现代控制理论8_状态观测器

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现代控制理论 状态反馈与状态观测器

现代控制理论 状态反馈与状态观测器
• 设计方法见书。
五、带观测器的状态反馈系统 • 在状态反馈中,不采样原系统的状态进行反 馈而采用状态观测器估计的状态进行反馈, 其结构图如下图所示.
• 状态估计器
x ( A GC ) x Bu Gy ˆ ˆ ˆ y Cx
• 原系统
x Ax Bu ˆ x Ax Bkx Bv y Cx ˆ x ( A Bk ) x Bk ( x x) Bv u v kx ˆ
• 传函不变,即
y C (sI A Bk ) B.v
1
• 显然系统的特性由矩阵的特征多项式
ˆ A Bk A 0 A GC Bk
决定.
• 由
ˆ det[ I A] det( I A Bk ) det( A GC ) 0
• 注意上述方法仅适用于SISO系统.
4.几点说明
(1).对SISO系统来说,状态反馈只改变极点位 臵,不影响零点. (2).由于改变了极点,因此可能出现零极点对 消,从而影响系统的可观性.
(3).从实现的角度,状态反馈比输出反馈 困难,复杂. (4)对SISO系统来说,极点配臵只改变了极 点在S平面上的位臵,显然不采用这种方法 难于达到系统动静性能的一致. (5).对MIMO来说,极点配臵的方法与SISO 方法是一致的,但SISO的k阵是唯一的,而 MIMO的k阵是非唯一的.
• 系统的状态估计器极点可任意配臵的充要 条件是:该系统的状态是可观的.
(3).状态估计器的设计方法. • 仿照状态反馈的极点配臵设计方法,只需先 进行可控性检验,改成可观性检查即可,其余 步骤相同.
四、降维观测器设计
• 一般情况下观测器是建立在对原系统模拟基 础上的,因而其维数和受控系统维数是相同 的,称为全维观测器(或估计器)。

现代控制理论---状态反馈和状态观测器

现代控制理论---状态反馈和状态观测器
第五章 系统的状态反馈及观测器
现代控制理论基础
主讲人: 主讲人:荣军 mail:rj1219 163. 1219@ E-mail:rj1219@
第五章 系统的状态反馈及观测器
在第二章, 在第二章,研究的是在己知系统的结构和参数情况下系统的 运动,从而了解系统的运动形态。 运动,从而了解系统的运动形态。第三章介绍了系统的能控性和 能观测性。第四章是系统稳定性问题。 能观测性。第四章是系统稳定性问题。如果将上述研究的内容概 括起来说,就是在已知系统的结构和参数情况下, 括起来说,就是在已知系统的结构和参数情况下,研究系统的性 能或特性,即所谓系统分析问题。 能或特性,即所谓系统分析问题。 本章将研究线性定常系统的综合。 本章将研究线性定常系统的综合。这是一个与系统分析相反 的命题,是在给定被控对象的情况下, 的命题,是在给定被控对象的情况下,通过设计控制器的结构和 参数,使系统满足预先规定的性能指标要求。 参数,使系统满足预先规定的性能指标要求。采用的方法是先测 量系统的状态,再用状态来确定被控对象上所加的控制输人, 量系统的状态,再用状态来确定被控对象上所加的控制输人,从 而构成状态反馈系统。 而构成状态反馈系统。
第五章 系统的状态反馈及观测器
采用状态反馈, 采用状态反馈,对系统能控性和能观测性有 无影响呢?这是本章讨论的重要内容之一 这是本章讨论的重要内容之一。 无影响呢 这是本章讨论的重要内容之一。同时 研究一个能控的系统, 研究一个能控的系统,引入状态反馈可以任意配 置状态反馈系统的极点, 置状态反馈系统的极点,保证系统具有所希望的 瞬态性能和稳态性; 瞬态性能和稳态性;对于系统的状态变量无法测 量但又要用它来实现反馈的情况, 量但又要用它来实现反馈的情况,通过状态重构 方法。设计状态观测器。 方法。设计状态观测器。

现在控制理论第五章状态反馈与状态观测器

现在控制理论第五章状态反馈与状态观测器

(5-5)
引出的反馈系数,则
变换后k的0, 状态, 反kn馈1系统动态方程为 :
x1, ,xn
式中:
xAbkxbv
y Cx
0
1
0
0
0
1
Abk
0
0
0
a0k0 a1k1 a2k2
(5-6)
(5-7)
0
0
1
an1kn1
I A (5 -b 9)k n a n 1 k n 1 n 1 a 2 k 2 2 a 1 k 1 1
过 行
待设 矩阵
计的 ,负
参 反
y Cx 馈至系统的参考输入,于是存在
01 式中v为纯量, 为 为 维行矩阵,为 环状态阵,
维向量, 为
维矩阵, 为
维向量, 为
维矩阵。
为闭环特征多项式。
维向量, 为闭
02 用状态反馈使闭环极点配置在任意位置上的充要条件是:受控对象能 控
03
证明 :0
若1式
(
k0, ,kn1
k
能控的多输入-多输出系统,经如上类似分析可知,
实现闭环极点任意配置的状态反馈阵 K为 pn维 。
若受控对象不稳定,只要有能控性,完全可由状态反馈配置极点使系统稳定。 状态变量受控情况下,引入状态反馈表示增加一条反馈通路,它能改变反馈所 包围环节的传递特性,即通过改变局部回路的极点来改变闭环极点配置。不能 控状态变量与控制量无关,即使引入状态反馈,对闭环极点位置也不会产生任 何影响,这是因为传递函数只与系统能控、能观测部分有关的缘故。若不能控 状态变量是稳定的状态变量,那么系统还是能稳定的,否则,系统不稳定。
0
1
0
A
h

