实验三 系统的可控性与可观测性分析

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9-8_系统的可控制性与可观测性

9-8_系统的可控制性与可观测性
1 1 0 1 AB 2 1 1 1
0 1 M B | AB 1 1
所以, rank B | AB 2 因而系统(b)是完全可控的。
返回
例9-8-2
给定离散系统状态方程
1 1 0 n 1 n x n 3 1 0 问该系统能否通过 x(n)的控制作用在有限的时间内
1 t r t 1 0 2 t
讨论给定系统
的可观性。
1 1 C 1 0
1 系统的各参数矩阵为:A 2
1 1 1 1 则 CA 1 0 2 1
C 1 0 N CA 1 1
问这两个系统是否都可控性。 只要观察系统的M矩阵是否满秩 对(a)系统有
1 1 1 1 AB 0 1 0 0
1 1 M B | AB 0 0
所以, rank B | AB 1
因而系统(a)是不完全可控的。 对(b)系统有:
当为A对角阵时,B中的0元素对应不可控因素, 而C中0元素对应不可观现象。 所以:1t可观,不可控
2t可观,又可控 3t不可观,可控
故该系统不完全可控,也不完全可观。
返回
例9-8-4
'1 t 1 1 1 t 0 ' et 2 t 2 1 2 t 1


M=(B|AB|A2B|…|Ak-1B) 这就是连续系统完全可控的充要条件。
满秩
返回
二.系统的可观性定义、判别法
可观性:当系统用状态方程描述,给定控制后,能 在有限的时间间隔内(0<t<t1)根据系统输出惟一地 确定系统的所有起始状态,则系统是完全可观。如 果只能确定部分起始状态,则系统不完全可观。 可观性判别法 1.根据状态方程的参数矩阵判别 设系统的状态方程

实验三 系统的可控性与可观测性分析

实验三 系统的可控性与可观测性分析

实验三系统的可控性与可观测性分析一、实验目的1.巩固控制系统能控、能观等知识;控制系统的最小实现和控制系统的能控、能观测标准型等基础知识;2.掌握使用MATLAB 判定系统可控性与可观测性的方法;3.掌握使用MATLAB 控制系统的标准型实现;4.通过Matlab 编程,上机调试,掌握和验证所学控制系统的基本理论。

二、实验原理与步骤(一)、可控性和可观测性的定义1.可控性的定义若对状态空间的任一非零状态x(t0),都存在一个有限时刻t1>t0和一个容许控制u[t0,t1],能在t1时刻使状态x(t0)转移到零,则称状态方程XAX BU =+ 在t0时刻是可控的。

反之称为在t0时刻不可控。

2.可观测性的定义定义:若对状态空间中任一非零初态x(t0),存在一个有限时刻t1>t0,使得由输入u[t0,t1]和输出y[t0,t1]能够唯一确定初始状态x(t0),则称动态方程XAX BU Y CX DU=+=+在t0时刻是可观测的。

反之称为是不可观测的。

(二)、可控性和可观测性判据1、可控性构造一个相似变换矩阵1(,,,)n c T B AB A B -= 公式中,n 是系统的阶次;矩阵c T 称为系统的可控性变换矩阵。

矩阵c T 可以由控制系统工具箱中提供的()ctrb 函数来产生。

其调用格式为(,)c T ctrb A B =公式中,c T 的秩,即()c rank T 称为系统的可控性指数,它的值表示系统中可控制的状态的数目。

如果()c rank T n =,则系统是完全可控制的。

【例题1】考虑系统的状态方程模型为0100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦分析系统的可控性。

A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0]B=[0;1;0;-2]Tc=ctrb(A,B)rank(Tc)结果如下:>>rank(Tc)ans =4可见,系统完全能控。

