实验25线性系统状态空间分析和运动解
自动控制原理课件8状态空间分析法
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1 2 3
解析法
通过解状态方程和输出方程,得到系统的状态和 输出响应。
数值法
采用数值计算方法,如欧拉法、龙格-库塔法等, 对状态方程和输出方程进行离散化求解,得到系 统的离散时间响应。
线性时不变系统的性质
分析线性时不变系统的稳定性、可控性和可观测 性等性质,为系统设计和控制提供依据。
状态空间模型的求解方法
在处理高阶系统时,计算量较大,需要借助计算机进行数值计算。 在实际应用中,可能需要对系统进行适当的简化或近似处理,以降低
计算复杂度和提高计算效率。
状态空间分析法的优势与局限性
01 02 03 04
局限性
对于非线性系统和时变系统,建立状态空间模型可能较为复杂。
在处理高阶系统时,计算量较大,需要借助计算机进行数值计算。 在实际应用中,可能需要对系统进行适当的简化或近似处理,以降低
描述输入对状态变量的影响。
状态方程的建立
状态变量的选择
选择系统的状态变量,通常基于系统 的物理性质和动态特性进行选择。
建立状态方程
根据状态变量和系统的动态特性,建 立状态方程,描述系统内部状态的变
化规律。
确定系统矩阵
根据状态方程,确定系统矩阵A和B, 其中A描述状态变量的时间导数,B
描述输入对状态变量的影响。
计算复杂度和提高计算效率。
02 状态空间模型的建立
02 状态空间模型的建立
状态方程的建立
状态变量的选择
选择系统的状态变量,通常基于系统 的物理性质和动态特性进行选择。
建立状态方程
根据状态变量和系统的动态特性,建 立状态方程,描述系统内部状态的变
化规律。
确定系统矩阵
根据状态方程,确定系统矩阵A和B, 其中A描述状态变量的时间导数,B
《现代控制理论》课程教案
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《现代控制理论》课程教案一、教学目标1. 了解自动控制系统的概念,理解自动控制的基本原理和特点。
2. 掌握线性系统的状态空间表示,熟悉状态空间方程的求解方法。
3. 学习控制器的分析和设计方法,包括PID控制、状态反馈控制和观测器设计。
4. 学会运用现代控制理论解决实际工程问题,提高系统的稳定性和性能。
二、教学内容1. 自动控制系统的基本概念和原理自动控制系统的定义、分类和性能指标开环控制系统和闭环控制系统的区别与联系2. 状态空间表示及其应用状态空间方程的定义和求解方法状态转移矩阵和初始状态对系统行为的影响状态空间图的绘制和分析3. 控制器的分析和设计PID控制原理及其参数调整方法状态反馈控制和观测器的设计方法控制器设计实例和仿真分析4. 系统的稳定性和性能分析线性时不变系统的稳定判据系统的瞬时响应、稳态响应和频率响应分析系统性能指标的优化方法三、教学方法1. 讲授法:讲解基本概念、原理和方法,阐述重点难点。
2. 案例分析法:分析实际工程案例,让学生学会运用现代控制理论解决问题。
3. 实验法:安排实验课程,让学生动手实践,加深对理论知识的理解。
4. 讨论法:组织课堂讨论,培养学生独立思考和团队协作的能力。
四、教学资源1. 教材:《现代控制理论》,作者:吴启迪、何观强。
2. 课件:PowerPoint 或其他演示软件制作的课件。
3. 实验设备:控制系统实验平台。
4. 仿真软件:MATLAB/Simulink。
五、教学评价1. 平时成绩:课堂表现、作业完成情况和实验报告。
2. 考试成绩:期末考试,包括选择题、填空题、计算题和论述题。
3. 实践能力:实验报告和实际工程问题的解决方案。
六、教学安排1. 课时:共计32课时,其中包括16次课堂讲授,8次实验操作,8次课堂讨论。
2. 授课方式:课堂讲授结合实验操作和课堂讨论。
3. 进度安排:第1-8课时:讲授自动控制系统的基本概念和原理。
第9-16课时:讲解状态空间表示及其应用。
线性系统理论3线性系统的运动分析
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THANKS
伯德图判据
通过观察系统开环伯德图(对数幅频特性和相频特性曲线)来判断系统的稳定性。若开环伯 德图在穿越频率处的相位裕度大于0,则系统是稳定的。
不稳定系统的分析与处理
不稳定原因分析
不稳定系统可能由于系统内部参数摄动、外部扰动或控 制器设计不当等原因导致。需要对系统进行详细分析, 找出不稳定的原因。
不稳定系统处理
线性微分方程
01
描述线性系统动态行为的数学工具,通过求解微分方程可以得
到系统的输出响应。
传递函数
02
在频域中描述线性系统输入输出关系的数学表达式,常用于控
制系统的分析和设计。
状态空间方程
03
描述线性系统状态变量和输入输出关系的数学方程组,适用于
多输入多输出系统和时变系统。
线性系统的建模方法
1 2
机理建模
运动方程的物理意义
描述系统运动状态