北京化工大学测控现代控制理论实验报告

北京化工大学测控现代控制理论实验报告

图 2.1 起重机受力分析过程
图 2.2 起重机系统的简化模型
选取小车的位移x 及其速度x ,摆的角位移θ及角速度θ作为状态变量,x 为输出变量。 假设系统参数为m0=50kg, m=5kg,l=1m, g=9.8m/s2,则可以列出起重机系统的状态空间 表达形式。 由此模型可知,拉力F为输入变量,所以对于此系统,G(s)= X(s) S^2+9.8 = F(s) 50S^4+539S^2
n=length(A); JA=poly(A); Q=[B];
JJA=poly(lambda); for i=1:n-1 end
Q=[A^(i)*B Q]; T=zeros(n,n); for i=1:n end T=T+sparse(i:n,1:n-i+1,JA(i)*ones(1,n-i+1),n,n); P=Q*T;
Scope2:
图3.18 带反馈的第二个状态变量波形 Scope1:
图 3.18 带反馈的第三个状态变量波形
Scope:
图3.19 带反馈的第四个状态变量波形 四、思考题
(1)说明反馈控制闭环期望极点和观测器极点的选取原则。 答:对于反馈控制闭环期望极点:首先闭环极点一定选在左半平面上,由于本系统为 高阶系统,在高阶系统中,通常可以根据上升时间,超调量,回复时间等性能指标,按照主 导极点的原则来选取。 具体如下:选择一对期望的主导极点,其余极点选在距主导极点左边较远的地方,不过此时 系统的零点应该位于左半开平面上距离虚轴较远的地方, 使得其余极点及可能出现的零点对 系统动态性能的影响较小。 对于观测器极点: 需使观测器的期望极点在闭环反馈系统A-BK极点的左边不远处, 一般地,期望极点的选择应使状态观测器的响应速度至少比所考虑的闭环系统响应速度快2 —5倍 (2)说明增益矩阵对(K,L)的变化对系统性能的影响关系。 反馈系统期望极点在 S 平面上向左移动,响应速度变快,但控制信号明显加大,超调量增 加,反之,则控制信号较小,但响应时间变长。 观测器极点在 S 平面上向左移动, 观测器状态逼近实际状态的速度加快, 但增益矩阵 L 也随 之增大,实验起来较为困难,易产生饱和。 (3) 说明观测器的引入对系统性能的影响。 答:提高系统的阶次,会使系统响应变慢,计算复杂。

《现代控制理论》线性定常系统的反馈结构及状态观测器

《现代控制理论》线性定常系统的反馈结构及状态观测器
2) 算
求解状态反馈阵k 的步骤:
1) 校验系统的可控性

计算k
小结
B
I s
A
x
u
k
v
用状态反馈配置系统闭环极点
结论:1.状态反馈不改变系统的可控性,但可改变可观测性.
2.状态反馈不改变系统的闭环零点。
状态反馈的影响
二、状态反馈对系统零点和可观测性的影响
【例】 系统S:
此时系统可控可观
1).复合系统结构图(状态反馈+状态观测器)
输出内反馈及状态可观测性

状态反馈
状态观测器
复合系统
选状态变量
即:
y=Cx
输出内反馈及状态可观测性
2) 传递函数矩阵
结论:
状态观测器不影响传递函数
输出内反馈及状态可观测性
3)特征多项式
特征多项式
结论
1.引入观测器提高了系统的阶次(由n 2n )
2.整个闭环系统特征值由状态反馈下(A - BK)特征值和状态观测器下特征值(A-HC)组合而成,且相互独立。即观测器的引入不影响已配置好的系统特征值,而状态反馈也不影响观测性的特征值,这就是分离定理。
输出内反馈及状态可观测性
3.状态观测器的引入,不影响传递函数阵.且趋于 x(t) 的速度,取决于观测器的特征值。
分离定理
4).分离定理
定理: 若系统{A,B,C }可控又可观,用状态观测器估值形成状态反馈时,其系统的极点配置和观测器设计可分别独立运行,即K 和H 值的设计可分别进行,有时把K 和H 统称控制器. 一般观测器的响应速度应比状态反馈的响应速度快一些.
状态观测器概述
二、状态观测器概述
利用状态反馈能任意配置闭环系统的极点及有效改善系统性能,然而系统的状态变量并不能用物理方法测量.因此要使状态反馈在工程上实现就必须解决这个问题. 解决问题的方法之一就是重构系统的状态.并用这个重构状态代替原系统实际状态,实现状态反馈.