哈尔滨工程大学 自动控制原理 第3章 线性系统的可控性与可观测性

哈尔滨工程大学 自动控制原理 第3章 线性系统的可控性与可观测性
x ? A(t) x ? B(t)u x(t0 ) ? x0 t ? Tt
如果状态空间中的所有非零状态都是在 t0 (t0 ? Tt )时刻可控的,则称系统在时刻t0是 完全可控的,简称系统在时刻 t0可控。若系 统在所有时刻都是可控的,则称 系统是一致 可控的。
? 2008 DUST Manu7facture
? 2008 尘灰 制造
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3.系统不完全可控
尘灰 教学课件
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 t0 ? 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。
? 2008 DUST Manufactu5re
? 2008 尘灰 制造
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二. 可控性
1.状态可尘灰控教学课件
考虑n维线性时变系统的状态方程
x ? A(t) x ? B(t)u x(t0 ) ? x0 t ? Tt
如果对取定初始时刻 和一个无约束的容许控制
u(t)的,一个t0非?零T,初t 使始状状态态由x(tx0()t
=x 0,存在一个时刻 0)=x0转移到t1时的
x(t 1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的. t1 ? Tt , t1 ? t 0
t ? [ t0 , t1 ]
? 2008 DUST Manu6facture
? 2008 尘灰 制造
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2.系统可控
尘灰 教学课件
考虑n维线性时变系统的状态方程
的。若xf对所有时刻都是可达的,则称 状态xf为完全可达到或一致可达。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时刻完全 可达的,或简称系统是 t 0时刻可达的。

《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

4.系统的可控可观性

4.系统的可控可观性

事实上,在该系统的传递函数中存在相约因子。
由于X1(s)和U (s)之间的传递函数为:
X1(s)
1
U(s) (s1)s(2)s(3)
提示:A的最后一行6, 11, 6 确定
又Y (s)和X1(s)之间的传递函数为: Y(s) (s1)(s4) X1(s)
故Y(s)与U(s)之间的传递函数为:
Y(s) (s1)s(4) U(s) (s1)s(2)s(3)
4.1 可控性和可观测性
4.1.1 系统的可控性概念 如果系统所有状态变量的运动都可以通过有限
点的控制输入来使其由任意的初态达到任意设定的 终态,则称系统是可控的,更确切的说是状态可控 的;否则,就称系统是不完全可控的,简称为系统 不可控。
说明1: 系统在时刻 t 的运动状态是由n个状态变量综 合描述的。系统可控就意味着这n个状态变量都必须与 系统的控制输入存在确定的联系,如果有一个或部分状 态变量不接受输入控制,就称系统是不可控的,或称系 统是部分可控。这样系统状态空间就分为可控状态空间 和不可控状态空间。
测值y(t)中消去。因此,为研究能观测性的充要条件,
只考虑式零输入系统就可以了。
4.1.5 系统的可观性判据
判据一:考虑下式所描述的线性定常系统。
x Ax
其输出向量为
y Cx
y(t)CA ext(0)
由于:
n1
eAt k(t)Ak k0
提示:凯莱-哈密顿
将y(t)写为A的有限项的形式,即:
2
0 0
u1 u 2
1
0
2 1
0 x1 4
x
2
2
0
2
5
1
x x
3 4

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

系统的能控性、能观测性、稳定性分析之欧阳语创编

系统的能控性、能观测性、稳定性分析之欧阳语创编

实验报告课程线性系统理论基础实验日期年月日专业班级姓名学号同组人实验名称系统的能控性、能观测性、稳定性分析及实现评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念。

掌握如何使用MATLAB进行以下分析和实现。

1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的稳定性分析;3、系统的最小实现。

二、实验内容(1)能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。

gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf,minreal ;(b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性; (d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。

(2)稳定性(a )代数法稳定性判据已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性 (b )根轨迹法判断系统稳定性 已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。

(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。

(d )判断下列系统是否状态渐近稳定、是否BIBO 稳定。

三、实验环境1、计算机120台;2、MATLAB6.X 软件1套。

四、实验原理(或程序框图)及步骤1、系统能控性、能观性分析设系统的状态空间表达式如(1-1)所示。

可控性与可观性

可控性与可观性


代 控
一. 可控性判据
制 理 论
定理1:
若定义连续时间系统A, B的n*(np)可控矩阵
Sc B AB A2B
An1B
则系统状态完全可控(或系统可控)的充要条件是:
该系统的可控性矩阵满秩,即 rankSc n
Modern Control Theory
Page: 4
连续时间系统状态例完全题可控的条件
(3)系统可控。 (4)系统不可控。
Modern Control Theory
Page: 7
定理3 在S平面上状态完全可控的条件