运动方程描述了线性系统的运动状态,包括位置、速度和 加速度等物理量。通过求解运动方程,可以得到这些物理 量的时域解和频域解。
预测系统响应
根据已知输入和初始条件,通过求解运动方程可以预测线 性系统的响应。这对于控制系统的设计和分析具有重要意 义。
分析系统稳定性
通过分析运动方程的解的性质,可以判断线性系统的稳定 性。例如,如果解是收敛的,则系统是稳定的;如果解是 发散的,则系统是不稳定的。
对求解结果进行可视化展示和数据分 析,研究电路系统的动态响应特性, 如谐振频率、阻尼振荡等。
建立模型
运动方程
求解方法
结果分析
根据电路元件的连接方式和电气特性, 建立电路系统的数学模型,如RLC串 联或并联电路。
采用解析法或数值法求解运动方程, 得到电路中各元件的电压、电流等电 气参数。
第一章 线性定常系统的状态空间描述及运动分析
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称 G ( s ) 为系统的传递函数矩阵。G ( s ) 为的一个有理分式 矩阵。当 g ij ( s ) 除严格真还包含真有理分式时,即 G ( s ) 的一个或一些元传递函数中分母和分子多项式具有相等 的最高幂次时,称为真有理分式矩阵。
7
§1.1-2 传递函数矩阵 当且仅当 G ( s )为真的或严格真的时,它才是物理上可实 现的。当且仅当 lim G ( s ) = 零阵 s →∞ G ( s ) 为严格真的, lim G ( s ) =非零常阵 s →∞ 传递函数矩阵为真的。
8
§1.2 线性定常系统的状态空间描述
§1.2-1 状态和状态空间 系统的状态空间描述是建立在状态和状态空间概念的基 础上的。 定义1.1 动力学系统的状态定义为完全的表征系统时间 域行为的一个最小内部变量组。组成这个变量组的变 xn (t ) 称为系统的状态变量,其中t ≥ t0, ", 量 x1 (t ), x2 (t ), t0 为初始时刻。由状态变量 ⎡ x1 (t ) ⎤ ⎥, t ≥ t 构成的列向量 x(t ) = ⎢ # 0 ⎢ ⎥ 称为系统的状态向量,简称为状态。状态空间则定义为 状态向量取值的一个向量空间。
15
§1.2-2 动态系统的状态空间描述 离散动态过程的状态空间的描述。离散动态过程的一个 重要特点是,系统的各个变量都被处理成为只在离散时 刻取值,其状态空间描述只反映离散时刻的变量组间的 因果关系和转换关系。用k=0,1,2来表示离散的时刻,则 离散时间系统(简称离散系统)的状态方程和输出方程 的最一般形式为:
2
§1.1-1 单变量情形回顾 已知由下列常系数微分方程描述的定常系统
y n + a n −1 y ( n −1) + " + a1 y (1) + a 0 y
线性系统状态空间分析和运动解
![线性系统状态空间分析和运动解](https://img.taocdn.com/s3/m/7b8f18cd03d276a20029bd64783e0912a3167c59.png)
线性系统状态空间分析和运动解状态空间分析方法是一种用来描述线性系统的分析方法。
它将系统的动态特性用一组状态变量来表示,并通过矩阵形式的状态方程进行分析和求解。
状态空间方法是目前广泛应用于自动控制系统设计与分析的一种方法,它可以对系统的稳定性、可控性、可观性以及性能等进行定量分析。
在状态空间分析方法中,首先需要将系统的微分方程表示为矩阵形式的状态方程。
状态方程描述了各个状态变量和它们的变化率之间的关系。
假设系统有n个状态变量x1, x2, ..., xn和m个输入变量u1, u2, ..., um,状态方程可以表示为:dx/dt = Ax + Bu其中,dx/dt是状态变量的变化率,A是状态矩阵,描述状态变量之间的耦合关系,B是输入矩阵,描述输入变量对状态变量的影响。
状态空间分析方法的基本思想是将系统转化为状态空间表达式,然后通过对状态方程进行分析和求解来得到系统的特性和响应。
常见的分析方法包括对系统的稳定性、可控性和可观性进行评估。
稳定性是系统的基本性质之一,用来描述系统在受到扰动时是否能够恢复到平衡状态。
在状态空间方法中,通过研究系统的特征根(或特征值)可以判断系统的稳定性。
特征根是状态方程的解的根,系统的稳定性与特征根的实部有关。
如果特征根的实部都小于零,则系统是稳定的;如果特征根存在实部大于零的情况,则系统是不稳定的。
可控性是指系统是否可以通过输入变量来控制系统的状态变量。
在状态空间方法中,通过可控性矩阵来判断系统的可控性。
如果可控性矩阵的秩等于系统的状态变量个数,则系统是可控的;如果可控性矩阵的秩小于系统的状态变量个数,则系统是不可控的。
可观性是指系统的状态变量是否可以通过观测变量来测量得到。
在状态空间方法中,通过可观性矩阵来判断系统的可观性。
如果可观性矩阵的秩等于系统的状态变量个数,则系统是可观的;如果可观性矩阵的秩小于系统的状态变量个数,则系统是不可观的。
除了稳定性、可控性和可观性外,状态空间分析方法还可以用来分析系统的性能指标,如系统的响应时间、稳态误差和系统的最大误差等。