现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告

现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告

现代控制理论状态反馈与状态观测器的设计实验报告
LT ac ker(AT ,CT , P)

LT place( AT ,CT , P)
其中 P 为给定的极点,L 为状态观测器的反馈阵。
例 3 已知开环系统
其中
x• Ax bu y Cx
0 1 0 0
A=
0
0
1
,b=
0
,C= 1
0
0
6 11 6 1
(1)
现代控制理论状态反馈与状态观测器的设计实验报告
其中 A : n n; B : n r;C :: m n
引入状态反馈,使进入该系统的信号为ຫໍສະໝຸດ u r Kx(2)
式中 r 为系统的外部参考输入,K 为 n n 矩阵、
可得状态反馈闭环系统的状态空间表达式为
(3) 可以证明,若给定系统就是完全能控的,则可以通过状态反馈实现系统
设计全维状态观测器,使观测器的闭环极点为-2 j2 3 ,-5、
解 为求出状态观测器的反馈矩阵 L,先为原系统构造一对偶
系统,
z AT C T n
w
BT
z
然后采用极点配置方法对对偶系统进行闭环极点位置的配置,得
到反馈阵 K,从而可由对偶原理得到原系统的状态观测器的反馈阵 L。
现代控制理论状态反馈与状态观测器的设计实验报告
K=acker(A,b,p) 式中,p 为给定的极点,K 为状态反馈阵。
对于多变量系统的极点配置,MATABLE 控制系统工具箱也给出了函数
place(),其调用格式为
K=place(A,B,P)
例2 已知系统的状态方程为
0 0 4 1 2 0

x
10

现代控制理论 状态反馈与状态观测器

现代控制理论 状态反馈与状态观测器
• 在状态反馈中,有些状态是无法观测的,或无 法用物理方法量测出来,因此可用状态观测 器来解决这一问题.
• 所谓状态观测器是物理上可以实现的动力 学系统,它在被观测系统输入量和输出量的 激励下,产生一组逼近于被观测系统的状态 变量的输出.
• 这组输出的状态变量便可作为被观测系统 状态变量的估计值.
2.极点配置条件
• 若被控系统0(A, B) 是状态完全能控的,那么 反馈系统的极点必是可以任意配置的,或者 说,能使闭环系统极点任意配置的条件是被 控系统完全可控.
• 注意:
(1).对不可控的系统则不可能采用状态反馈 方法重新配置所有极点. (2).状态反馈可改变系统的极点,但不改变零 点.
• 以上是状态观测器的整个设计思想和目的.
• 估计的模型
xˆAxˆBuG(yCxˆ) (2) (AGC)xˆBuGy
(1).G的选择原则.
由(1)和(2)建立误差方程 定义 exxˆ 则 exxˆ(AG C)e显然误差e的特性是由
(A-GC)的特征值决定,显然G选择的原则是使 e tt1 0,t1 足够地小,从而G的选择也是使 A-GC的特征根按要求放在合适的位置上.
自动控制原理Ⅱ
第六章 状态反馈与状 态观测器
主要讲述:
1).状态反馈. 2).极点配置. 3).状态观测器.
一.系统的状态反馈
• 对于方程
x Ax Bu

y

Cx
• 系统的性质完全是由A决定的,因此要改变 系统的性质,只需改变A的形式.
• 从数学上来讲,即构造u,从而导致下列方程 成立
四、降维观测器设计
x Ax Br

y

Cx
• A 是满足要求的方阵

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。

现代控制理论课件8-wzj第五章状态反馈和状态观测器1

现代控制理论课件8-wzj第五章状态反馈和状态观测器1
2015-3-16 10
(4)确定K阵 由 f * ( ) f ( ) 得 6 k3 14, 5 k2 60, 1 k1 200
求得: k1 199, k2 55, k3 8 所以状态反馈矩阵K为: K [199 55 8]
[例2] 对如下的线性定常系统,讨论状态反馈对系统极点的影响
1 0 0 x x u 0 2 1
[解]: (1)先判断该系统为-1的状态不能控。 (2)假如加入状态反馈阵K,得到反馈后的特征多项式为:
2015-3-16 11
f ( ) det[I ( A BK )]
(2)求状态反馈后闭环系统的特征多项式: f ( ) de t[I ( A BK )] (3)根据给定(或求得)的期望闭环极点,写出期望特征多项式。
n1 f * ( ) ( 1( ) 2 ) ( n ) n n 1 1 0
(4)直接写出在第二能控标准型下的反馈增益矩阵:
K [ 0 0 a1 a1 n 1 n1 ]
1 (5)求未变换前原系统的状态反馈增益矩阵: K KPc 2
第二能控标准型法,非常适合于计算机matlab求解
2015-3-16 17
[解]: (1)可知,系统已经是第二能控标准型了,故系统能控, 此时变换阵 Pc 2 I (2)计算原系统的特征多项式:
第五章 状态反馈和状态观测器
1. 状态反馈与极点配臵 2. 系统的镇定问题
3. 状态观测器 4. 带有观测器的状态反馈系统
2015-3-16
1
第一节 状态反馈与极点配臵
1. 状态反馈与输出反馈 2. 状态反馈极点配臵条件和算法 3. 状态反馈闭环系统的可(能)控性和可 (能)观测性

