现代控制工程课件 第5章

合集下载

现代控制系统课件第5章

现代控制系统课件第5章

*
n1
n1
1*
* 0
i1
式中 i* (i 1, 2, n) 为期望的闭环极点(实数极点或共
轭复数极点)。
2021/1/4
20
1)若∑0完全能控,必存在非奇异变换:
x Tc1x
能将∑0化成能控标准I型: x Ax bu yc x
式中
0 1 0
A
T 1 c1
ATc1
0 0
0
0
a0 a1 a2
2021/1/4
16
5.1.5 闭环系统的能控性与能观性
定理5.1.1 状态反馈不改变受控系统 o (A, B,C)
的能控性。但不保证系统的能观性不变。
实际上,受控系统 o (A, B,C, D) 的传递函数为:
Wo (s) c[sI A]1b d
将∑0的能控标准I型代入上式,可知,引入状态反馈后 传递函数的分子多项式不变,即零点保持不变。但分母
馈来实现闭环系统极点的任意配置。
证明 对单输入一单输出反馈系统
h ((Abhc),b,c)
闭环传递函数为:
2021/1/4
27
式中 Wo (s) c(sI A)1b
为受控系统的传递函数。 由闭环系统特征方程可得闭环根轨迹方程:
hWo (s) 1
当 Wo (s) 已知时,以 h(0 ) 为参变量,可求
2021/1/4
29
5.2.3 采用从输出到 x 反馈
定理5.2.4 对系统 o (A,b,c) 采用从输出
到 x的线性反馈实现闭环极点任意配置的充要条件
是∑0完全能观。
证明 根据对偶原理,如果 o (A,b,c) 能观。
~
则 0 (AT , cT ,bT )必能控,因而可以任意配置

现代控制工程原理华中科技大学易孟林

现代控制工程原理华中科技大学易孟林
式中,x(k)—n维状态向量;u(k)—r维输入向量;G— n×n系统矩阵;H—n×r输入矩阵。
定义5-5 如果存在输入信号序列u(k),u(k+1),…,u(N-1), 使得系统从第k步的状态x(k)开始,能在第N步上达到 零状态(平衡状态),即x(N)=0,其中N为大于k的某 一个有限正整数,那么就称此系统在第k步上是能控的,两个电容相等。选各自的电压为状态 变量,且设电容上的初始电压为零,根据电路理论,则 两个状态分量恒相等。相平面图(b)中,相轨迹为一条直 线,因此系统状态只能在相平面的一条直线上移动,不 论电源电压如何变动,都不能使系统的状态变量离开这 条直线。显然,它是不完全能控的。
现代控制理论
如果每一个第k步上的状态x(k)都是能控状态,那 么就称系统在第k步上是完全能控的。如果对于每一个 k,系统都是完全能控的,那么就称系统是完全能控的。
例 设离散系统的状态方程为:
试分析能否找到控制作用 转移到零状态。
解:利用递推法:
,将初始状态
为检验该系统能否在第一步由 转移到零状态,令:
∴该系统若取 上转移到零状态
目目 录录
5.1 线性系统的能控性及其判别 5.2 线性系统的能观测性及其判别 5.3 能控性和能观测性判别的特例 5.4 能控性和能观测性的对偶关系 5.5 线性系统的结构分解
5.6 传递函数阵与能控性和能观测性之间的关系
5.7 能控标准型和能观测标准型 5.8 利用MATLAB分析系统的能控性和能观测性 小结
定理5-3 线性定常系统
状态能控的充分必要条
件为下列等价条件之一:
(1)矩阵 是行线性无关的。
(2)矩阵
是行线性无关的。
(3)格拉姆矩阵
(5-9)

现代控制理论-绪论 PPT课件

现代控制理论-绪论 PPT课件

控制系统的状态空间描述
系统数学描述的两种基本类型
系统是指由一些相互制约的部分所构成的整体,它可能 是一个由反馈闭合的整体,也可能是某一控制装置或受控对 象。
本章中所研究的系统均假定具有若干输入端和输出端,如图所示。图 中方块以外的部分为系统环境,环境对系统的作用为系统输入,系统对环 境的作用为系统输出,二者分别用向量 u = [u1, u2, …, up]T 和 y = [y1, y2, …, yq]T 表示,它们均为系统的外部变量。描述系统内部每个时刻所处状况的 变量为系统的内部变量,以向量 x = [x1, x2, …, xn]T 表示。
)

控制(输入)向量
y1(t)
y
(t
)


y2
(t
)



ym
(t
)
输出(量测)向量
f1(x1, x2
f
(
x,
u,
t
)


f
2
(
x1
,
x2

fn (x1, x2
, xn , u1, u2 , xn , u1, u2
, xn , u1, u2
,ur ,t)
控制变量 u1 , u2 ,, ur
状态变量 输出变量
x1 , x2 ,, xn 通常并不要求必须是可测量的 y1 , y2 ,, ym 可以直接测量的,又称为量测变量
26
DgXu 中南大学信息学院自动化系
系统的动力学特性一般可用一组一阶微分方程来描述
动态特性 xi (t) fi (x1, x2 , , xn;u1,u2, ur ;t) i 1, 2, , n