线性系统的运动分析
![线性系统的运动分析](https://img.taocdn.com/s3/m/3e4afa1458f5f61fb6366676.png)
A 有二种标准形式: 对角线矩阵、约当矩阵
(1)当A的特征值 1, 2,, n 为两两相异时:对角线标准型
e1t
0
e At Te AtT1 T
T 1
0
ent
其中: T为使A化为对角线标准型的非奇异变换矩阵。
求状态转移矩阵的步骤:
1) 先求得A阵的特征值 i 。
2) 求对应于 i 的特征向量 pi ,并得到T阵及T的逆阵。
j0
其中: a0(t), a1(t),, an1(t) 为t的标量函数,可按A的特 征值确定。
1) A的特征值 1, 2 ,, n 两两相异时,
注意求逆
a0(t)
1 1
12
n1 1
1
e 1t
a1 ( t )
1
1
22
n1 2
e
2t
an1 ( t )
1
1
2n
n1 n
e
nt
三、几个特殊的矩阵指数函数
(1)设 A diag 1 n ,即A为对角阵且具有互异元素时,
有
e1t
Φt
e2t
0
0
ent
(2)若A能通过非奇异变换为对角阵时,即
T -1AT Λ
e1t
ΦΦ(t)t
T
e2t
0
0
T
-1
(2-9)
ent
1
0
(3)设A为 (n n) 约当阵,即 A
a0
a1
(t (t
) )
1 1
1
1
e
1t
2
e
2t
在第3种方法中已经求得特征根,所以得:
线形系统的状态空间分析与综合
![线形系统的状态空间分析与综合](https://img.taocdn.com/s3/m/b0f085c62e3f5727a4e96255.png)
T A i T , 的特征向量 0 。
TB 0
一般地说,PBH特征向量判据主要用于理论分析中,特
秩判据 线性定常连续系统完全可控的充分必要条件是
rank B AB An1B n
其中 n为矩阵 A 的维数,S B AB An1B 称为系统的
可控性判别阵。 14
二、 线性系统的可控性与可观测性(14)
例: 桥式网络如图所示,试用可控性判据判断其可控性。
解: 该桥式电路的微分方程为
试判别系统的可控性。
解: 根据状态方程可写出
n4
20
二、 线性系统的可控性与可观测性(20)
s 1 0 0 0 1
sI A B 0 s 1 0 1 0
0 0 s 1 0 1
0 0 5 s 2 0
考虑到 A 的特征值为1 2 0, 3 5, 4 5 ,所以只
需对它们来检验上述矩阵的秩。通过计算知,当 s 1 2 0
1
二、 线性系统的可控性与可观测性(1)
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, 这就存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而由任意的 初态达到原点,则称系统是可控的,或者更确切地是状态可 控的。否则,就称系统是不完全可控的,或简称为系统不可 控。相应地,如果系统所有状态变量地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。
7
二、 线性系统的可控性与可观测性(7)
此外,对于线性时变系统,其可控性与初始时刻 t0的选取有
关,是相对于Tt 中的一个取定时刻来定义的。而对于线性定
线性系统理论
![线性系统理论](https://img.taocdn.com/s3/m/f99bcb39a7c30c22590102020740be1e650ecc90.png)
线性系统理论线性系统理论是一个广泛应用的数学分支,该分支研究线性系统的性质、行为和解决方案。
线性系统可以描述很多现实世界中的问题,包括电子、机械、化学和经济系统等。
在这篇文章中,我们将探讨线性系统理论的基础、应用、稳定性和控制等不同方面。
一、线性系统基础线性系统是一种对于输入响应线性的系统。
当输入为零时,系统的响应为零,称之为零输入响应。
当没有外界干扰时,系统内部存在固有的动态响应,称之为自然响应。
当有外界输入时,系统将对输入做出响应,称之为强制响应。
线性系统具有很多性质,可以让我们更好地理解系统的行为。
其中一个重要的性质是线性可加性,就是说当输入是线性可加的时候,输出也是线性可加的。
换句话说,如果我们有两个输入信号,将它们分别输入到系统中,我们可以在系统的输出中将它们加起来,并得到对应的输出信号。
另外一个重要的性质是时不变性,就是说当输入信号的时间变化时,输出信号的时间变化也会随之发生。
这个性质告诉我们,系统的行为不随着时间的改变而改变。
除此之外,线性系统还有其他很多性质,比如可逆性、稳定性、因果性等等。
二、线性系统的应用线性系统有着广泛的应用,它们可以用来描述很多各种各样的问题,包括但不限于电子电路、航天控制、化学反应、经济系统等等。
下面我们来看看这些应用领域中的具体案例。
1. 电子电路线性系统在电子电路中有着广泛应用。
例如,如果我们想要设计一个低通滤波器,以使高频信号被抑制,我们可以使用线性系统来描述它的行为。