现代控制理论状态观测器设计

现代控制理论状态观测器设计

因此,问题转化为 ( AT , C T ) 的极点配置问题。 该极点配置问题可解的条件: ( AT , C T ) 能控 等价于 (C , A) 能观
定理6.1.1 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的方法来设计。 9 求解 ( AT , C T ) 的极点配置问题,得到增益矩阵 K ; 9 观测器增益矩阵 L = K T 观测器设计的三种方法: 直接法、变换法、爱克曼公式 例 考虑由以下系数矩阵给定的系统
θ
u M
&] T & θ θ 状态 x = [ y y
系统是能观的,可以通过小车的位移估计小车的速度、 摆杆的偏移角和角速度。 观测器模型:
~ & = ( A − LC ) ~ x x + Bu + Ly
μ1 = −2 + j2 3 , μ 2 = −2 − j2 3 , u 3 = −10, u 4 = −10 观测器极点:
~ e = x − x 真实状态和估计状态的误差向量
误差的动态行为:
~ & &=x &−xu − Ly = Ax − ( A − LC ) ~ x − LCx
= ( A − LC )e
A − LC 的极点决定了误差是否衰减、如何衰减?通过
通过误差来反馈校正状态估计的结构图
其中的L是误差加权矩阵。 状态观测器模型
~ & = A~ x x + Bu + L( y − C~ x) ~ + Bu + Ly = ( A − LC ) x
L称为是观测器增益矩阵。 龙伯格(Luenberger)观测器
状态观测器模型

北京化工大学测控现代控制理论实验报告材料

北京化工大学测控现代控制理论实验报告材料

实验八 状态反馈与状态观测器的工程应用一、实验目的1、对一个实际系统,建立该系统的数学模型,了解模型线性化的方法,最终获得 系统的状态空间描述,并对系统进行稳定性,能控性,能观性检查。

2、根据控制要求,采用极点配置方法设计状态反馈控制器,并利用全维状态观测 器来实现状态反馈。

二、实验要求1、 对实验系统进行稳定性,能控性及能观性检查2、 用状态反馈方法使起重机系统按期望速度到达B 点3、 全维状态观测器的设计4、 观测器的引入对闭环系统的影响三、实验内容为研究起重机的防摆控制问题,需对实际问题进行简化、抽象。

起重机的“搬运—行走—定位”过程可以抽象为如图2.1所示的情况,即起重机在受到外力F 作用下,能够在较短时间内从A 点运动到B 点,且摆角不超过系统允许的最小摆角。

图中m 是重物的质量(kg ); m 0为起重机的质量(kg ),g 为重力加速度(m/s 2),F 为小车受到水平方向上的拉力(N),l 为绳长,此处假设绳长保持不变。

考虑到实际起重机运行过程中摆角较小(不超过10o ),且平衡位置θ = 0,因此在sinθ ≈θ , cosθ ≈ 1, θ2 si nθ ≈ 0的近似条件下的起重机系统的简化模型如图2.2所示图2.1 起重机受力分析过程 图2.2 起重机系统的简化模型选取小车的位移x 及其速度x ,摆的角位移θ及角速度θ作为状态变量,x 为输出变量。

假设系统参数为m 0=50kg , m=5kg ,l=1m, g=9.8m/s 2,则可以列出起重机系统的状态空间表达形式。

由此模型可知,拉力F 为输入变量,所以对于此系统,G(s)=X(s)F(s) = S^2+9.850S^4+539S^2利用MatLab可从传递函数中由G(S)求出状态方程的A,B,C,D >> num=[0 1 0 9.8]; den=[50 0 539 0 0]den =50 0 539 0 0>> [A,B,C,D]=tf2ss(num,den)A =0 -10.7800 0 01.0000 0 0 00 1.0000 0 00 0 1.0000 0B =1C =0 0.0200 0 0.1960D =(1)判断系统稳定性建立m文件,命名为Untiled2,程序:lambda=eig(A);for i=1:length(lambda)if lambda(i)>=0disp('The system is unstable');returnendenddisp('The system is stable');运行结果为:>> Untitled2The system is unstable所以这个系统是不稳定的。

