部的1/2~1/3,所以取理想状态反馈系统的极点为运行代码得到状态反馈阵K于是构建带有观测器的状态反馈系统(线性变换后的)在matlab中计算带有观测器系统的状态反馈系统传函:仅有状态反馈时系统的传函为:阶跃响应总结综上所述,是否带观测器系统的单位阶跃响应是一致的,所以系统是否带有状态观测器对其状态反馈系统的传递函数阵无影响。
2019谢谢观看指导!。
状态观测器原理
状态观测器是一种数学工具,用于估计系统状态在给定时间的状态。
它基于系统动态方程,通过测量输入和输出数据,可以推断出系统内部状态的变化。
状态观测器的原理基于卡尔曼滤波器。
卡尔曼滤波器是一种优化算法,用于通过历史数据预测未来的值,特别是对于线性系统和非线性系统的近似。
对于线性离散系统,卡尔曼滤波器能够提供最佳估计。
然而,对于非线性系统,卡尔曼滤波器的效率可能会降低。
状态观测器就是为了解决这个问题而设计的。
状态观测器的核心思想是通过设计适当的反馈控制策略,使得系统输出能够最大限度地反映系统真实状态的改变。
观测器设计依赖于对系统动态方程的理解,包括系统的输入、输出和状态变量。
通过观察系统输出,观测器可以推断出系统内部状态的变化。
在具体实现上,状态观测器通常包括两个部分:一个估计器和一个滤波器。
估计器负责估计系统的状态,而滤波器则通过测量数据(包括输入和输出)来更新这个估计。
观测器的优点在于它不需要知道系统的精确模型,只需要知道它的动态行为和某些输入输出数据。
因此,观测器可以用于各种不同的系统,包括那些具有复杂非线性特性的系统。
然而,状态观测器也有其局限性。
首先,观测器的性能受到噪声和扰动的干扰,可能会引入误差。
其次,观测器只能近似地估计系统的状态,而不能完全恢复系统的精确状态。
最后,观测器的设计需要一定的专业知识,包括对系统动态的理解和对噪声特性的认识。
总的来说,状态观测器的原理是通过设计适当的反馈控制策略和测量数据来估计系统的状态。
它基于卡尔曼滤波器,通过历史数据来预测未来的状态变化,对于线性和非线性系统的状态估计具有重要的应用价值。
然而,它也有其局限性,需要在实际应用中注意其性能和误差来源。
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。
计算机控制技术状态观测器
计算机控制技术状态观测器引言计算机控制技术在现代工业领域发挥着重要作用。
为了确保计算机控制系统的稳定性和安全性,需要对系统的状态进行实时观测和监控。
因此,一种有效的状态观测器是非常必要的。
本文将介绍一种计算机控制技术状态观测器的设计原理和应用。
设计原理计算机控制技术状态观测器是一种基于传感器和算法的系统。
它通过传感器来感知系统的运行状态,并利用算法对感知到的数据进行处理和分析,从而得出对系统状态的准确观测。
传感器选择传感器的选择非常重要,需要根据具体的系统和要求来进行选择。
常见的传感器包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
在选择传感器时,需要考虑传感器的精度、响应时间、稳定性等因素。
数据处理和分析算法观测器的核心是数据处理和分析算法。
通过对传感器采集到的数据进行处理,可以得出系统的状态。
常用的数据处理和分析算法包括滤波、差分方程、状态估计等。
这些算法可以根据具体的需求进行选择和调整,以提高系统状态观测的准确性和稳定性。
应用场景计算机控制技术状态观测器可以广泛应用于各个领域,以下是一些常见的应用场景:1.工业自动化控制系统:在工业自动化控制系统中,状态观测器可以对生产线上的设备和工艺参数进行实时监控,及时发现问题并采取相应措施,以提高生产效率和质量。
2.智能建筑系统:在智能建筑系统中,状态观测器可以对空调、照明、安防等设备进行监控,实现自动调控和优化管理,提高能源利用效率。
3.交通管理系统:在交通管理系统中,状态观测器可以对交通流量、车速等进行实时观测,通过智能调控和优化,改善交通拥堵问题,提高交通运输效率。
计算机控制技术状态观测器是一种重要的技术工具,可以实现对系统状态的准确观测和监控。
在实际应用中,需要根据具体的需求选择合适的传感器和算法,以提高状态观测的精度和稳定性。
此外,状态观测器在工业、建筑和交通等领域都有广泛的应用前景,能够为相关领域的自动化控制和优化管理提供有力支持。
以上就是对计算机控制技术状态观测器的简要介绍,希望能给读者带来一定的帮助和启发。
状态观测器
为什么引入修正项?