现代控制理论课件

现代控制理论课件
程的一组独立(数目最小)的变量称为系统的状态;其中的各个变量称为状态变 量。当状态表示成以各状态变量为分量组成的向量时,称为状态向量。 状态空间: 状态空间:以状态向量的各个分量作为坐标轴所组成的n维空间称为状态空间。
3) 4)
状态轨线: 状态轨线:系统在某个时刻的状态,在状态空输出电压,xi为电容器电压或电感器电流。
x3
解 并非所有电路中的电容器电压和电感器电流都是独立变量。对图8-5(a),
不失一般性,假定电容器初始电压值均为0,有
10
x2 =
c3 x1 c2 + c3
x3 =
c2 x1 c2 + c3
因此,只有一个变量是独立的,状态变量只能选其中一个,即用其中的任意一个变 量作为状态变量便可以确定该电路的行为。实际上,三个串并联的电容可以等效为一 个电容。 对图(b) x1 = x2 ,因此两者相关,电路只有两个变量是独立的,即(x1和x3 )或 (x2和x3),可以任用其中一组变量如(x2,x3)作为状态变量。
Ax
+ be
式中,
R & − C x1 x1 & x = ,x = ,A = 1 & x2 x2 C
1 L 0 x2
y = cx

1 1 L , b = , c = [0 L 0 0
9)
线性系统: 线性系统:线性系统的状态方程是一阶向量线性微分或差分方程,输出方程是向量代
数方程。线性连续时间系统动态方程的一般形式为
& x (t ) = A (t ) x (t ) + B (t )u (t )
y(t) = C (t)x (t) + D (t)u (t) 10) 线性定常系统:线性系统的A,B,C,D或G,H,C,D中的各元素全部是常数。即 线性定常系统: & x(t) = Ax (t) + Bu (t)

现代控制理论基础课件第五章书上第六章资料

现代控制理论基础课件第五章书上第六章资料
3)使一个多输入多输出(MIMO)系统实现为“一个输入只控制 一个输出”作为性能指标,相应的综合问题称为解耦问题。 在工业过程控制中,解耦控制有着重要的应用;
4)使系统的输出 y(t) 无静差地跟踪一个外部信号y0 (t) 作为性 能指标,相应的综合问题称为跟踪问题。
(4)讨论-3
u 对于优化型性能指标,则通常取为相对于状态x 和控制 的

Gcf (s) (I FG (s))1G(s)
(6-10) (6-11) (6-12)
输出反馈也可以通过 F 来改变系统的极点,但它不能像状态 反馈那样任意配置系统的极点。因为通常方程 FC K 的解不 存在。
6.3 状态反馈系统的能控性和能观性
定理6-1 状态反馈不改变系统的能控性,即 Σ f 能控的充分必 要条件是:Σ 是能控的。但可能改变系统的能观性。
y Cx
( 6-1) ( 6—2) ( 6—3) ( 6—4)
带状态反馈的闭环系统的传递函数阵为
G f (s) C(sI ( A-BK ))1 B
G f (s) 是 q p 阵。
( 6—5)
原系统的性能主要由 A 的特征值(系统的极点)决定,状态
反馈系统的极点是 A-BK 的特征值,有可能通过的选择 K 来任
(4)讨论
(4)讨论-1
• 综合问题应该考虑到三个方面的问题:
1)抗外部干扰问题;
2)抗内部结构与参数的摄动问题,即鲁棒性(Robustness)问题;
3)控制规律的工程实现问题。
一般说来,综合和设计是两个有区别的概念。综合将在考虑
工程可实现或可行的前提下,来确定控制规律u ;而对设计,
则还必须考虑许多实际问题,如控制器物理实现中线路的选