自动控制原理状态观测器知识点总结

自动控制原理状态观测器知识点总结

自动控制原理状态观测器知识点总结自动控制原理状态观测器是自动控制系统中的重要组成部分,用于实时地获取、估计和观测系统的状态信息。

在控制系统中,状态观测器的设计和性能直接影响系统的响应速度、稳定性和精度。

本文将对自动控制原理中的状态观测器进行知识点总结。

一、状态观测器的基本概念在自动控制系统中,状态观测器的主要作用是通过利用系统的输出信号来估计系统的状态变量,从而实现对系统状态的观测和监测。

状态观测器的设计目标是在系统的输出信号和已知的输入信号的基础上,使用数学模型来估计未知的状态变量。

二、状态观测器的数学模型状态观测器的数学模型通常由状态方程和输出方程组成。

状态方程描述了系统状态的动态变化规律,而输出方程描述了系统输出与状态之间的关系。

通过状态方程和输出方程,可以得到一个关于状态变量的估计值,从而实现对系统状态的观测。

三、状态观测器的设计原则1. 可观测性:系统的状态观测器设计需要满足可观测性的要求,即系统的状态变量可以通过系统的输出信号来观测和估计。

如果系统是可观测的,那么可以设计一个状态观测器来实现对系统状态的观测和估计。

2. 稳定性:状态观测器设计需要保证系统的稳定性,即系统的状态估计值与实际状态之间的差距趋于稳定。

稳定的状态观测器可以确保系统的控制效果和性能。

3. 收敛速度:状态观测器的设计需要考虑观测误差的收敛速度,即状态观测器对系统状态的估计速度。

较快的收敛速度可以更准确地估计系统的状态,提高控制系统的响应速度和精度。

四、常见的状态观测器算法1. 卡尔曼滤波器:卡尔曼滤波器是一种最优的状态观测器算法,适用于线性离散系统和线性连续系统。

卡尔曼滤波器通过递推方式对系统的状态进行估计,具有较好的稳定性和收敛速度。

2. 扩展卡尔曼滤波器:扩展卡尔曼滤波器是对非线性系统进行状态观测的一种方法。

它通过使用线性化的状态方程和输出方程,结合卡尔曼滤波器的思想进行状态估计。

3. 粒子滤波器:粒子滤波器是一种基于蒙特卡罗方法的非线性状态观测器算法。

现代控制理论完整版

现代控制理论完整版

现代控制理论HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】1、什么是对偶系统,从传递函数矩阵,特征多项式和能控、能观性说明互为对偶的两个系统之间的关系。

答:定义:如果两个系统满足A2=A1T,B2=C1T,C2=B1T,则称这两个系统互为对偶函数。

互为对偶系统传递函数矩阵互为转置特征多项式相同,一个函数的能控性等价于另一个函数的能观性。

2、什么是状态观测器?简述构造状态观测器的原则。

答:系统的状态不易检测,以原系统的输入和输出为输入量构造,一动态系统,使其输出渐近于原系统状态,此动态系统为原系统的状态观测器。

原则:(1)观测器应以原系统的输入和输出为输入量;(2)原系统完全能观或不能观于系统是渐近稳定的;(3)观测器的输出状态应以足够快速度超近于原系统状态;(4)有尽可能低的维数,以便于物理实现。

3、说明应用李氏第二法判断非线性系统稳定性基本思想和方法步骤和局限性。

答:基本思想:从能量观点分析平衡状态的稳定性。

(1)如果系统受扰后,其运动总是伴随能量的减少,当达到平衡状态时,能量达到最小值,则此平衡状态渐近稳定:(2)如果系统不断从外界吸收能量,储能越来越大,那么这个平衡状态就是不稳定的:(3)如果系统的储能既不增加也不消耗,那么这个平衡状态时李亚普诺夫意义下的稳定。

方法步骤:定义一个正定的标量函数V(x)作为虚构的广义能量函数,然后根据V(x)=dV(x)/dt的符号特征来判别系统的稳定性。

局限性:李雅普诺夫函数V(x)的选取需要一定的经验和技巧。

4、举例说明系统状态稳定和输出稳定的关系。

答:关系:(1)状态稳定一定输出稳定,但输出稳定不一定状态稳定;(2)系统状态完全能观且能控=状态稳定与输出稳定等价。

举例:A的特征值 =-1 =1 所以状态不是渐进稳点的,W(s)的极点S=-1,所以输出稳点。

5、什么是实现问题什么是最小实现说明实现存在的条件。

现代控制理论8_状态观测器

现代控制理论8_状态观测器
2011-4-8
五、状态观测器设计
状态变量
可测量的
不可测量的
用状态观测 器重构
状态观测器:
利用系统已知量y,u,构造一个模型,将系统状 态变量进行估计。实现状态变量估计的物理装置。
状态观测器定义:
设线性定常系统Σ0=(A,B,C)的状态变量X不能直
接检测。如果动态系统 Σˆ 以Σ0的输入u和输出y作为输
H与K阵的求法?
1 用 xˆ 反馈与X反馈是否一样?
(1)X反馈
反馈控制律: u = v= Cx
(2) xˆ 反馈
反馈控制律: u = v − kxˆ xˆ 反馈: x& = Ax + bu
= Ax + bv − bkxˆ = Ax + bv − bkxˆ + bkx − bkx = ( A − bk)x + bv + bk(x − xˆ) = ( A − bk)x + bv + bkx%
u(t)
y(t) = [1 0] x(t)
X 不可测量,设计状态反馈,期望极点为
λ1=-7.07+j7.07 λ2=-7.07-j7.07
5
¾ 计算 sI − (A − HC) = 0
¾ 两式系数对应相等,求出H

x& (t)
=
⎡0 ⎢⎣−2
1⎤ −3⎥⎦
x(t)
+
⎡0⎤ ⎢⎣1⎥⎦
u(t)
y(t) = [2 0] x(t)
设计状态观测器使其极点为λ1,2 = −10 求H
六、带状态观测器的状态反馈系统
-
原系统
状态观测器
xˆ 反馈是否与 x 反馈一样?