我们可以将电子电路看作一个输入信号到输出信号的转换器。
这个转换器的输出信号可以通过控制电子器件的电流、电压等参数来实现。
这种线性系统可以用来滤掉任何频率的信号,因此在广播和通信中也有广泛的应用。
2. 航天控制航天控制是线性系统理论的一个应用重点。
它包括控制飞行器姿态、轨道以及动力学行为。
在这些问题中,线性可变系统被广泛应用。
这种系统的输出信号是受到飞行器的控制和环境因素的影响。
控制器的任务是计算信号,以引导飞行员和总体系统实现期望的性能和特征。
第三章状态方程的解课堂课资
![第三章状态方程的解课堂课资](https://img.taocdn.com/s3/m/b191a32b26d3240c844769eae009581b6ad9bd62.png)
e2t 1 3t et
2e2t
2
3t
et
4e2t 5 3t et
0 1 0
A
0
0
1
6 11 6
1 1 1 P 1 2 3
1 4 9
6 5 1
P 1
1 2
6
8
2
2 3 1
1 0 0
A
P1 AP
0
2
0
0 0 3
et 0 0
e At PeAt P1 P 0 e2t
0
e
nt
eT 1ATt I T 1 ATt 1 T 1 A2Tt 2 1 T 1 A3Tt 3
2!
3!
T 1 I At 1 A2t 2 1 A3t 3 T
2!
3!
T 1e AtT et
e At TetT 1
12
例 已知矩阵
0 1 1
A 6
-11
6
试计算矩阵指数 eAt .
a n1 n1 1
e1t
a n1 n1 2
e2t
a0 a1n
a0
1
an1 1
a n1 n1 n
ent
n1 1
1
e1t
.
n1 n
ent
17
2)有 n个重特征值 1 n
et a0 t a1 t an1 t n1
两端对求1至n 阶1 导数得:
t 是满足 t At,0 I 的 n n 的矩阵。 t 定义为转移矩阵。
对于线性定常方程 t e At 。
t e At 表示 x(0) 到 x(t) 的转移矩阵。 t t0 e A(tt0 ) 表示 x(t0 ) 到 x(t) 的转移矩阵。
线性定常系统的状态空间分析与综合2
![线性定常系统的状态空间分析与综合2](https://img.taocdn.com/s3/m/1a0220578bd63186bdebbc5c.png)
从系统的机理出发
例 建立如右图所示机械系统的状
态空间表达式,并画出系统的状态图。
k F
根据牛顿第二定理有
m
或表示成
F ky f dy m d 2 y
dt
dt 2
d 2 y dy m dt2 f dt ky F
y f
机械位移系统
选择位移 y 和速度dy / dt为状态变量,令 x1 y, x2 dy / dt
同一个系统,状态变量的选取不是惟一的。 对于一般的物理系统,状态变量的个数应等于储能元 件的个数。
基本概念
用状态变量来表征系统时,还有如下基本概念:
状态向量 把描述系统的 n个状态变量 x1(t), x2 (t), , xn (t) 看作向
量x(t) 的分量,则x(t) 称为 n 维状态向量,记作
状态空间
x1(t)
x1
x(t
)
x2
(t
),
简记为
x
x2
xn
(t
)
xn
以状态变量 x1, x2, , xn为坐标轴所张成的n维空间,
称为状态空间。系统在任意时刻的状态,在状态空间中是一个
点,随时间推移,状态在变化,在状态空间中绘出一条轨迹,
称为状态轨线。
基本概念
状态方程 由系统的状态变量构成的一阶微分方程组,
则
x&1
x2
,
x&2
k m
x1
f m
x2
1 m
F,
y
x1
从系统的机理出发
用向量—矩阵表示的状态空间表达式为
x&1 x&2
0
k
m
1 f
第二章线性系统的状态空间描述1
![第二章线性系统的状态空间描述1](https://img.taocdn.com/s3/m/96ab338e6529647d272852a0.png)
第二章 线性系统的状态空间描述§2-1 状态空间的基本概念1、状态:系统的状态,是指系统的过去、现在和将来的状况。
(如:一个质点作直线运动,它的状态就是它每个时刻的位置和速度)2、状态变量:能完全表征系统运行状态的最小数目的一组变量。
(如果用最少的n 个变量x 1(t), x 2(t),……, x n (t)就能完全描述系统的状态,那么这n 个变量就是一组状态变量。
)3、状态向量:设一个系统有n 个状态变量,即x 1(t),x 2(t),……,x n (t),用这n 个状态变量作为分量构成的向量x(t)称为该系统的状态向量。
记为Tn t x t x t x t x )](,),(),([)(21 =4、状态空间:由n 个状态变量作为坐标轴所构成的n 维空间,称为状态空间。
引入了状态和状态空间的概念之后,就可以建立动力学系统的状态空间描述了。
从结构的角度讲,一个动力学系统可用图2-1所示的方块图来表示。
其中x(t)表征系统的状态变量,u(t)为系统控制量(即输入量),y(t)为系统的输出变量。