代 控
状态完全可控的条件也可用传递函数或传递矩
制 阵描述。

论ห้องสมุดไป่ตู้
状态完全可控性的充分必要条件是在传递函数
或传递矩阵中不出现相约现象。如果发生相约,那
么在相约的模态上,系统不可控。
x
5 u
0 0 1 7
(3)
(4)
7 0 0 0 1
7 0 0 0 1
x
0
5
0
x
4
0 u
x
0
5
0
x
0
0 u
0 0 1 7 5
0 0 1 7 5
解:
(1)状态方程为对角标准型,B阵中不含有元素全为零的行,故系统是可控的。
(2)状态方程为对角标准型,B阵中含有元素全为零的行,故系统是不可控的。


【例】判别可观测性
控 制 理 论
(1) (2)
4 5 1
x
1
0 x 1 u
2 1 1
x 1
3
x
1
u

线性系统的可控性和可观测性

线性系统的可控性和可观测性

线性系统的可控性和可观测性可控性和可观测性的概念第三节介绍了系统的稳定性,本节接着介绍系统另外两个重要特性,即系统的可控性和可观测性,这两个特性是经典控制理论所没有的。

在用传递函数描述的经典控制系统中,输出量一般是可控的和可以被测量的,因而不需要特别地提及可控性及可观测性的概念。

现代控制理论用状态方程和输出方程描述系统,输出和输入构成系统的外部变量,而状态为系统的内部变量,系统就好比是一块集成电路芯片,内部结构可能十分复杂,物理量很多,而外部只有少数几个引脚,对电路内部物理量的控制和观测都只能通过这为数不多的几个引脚进行。

这就存在着系统内的所有状态是否都受输入控制和所有状态是否都可以从输出反映出来的问题,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通过有限的控制点的输入来使其由任意的初态达到任意设定的终态,则称系统是可控的,更确切的说是状态可控的;否则,就称系统是不完全可控的,简称为系统不可控。

相应地,如果系统所有的状态变量任意形式的运动均可由有限测量点的输出完全确定出来,则称系统是可观测的,简称为系统可观测;反之,则称系统是不完全可观测的,简称为系统不可观测。

可控性与可观测性的概念,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。

可控性、可观测性与稳定性是现代控制系统的三大基本特性。

下面举几个例子直观地说明系统的可控性和可观测性。

(a ) (b) (c)图8-20 电路系统可控性和可观测性的直观判别对图8-20所示的结构图,其中图(a )显见1x 受u 的控制,但2x 与u 无关,故系统不可控。

系统输出量y =1x ,但1x 是受2x 影响的,y 能间接获得2x 的信息,故系统是可观测的。

图(b )中的1x 、,2x 均受u 的控制,故系统可控,但y 与2x 无关,故系统不可观测。

图(c )中的1x 、2x 均受u 的控制,且在y 中均能观测到1x 、2x ,故系统是可控可观测的。

4.系统的可控可观性

4.系统的可控可观性

和不可控状态空间。
因此,系统的可控性是刻画系统的结构性质,与系 统的具体输入u无关。
说明2: 可控性分为状态可控性和输出可控性,若 不特别指明,一般指状态可控性。状态可控性只与 状态方程有关,与输出方程无关。 说明3:等价定义于若给定系统的一个初始状态可为
x(t0 )
t0可以为 0 ,如果在的有限时间区间 t0 , t1内,
若输入矩阵中B3≠0,则 输入u (t)对状态变量x3 有直接的控制作用。此 时,即使中其他行的元 素全为0,即B1=0和B2=0,源自uB1