《现代控制工程》

《现代控制工程》

《现代控制工程》目录第1章绪论1.1现代控制工程的发展1.2 本书的内容与安排第2章状态空间数学模型2.1 状态与状态空间的概念2.2 系统的状态空间模型2.2.1 建立状态空间模型的方法2.2.2 由状态空间模型求微分方程2.3 线性系统的状态空间模型与线性变换2.3.1 SISO线性系统的状态空间模型2.3.2 MIMO线性系统的状态空间模型2.3.3 状态方程的线性变换2.4 控制系统的实现2.4.1 系统的实现问题2.4.2 不含有输入导数项的微分方程的实现2.4.3 含有输入导数项的微分方程的实现2.5 多变量系统的传递矩阵2.5.1 多变量系统传递矩阵的概念2.5.2 从状态空间模型求传递矩阵2.5.3 多变量控制系统的结构图简化2.6 控制系统的状态空间模型2.7 MATLAB在状态空间模型建立中的应用2.7.1传递函数转换到状态空间模型2.7.2状态方程的线性变换2.8 本章小结习题第3章控制系统稳定性分析3.1 控制系统稳定性定义3.1.1 范数的概念3.1.2 平衡状态3.1.3 李雅普诺夫稳定性定义3.2 控制系统稳定的条件3.2.1 单变量线性定常连续系统的稳定条件3.2.2 多变量线性定常连续系统的稳定条件3.2.3 单变量线性定常离散系统的稳定条件3.2.4 多变量线性定常离散系统的稳定条件3.3 李雅普诺夫稳定判据3.3.1 函数的正定性3.3.2 非线性系统的李雅普诺夫稳定判据3.4 线性系统的李雅普诺夫稳定判据3.4.1 线性连续系统的李雅普诺夫稳定判据3.4.2 线性离散系统的李雅普诺夫稳定判据3.5 非线性系统的克拉索夫斯基稳定判据3.6 非线性系统的小偏差线性化方法3.6.1 小偏差线性化的基本思想3.6.2小偏差线性化方法3.6.3李雅普诺夫第一法3.7 MATLAB在系统稳定性分析中的应用3.8 本章小结习题第4章线性系统动态性能分析4.1 线性连续定常系统状态方程的求解4.1.1 齐次状态方程的求解4.1.2 非齐次状态方程的求解4.2 线性连续时变系统状态方程的求解4.2.1 齐次状态方程的解4.2.2 状态转移矩阵的性质4.2.3 状态转移矩阵的计算4.2.4 非齐次状态方程的解4.3 线性离散系统状态方程的求解4.3.1 齐次状态方程的解4.3.2 状态转移矩阵的性质4.3.3 状态转移矩阵的计算4.3.4线性定常离散系统非齐次状态方程的求解4.3.5线性时变离散系统状态方程的求解4.4 MATLAB在系统动态性能分析中的应用4.5 本章小结习题第5章线性系统的能控性和能观性分析5.1 能控性和能观性问题5.2 线性定常系统的能控性5.2.1 能控性的定义5.2.2 能控性判别准则5.2.3 能控性第二判别准则5.2.4 输出能控性及其判别准则5.3 线性定常系统的能观性5.3.1 能观性的定义5.3.2 能观性判别准则5.3.3 能观性第二判别准则5.4 状态空间模型的对角线标准型5.4.1 系统的特征值和特征向量5.4.2 化矩阵A为对角阵5.4.3 化矩阵A为约当阵5.4.4 特征值为复数的对角线标准型5.5 状态空间模型的能控标准型与能观标准型5.5.1 第一能控标准型5.5.2 第二能控标准型5.5.3 第一能观标准型5.5.4 第二能观标准型5.6 传递函数的几种标准型实现5.6.1 能控标准型实现5.6.2 能观标准型实现5.6.3 对角线标准型实现5.6.4 约当标准型实现5.7 对偶原理5.8 线性定常系统的规范分解5.8.1 能控性结构分解5.8.2 能观性结构分解5.8.3 系统结构的规范分解5.9 MATLAB在系统能控性和能观性分析中的应用5.9 本章小结习题第6章状态反馈控制与状态观测器设计6.1 状态反馈与输出反馈6.1.1 状态反馈6.1.2 输出反馈6.1.3状态反馈系统的能控性与能观性6.1.4 状态反馈对传递函数的影响6.2 状态反馈设计方法6.2.1 极点配置问题6.2.2 单输入系统的极点配置方法6.2.3 多输入系统的极点配置方法6.3 状态观测器设计方法6.3.1 全维状态观测器设计6.3.2 降维状态观测器设计6.4 带状态观测器的状态反馈系统的设计方法6.5 MATLAB在状态反馈与状态观测器设计中的应用6.6 本章小结习题第7章最优控制7.1 最优控制的概念7.2 变分法与泛函的极值条件7.3 变分法求解无约束最优控制问题7.4 极小值原理7.4.1 连续系统的极小值原理7.4.2 离散系统的极小值原理7.5 线性二次型最优控制7.5.1 线性二次型最优控制问题7.5.2 连续系统有限时间状态调节器7.5.3 连续系统无限时间定常状态调节器7.5.4 线性离散系统状态调节器7.5.5 线性连续系统输出调节器7.5.6 线性连续系统输出跟随器7.6 本章小结习题第8章系统辨识8.1 系统辨识的概念8.1.1 系统辩识的定义8.1.2系统辩识的基本内容8.2 线性静态模型的最小二乘参数估计8.2.1 参数估计问题8.2.2 最小二乘法的基本算法8.2.3 最小二乘法的性质8.2.4 应用举例8.3 线性动态模型的最小二乘参数估计8.4 最小二乘参数估计的递推算法8.4.1 基本递推算法8.4.2 带有遗忘因子的递推算法8.5 线性系统的结构辨识8.5.1 模型阶次的确定8.5.2 系统纯时滞的辨识8.6 闭环系统的可辨识性8.7 MATLAB在系统辨识中的应用8.8 本章小结习题第9章自适应控制9.1 自适应控制的概念9.1 自校正控制的结构9.2 最小方差控制9.3 自校正调节器9.4 自校正调节器应用实例9.5 本章小结习题第10章预测控制10.1 预测控制的基本原理10.2 动态矩阵控制10.3 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制10.4 模型算法控制10.5 催化裂化分馏塔的模型算法控制10.6 广义预测控制10.7 本章小结习题第11章模糊控制11.1 模糊控制的发展11.2 模糊集合11.2.1 模糊集合的定义11.2.2模糊集合的表示方法11.2.3 模糊集合的运算11.3 模糊控制系统的组成11.3.1模糊控制系统的结构11.3.2 模糊控制器的输入输出变量11.3.3 模糊控制器的输入输出变量的模糊化11.4 模糊控制规则11.5 模糊关系与合成11.5.1 模糊关系11.5.2 模糊关系的合成11.6 模糊推理与模糊决策11.6.1 模糊推理11.6.2模糊决策11.7 模糊控制算法的工程实现11.8 模糊PID复合控制11.9 酚醛树脂聚合反应温度模糊控制11.9.1 酚醛树脂聚合反应过程特性分析11.9.2 模糊控制器设计11.10 全自动洗衣机的模糊控制11.10.1 模糊控制洗衣机的检测11.10.2 洗衣机的模糊控制11.11 本章小结习题第12章专家系统与专家控制12.1 专家系统12.1.1 专家系统的概念12.1.2专家系统的一般结构12.1.3 实时专家系统12.2 专家控制系统12.2.1 专家控制系统的概念12.2.2 间接专家控制12.2.3 直接专家控制12.3 专家控制系统的知识表示12.3.1 知识表示12.3.2 产生式知识表示12.3.3 产生式系统12.3.4 动物识别专家系统12.4 专家控制系统的推理机12.5 专家控制系统的搜索技术12.6 电脑充绒机专家控制系统12.6.1电脑充绒机的工作原理12.6.2高性能称重传感器设计12.6.3电脑充绒机的程序控制12.6.4充绒机羽绒重量专家控制12.7 本章小结习题第13章神经网络控制13.1 神经网络控制概述13.2 神经元与神经网络13.2.1生物神经元结构13.2.2 神经元数学模型13.2.3 神经网络的结构与工作方式13.2.4 神经网络的学习13.3 BP神经网络及其学习算法13.3.1 BP神经网络的结构13.3.2 BP学习算法13.3.3 BP学习算法的实现13.4 基于神经网络的系统辨识方法13.4.1前向模型辨识13.4.2反向模型辨识13.5 基于神经网络的软测量方法13.5.1 软测量技术13.5.2 污水处理过程神经网络软测量模型13.6 基于神经网络的控制方法13.6.1 神经网络控制器13.6.2 神经网络预测控制13.6.3 神经网络模型参考控制13.6.4 神经网络内模控制13.7 单神经元控制器13.8 本章小结习题习题解答参考文献。