与输入—输出描述不同,状态空间描述把系统动态过程的描述考虑为一个更为细致的过程:输入引起系统状态的变化,而状态和输入则决定了输出的变化。
5、状态方程:状态变量的一阶导数与状态变量、输入量的关系,称为系统的状态方程。
例:设单输入线性定常系统(LTI-Linear Time Invariant )的状态变量为x 1(t),x 2(t),……,x n (t),输入为u(t),则一般形式的状态方程为:)()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()(2211222221212112121111t u b t x t a t x t a t x a t x t u b t x t a t x t a t x a t x t u b t x t a t x t a t x a t x n n nn n n nn n n n ++++='++++='++++='图2-1 动力学系统结构示意图上式可写成向量—矩阵形式:其中:6、输出方程:在指定系统输出的情况下,该输出与状态变量、输入量之间的函数关系式,称为系统的输出方程。
现代控制理论实验报告
![现代控制理论实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/6ebd0a6d31126edb6e1a1011.png)
现代控制理论实验指导书实验一:线性系统状态空间分析1、模型转换图1、模型转换示意图及所用命令传递函数一般形式:)()(1111110nmasasasabsbsbsbsGnnnnmmmm≤++++++++=----MATLAB表示为:G=tf(num,den),其中num,den分别是上式中分子,分母系数矩阵。
零极点形式:∏∏==--=nijmiipszsKsG11)()()(MATLAB表示为:G=zpk(Z,P,K),其中Z,P,K分别表示上式中的零点矩阵,极点矩阵和增益。
传递函数向状态空间转换:[A,B,C,D] = TF2SS(NUM,DEN);状态空间转换向传递函数:[NUM,DEN] = SS2TF(A,B,C,D,iu)---iu表示对系统的第iu个输入量求传递函数;对单输入iu为1;验证教材P438页的例9-6。
求P512的9-6题的状态空间描述。
>> A=[0 1;0 -2];>> B=[1 0;0 1];>> C=[1 0;0 1];>> D=[0 0;0 0];>> [NUM,DEN] = ss2tf(A,B,C,D,1)NUM =0 1 20 0 0DEN =1 2 0>> [NUM,DEN] = ss2tf(A,B,C,D,2)NUM =0 0 10 1 0DEN =1 2 0给出的结果是正确的,是没有约分过的形式P512 9-6>> [A,B,C,D]=tf2ss([1 6 8],[1 4 3])A =-4 -31 0B =1C =2 5D =12、状态方程求解单位阶跃输入作用下的状态响应:G=ss(A,B,C,D);[y,t,x]=step(G);plot(t,x).零输入响应[y,t,x]=initial(G,x0)其中,x0为状态初值。
验证P435的例9-4,P437的例9-5。
9-4A=[0 1;-2 -3];B=[0;0];C=[0 0];D=[0];G=ss(A,B,C,D);[y,t,x]=initial(G,[1;2]);plot(t,x)(设初始状态为[1 ;2])零输入响应00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-1-0.50.511.529-5零输入响应A=[0 1;-2 -3];B=[0;1];C=[0 0];D=[0];G=ss(A,B,C,D);[y,t,x]=initial(G,[1;2]);plot(t,x)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-1-0.50.511.52零状态响应,阶跃信号激励下>> A=[0 1;-2 -3];B=[0;1];C=[0 0];D=[0];>> G=ss(A,B,C,D);[y,t,x]=step(G);plot(t,x)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.8200.050.10.150.20.250.30.350.4总响应>> A=[0 1;-2 -3];B=[0;1];C=[0 0];D=[0];G=ss(A,B,C,D);[y1,t1,x1]=step(G);[y2,t2,x2]=initial(G,[1;2]);>> x=x1+x2;>> plot(t1,x)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.500.511.523、系统可控性和可观测性可控性判断:首先求可控性矩阵:co=ctrb(A ,B)。
线性系统理论实验报告.