x1



B2


x2

输入u (t)对状态变量x1和
x2也可以通过状态变量x3 产生间接的控制作用。
B3


x3

因此,只要B3≠0 ,输入
u (t)对各状态变量都有 控制作用。
解:
4.1.4 系统的可观性概念 如果系统所有的状态变量任意形式的运动均可由 有限时间的输出测量完全确定出来,则称系统是可观
测的,简称为系统可观测;反之,则称系统是不完全
可观测的,简称为系统不可观测。
提示:号脉
在下面讨论能观测性条件时,我们将只考虑零输
入系统。这是因为,状态能否被观测,与有没有输入
At o
由于矩阵A、B、C和D均为已知,u(t)也已知,所 以上式右端的最后两项为已知,因而它们可以从被量
测值y(t)中消去。因此,为研究能观测性的充要条件,
只考虑式零输入系统就可以了。
4.1.5 系统的可观性判据 判据一:考虑下式所描述的线性定常系统。
Ax x y Cx
其输出向量为
y(t ) Ce At x(0)

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
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
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。
) 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。

9.8 系统的可控制性与可观测性

9.8 系统的可控制性与可观测性
X
第 7 页
上式展开为:
k ck bk ci bi c1 b1 c2 b2 H s s 1 s 2 s k i 1 s i






得出结论: 1.若系统不完全可控或不完全可观,则s域上表现为 H s 必有零极点相消现象。 2.转移函数描述的系统只是反映了系统中可控和可观 部分运动规律,不能反映不可控和不可观部分的运动 规律。(因为零极点相消部分必定是不可控或不可观 部分,而留下的是可控或可观部分)
N 称为系统的可判别矩阵,即可观阵。
3.单输入、单输出系统可观性的 A 矩阵约当规范型判据 C 即:若在 A 为约当规范型中,与每个约当块第一行 相应的那些列不含零元素,则系统完全可观。
X
三.可控、可观性与系统转移函数之关系
由转移函数表达式: H s C sI A1 B D 经非奇异变换而对角化:
H s C sI A B D C sI A B D 暂且不考虑与输入信号直接相联系的 D ,则有: 1 1
第 6 页
-1 b1 s 0 0 1 1 s - 2 0 b2 0 H s C sI A B c1 , c2 , ck 0 s -k 0 bk
3.单输入、单输出系统可控性的 A 矩阵约当规范型判据
B 即:若在 A 为约当规范型中,与每个约当块最后一行 相应的那些行不含零元素,则系统完全可控。
XБайду номын сангаас
二.系统的可观性定义、判别法
可观性 当系统用状态方程描述,给定控制后,能在有限的时 间间隔内 0 t t1 根据系统输出惟一地确定系统的所 有起始状态,则系统是完全可观。如果只能确定部分 起始状态,则系统不完全可观。 可观性判别法 1.根据状态方程的参数矩阵判别 d 设系统的状态方程 λ t Aλ t Bet

线性系统的可控性与可观测性概述

线性系统的可控性与可观测性概述

2.系统可控
考虑n维线性时变系统的状态方程
x A(t ) x B(t )u
x(t0 ) x0
t Tt
如 果 状 态 空 间 中 的 所 有 非 零 状 态 都 是 在 t0 ( t 0 Tt )时刻可控的,则称系统在时刻t0是
完全可控的,简称系统在时刻 t0 可控。若系
统在所有时刻都是可控的,则称系统是一致
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。
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
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,这些判别准则无论在理论分析中还 是在实际应用中都是很有用的。 1
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

现代控制理论实验报告

现代控制理论实验报告

现代控制理论实验报告学院:机电学院学号:XXXXX姓名:XXXXX班级:XXXX实验一 系统的传递函数阵和状态空间表达式的转换一、实验目的1.熟悉线性系统的数学模型、模型转换。

2.了解MATLAB 中相应的函数 二、实验内容及步骤 1.给定系统的传递函数为1503913.403618)(23++++=s s s s s G 要求(1)将其用Matlab 表达;(2)生成状态空间模型。