《控制工程基础》课件-第五章

《控制工程基础》课件-第五章

件:伺服电动机、液压/气动伺服马达等;
测量元件依赖于被控制量的形式,常见测量元
件:电位器、热电偶、测速发电机以及各类传
感器等;
给定元件及比较元件取决于输入信号和反馈信
号的形式,可采用电位计、旋转变压器、机械
式差动装置等等;
4/21/2023
3
第五章 控制系统的设计和校正
放大元件由所要求的控制精度和驱动执行元件 的要求进行配置,有些情形下甚至需要几个放 大器,如电压放大器(或电流放大器)、功率 放大器等等,放大元件的增益通常要求可调。
显然,由于 c arctgTi 90 0 ,导致引
入PI控制器后,系统的相位滞后增加,因此,
若要通过PI控制器改善系统的稳定性,必须有
Kp< 1,以降低系统的幅值穿越频率。
综上所述:PI控制器通过引入积分控制作用以
改善系统的稳态性能,而通过比例控制作用来
调节积分作用所导致相角滞后对系统的稳定性
-20 已校正
-20
-40
'c c -40
()
-90° -180°
(c) ('c)
(rad/s)
若原系统频率特性为L0()、0(),则加入P控
制串联校正后:
L L0 () Lc L0 () 20 lg K p
4/21/2023
0 c 0
19
第五章 控制系统的设计和校正
H(s)
27
第五章 控制系统的设计和校正
()
L()/dB
0
90° 0° -90° -180° -270°
4/21/2023
PD校正装置
-20 0
1/Td c
+20
'c

现代控制理论与工程课件

现代控制理论与工程课件
下面通过具体例子来阐述自动控制系统的
基本概念。
[例1-1] 观察机器人搬运物体的控制过程,
如图1-1所示。图中为5关节机器人,其中有2个
转动关节,3个摆动关节。末端执行器为一个夹 持器,机器人的任务是通过夹持器抓取A处的物 体,并将其搬运至B处。
图1-1 5关节搬运机器人
为了达到最优控制效果,需要精心设计 合适的过程控制算法,使得搬运物体的速度 最快,而且搬运过程既平稳,定位又准确。 则必然涉及到多变量、耦合和非线性等复杂 的控制问题。传统控制理论通常无法解决如
模型输入输出数据的测量,利用统计方法对系
统的状态进行估计。其中,卡尔曼滤波为典型
的技术,在很多领域得到了广泛应用。
5.自适应控制
自适应控制指得是控制系统能够适应内部
参数变化和外部环境的变化,自动调整控制作
用,使系统达到一定意义下的最优或满足对这
一类系统的控制要求。
6.鲁棒控制 这类控制问题指得是针对系统中存在一定 范围的不确定,设计所谓的鲁棒控制器,使得
变了系统的动态特性,增加了系统的复杂性。
例如,对于电动机转速控制系统,提高输入电
压,电动机转速相应提高,但电动机具有惯性,
响应会出现延迟,所以当提高输入电压时,电
动机的转速并不可能立即有反馈形成的调节作
用。
如果控制系统认为电动机的转速没有提高, 再继续增加输入电压,则有可能超过了希望转
速所对应的输入电压值。电动机在延迟了一段
古典控制理论的广泛应用给人类带来了巨
大的经济和社会效益,同时也导致了自动控制
技术的诞生和发展。最大的成果之一是PID控制 规律的产生,对于无时间延迟的单回路控制系 统很有效,在工业过程控制中仍被广泛应用。