1)不引入时观测器为开环形式,对不确定性敏感; 2)每次运行时必须设定观测器状态与系统状态的
初值相同x0 x0 3) 若A包含不稳定特征根,则很小的初态偏差会
导致以后的状态偏差愈来愈大 4)设观察偏差e x x,则观察偏差的状态方程为
e ( A LC)e, e(0) x0 : x0 x0
3) F为Hurwitz稳定矩阵。
e z Tx e z Tx Fz Gy Hu TAx TBu
Fe (FT TA GC)x (H TB)u Fe
十、状态重构问题和状态观测器
算法2 设{A, B}能控,{A,C}能观测。
第1步: 根据希望极点i*,i 1, 2, , n,计算特征多项式
一、状态重构问题和状态观测器
算法1(根据对偶原理)
给定系统 : x Ax Bu, y Cx,设{A,C}能观测。
预先选定观测器期望极点{1, , n}。 第1步: 导出对偶系统 : AT CT , BT
第2步: 利用极点配置算法确定矩阵K使得
i ( AT CT K ) i , i 1, , n
十、状态重构问题和状态观测器
结论
1)系统通过形如ob1的全维状态观测器来重构系统的状态, 反馈矩阵L存在的 充分必要条件是:被观测系统不能观测部分渐近稳定; 充分条件是:被观测系统{ A, C}完全能观测。
2)系统通过形如 ob1的全维状态观测器来重构系统的状态, 反馈矩阵L可以任意配置观测器极点的 充分必要条件是:被观测系统{ A, C}完全能观测。
复制:基于被观测系统A, B,C,
x Ax Bu L( y y),
现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件
状态反馈的设计方法
确定系统状态方程
设计状态反馈控制器
计算状态反馈增益矩阵
验证状态反馈控制器的性能
状态反馈的优缺点
优点:能够有效地减小系统的动态响应时间,提高系统的稳定性和动态性能。
优点:可以实现对系统的解耦控制,使得系统的控制更加简单和直观。
现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件
演讲人
01.
状态反馈
02.
03.
目录
状态观测器
状态反馈与状态观测器的关系
状态反馈
状态反馈的基本概念
状态反馈是一种控制策略,通过调整系统的状态来达到控制目标。
状态反馈控制器的设计基于系统的状态方程,通过调整输入信号来影响系统的状态。
状态反馈控制器可以改善系统的动态性能,提高系统的稳定性和鲁棒性。
04
状态反馈与状态观测器的区别
状态反馈需要知道系统的模型,状态观测器不需要知道系统的模型
04
状态反馈用于控制系统,状态观测器用于估计系统状态
03
状态观测器:通过观测系统的输出,估计系统的状态
02
状态反馈:通过调整系统的输入,使系统达到期望的状态
01
状态反馈与状态观测器在实际应用中的选择
状态反馈适用于系统模型已知且可控的情况,能够实现最优控制。
02
状态观测器通过测量系统的输入和输出,利用数学模型来估计系统的内部状态。
04
状态观测器在现代控制理论中具有重要地位,广泛应用于各种控制系统的设计与实现。
状态观测器的设计方法
状态观测器性能评估:通过仿真或实验,评估观测器的性能,如观测精度、响应速度等
状态反馈和状态观测器
01
02
03
经典控制理论方法
采用频率响应法、根轨迹 法等经典控制理论方法进 行控制器参数整定。
现代控制理论方法
利用最优控制、鲁棒控制 等现代控制理论方法进行 控制器设计。
智能优化算法
应用遗传算法、粒子群算 法等智能优化算法进行控 制器参数寻优。
仿真验证与实验结果分析
仿真验证
利用MATLAB/Simulink等仿真工具对设计的控制系统进行仿真 验证,观察系统性能。
性能评估
除了稳定性外,状态反馈控制系统的性能还包括动态响应、稳态精度、鲁棒性等方面。通过对 这些性能指标的评估,可以全面了解系统的控制效果,为进一步优化控制策略提供指导。