2.在Matlab 中建立如下离散系统的传递函数模型y (k + 2) +5y (k +1) +6y (k ) = u (k + 2) + 2u (k +1) +u (k ) 3.在Matlab 中建立如下传递函数阵的Matlab 模型⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++++++++=726611632256512)(2322s s s s s s s s s s s s G 4.给定系统的模型为)4.0)(25)(15()2(18)(++++=s s s s s G求(1)将其用Matlab 表达;(2)生成状态空间模型。

5.给定系统的状态方程系数矩阵如下:[]0,360180,001,0100011601384.40==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=D C B A用Matlab 将其以状态空间模型表示出来。

6.输入零极点函数模型,零点z=1,-2;极点p=-1,2,-3 增益k=1;求相应的传递函数模型、状态空间模型。

三、实验结果及分析 1. 程序代码如下:num = [18 36];den = [1 40.3 391 150]; tf(num,den) ss(tf(num,den))Transfer function:18 s + 36----------------------------s^3 + 40.3 s^2 + 391 s + 150a =x1 x2 x3x1 -40.3 -24.44 -2.344x2 16 0 0x3 0 4 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 1.125 0.5625d =u1y1 0Continuous-time model.2.2.程序代码如下:num=[1 2 1];den=[1 5 6];tf(num,den,-1)运行结果:Transfer function:z^2 + 2 z + 1-------------z^2 + 5 z + 6Sampling time: unspecified3.程序代码如下:num={[1 2 1],[1 5];[2 3],[6]};den={[1 5 6],[1 2];[1 6 11 6],[2 7]};tf(num,den)Transfer function from input 1 to output...s^2 + 2 s + 1#1: -------------s^2 + 5 s + 62 s + 3#2: ----------------------s^3 + 6 s^2 + 11 s + 6Transfer function from input 2 to output...s + 5#1: -----s + 26#2: -------2 s + 74. 程序代码如下:sys=zpk(-2,[-15 -25 -0.4],18)ss(sys)运行结果:1)Zero/pole/gain:18 (s+2)---------------------(s+15) (s+25) (s+0.4)2)a =x1 x2 x3x1 -0.4 1.265 0x2 0 -15 1x3 0 0 -25b =u1x1 0x2 0x3 8c =x1 x2 x3y1 2.846 2.25 0d =u1y1 0Continuous-time model.5.程序代码如下:A=[-40.4 -138 -160;1 0 0;0 1 0];B=[1 0 0]';C=[0 18 360];D=0;ss(A,B,C,D)运行结果:a =x1 x2 x3x1 -40.4 -138 -160x2 1 0 0x3 0 1 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 18 360d =u1y1 0Continuous-time model.6. 程序代码如下:sys=zpk([1 -2],[-1 2 -3],1) tf(sys)ss((sys)运行结果:Zero/pole/gain:(s-1) (s+2)-----------------(s+1) (s+3) (s-2)Transfer function:s^2 + s - 2---------------------s^3 + 2 s^2 - 5 s - 6a =x1 x2 x3x1 -1 2.828 1.414x2 0 2 2x3 0 0 -3b =u1x1 0x2 0x3 2c =x1 x2 x3y1 -0.7071 1 0.5d =u1y1 0Continuous-time model.四、实验总结本次实验主要是熟悉利用matlab建立线性系统数学模型以及模型间的相应转换(如状态空间、传递函数模型等)、并了解matlab中相应函数的使用,如tf、ss、zp2ss、ss2tf等。

实验三系统的能控性与能观性分析及状态反馈极点配置

实验三系统的能控性与能观性分析及状态反馈极点配置

实验三系统的能控性与能观性分析及状态反馈极点配置实验指导书一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念,掌握状态反馈极点配置方法,掌握如何使用MATLAB 进行以下分析和实现。

1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的最小实现;3、进行状态反馈系统的极点配置;4、研究不同配置对系统动态特性的影响。

二、实验原理、内容及步骤 1、系统能控性、能观性分析设系统的状态空间表达式如下:p m n R y R u R x DuCx y Bu Ax x ∈∈∈⎩⎨⎧+=+= (1-1)其中A 为n ×n 维状态矩阵;B 为n ×m 维输入矩阵;C 为p ×n 维输出矩阵;D 为p ×m 维传递矩阵,一般情况下为0。