现代控制技术ppt课件

现代控制技术ppt课件

;
6
5.1.3 输出反馈设计法的设计步骤
❖ 1. 将连续状态方程离散化 ❖ 2. 求满足跟踪条件和附加条件的控制序列的变换 U(z) ❖ 被控对象的离散状态方程式的解为
❖ 被控对象在步控制信号
k1
❖ 作用下状态为 x(k)Fkx(0) Fkj1Gu(j) j0 u (0 )u ( 1 ) u (N 1 )
y(t)Cx(t)
❖ 采样周期T=1秒,试设计最少拍无纹波控制器D(z)。
A
1
1
0
0
B
1
0
C0 1
;
12
5.2 采用状态空间的极点配置设计法
❖ 按极点配置设计的控制器通常有两部分组成。一部分是状态观测器,它根据所测 到的输出量y(k)重构出全部状态 ,另一部分是控制规律,它直接反馈重构的 全部状态。 x(k)
第5章 现代控制技术
5.1 采用状态空间的输出反馈设计法 5.2 采用状态空间的极点配置设计法 5.3 小 结
;
1
本章主要内容
本章介绍了状态空间输出反馈法的设计步骤及按极点配置设计状态观测器的 设计方法。
;
2
❖ 现代控制理论可以用于分析多输入多输出系统, ❖ 它采用状态空间表达式作为描述系统的数学模型, ❖ 使用时域分析法研究系统的动态特性。 ❖ 由于状态空间表达式中包含了状态变量,可以描述系统内部变量的变化规律。
❖反馈控制规律应满足方程:
xy((kk)1)Cx(Fkx)(k)Gu(k)
F G
eAT
T
0 e
A
t
d
tB
u(k)Lx(k)
x (k 1 ) (F -G L )x (k)
zIFGL0

现代控制(学习笔记)打印版.ppt

现代控制(学习笔记)打印版.ppt

既得
x1 = − x2 = − x3 = −
• •

R1 1 1 x1 − x3 + u L1 L1 L1 R2 1 x2 + x3 L2 L2
1 1 x1 + x 2 C C y = R2 x 2
0 − R2 L2 1 − C − 1 1 L1 x 1 L 1 1 x 2 + 0 u L2 x3 0 0
1 2 t + t + 1 = 2 t +1
1 t −1 Φ ( t ) = e At = L−1 ( sI − A ) = 0 1
1 y = [1 0] x = t 2 + t + 1 2
第三章 能控能观性
方法二:将系统化为约旦标准形。 3-2 时不变系统
1 T AT = 2 1 2
-1
-1
1 = 2 1 2
1 2 1 − 2
rankM = 1 < 2, 系统不能控。
1 1 1 − 1 C N= = CA − 2 − 2 − 4 4
1 2 - 3 1 1 1 = - 2 0 1 − 1 - 3 1 - 1 0 - 4 2
2-6 求下列状态空间表达式的解:
0 1 0 & x= x + 1 u ; y = (1, 0 ) x 0 0
初始状态 x ( 0 ) = ,输入 u ( t ) 时单位阶跃函数。
因为
0 B = , u (t ) = I (t ) 1
t 0
−1
1-7 给定下列状态空间表达式

现代控制理论

现代控制理论

5.1.2 输出反馈
设线性定常系统为
Ax Bu x y Cx Du
其输入u ,状态变量 x,输出量y 的维数分别是r,n,m 状态反馈控制律 u Fv Hy
F输入变换阵
D
H输出反馈阵
+ +
v
+
F
u
B
+ +

A
x
C
y
H
u Fv Hy Fv H (Cx Du )
0 0 0 s 3 18s 2 72s det(sI A) 1 s 6 0 1 s 12 0
a 0= 0,a1= 72,a2=18
5.2.1状态反馈极点配置
计算由期望闭环极点组决定的特征多项式
3 2 f ( s) ( s * ) ( s 2 )( s 1 j )( s 1 j ) s 4 s 6s 4 i * i 1 3
性能指标的类型
性能指标实质上是对所要综合的控制系统在运动过程行为 上的一种规定。
非优化型性能指标 (不等式型) 优化性型能指标 (极值型)
(1)镇定问题 (2)极点配置 (3)解耦控制 (4)跟踪问题
J (u()) ( x T Qx uT Ru)dt
0
5.1 反馈控制系统的基本结构
0 1 0 0 0 0 1 0 A bc K 0 0 0 0 1 (an 1 kn 1 ) (a0 k0 ) (a1 k1 )
sI ( Ac bc K ) s n ( an 1 kn 1 ) s n 1 ( a1 k1 ) s ( a0 k0 )

现代控制工程-第5章能控性和能观性分析

现代控制工程-第5章能控性和能观性分析

传递函数判据
如果系统的传递函数的极点和零 点都位于复平面的左半部分,则 该系统是能控的。
能控性的应用
系统设计和ห้องสมุดไป่ตู้化
在系统设计和优化过程中,能控性分析可以帮助确定系统的可控性 和可观性,从而更好地选择和设计控制器和观测器。
控制性能评估
通过能控性分析,可以对系统的控制性能进行评估和比较,从而选 择更优的控制方案。
现代控制工程-第5章能控性 和能观性分析
目录
• 能控性分析 • 能观性分析 • 能控性和能观性的关系 • 系统设计中的能控性和能观性 • 现代控制工程其他章节概述
01
能控性分析
定义与概念
能控性定义
对于一个给定的线性时不变系统,如果存在一个状态反馈控制器,使得系统的任何初始状态都能通过 该控制器在有限的时间内被控制到任意指定的状态,则称该系统是能控的。
快速性
系统应具有快速的响应能力,以便在短时间 内达到设定值或消除外部扰动。
准确性
系统应具有高精度的输出,以满足各种控制 要求和保证产品质量。
可靠性
系统应具有高的可靠性和稳定性,以确保长 期稳定运行和减少故障率。
系统设计中的能控性和能观性考虑
能控性考虑
在系统设计中,需要考虑系统的能控性,即 能否通过输入信号控制系统的输出状态。对 于不能控制的系统,需要采取措施进行改进 或重新设计。
描述
分解性是控制系统分析中的一个重要性质。在大型复杂系统中,如果系统具有分解性, 那么我们可以将系统分解为若干个子系统,分别对子系统进行能控性和能观性分析,从
而简化系统分析和设计的难度。
04
系统设计中的能控性和能观 性
系统设计的基本原则
稳定性