现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件

现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件
状态反馈控制器的设计需要考虑系统的可控性和可观测性,以确保控制器的有效性和可行性。
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

《现代控制理论》线性定常系统的反馈结构及状态观测器

《现代控制理论》线性定常系统的反馈结构及状态观测器

《现代控制理论》线性定常系统的反馈结构及状态观测器现代控制理论中,线性定常系统的反馈结构及状态观测器是控制系统中的关键部分。

反馈结构和状态观测器的设计对于控制系统的性能和稳定性有着重要的影响。

本文将从反馈结构和状态观测器的定义、功能和设计方法等方面进行详细介绍。

首先,我们来介绍反馈结构。

反馈结构是控制系统中最常见的一种控制方式,通过将系统的输出信号与期望值进行比较,计算出控制量,并作为输入信号对系统进行控制,以实现对系统输出的调节。

在线性定常系统中,反馈结构一般由比例控制器、积分控制器和微分控制器组成,通过调节这些控制器的参数,可以实现对系统性能的优化。

其中,比例控制器用于调节系统的过渡过程,积分控制器用于消除系统的稳态误差,微分控制器用于抑制系统的振荡和提高系统的动态响应速度。

通过适当选择和调节这些控制器的参数,可以使系统的性能指标如超调量、响应时间等得到满足。

接下来我们来介绍状态观测器。

状态观测器是用于估计和反馈系统状态的一种装置,通过测量系统的输出信号和输入信号,以及系统的数学模型,来估计系统的状态。

状态观测器在控制系统中起到了关键的作用,可以实现对系统状态的估计和补偿,从而提高系统的稳定性和性能。

在线性定常系统中,状态观测器一般由状态估计器和状态补偿器组成。

状态估计器根据系统的输出信号和输入信号,以及系统的数学模型,通过运算得到系统的状态估计值,以反馈给系统进行控制。

状态补偿器则根据系统的状态估计值和期望值,以及系统的数学模型,通过运算得到控制量,以控制系统的输出。

关于反馈结构和状态观测器的设计方法,一般可以采用经典控制理论方法和现代控制理论方法。

经典控制理论方法主要包括根轨迹法、频率响应法等。

根轨迹法可以通过绘制系统的根轨迹图来分析系统的稳定性和性能,并通过调节控制器参数来满足系统的性能指标。

频率响应法则通过分析系统的频率特性来设计合适的频率补偿器,以达到系统的优化。

现代控制理论方法则主要包括状态空间法和最优控制方法。

现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告

现代控制理论状态反馈和状态观测器的设计实验报告

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。

《状态观测器》课件

《状态观测器》课件
目前国内外对状态观测器的研究正处于高速发展阶 段,涉及多个领域。
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

状态观测器——精选推荐

状态观测器——精选推荐

4.5 状态观测器在4.2 节中介绍控制系统设计的极点配置方法时,曾假设所有的状态变量均可有效地用于反馈。

然而在实际情况中,不是所有的状态度变量都可用于反馈。

这时需要要估计不可用的状态变量。

需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另一个状态变量,因为噪声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪比。

有时一个单一的微分过程可使信噪比减小数倍。

有几种不用微分来来估计不能观测状态的方法。

不能观测状态变量的估计通常称为观测。

估计或者观测状态变量的装置(或计算机程序)称为状态观测器,或简称观测器。

如果状态观测器能观测到系统的所有状态变量,不管其是否能直接测量,这种状态观测器均称为全维状态观测器。

有时,只需观测不可测量的状态变量,而不是可直接测量的状太态变量。

例如,由于输出变量是能观测的,并且它们与状态变量线性相关,所以无需观测所有的状态变量,而只观测n-m 个状态变量,其中n 是状态向量的维数,m 是输出向量的维数。

估计小于n 个状态变量(n 为状态向量的维数)的观测器称为降维状态观测器,或简称为降价观测器。

如果降维状态观测器的阶数是最小的,则称该观测器为最小阶状态观测器或最小阶观测器。

本节将讨论全维状态观测器和最小阶状态观测器。

4.5.1 引言状态观测器基于输出的测量和控制变量来估计状态变量。

在3.7节讨论的能观测性概念有重要作用。

正如下面将看到的,当且仅当满足能观测性条件时,才能设计状态观测器。

在下面关于状态观测器的讨论中,我们用x ~表示被观测的状态向量。

在许多实际情况中,将被观测的状态向量用于状态反馈,以产生所期望的控制向量。

考虑如下线性定常系统Bu Ax x += (4.27) Cx y =(4.28)假设状态向量x 由如下动态方程)~(~~x C y K Bu x A x e -++=(4.29)中的状态x ~来近似,该式表示状态观测器。