系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系如式(1-2)所示:D B A sI C s den s num s G +-==-1)()()(()( (1-2)式(1-2)中,)(s num 表示传递函数阵的分子阵,其维数是p ×m ;)(s den 表示传递函数阵的分母多项式,按s 降幂排列的后,各项系数用向量表示。

系统的能控性、能观测性分析是多变量系统设计的基础,包括能控性、能观测性的定义和判别。

系统状态能控性定义的核心是:对于线性连续定常系统(1-1),若存在一个分段连续的输入函数u(t),在有限的时间(t 1-t 0)内,能把任一给定的初态x(t 0)转移至预期的终端x(t 1),则称此状态是能控的。

若系统所有的状态都是能控的,则称该系统是状态完全能控的。

状态能控性判别方法分为2种:一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态能控性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态能控性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。

状态能控性判别式为:[]n B A AB B Rank RankQ n c==-1(1-3) 系统状态能观测性的定义:对于线性连续定常系统(1-1),如果对t 0时刻存在t a ,t 0<t a <∞,根据[t 0,t a ]上的y(t)的测量值,能够唯一地确定系统在t 0时刻的任意初始状态x 0,则称系统在t 0时刻是状态完全能观测的,或简称系统在[t 0,t a ]区间上能观测。

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.
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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。
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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。
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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。
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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。

4.系统的可控可观性解析

4.系统的可控可观性解析

提示:说明3+说明4=任意位置 到任意位置
4.1.2 系统状态的可控性判据 判据一:若线性定常系统状态方程 x(t ) Ax(t ) Bu

能控,则能控性矩阵
满秩。即
U B

AB
A2 B
...
An1B

rank(U) n
判据一的证明从略,结合具体例子介绍其方法。 能控性矩阵的秩称为系统的能控性指数,表示 系统的能控状态变量的个数。
例4-1 考虑由下式确定的系统:
1 1 1 x1 0 x u x 2 0 1 x2 1
由于:
1 1 det U det [ B AB] 0 0 0
即U为奇异,所以该系统是状态不能控的。
例4-2 考虑由下式确定的系统:
1 1 1 x1 0 x u x 2 2 1 x2 1
由于:
det U det [ B AB]
0
1
1 1
0
即U为非奇异,所以该系统是状态能控的。
判据二:如果A的特征向量互不相同,则经过线性变 换将A阵转换为对角阵后,系统可控的充要条件是转 换后的状态方程:
和不可控状态空间。
因此,系统的可控性是刻画系统的结构性质,与系 统的具体输入u无关。
说明2: 可控性分为状态可控性和输出可控性,若 不特别指明,一般指状态可控性。状态可控性只与 状态方程有关,与输出方程无关。 说明3:等价定义于若给定系统的一个初始状态可为
x(t0 )
t0可以为 0 ,如果在的有限时间区间 t0 , t1内,

例4-3 下列系统是状态能控的:
1 1 x x 2 0

线性系统的可控性与可观测性汇总.ppt

线性系统的可控性与可观测性汇总.ppt

u(t) BT eATtW 1(0,t1)x0, t 0,t1
则u(t)作用下系统状态x(t)在t1时刻的结果:
x(t1) eAt1 x0
t1 e A(t1t) Bu(t)dt
0
eAt1 x0 eAt1
t1 0
e
At
BBT
e
AT
t
dtW
1
(0,
t1
)
x0
eAt1 x0 e W At1 (0, t1)W 1(0, t1)x0 e At1 x0 e At1 x0 0
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。
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
3.系统不完全可控
)u x(t0 ) x0 t Tt 取定初始时刻 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。
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
3.1 可控性和可观测性的定义
一.可控性与可观测性的物理概念
系统的可控性和可观性,就是指系统内的所有 状态是否可以由输入影响和是否可由输出反映。
如果系统内部的所有状态的运动都可由输入来影响 和控制而由任意的初始状态达到原点,则称系统是可 控的,或者更确切的说是状态可控的,否则就称系统 为不完全可控的,或简称为系统不可控。
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实验三系统的可控性与可观测性分析一、实验目的1.巩固控制系统能控、能观等知识;控制系统的最小实现和控制系统的能控、能观测标准型等基础知识;2.掌握使用MATLAB 判定系统可控性与可观测性的方法;3.掌握使用MATLAB 控制系统的标准型实现;4.通过Matlab 编程,上机调试,掌握和验证所学控制系统的基本理论。