![线性系统理论实验报告.](https://img.taocdn.com/s3/m/fd0f2e2c5a8102d276a22f8c.png)
线性系统理论Matlab 实验报告1、在造纸流程中,投料箱应该把纸浆流变成2cm 的射流,并均匀喷洒在网状传送带上。
为此,要精确控制喷射速度和传送速度之间的比例关系。
投料箱内的压力是需要控制的主要变量,它决定了纸浆的喷射速度。
投料箱内的总压力是纸浆液压和另外灌注的气压之和。
由压力控制的投料箱是个耦合系统,因此,我们很难用手工方法保证纸张的质量。
在特定的工作点上,将投料箱线性化,可以得到下面的状态空间模型:u x x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+-=0001.0105.0002.002.08.0. []21,x x y =其中,系统的状态变量x1=液面高度,x2=压力,系统的控制变量u1=纸浆流量u2=气压阀门的开启量。
在上述条件下,试设计合适的状态变量反馈控制器,使系统具有实特征根,且有一个根大于5解:本题目是在已知状态空间描述的情况下要求设计一个状态反馈控制器,从而使得系统具有实数特征根,并要求要有一个根的模值要大于5,而特征根是正数时系统不稳定,这样的设计是无意义的,故而不妨采用状态反馈后的两个期望特征根为-7,-6,这样满足题目中所需的要求。
要对系统进行状态反馈的设计首先要判断其是否能控,即求出该系统的能控性判别矩阵,然后判断其秩,从而得出其是否可控。
Matlab 判断该系统可控性和求取状态反馈矩阵K 的程序,如图1所示,同时求得加入状态反馈后的特征根并与原系统的特征根进行了对比。
图1系统能控性、状态反馈矩阵和特征根的分析程序上述程序的运行结果如图2所示:图2系统能控性、反馈矩阵和特征根的运行结果图2中为图1matlab 程序的运行结果,经过判断得知系统是可控的,同时极点的配置个数与系统状态相符,求得了状态反馈矩阵K 的值,并把原系统的特征根(rootsold )和加入状态反馈后的特征根(rootsnew )进行对比。
同时通过特征值可以看出该系统是稳定的。
2、描述恒速制导导弹的运动方程为:u x x ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001000015.000100000005.00005.0-1.0-00010. []x y 01000= 运用ctrb 函数计算系统的能控型矩阵,并验证系统是不可控的;计算从u 到Y 的传递函数,并消去传递函数中的分子和分母公因式,由此可以得到能控的状态空间模型。
线性系统的状态空间分析与综合
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线性系统的状态空间分析与综合第九章线性系统的状态空间分析与综合⼀、教学⽬的与要求:通过本章内容的学习,使学⽣建⽴起状态变量和状态空间的概念,掌握线性定常系统状态空间模型的建⽴⽅法,状态空间表达式的线性变换,状态完全能控或状态完全能观测的定义,及其多种判据⽅法,状态转移矩阵的求法,传递函数矩阵与状态空间表达式的关系。
⼆、授课主要内容:1.线性系统的状态空间描述2.线性系统的可控性与可观测性3.线性定常系统的状态反馈与状态观测器(详细内容见讲稿)三、重点、难点及对学⽣的要求(掌握、熟悉、了解、⾃学)1.重点掌握线性定常系统状态空间模型的建⽴⽅法与其他数学描述(微分⽅程、传递函数矩阵)之间的关系。
2.掌握采⽤状态空间表述的系统运动分析⽅法,状态转移矩阵的概念和求解。
3.掌握系统基本性质——能控性和能观测性的定义、有关判据及两种性质之间的对偶性。
4.理解状态空间表达式在线性变换下的性质,对于完全能控或能观测系统,构造能控、能观测标准形的线性变换⽅法,对于不完全能控或不完全能观测系统,基于能控性或能观测性的结构分解⽅法。
5.掌握单变量系统的状态反馈极点配置和全维状态观测器设计⽅法,理解分离定理,带状态观测器的状态反馈控制系统的设计。
重点掌握线性系统的状态空间描述和求解,线性系统的可控性与可观测性及状态反馈与状态观测器。
四、主要外语词汇线性系统 linear system状态空间 state space状态⽅程 state equation状态向量 state vector传递函数矩阵 translation function matrix状态转换矩阵 state-transition matrix可观测标准形 observational standard model可控标准形 manipulative standard model李亚普诺夫⽅程Lyaponov equation状态观测器 state observation machine对偶原理 principle of duality五、辅助教学情况(见课件)六、复习思考题1.什么是系统的状态空间模型?状态空间模型中的状态变量、输⼊变量、输出变量各指什么?2.通过机理分析法建⽴系统状态空间模型的主要步骤有哪些?3.何为多变量系统?如何⽤传递矩阵来描述多变量系统的动态特性?在多变量系统中,环节串联、并联、反馈连接时,如何求取总的传递矩阵?4.试简述数学模型各种表达式之间的对应关系。