应用领域与案例分析
应用领域
状态反馈控制技术广泛应用于航空航天、机器人、自动化生 产线等领域。在这些领域中,系统的动态性能和稳定性要求 较高,状态反馈控制能够提供更加精确和可靠的控制方案。
化和环境变化,提高状态估计的准确性和实时性。
THANKS
感谢观看
基于状态观测器的控制系统
03
设计
控制系统结构框架搭建
确定被控对象
01
明确被控对象的动态特性和输入输出关系,建立被控对象的数
学模型。
设计状态观测器
02
根据被控对象的数学模型,设计状态观测器以估计系统状态。
构建控制系统
03
将状态观测器与控制器相结合,构建基于状态观测器的控制系
统。
控制器参数整定方法论述
姿态和位置反馈
利用姿态传感器和位置传感器获取机器人的姿态和位置信 息,通过状态反馈控制机器人的平衡和定位精度。
力和力矩反馈
在机器人末端执行器上安装力传感器,实时监测机器人与 环境之间的交互力和力矩,通过状态反馈实现机器人的柔 顺控制和自适应能力。
扩张状态观测器原理
扩张状态观测器原理
扩张状态观测器是一种用于对系统状态进行实时监测和估计的控制方法。
它的原理基于状态观测理论和系统动力学模型,通过使用系统的输入和输出数据,估计当前系统的状态。
以下是扩张状态观测器的工作原理:
1. 建立系统动力学模型:首先,需要建立系统的数学模型,描述系统的动态行为。
这通常通过差分方程或微分方程来表示系统的输入和输出之间的关系。
模型的结构和参数可以基于系统的物理原理或经验来确定。
2. 设计观测器:根据系统动力学模型,设计一个观测器来估计系统的状态。
观测器通常由一个状态估计器和一个补偿器组成。
状态估计器根据系统模型和已知的输入和输出数据,利用卡尔曼滤波、最小二乘等方法,计算出当前系统的状态估计值。
补偿器根据状态估计值和测量输出,进行补偿、校正,提高状态估计的精度。
3. 实时状态估计:在运行过程中,通过记录系统的输入和输出数据,并将其输入到观测器中。
观测器根据这些数据,实时计算出系统的状态估计值。
状态估计值可以用于系统的监测、故障检测和故障诊断等应用。
扩张状态观测器的优点是可以对系统状态进行实时估计,不需要系统的全部状态变量进行测量。
同时,它对模型误差和测量噪声有一定的鲁棒性,能够提高状态估计的准确性和稳定性。
然而,扩张状态观测器的设计需要考虑系统模型的准确性和观
测器参数的选择等因素,对观测器的稳定性和收敛性有一定的要求。
状态反馈和状态观测器1
1 6)(s
12)
s3
1 18s 2
72s
综合指标为: % 5%;tS 0.5s,ep 0,试用状态反馈实现上述指标。
解:将极点配置为一对主导极点和一个非主导极点;根据二阶
系统的性能指标,求出 0.707,n 10。取 0.707,n 10
则,主导极点为:
s1,2 0.707 j7.07
状态反馈闭环系统的状态空间表达式为
x (A BK )x Br
y Cx
简记为 K (A BK ), B,C。该系统的闭环传递函数阵为
GK (s) CsI (A BK ) 1 B
经过状态反馈后,系数矩阵C和B没有变化,仅仅是系统矩阵A发生了变
化,变成了 (A BK )。也就是说状态反馈矩阵K的引入,没有增加新的状态
证明: 假定开环系统能控,A,b可为能控标准形
0 1 0 0
A
0
0
1
0
1
a0
a1
a
n
1
K K0 K1 Kn1
0 0 则 bK K0 K1
0
K
n
1
0
b
0
1
0
10
0
[A bK]
0
01
1
(a0 K0 ) (a1 K1)
(an1 Kn1)
sn rn1sn1 r0 0
实际系统与希望系统的特征方程的系数应当相一致。
3、状态反馈阵K的计算步骤 1)判断A,b能控性 2)写出实际的闭环特征方程(传递阵的分母为0的方程)
SI [A bK] 0
3)根据要配置的特征根,写出希望的特征方程