二、实验原理与步骤(一)、可控性和可观测性的定义1.可控性的定义若对状态空间的任一非零状态x(t0),都存在一个有限时刻t1>t0和一个容许控制u[t0,t1],能在t1时刻使状态x(t0)转移到零,则称状态方程XAX BU =+ 在t0时刻是可控的。

反之称为在t0时刻不可控。

2.可观测性的定义定义:若对状态空间中任一非零初态x(t0),存在一个有限时刻t1>t0,使得由输入u[t0,t1]和输出y[t0,t1]能够唯一确定初始状态x(t0),则称动态方程XAX BU Y CX DU=+=+在t0时刻是可观测的。

反之称为是不可观测的。

(二)、可控性和可观测性判据1、可控性构造一个相似变换矩阵1(,,,)n c T B AB A B -= 公式中,n 是系统的阶次;矩阵c T 称为系统的可控性变换矩阵。

矩阵c T 可以由控制系统工具箱中提供的()ctrb 函数来产生。

其调用格式为(,)c T ctrb A B =公式中,c T 的秩,即()c rank T 称为系统的可控性指数,它的值表示系统中可控制的状态的数目。

如果()c rank T n =,则系统是完全可控制的。

【例题1】考虑系统的状态方程模型为0100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦分析系统的可控性。

A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0]B=[0;1;0;-2]Tc=ctrb(A,B)rank(Tc)结果如下:>>rank(Tc)ans =4可见,系统完全能控。

2、可观测性构造一个相似变换矩阵o T 如下1(,,,)n To T C CA CA -= 公式中,n 是系统的阶次。

矩阵o T 称为系统的可观测变换矩阵。

矩阵o T 可以由控制系统工具箱中提供的()obsv 函数来产生。

其调用格式为(,)o T obsv A C =公式中,o T 的秩,即()o rank T ,称为系统的可观测性指数,它实际上是系统中可观测状态的数目。

如果()o rank T n =,则系统是完全能观测的。

【例题2】考虑系统的状态方程模型为100001010001000502x x u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦[]1000y x=分析系统的可观测性。

A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,5,0]B=[0;1;0;-2]C=[1,0,0,0]Tc=ctrb(A,B)rank(Tc)运行结果如下:>>rank(To)ans =4可见,系统是完全可观测的。

(二)、可控性和可观性的标准型实现先来看什么是实现,所谓实现,就是根据描述系统输入输出动态关系的传递函数建立系统的状态空间表达式,所求得的状态空间表达式保持原来传递函数的输入输出关系不变,同时反映内部动态变化。

实现不是唯一的。

下面看一个实现的例子【例题3】有以下状态空间模型1.254 1.250.5461.250.5 1.250.5340.25 4.25 1.250.5222.25 1.750.25110xx u --⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦00010202y x ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦A=[1.25,-4,-1.25,0.5;1.25,-0.5,-1.25,0.25;0.25,-4.25,-1.25,0.5;2.25,1.75,0.25,1]B=[4,6;3,4;2,2;1,0]C=[0,0,0,1;0,2,0,2]D=zeros(2,2)Gss1=ss(A,B,C,D)Gtf=tf(Gss)%可以这样认为:Gss 就是Gtf 的一个实现,有4个状态变量现在我们继续用Gtf 来完成一个实现Gss2,命令如下Gss2=ss(Gtf)看一下实现结果,这个实现有8个状态变量,它当然没有前面的4个状态变量的实现要好,虽然它们表示同一个系统。