注意到状态观测器的输入为y 和u ,输出为x ~。

《状态观测器》课件 (2)

《状态观测器》课件 (2)

状态观测器在许多领域中都起到关键作用。它可以帮助我们监测和控制系统 的运行,提高系统的可靠性和性能。
状态观测器的实现
பைடு நூலகம்离散时间状态观测器
离散时间状态观测器利用离散时间的测量数据来估计系统的状态。
连续时间状态观测器
连续时间状态观测器利用连续时间的测量数据来估计系统的状态。
延迟状态观测器
延迟状态观测器考虑了测量数据的延迟,以提高状态估计的精确性。
《状态观测器》PPT课件 (2)
这是一份关于状态观测器的PPT课件,旨在介绍状态观测器的定义、实现、应 用以及实例。通过本课件,您将了解状态观测器的优势和不足,以及它未来 的发展方向。
状态观测器的定义
状态观测器是一种用于估计系统状态的技术。它通过测量系统的输出和输入 来推断系统的未知状态。
为什么需要状态观测器
2
针对航空航天的状态观测器
利用状态观测器实现飞行器的姿态控制和故障诊断功能。
3
针对化工过程的状态观测器
利用状态观测器监测化工过程的参数并进行实时控制。
总结
状态观测器的优势和不足
状态观测器可以提供准确的系统状态估计,但 在复杂系统中可能存在模型误差和计算复杂度 的问题。
状态观测器的未来发展方向
未来,状态观测器可能会结合机器学习和人工 智能技术,实现更精确和自适应的状态估计。
状态观测器的应用
机器人控制
航空航天
化工过程
状态观测器可以进行机器人控制, 实现自主导航和环境感知。
状态观测器在航空航天中的应用 包括导航、姿态控制和故障诊断。
状态观测器可以用于化工过程中 的监测和控制,提高生产效率和 安全性。
状态观测器的实例
1
针对机器人控制的状态观测器
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x& ⎤ x&% ⎥⎦
=
⎡ ⎢⎣
A
− bk 0
A
bk − HC
⎤ ⎥⎦
⎡x⎤ ⎢⎣ x% ⎥⎦
+
⎡b⎤ ⎢⎣0⎥⎦
v
带状态观测器的状态反馈系统
特征方程:
sI

A
=
⎡sI1
⎢ ⎣
0
0 sI2
⎤ ⎥ ⎦

⎡ ⎢ ⎣
A
− bk 0
bk ⎤
A

HC
⎥ ⎦
=
0
= sI1 − ( A − bk)
−bk
0
sI − ( A − HC)
(1) (2)
若要(1)等于零,要求 x%(t0 ) = x(t0 ) − xˆ(t0 ) = 0
即要求: x(t0 ) = xˆ(t0 )
¾ 这说明这种观测器只有当观测器的初态与系统初态完 全相同时,观测器的输出才严格等于系统的实际状态x; 否则,二者差别很大。实际情况是肯定存在差别。
¾ 只要系统是稳定的,即A的特征值具有负实部,则:xˆ 与 x 是稳态等价,但是衰减快慢由A的特征值决定。
u(t)
y(t) = [1 0] x(t)
X 不可测量,设计状态反馈,期望极点为
λ1=-7.07+j7.07 λ2=-7.07-j7.07
5
yˆ = cxˆ
xˆ 是状态观测器的状态变量,x的估计值 yˆ 是状态观测器的输出, H 是状态观测器的输出误差反馈矩阵。
[ A − HC] 闭环系数阵。
xˆ& = [ A − H C ] xˆ + bu + H y
两个输入: 控制作用 u 待观测系统的输出:y 一个输出: 状态估计值:xˆ
根据: x% = x − xˆ 有: x&% = x& − x&ˆ
¾ 计算 sI − (A − HC) = 0
¾ 两式系数对应相等,求出H