f (s) (s 1)(s n ) 0
4)对应实际的与希望的特征方程,求出K。
状态观测器
状态观测器摘要观测器在控制理论中非常重要。
当状态不能观测时,应设计状态观测器来估计状态。
理论分析和数值仿真证实了用所设计的观测器来估计状态的有效性。
关键字:观测器;状态观测器;设计一 全维状态观测器的设计极点配置是基于状态反馈,因此状态X 必须可观测。
当状态不能观测时,则应设计状态观测器来估计状态。
x A x B u y C x =+⎧⎨=⎩(1) 若系统完全能观测,则可构造如图1所示的状态观测器。
由上图可得观测器的状态方程为ˆˆˆxA xB u LC x L y =+-+ (2) 即 ˆˆ x (A L C )x B u L y =-++ 其特征多项式为()()f s sI A L C =--由于工程上要求ˆ x能比较快速的逼近 x ,只要调整反 馈矩阵 L, 观测器的极点就可以 任意配置达到要求的性能。
假定单变量所要求的 n 个 观测器的极点为:123.................n λλλλ , 则可求出期望的状态观测器的特征方程为:112()( n n nn n f s s a s a λλλλλλ-=---=++这时可求得反馈矩阵 L 为:10()...1o o L f A V -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (3) 式中1...o n C C A V C A -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦是将系统期望的观测器特征方程中 S 换成系统矩阵 A后的矩阵多项式。
利用对偶原则, 可使设计问题大为简化, 求解过程如下:( 1)构造系统式( 1)的对偶系统T TT z A z C B z ηω⎧=+⎪⎨=⎪⎩ (4) ( 2)用MATLAB 的函数 p l ace ( )及 acker ( ), 根据下式可求得状态观测器的反馈矩阵Lk e r(,,)T T T L a c A C P =或(,,)T T TL p la c e A C P = (5) 其中, P 为给定的极点, L 为状态观测器的反馈矩阵。
第14讲 状态观测器
极点配置的充要条件
(A,C)状态能观
对偶原理
系统(A,C)状态能控
渐近状态观测器(8/20)
证明过程为:
➢ 由于A-GC的特征值与A-CG的特征值完全相同,则A-GC 的特征值可由G任意配置等价于A-CG的特征值可由G 任意配置,即
✓ 等价于系统(A,C)可通过状态反馈阵G进行任意极 点配置。
➢ 而,(A,C)的极点可任意配置的充分必要条件为矩阵对 (A,C)能控,由对偶性原理知,即为矩阵对(A,C)能观。
➢ 其结构如下图所示。
u
+
B
x' ∫ x C y
+
A
+ B
xˆ
xˆ
∫
+
开环状态观测器
A
yˆ
C
xˆ
图5-15 开环状态观测器的结构图
开环状态观测器(4/6)
比较系统(A,B,C)和 ˆ (A, B,C)的状态变量,有
x&(t) xˆ&(t) A x(t) xˆ(t)
则状态估计误差 x xˆ 的解为
第14讲 状态观测器
周口师范学院机械与电气工程学院
第14讲 目录
5.5 状态观测器 5.6 利用状态观测器实现状态反馈的系统
Ch.5 线性定常系统的综合
状态观测器(1/4)
5.5 状态观测器
前面已指出,对状态能控的线性定常系统,可以通过线性状态 反馈来进行任意极点配置,以使闭环系统具有所期望的极点及 性能品质指标。 ➢ 但是,由于描述内部运动特性的状态变量有时并不是能直 接测量的,更甚者有时并没有实际物理量与之直接相对应 而为一种抽象的数学变量。 ➢ 在这些情况下,以状态变量作为反馈变量来构成状态反馈 系统带来了具体工程实现上的困难。 ➢ 为此,人们提出了状态变量的重构或观测估计问题?