华电现代控制理论第五章PPT课件

华电现代控制理论第五章PPT课件

计算能控标准型对应的状态反馈系数阵:
k k 1 k 2 k n a * 0 a 0 a * 1 a 1 a * n 1 a n 1 。
计算原状态空间表达式所对应的状态反馈矩阵K:k kPc1
u r k x r k P c 1 x k P c 1 k
返回
0 1 0 0
方法之一: 方法之二: 方法之三:
4. 采用极点配置闭环系统的特性变化
5.应用举例
返回主页
方法之一
已知受控对象的状态空间表达式为 x Ax bu
y cx
确定受控对象的能控性;U b A b A n 1 b c
由希望特征值确定希望特征多项式:
f * ( s ) ( s 1 ) s ( 2 ) ( s n ) s n a * n 1 s n 1 a 1 * s a * 0
设状态反馈系数矩阵 k kk k ,则加入状态
12
n
反馈后的系统特征多项式为:f(s)sI(Ab)k
令 f(s)f*(s) 得对应项系数相等,由此求出状态反馈系 数矩阵。
绘制系统模拟结构图。
返回
方法之三: (证明过程见书)
求受控对象的能控判别阵 U b A b A n 1 b 满秩。 c
1. 闭环控制系统的基本设计思想
延续应用古典控制理论中的闭环负反馈的概念,通过 选择反馈信号的形式和强度(系数反馈)使闭环控制系统的 控制水平满足设计要求。
返回
2. 加入状态反馈后的控制系统模型及其特性
已知:被控对象的状态空间表达式为: x Ax Bu
y Cx Du
(1) 结构形式
r
u
B
x`
系统经过状态反馈后的特征多项式为:
f(s)s3(a2k3)s2(a 1k2)s(a0k1) k1a0 *a0;k2a 1 *a 1;k3a2 *a2.

现代控制工程五

现代控制工程五

1
R4
) x2
17
可控性矩阵为S b Ab
1
L
0
1(
RR 12
L2 R R
RR 34
R R
)
1
2
1(
R 2
3
R 4
4 )
LC R R
1
2
R R
3
4
当 R R R R 时,rankS 2 n,系统可控;
14
23
反之当 R R R R ,即电桥处于平衡状态时,
14
23
rankS rankb
u 0
b
Ab
A b n1
u 1
记 S b Ab
An1b
un1
其状态可控的充分必要条件是 rankS n
(2)多输入系统 x Ax Bu
记可控性矩阵 S B AB
An1B
其状态可控的充要条件为 rankS n
或 det S ST 0
16
例8-32 试用可控性判据判断图8-20所示桥式电路的可控性。
1
,
x 2
u 1 C c 2
i 2
dt
2
状态方程为
x1
1 R1C1
x1
1 R1C1
u
x2
1 R2C2
x2
1 R2C2
u
19
于是 rankb
1
Ab
RC rank 1 1
1
RC 22
1 R2C
2
1
1
1
R2C 2 22
当 R C R C 时,系统可控。
11
22

R 1
R 2
,C 1

现代控制工程-第五章

现代控制工程-第五章

E(s)= 1- G H + G H + G G H -G H G
1 1 2 2 1 2 3 1 1
2 H2
G3(s) G1(s) H1(s) H3(s) R(s) E(S)
N(s) Y(s) G2(s) H2(s)
P1=1 △1=1+G2H2
E(s)=
(1+G2H2) + 1- G1H1+ G2H2+ G1G2H3-G1H1G2 H2
d X1 a X2 c b X3 e X4 g f X5
What is the relationship between Block Diagram Models and Signal-Flow Graph Models?
They are dual ! They are alternative! Signals (variables ) : Relation between variables: next to the line ( block diagram ) in the block at the node ( signal-flow ) signalnext to the branch
d f X1 a X2 c X3 e X4 g X5
R(s)
m
E(s) G(s) Y(s) B(s) H(s)
b

R(s)
Y(s) G(s) 1±G(s)H(s)
∑Pk△k Y(s) The Mason’s formula R-Y: R(s) = R△
△: it is called the system determinant
1、Differential equation models
features: fundamental , often, established by physical laws and by linearization. general form of LTIC system is :

现代控制教材第5章

现代控制教材第5章

(14)
引入状态反馈 令
u V Kx V KP 1 x V Kx
K KP 1 k0

k1 kn1


(15)
(16)
其中 k0 , k1 , , kn1 为待定常数
1 0 0 0 k k k A bK 0 1 n 1 0 1 0 a a a 1 n 1 1 0 0 1 0 0 1 ( a k ) ( a k ) ( a k ) 0 0 1 1 n 1 n 1
uA K Auo
2. 计算状态反馈矩阵
QC b