x& (t)
=
⎡0 ⎢⎣−2
1⎤ −3⎥⎦
x(t)
+ [2 0] x(t)
设计状态观测器使其极点为λ1,2 = −10 求H
六、带状态观测器的状态反馈系统
-
原系统
状态观测器
xˆ 反馈是否与 x 反馈一样?
特征值的配置。
只要A,b,C 可观,可以任意配置H 因此,必须A,b,C 可观,才能存在状态观测器。
2
2011-4-8
(3)状态观测器设计
¾ 判别可观性 ¾ 建立希望闭环特征式
(s − λ1)(s − λ2 )L(s − λn ) = sn + an−1sn−1 + L + a1s + a0 = 0
xˆ x 入量,能产生一组输出量 渐近于 ,即 lim x − xˆ = 0
t→∞
则称 Σˆ 为Σ0的一个状态观测器。
当重构状态向量的维数等于被控对象状态向量的 维数时,称为全维状态观测器。
全维状态观测器
系统Σ0=(A,b,C)
x& = Ax + bu y = Cx
(1)开环状态观测器
仿照系统Σ0=(A,b,C)的结构,设计一个相同的 系统来观测状态x。
xˆ 是否与 x 一样?
设 x − xˆ = x% --偏差量
x&% = x& − x&ˆ = A x + b u − ( A xˆ + b u )
= A ( x − xˆ ) = A x%
解方程:
x% (t ) = e A (t − t0 ) x% (t0 )
其中:
x%(t0 ) = x(t0 ) − xˆ(t0 )
(3) sI − ( A − HC) 与k无关,状态观测器设计与K 无关,仅与H有关;
4
2011-4-8
分离定理
如果系统(A,B,C)可控可观,则系统的状态反馈 矩阵K和观测器反馈矩阵H可分别进行设计。这个 性质成为闭环极点设计的分离性。
例:x& (t )
=
⎡0 ⎢⎣0
1⎤ −5⎥⎦
x(t)
+
⎡0⎤ ⎢⎣100⎥⎦
H与K阵的求法?
1 用 xˆ 反馈与X反馈是否一样?
(1)X反馈
反馈控制律: u = v − kx
x& = (A − bK)x + bv y = Cx
(2) xˆ 反馈
反馈控制律: u = v − kxˆ xˆ 反馈: x& = Ax + bu
= Ax + bv − bkxˆ = Ax + bv − bkxˆ + bkx − bkx = ( A − bk)x + bv + bk(x − xˆ) = ( A − bk)x + bv + bkx%
= sI1 − ( A − bk) sI − ( A − HC)
【说明】 (1)闭环系统的极点由两组极点组成:直接状态 反 馈 系 统 (A-bk,b,C) 的 极 点 , 观 测 器 (A-HC,b,C) 的 极点。二者独立,相互分离。
(2)在引入状态观测器后,闭环极点与直接状态反 馈相同;而且与H无关,可以按照期望的极点λi设计 状态反馈。
lim [ x (t ) − xˆ (t )] = 0
t→ ∞
¾开环状态观测器无实用意义。
1
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(2)闭环状态观测器
如果利用输出对状态误差进行校正,构成 闭环状态观测器。
x − xˆ = x% y& = cx yˆ = cxˆ
∆ y = y − yˆ = cx − cxˆ = c ( x − xˆ )
反馈矩阵:
⎡ H1 ⎤
H
=
⎢ ⎢
M
⎥ ⎥
⎢⎣Hn ⎥⎦
状态观测器:
xˆ& = A xˆ + b u + H ( y − yˆ )
= A xˆ + b u + H y − H C xˆ
= [ A − H C ] xˆ + bu + H y
yˆ = cxˆ
xˆ& = [ A − H C ] xˆ + bu + H y
= ( A − bk)x + bv + bkx%
x&% = ( A − H C ) x%
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【说明】
xˆ (1) X反馈与 反馈传递矩阵不变
G(s) = Y (s) = C[sI − ( A − BK )]−1 B V (s)
(2) A,b,c,k 不变,即特征方程一样,特征值相同。
(3) 不一样是多了 b kx% 项 ,把 x% 当成扰动量是
x% (t ) = e[ A − H C ](t − t0 ) x% (t0 )
x%(t0 ) = 0 初值相等,则 t ≥ t0 时,xˆ = x
x%(t0 ) ≠ 0
初值不相等,但 [ A−HC ]的特征值具有负实部,
则 x%将逐渐衰减到零,观测器的状态 xˆ 将渐 近逼近实际状态 x
x%(t) → 0 的快慢,取决于反馈阵H的选择和[A-HC]
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五、状态观测器设计
状态变量
可测量的
不可测量的
用状态观测 器重构
状态观测器:
利用系统已知量y,u,构造一个模型,将系统状 态变量进行估计。实现状态变量估计的物理装置。
状态观测器定义:
设线性定常系统Σ0=(A,B,C)的状态变量X不能直
接检测。如果动态系统 Σˆ 以Σ0的输入u和输出y作为输
= A x + b u − [ A − H C ] xˆ − bu − H y = A x − [ A − H C ] xˆ − H C x = [ A − H C ]( x − xˆ ) = [ A − H C ] x%
解方程:
x% (t ) = e[ A − H C ](t − t0 ) x% (t0 )
误差的微分:
x&% = x& − xˆ& = Ax + bv − bkxˆ − [ Axˆ + bv − bkxˆ + H ( y − yˆ)] = Ax − Axˆ − HCx + HCxˆ = ( A − HC)(x − xˆ)
即:
x&% = ( A − H C ) x%
3
xˆ 反馈: x& = ( A − bk)x + bv + bk(x − xˆ)
暂时的,人为的使它衰减,影响小。
(4) x% 扰动量,产生是由于直接反馈与状态观测
器反馈的初值不等引起的。
2 分离定理
xˆ 反馈:
x& = ( A − bk)x + bv + bk(x − xˆ) = ( A − bk)x + bv + bkx%
误差的微分:
x&% = ( A − H C ) x%
⎡ ⎢⎣
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