线性系统的状态空间描述
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状态向量:是由状态变量所构成的向量,即向量
x(t)x1(t),x2(t),L,xn(t)T称为n维状态向量。
状态空间:以n个线性无关的状态变量作为基底所组 成的 n 维空间称为状态空间Rn。
状态轨线:随着时间推移,系统状态x(t)在状态空间 所留下的轨迹称为状态轨线或状态轨迹。
连续系统:
x&(t)f [x(t),u(t),t] y(t)g[x(t),u(t),t]
离散系统:
xy(t(ktk1))gf[[xx(t(ktk),),uu(t(ktk),)t,ktk]] 或 x(yk(k)1)g[fx[(xk()k,)u,(uk()k,)k,]k]
4.线性系统状态空间表达式:状态方程与输出方 程都是线性方程的系统是线性系统。线性系统的状态方 程是一阶向量线性微分方程或一阶向量线性差分方程。
关于状态的几点说明
系统的状态空间描述
状态变量组选取上的不唯一性: 由于系统中变量的个数必大于n,而其中仅有n个
是线性无关的,因此决定了状态变量组在选取上的不 唯一性。
➢状态变量不是所有变量的总和。 ➢输出量可以选作状态变量。 ➢输入量不允许选作状态变量。 ➢状态变量有时是不可测量的。 ➢状态变量是时间域的。
对于控制工程而言,它可能是被控对象、控 制装置,也可能是某些部件的串联、并联和反馈 组合。
图1-1 系统的方块图表示
✓ 图中方块以外的部分为系统环境; ✓ 环境对系统施加的作用或激励称为系统输入,
用向量 u[u1,u2,Lup]T表示; ✓ 系统对环境的作用(即从外部量测到的系统信
息)称为系统输出,用向量 y[y1,y2,Lyq]T表示; ✓ 系统输入和输出统称为系统的外部变量。 ✓ 描述系统内部状况的变量称为系统的状态变量,
线性系统的状态空间描述
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状态向量:是由状态变量所构成的向量,即向量 称为n维状态向量。 状态空间:以n个线性无关的状态变量作为基底所组成的 n 维空间称为状态空间Rn。 状态轨线:随着时间推移,系统状态x(t)在状态空间所留下的轨迹称为状态轨线或状态轨迹。
状态方程(※):描述系统状态变量与输入变量之间关系的一阶微分方程组(连续时间系统)或一阶差分方程组(离散时间系统)称为系统的状态方程。 状态方程表征了系统由输入所引起的内部状态变化,其一般形式为: 或 线性系统的状态空间描述
对角型实现和约当标准型实现,需要计算系统的极点(特征值)和特征向量,很不方便。
总结:
由系统微分方程建立状态空间表达式(自学P405-409)
01
由系统微分方程建立状态空间表达式的整个思路与由系统传递函数建立状态空间表达式的思路是类似的,所以这里不再详细介绍,请参看教材P405-407。 另外,当给定系统微分方程时,可先求出其传递函数,然后按照前面推导的公式直接写出其可控标准型和可观测标准型实现,例如我们在例1-2种所做的那样。
状态变量组选取上的不唯一性: 由于系统中变量的个数必大于n,而其中仅有n个是线性无关的,因此决定了状态变量组在选取上的不唯一性。
系统的状态空间描述
系统的任意选取的两个状态变量组之间为线性非奇异变换的关系。
状态变量是时间域的。
状态变量有时是不可测量的。
状态变量不是所有变量的总和。
1.5 组合系统的状态空间描述
1.4 线性系统等价的状态空间描述
1.1 线性系统状态空间描述
2021
2023
1.1 线性系统状态空间描述
一.系统数学描述的基本类型
1.几个基本定义
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广西大学实验报告纸
【实验时间】2014年06月15日
【实验地点】(课外)
【实验目的】
1、掌握线性系统状态空间的标准型、解及其模型转换。
【实验设备与软件】
1、MATLAB数值分析软件
【实验原理】
Matlab提供了非常丰富的线性定常连续系统的状态空间模型求解(即系统运动轨迹的计算)的功能,主要的函数有
①、阶跃响应函数step()可用于计算在单位阶跃输入和零初始状态(条件)下传递函数模型的输出响应,或状态空间模型的状态和输出响应,其主要调用格式为
step(sys,t)
[y,t] = step(sys,t)
[y,t,x] = step(sys,t)
②、脉冲激励下的仿真函数impulse()可用于计算在脉冲刺激输入下传递函数模型的输出响应,或状态空间模型的状态和输出响应,其主要调用格式为
impulse(sys,t)
[y,t] = impulse(sys,t)
[y,t,x] = impulse(sys,t)
③、任意输入激励下的仿真函数lsim()可用于计算在给定的输入信号序列(输入信号函数的采样值)下传递函数模型的输出响应,其主要调用格式为
lsim(sys,u,t,x0)
[y,t,x] = lsim(sys,u,t,x0)
【实验内容、方法、过程与分析】
已知线性系统