离散控制系统中的状态观测器设计
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。
《状态观测器》课件
发展趋势
随着技术的进步,状态观测器的应用范围将进一步 扩大,精度和效能将得到进一步提高。
八、总结
状态观测器作为控制系统的重要组成 部分的重要性
状态观测器在控制系统中起到至关重要的作用, 能够提供对系统状态的实时估计和预测。
状态观测器在实际应用中的优势和劣势
状态观测器的优势在于减少对传感器的依赖, 但准确性受模型和噪声影响。需根据具体情况 权衡使用。
《状态观测器》PPT课件
欢迎来到《状态观测器》PPT课件!本课程将向您介绍状态观测器的基本概念、 结构和应用,让您深入了解控制系统中这一重要组成部分。
一、状态观测器简介
状态观测器是用于监测控制系统中系统状态的一种关键装置。它能够实时获 取系统状态信息,并通过观测输出提供对系统状态的估计。
二、状态观测器基本结构
状态观测器由多个组成部分构成,包括传感器、状态估计器和观测输出。这 些组件相互协作,实现对系统状态的准确估计。
三、状态观测器工作过程
1
状态转移过程
状态观测器根据系统模型和观测输入估
输出观测过程
2
计系统状态的变化。
状态观测器基于观测输出对系统状态进 行估计和预测。
四、状态观测器Leabharlann 计方法模型简化方法基于状态观测器的控制系统设计
使用状态观测器设计自动化控制系统,提高系统鲁 棒性和稳定性。
六、状态观测器的优缺点
1 优点概述
状态观测器能提供对系统状态的估计,减少 对传感器的依赖,节省成本。
2 缺点概述
状态观测器的准确性受限于模型的准确性, 可能存在估计误差。
七、状态观测器的发展前景
国内外研究现状
计算机控制技术-15状态观测器
1. 状态观测器的原理和构成 2. 状态观测器的存在条件 3. 状态观测器极点配置条件和算法 4. 构成状态观测器的原则
2019/9/15
1
状态重构问题和状态观测器
通过状态反馈可以直接配置系统的闭环极点,从而 可使原不稳定系统为稳定。但是,实际上并不是系 统的所有状态都是可以直接测量的,通常只有输出
x0 ——原系统状态 xˆ 0 ——状态观测器的状态
如果 x0 xˆ0 ,必有 x xˆ ,即两者完全等价,实际很难满足。 也就是说原状态和状态观测器的估计状态之间必存在误差, 从而导致原系统和状态观测器的输出也必存在误差。渐近状 态观测器。
2019/9/15
7
y yˆ Cx Cxˆ C( x xˆ )
则有: L=F T 其中,F是其对偶系统的状态反馈阵。
结论:原系统的状态观测器增益矩阵L的设计,等同于其对偶 系统状态反馈中反馈阵F的设计,两者互为转置。其中原系统 的观测器特征值等于其对偶系统状态反馈的特征值。
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四、状态观测器极点配置条件和算法:
由状态观测器存在性定理,可以得到以下定理: 定理:线性定常系统的状态观测器极点任意配置,即具有任意
所以,原系统观测器的反馈矩阵为: L
FT
1.99
3.2
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19
用爱克曼公式求解: (1)确定系统期望的特征多项式系数:
f *( ) ( 0.1)2 2 0.2 0.01
所以:
0
0.01,
1 0.2
(2)确定 f (G)
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降维状态观测器及其设计方法(3/18)
首先,对任何输出矩阵为满秩矩阵的状态空间模型,经 过对状态变量的重新排列顺序,都可变换成如下形式 的状态空间模型
1 A11 A12 x1 B1 x u 2 A21 A22 x 2 B2 x y [C C ] x1 1 2 x 2
这里的问题是: 若状态变量x(t)不能完全直接测量到,如何构造一个系 统随时估计该状态变量x(t)。
开环状态观测器(3/6)