Ab
0 10 0 A2b 0 10 110 10 100 990

rankQC 3 所以系统能控
计算出状态反馈矩阵 K K0 K1 K2 4 1.2 0.1 状态反馈系统的状态图如图(c)所示(没有画出 TF )。 经过结构变换成(d)图所示的状态图
5.1 引言
线性定常系统综合:给定被控对象,通过设计控制器的结构和参数, 使系统满足性能指标要求。
5.2 状态反馈和输出反馈
5.2.1 状态反馈 线性定常系统方程为:
Ax Bu x y Cx Du
u V Kx
(1)
假定有n 个传感器,使全部状态变量均可以用于反馈。 (2) 其中,K 为 r n 反馈增益矩阵;V 为r 维输入向量。
~ 4) 所求镇定系统的反馈阵 K K1 0 P2 P 1
例5-5 系统的状态方程为 试用状态反馈来镇定系统。
1 0 x 0 0 2 0 0 1 1u 0 x 5 0
  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)。
硕士研究生基础学位课
现代控制工程
主讲教师: 王新华 主讲教师
北京工业大学机电学院
第5章 瞬态响应和稳态响应分析
在分析和设计控制系统时需要对各控制系统的性能进行比较 规定一些特殊的试验信号, 规定一些特殊的试验信号,比较各种系统对这些输入的响应 典型试验信号的响应特性与实际信号的响应特性具有关联性
内容摘要
dc dt dc dt
t=0
1 −t /T = e T 1 −t /T = e T
t=0
1 = T =0
t=∞
t=∞
5.2 一阶系统
2、一阶系统的单位斜坡响应 、
单位斜坡响应的函数的拉氏变换为: 单位斜坡响应的函数的拉氏变换为: ( s ) = R 展成部分分式 拉氏反变换
1 ,因此,有 1 1 因此, C ( s ) = s2 Ts + 1 s 2
ɺɺ ɺɺ Jc + Bc = T
零初始条件下, 零初始条件下,拉氏变换
Js 2C ( s ) + BsC ( s ) = T ( s )
负载元件的输入与输出传递函数为 整个闭环系统的传递函数为: 整个闭环系统的传递函数为:
C ( s) 1 = T ( s ) s ( Js + B )
C (s) K K/J = 2 = 2 R ( s ) Js + Bs + K s + ( B / J ) s + ( K / J )
2、瞬态响应和稳态响应 、
控制系统的响应由两部分组成: 控制系统的响应由两部分组成:瞬态响应和稳态响应 瞬态响应: 瞬态响应:从初始状态到最终状态的响应过程 稳态响应: 稳态响应:时间趋于无穷大时系统的输出状态
C (t ) = Ctr (t ) + Css (t )
5.1 基本概念
3、绝对稳定、相对稳定、稳态误差 、绝对稳定、相对稳定、
信号趋近于0, 信号趋近于 ,即 e(∞) = T 充分大时, 当t充分大时,系统跟踪单位斜坡输入信号的误差等于 。显然,时间常数 越 充分大时 系统跟踪单位斜坡输入信号的误差等于T。显然,时间常数T越 小,系统跟踪斜坡输入信号的稳态误差越小。 系统跟踪斜坡输入信号的稳态误差越小。
5.2 一阶系统
5.2 一阶系统
图示为一阶系统:可表示 电路 也表示热系统等。 电路、 图示为一阶系统:可表示RC电路、也表示热系统等。
简化
系统的输入—输出关系为: 系统的输入 输出关系为: 输出关系为
C ( s) 1 = R ( s ) Ts + 1
下面分析该系统对单位阶跃函数、单位斜坡函数、单位脉冲函数的响应。同时, 下面分析该系统对单位阶跃函数、单位斜坡函数、单位脉冲函数的响应。同时, 分析过程中,假设初始条件为零。 分析过程中,假设初始条件为零。 注意:具有相同传递函数的所有控制系统,对同一输入信号的响应是相同的。 注意:具有相同传递函数的所有控制系统,对同一输入信号的响应是相同的。 对于任何给定的物理系统,响应的数学表达式具有特定的物理意义。 对于任何给定的物理系统,响应的数学表达式具有特定的物理意义。
3、一阶系统的单位脉冲响应 、
单位脉冲响应的函数的拉氏变换为: 单位脉冲响应的函数的拉氏变换为:
R( s) = 1
因此,有 因此,
C ( s) =
其拉氏反变换
1 Ts + 1
1 −t / T c(t ) = e T
),响应速度很大 当t=0时,系统有一个峰值很高的输出响应(脉冲),响应速度很大;然后输 时 系统有一个峰值很高的输出响应(脉冲),响应速度很大; 出响应迅速减小,响应速度也呈快速下降趋势; 出响应迅速减小,响应速度也呈快速下降趋势;当t= ∞ 时,系统输出响应趋近于 稳态值0。 稳态值 。
传递函数中包含两个极点,称为二阶系统。 传递函数中包含两个极点,称为二阶系统。 二阶系统
5.3 二阶系统
2、二阶系统的阶跃响应 、
由上述系统的闭环传递函数
C ( s) K K/J = 2 = 2 R( s ) Js + Bs + K s + ( B / J ) s + ( K / J )
可得
C ( s) K/J = 2 2 R( s) B B K B B K s + + − − s + − J 2J J 2J 2J 2J
ωn2 C (s) = 2 2 R ( s ) s + 2ζωn s + ωn
(
)(
)