1、利用Matlab求零状态下的阶跃响应(包括状态和输出),生成两幅图:第一幅绘制各状态响应曲线并标注;第二幅绘制输出响应曲线。
状态响应曲线:
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=[0]; %输入状态空间模型各矩阵,若没有相应值,可赋空矩阵
X0=[0;0;0]; % 输入初始状态
sys=ss(A,B,C,D); %构造传递函数
[y,x,t]=step(sys); % 绘以时间为横坐标的状态响应曲线图
plot(t,x);
grid;
title('状态响应曲线')
输出响应曲线:
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=0;
X0=[0;0;0]
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1);
sys=tf(num,den);
step(sys)
grid
title('输出响应曲线')
2、利用Matlab求零状态下的冲激响应(包括状态和输出),生成两幅图:第一幅绘制各状态响应曲线并标注;第二幅绘制输出响应曲线。
状态响应曲线:
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=[]; %输入状态空间模型各矩阵,若没有相应值,可赋空矩阵
x0=[0;0;0]; % 输入初始状态
sys=ss(A,B,C,D); %构造传递函数
[y,x,t]= impulse(sys);
plot(t,x);
grid;
title('状态响应曲线')
输出响应曲线:
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=0;
X0=[0;0;0]
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1);
sys=tf(num,den);
impulse(sys);
grid;
title('输出响应曲线')
3、若控制输入为,且初始状态为,求系统的响应,要求
a.在simulink只能够画出模型求响应,生成两幅图:第一幅绘制各状态响应曲线并标注;第二幅绘制输出响应曲线。
b.编写.m文件求响应,生成两幅图:第一幅绘制各状态响应曲线并标注;第二幅绘制输出响应曲线。
状态响应曲线:
t=[0:0.02:5];
if t>=3
u=1;
else
u=1+exp(-t).*cos(5*t);
end
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=[0]; %输入状态空间模型各矩阵,若没有相应值,可赋空矩阵
X0=[0.2;0.2;0.2]; % 输入初始状态
u=(t==0); %就是个条件判断,只有t=0的时候,u才为“1”
sys=ss(A,B,C,D); %构造传递函数
[y,t,x]=lsim(sys,u,t,X0);
plot(t,x);
grid;
title('状态响应曲线')
输出响应曲线:
plot(t,y);
grid;
title('输出响应曲线')
4、以阶跃输入情况下的,分析各模块对响应有什么影响。
5、求系统的传递函数
在MATLAB软件Command Window窗口中输入以下程序A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=0;
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1);
printsys(num,den)
程序运行结果为
6、若采用K增益负反馈,绘制闭环根轨迹图,并对根轨迹加以描述说明。
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=0;
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1);
rlocus(num,den);
grid
title('K增益负反馈闭环根轨迹图')
采用K增益负反馈,画出如图所示的根轨迹图。
由图可知,共有3条根轨迹,第一条最终趋于原点;第二条收敛在20~60之间;第三条最终趋于无穷远处。
7、在Matlab中绘制Bode图和Nyquist图,并对图给予说明。
绘制Bode图:
A=[-21 19 -20;19 -21 20;40 -40 -40];
B=[0;1;2];
C=[1 0 2];
D=0;
sys=tf(num,den)
bode(num,den)
grid
title('Bode图')
汇出的波特图如图所示,由图可知,对复制响应分析可得,交越频率在转折频率之后,故复制的变化主要发生在低频段。
对相频特性进行分析,可知此系统的相频特性角度均为负值,并且最后的相角是趋于-90度的。
绘制Nyquist图:
nyquist(sys)
title('Nyquist图')
画出的奈奎斯特图如上所示,根据此图可知,此系统是稳定的系统,由奈奎斯特曲线可以分析出此系统的稳定性。