大家不禁要问,到底那个实现好,还有没有标准了?最小实现就是回答了这个问题。

所谓最小实现就是实现的阶次最低,或最低阶次的实现。

matlab 最小实现函数为Gmin=minreal(G)其中,G 为原系统的LTI 对象,G1为最小实现后的LTI 对象。

【例题4】对上例中的Gss2,求出最小实现命令为:Gmin=minreal(Gss2)从结果可以看是,系统阶次回到了4阶。

1、可控标准型I设单输入系统的状态方程为:x Ax bu y Cx=+= 设A 的特征多项式1110det[]n n n λI A λa λa λa ---=++++ 如果系统状态完全能控性1[,,...]n c rankT B AB A B n-==则可以通过线性变换1c x T x =,可以将其变成如下形式的能控标准形。

x Ax bu y Cx=+= 11101101000 (00)01...c c n A T AT a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥---⎣⎦110...01c b T b -⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦[]1011...c n C CT βββ-==相似变换1c x T x=变换矩阵为1211122231210...1[,,...,]......1n n c c c T A b A b Ab b T Ta a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦此可控标准型也称为可控标准型I。

【例题5】已知能控的线性定常系统1010x 010x 11001u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ []110xy =求其能控标准型。

A=[101;010;100]B=[0;1;1]C=[110](1)、能控性矩阵Tc=ctrb(A,B)rank(Tc)系统完全可控。

(2)、A 的特征多项式det(I A)λ-syms s det(s*eye(3)-A)结果:ans =s^3-2*s^2+1相应系数为0121,0,2a a a ===-(3)、计算变换矩阵121231210...1[,,...,]......1n n c T A b A b Ab b a a a a --⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦12211[,,...,][,,]n n c T A b A b Ab b A b Ab b --==22223121210100100...110210...1021...1c T a a a a a a a ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(4)、计算标准型Abar=inv(Tc1)*A*Tc1Bbar=inv(Tc1)*B Cbar=C*Tc1得:即:0100x 001x 01021u ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦[]201xy =-2、可控标准型II如果取相似变换矩阵为可控性矩阵,即212[,,...,,]n n c T b Ab A b A b --=则,原状态空间表达式可变换为如下的可控标准型II 。

x Ax bu y Cx=+= 0110010...01...0...1n a a A a --⎡⎤⎢⎥-⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦10...0b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦[]2011...c n C CT βββ-==【例题6】将上面的例题变换为可控标准型II 。

A=[101;010;100]B=[0;1;1]C=[110]D=0Tc=ctrb(A,B)[Ac,Bc,Cc,Dc]=ss2ss(A,B,C,D,inv(Tc))运行结果如下:Ac =00-1100012Bc =100Cc =122Dc =(3)、能观测标准形系统xAx bu y Cx=+= 的能观测性矩阵为1C CA CA o n T -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ,若O rank T n =,则系统能观测,通过线性变换可以将其变成如下形式的能观标准形。

001111010x 01x 0001n n a βa βu a β---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦ []001xy = 变换矩阵可取为1212111C 1CA P 1CA 10n n n a a a a a ---⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦同上,这个也可以称为能观测标准型I【例题7】将上面例题变换为能观测标准型I和前面一样,0121,0,2a a a ===-取变换矩阵如下:2021210100C P CA CA -⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦[Ao,Bo,Co,Do]=ss2ss(A,B,C,D,P)最后结果为:Ao =00-1100012Bo =-201Co =001Do =还可以直接把可观测性矩阵取为变换矩阵,这样得到所谓的可观测标准型II ,matlab 命令如下:P=obsv(A,C)[Ao,Bo,Co,Do]=ss2ss(A,B,C,D,P)运行结果如下:Ao=010001-102Bo=122Co=100Do=三、实验方法及步骤打开计算机,运行MATLAB软件。

将上述内容写入程序编辑窗口并运行。

分析结果,写出实验报告四、【作业】1.从可控标准型和可观测标准型的A矩阵,可以得到什么结论?2.已知系统的系数矩阵为[]1202311,1,001,00201A B C D ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=-===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,试判断它的可控性。

如果完全可控,将其转化为可控标准II 型。

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