该状态估计系统称为开环状态观测器, ˆ ( A, B, C ), 简记为 其结构如下图所示。
u B + + A B + + A
ˆ x
x'
∫
x
C
y
∫
ˆ x
经上述变换后,状态变量 x1 (t ) 所满足的状态方程为 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ A x x A x B u A x A y B 1 11 1 12 2 1 11 1 12 1u
降维状态观测器及其设计方法(6/18)
仿照前面介绍的全维状态观测器的设计方法,构造状态 变量 x1 (t ) 的全维状态观测器如下: Fz Gy Hu z ˆ1 z Ly x
全维状态观测器及其设计方法(1/1)
4.5.1 全维状态观测器及其设计方法
下面分别介绍 开环状态观测器 渐近状态观测器
开环状态观测器(1/6)
1. 开环状态观测器
设线性定常连续系统的状态空间模型为(A,B,C),即为
x Ax Bu y Cx
在这里设系统的系统矩阵A、输入矩阵B和输出矩阵C都已知。
1 2 2
2
x1 A11 x1 A12 y B1u (6 45)
降维状态观测器及其设计方法(9/18)
将状态空间模型中 x2 所满足的状态方程代入上式,可得 ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ˆ ˆ x1 F x1 Lx2 Gx2 Hu L A21 x1 A22 x2 B2 u ~ ~ ~ ~ ~ ˆ Fx LA x G LA FL x H LB u
t
由状态观测器方程(4-46),有
ˆ1 z Ly Fz Gy Hu Ly x (6 47)
和
ˆ1 Ly zx
将上式及y= x2 代入式(4-47),可得 ˆ1 F x ˆ1 Ly G~ x x2 Hu L~ x 2 ˆ L~ F x x G~ x Hu L~ x
可以预见,若利用输出变量对状态估计值进行修正,即反 馈校正,则状态估计效果将有本质性的改善。 下面将讨论该类状态观测器系统的特性及设计方法。
渐近状态观测器(2/20)
如果对任意矩阵A的情况都能设计出相应的状态观测器,对于 任意的被控系统的初始状态都能满足下列条件:
ˆ (t ) 0 Lim x (t ) x
中,状态变量向量x2即为输出变量y,故该系统只要仅对x1设计 状态观测器即可, 对x2就没有必要再设计状态观测器。
x y [0 I ] 1 (6 41) x2
降维状态观测器及其设计方法(2/18)
因此,所设计的状态观测器的维数就少于状态变量的 维数n。 该类状态观测器称为降维状态观测器。 由线性代数知识可知,任何输出方程,只要输出矩阵C满秩(行 满秩),总可以找到非奇异的线性变换将输出方程变换成(6-41) 所示的输出方程。 变换方法介绍如下:
与状态反馈的极点配置问题类似,对状态观测器的极点配置问 题,对期望的极点的选择应注意下列问题: 1. 对于n阶系统,可以而且必须给出n个期望的极点。 2. 期望极点必须是实数或成对出现的共轭复数。 3. 为使基于状态观测器的状态反馈闭环控制系统有更好的 暂态过渡过程,状态观测部分应比原被控系统和闭环系统 的控制部分有更快的时间常数(衰减更快), 即状态观测部分的极点比其它部分的极点应当更远 离虚轴。
降维状态观测器及其设计方法(1/18)
4.5.2 降维状态观测器及其设计方法
用上述方法设计的状态观测器是n阶的,即n维状态变量全部 由观测器获得,所以该观测器又可称为全维状态观测器。 由输出方程可知,其实状态变量的部分信息可直接由输出 变量的测量值提供,如在特殊形式的输出方程
x1 y [0 I ] x2
降维状态观测器及其设计方法(5/18)
对状态空间模型 ( A, B, C ) ,状态变量 x2 (t ) 即为输出变量y(t), 因此只需对状态变量 x1 (t ) 设计降维状态观测器即可。 在求得状态变量 x1 (t )的状态估计值后,作上述线性变换的 逆变换,则可求得原状态变量x(t)的估计值。 下面介绍降维状态观测器的设计方法。
x ˆ Ax x ˆ x
开环状态观测器(5/6)