闭环极点为共轭复数,且位于左半平面内,为欠阻尼系统, 若 0 < ζ < 1 ,闭环极点为共轭复数,且位于左半平面内,为欠阻尼系统,其瞬 态响应是振荡的。 态响应是振荡的。 系统为临界阻尼系统。 若 ζ = 1 ,系统为临界阻尼系统。 系统为过阻尼系统。 若 ζ > 1 ,系统为过阻尼系统。 瞬态响应为等幅振荡 等幅振荡。 若 ζ = 0 ,瞬态响应为等幅振荡。 求图示系统单位阶跃输入信号的响应: 求图示系统单位阶跃输入信号的响应: 分三种情况分析: 欠阻尼) 分三种情况分析: 0 < ζ < 1 (欠阻尼) 两种阻尼系统的瞬态响应都不振荡。 两种阻尼系统的瞬态响应都不振荡。
基本概念 一阶系统 二阶系统 高阶系统 劳斯稳定判据 积分和微分控制作用对系统性能的影响 单位反馈控制系统中的稳态误差
5.1 基本概念
1、典型试验信号 、
阶跃函数、斜坡函数、加速度函数、脉冲函数、 阶跃函数、斜坡函数、加速度函数、脉冲函数、正弦函数等 简单的时间函数, 简单的时间函数,容易对控制系统进行数学和实验分析 随时间渐变的函数:斜坡函数;突然的扰动量:阶跃函数;冲击输入信号: 随时间渐变的函数:斜坡函数;突然的扰动量:阶跃函数;冲击输入信号: 脉冲函数 利用试验信号,能在同一基础上比较所有系统的性能 利用试验信号,
5.2 一阶系统
1、一阶系统的单位阶跃响应 、
单位阶跃响应的函数的拉氏变换为: 单位阶跃响应的函数的拉氏变换为:R ( s ) =
1 ,因此,有 1 1 因此, C ( s) = s Ts + 1 s 1 T 1 1 展成部分分式 C ( s ) = − = − s Ts + 1 s s + 1/ T
拉氏反变换
c(t ) = 1 − e− t / T
表明:输出的初始响应为零,稳态响应为 。 表明:输出的初始响应为零,稳态响应为1。 当t=T(一个响应周期)时 (一个响应周期)
c(t ) = 1 − e −t / T = 1 − e −1 = 0.632
即,响应达到了总变化的63.2%。时间常数越小,响应越快。响应速度用斜率 响应达到了总变化的 。时间常数越小,响应越快。 表示,斜率越大,响应越快。 表示,斜率越大,响应越快。
dc dt
=
t=0
1 −t /T e T
=
t=0
1 T
dc dt
=
t=∞
1 −t /T e T来自=0t=∞5.2 一阶系统
在t=0时,斜率为 ,t=∞时,降为零。响应曲线的斜率单调下降。 时 斜率为1/T, 时 降为零。响应曲线的斜率单调下降。 可以看出,经过 ,指数响应曲线从0上升到 可以看出,经过1T,指数响应曲线从 上升到 稳态值的63.2%;经过2T,上升到 ;经过 ,上升到86.5%。当 稳态值的 。 t=3T,4T,5T,响应曲线分别上升到稳态时的 , , , 95%, 98.2%, 99.3%。 95%, 98.2%, 99.3%。 因此, 因此,当t≥4T时,响应曲线将保持稳态值的 时 2%以内。 以内。 以内 虽然只有当t趋于无穷大时,响应才达到稳态。 虽然只有当 趋于无穷大时,响应才达到稳态。 趋于无穷大时 实际计算时,一般以响应曲线达到稳态值的 实际计算时,一般以响应曲线达到稳态值的2% 所需时间, 倍的时间常数T作为适当的响应 所需时间,或4倍的时间常数 作为适当的响应 倍的时间常数 时间估计值。 时间估计值。
绝对稳定:系统是稳定的还不稳定的。如果控制系统没有受到任何扰动, 绝对稳定:系统是稳定的还不稳定的。如果控制系统没有受到任何扰动,或 没有输入信号作用,系统的输出保持在某一状态,则系统处于平衡状态。 没有输入信号作用,系统的输出保持在某一状态,则系统处于平衡状态。 如果线性定常系统受到初始条件作用后,其输出量最终能够返回到平衡状态, 如果线性定常系统受到初始条件作用后,其输出量最终能够返回到平衡状态, 系统是稳定的;而输出量无限地偏离其平衡位置,则系统是不稳定的; 系统是稳定的;而输出量无限地偏离其平衡位置,则系统是不稳定的;若输 是不稳定的 出量在平衡位置呈现持续不断的振荡过程,系统处于临界稳定状态。 出量在平衡位置呈现持续不断的振荡过程,系统处于临界稳定状态。 临界稳定状态 相对稳定和稳态误差:一般物理系统包含储能元件,当输入量作用于系统时, 相对稳定和稳态误差:一般物理系统包含储能元件,当输入量作用于系统时, 系统的输出量不能立刻跟踪输入量的变化, 系统的输出量不能立刻跟踪输入量的变化,而是在系统达到稳态前表现为瞬 态响应过程,通常表现为阻尼振荡过程。 态响应过程,通常表现为阻尼振荡过程。 在稳态时,如果系统的输出量与输入量不能完全吻合,则具有稳态误差。 在稳态时,如果系统的输出量与输入量不能完全吻合,则具有稳态误差。它表 示了系统的精确程度。 示了系统的精确程度。 分析控制系统时,需要研究系统的瞬态响应特性,还要研究其稳态特性。 分析控制系统时,需要研究系统的瞬态响应特性,还要研究其稳态特性。
闭环极点为共轭复数, 闭环极点为实数。 若 B 2 − 4 JK < 0 ,闭环极点为共轭复数,若 B 2 − 4 JK ≥ 0 ,闭环极点为实数。
K 引入参数: 引入参数: = ωn 2 J
B = 2ζωn = 2σ J
B B ζ = = Bc 2 JK
相关文档
最新文档