ˆ (0) 时,则有 x (t ) x ˆ (t ) , 显然,当 x (0) x
即估计值与真实值完全相等。 但是,一般情况下是很难做到这一点的。这是因为: 1. 有些被控系统难以得到初始状态变量x(0),即不能保 ˆ (0); 证 x (0) x 2. 若矩阵A的某特征值位于s平面的虚轴或右半开平面 上(实部0),则矩阵指数函数eAt中包含有不随时间t趋 于无穷而趋于零的元素。
因此,状态观测器的设计问题归结为求反馈矩阵G,使AGC的所有特征值具有负实部及所期望的衰减速度,
即状态观测器的极点是否可任意配置问题。 对此有如下定理。 定理 渐近状态观测器的极点可以任意配置,即通过矩阵G任意 配置A-GC的特征值的充要条件为矩阵对(A,C)能观。
渐近状态观测器(9/20)
其中矩阵C2为m×m维的可逆方阵;状态变量向量x1和x2 分别为n-m维和m维的。
降维状态观测器及其设计方法(4/18)
当选取变换矩阵P为
0 I P 1 1 C C C 2 2 1
x Px
则 在 ~ ~ ~ ~ ~ A11 A12 x1 B1 x1 状 ~ ~ u ~ ~ ~ 2 B1 A21 A22 x态 x2 ~ x1 变 换 y [0 I ] ~ x 2
z
x
∫
x
C
y
+∫Fra bibliotek z-
ˆ1 x
ˆ 线性 x 变换P
图4-10 降维状态观测器的结构图
z Fz Gy Hu (6 46) ˆ x z L y 1
降维状态观测器及其设计方法(8/18)
下面讨论如何选取降维状态观测器(4-46)的各矩阵,才能使得 ˆ1 0 Lim ~ x1 x
1 21 1
22
2
2
ˆ1 所满足的动 将式(4-45)减去上式,可得状态估计误差 x1 x 态方程
ˆ1 A11 x1 A12 x2 B1u Fx ˆ1 LA21 x1 x1 x
G LA22 FL x2 H LB2 u ˆ1 A12 G LA22 FL x2 A11 LA21 x1 Fx B1 H LB2 u
其中G称为状态观测器的反馈矩阵。
该状态估计器称为全维状态观测器,简称为状态观测器, 其结构如下图所示。
渐近状态观测器(4/20)
u
B
+ +
x'
∫
A G
x
C
y
+
ˆ x
B
+
+
ˆ x
C
ˆ x
ˆ y
∫
A
闭环状态观测器
图4-9 渐近状态观测器的结构图 下面分析状态估计误差是否能趋于零。
渐近状态观测器(5/20)
t
即状态估计值可以渐近逼近被估计系统的状态, 则称该状态估计器为渐近状态观测器。
渐近状态观测器(3/20)
根据上述利用输出变量对状态估计值进行修正的思想和状态 估计误差须渐近趋于零的状态观测器的条件,可得如下状态观 测器:
ˆ Ax ˆ Bu G ( y y ˆ) x ˆ Cx ˆ y
其中z是降维状态观测器的n-m维状态变量; ˆ1 (t ) 是该降维状态观测器的输出变量,即变换后的系统 x 的状态变量 x1 (t ) 的估计值;
矩阵F,G,H和L为适宜维数的待定常数矩阵。
降维状态观测器及其设计方法(7/18)
降维状态观测器的结构图如图4-10所示。
u B + + A G L H + + 降维状态观测器 F +
开环状态观测器(6/6)
所以,由于上述状态观测器不能保证其估计误差收敛到零, 易受噪声和干扰影响,其应用范围受到较大的限制。 仔细分析便会发现,该观测器只利用了被控系统输入信息u(t), 而未利用输出信息y(t),其相当于处于开环状态,未利用输出y(t) 的观测误差或对状态观测值进行校正。
ˆ (0) x (t ) e AGC t x (0) e AGC t x(0) x
渐近状态观测器(6/20)
显然,当状态观测器的系统矩阵A-GC的所有特征值位于s平面 的左半开平面,即具有负实部,
ˆ (0) 等于x(0)否,状态估计误差 x (t )将随时间t 则无论 x 趋于无穷而衰减至零,观测器为渐近稳定的。
状态观测器(1/4)
4.5 状态观测器
前面已指出,对状态能控的线性定常系统,可以通过线性状态 反馈来进行任意极点配置,以使闭环系统具有所期望的极点及 性能品质指标。