离散系统的状态空间描述状态方程
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2)系统中信号既有离散量,也有连续量。 描述方式:离散量部分用一阶差分方程描述 连续量部分用一阶微分方程描述,需要离散化。
2019/12/15
2
一、Z变换及相关理论知识
拉氏变换是分析、设计线性连续系统的主要数学工具。Z变 换是分析、设计线性离散控制系统的主要数学工具。
连续 输入信号
线性 系统
离散
2019/12/15
2)
x3 ( k )
xn1(k 1) y(k n 1) xn(k)
xn
(
k
1)
y(k
n)
a0 y(k) a1 y(k 1) an1 y(k n 1) b0u(k)
a0 x1(k) a1x2(k) an1xn(k) b0u(k)
c2
cn
x2
(kT
)
Du(kT
)
xn
(
kT
)
(T为采样周期,经常省去不写)
写成矩阵形式,得离散系统的状态空间描述:
x(k 1) Gx (k) Hu(k)
y(k) Cx(k) Du(k)
2019/12/15
4
2、线性定常离散系统状态空间描述的模拟结构图
第一节 线性离散时间系统 的状态空间描述
1. Z变换及相关理论知识 2. 离散时间系统的状态方程 3. 连续时间系统的离散化
2019/12/15
1
离散系统基本知识:
定义:在系统中,只要有一处信号不是时间t的连续函数,这种 系统就称为离散系统。
分类: 1)系统中所有信号均是离散量。 描述方式:一阶差分方程描述
x2 ( k
1)T
g21
g22
g2n
x2
(
kT
)
h2
u(
kT
)
xn
(
k
1)T
gn1
gn2
gnn
xn
(
kT
)
hn
x1(kT )
状态方程:y(kT ) c1
y(k) x1(k)
2019/12/15
9
写成矩阵形式,得到离散系统的状态空间表达式:
x1(k 1) 0
x2(k 1)
0
10 01
0 x1(k) 0
x2 ( k )
0
0 u(k)
G(z) Y(z) U(z)
用方框图表示为: U(z) G(z) Y (z)
2)MIMO离散系统的Z传递矩阵:
当初始状态 x(0) 0 时,对以下状态空间描述做Z变换:
x(k 1) Gx (k) Hu(k)
y(k) Cx(k) Du(k)
2019/12/15
6
得:
zX (z) GX(z) HU(z) Y(z) CX(z) DU(z)
整理上式得: Y (z) [C(zI G)1 H D]U(z) G(z)U(z)
所以Z传递矩阵为:G(z)=C(zI G)1 H D
3)离散系统的特征方程为: zI G 0
而此特征方程的根就是线性离散系统的极点,也是系统矩 阵G的特征值。
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7
4、将差分方程化为状态空间描述:或转换为Z传递函数,再求
xn1
(
k
1)
0
0 0
1
xn1
(
k
)
0
xn(k 1) a0 a1 an2 an1 xn(k) b0
x1(k)
y 1
0
百度文库
0
x2
(
k
)
xn
(
k
)
对于:x(k 1) Gx (k) Hu(k) ,其模拟结构图如下: y(k) Cx(k) Du(k)
u(k) H
D
z x(k 1)
x(k)
1
C
y(k)
G
2019/12/15
单位 如同连续系统中积分器和1/s的关系
迟延
5
3、Z传递函数(矩阵)和特征方程
1)离散系统的Z传递函数为: 零初始条件下,脉冲输出序列的z变换与输入脉冲序列的z 变换之比,称为系统的脉冲传递函数或Z传递函数。
) )
x1 ( k x2 ( k
1) 1)
h1u( k ) h2u( k )
xn(k) xn1(k 1) hn1u(k)
上式中:
h0 bn
h1 h2
bn1 bn2
an1h0 an1h1
an2h0
拉氏变换 S域代数 方程
微分 方程
直接 求解
时域 解
差分 方程
Z变换
Z域代数 方程
S域解 拉
氏 反 变 换
Z 反 变 换
Z域解
3
二、离散系统的状态空间描述
1、线性定常离散系统的状态空间描述为:
x1(k 1)T g11 g12 g1n x1(kT ) h1
输出方程:
离散系统差分方程描述形式:
y(k n) an1 y(k n 1) a1 y(k 1) a0 y(k)
bnu(k n) bn1u(k n 1) b0u(k)
(k 0,1,2)
1)差分方程的输入函数中不包含高于一阶的差分项 y(k n) an1 y(k n 1) a1 y(k 1) a0 y(k) b0u(k)
选择状态变量:x1(k) y(k)
x2 x3
( (
k k
) )
y(k y(k
1) 2)
xn(k) y(k n 1)
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化为一阶差分方程组:
x1(k 1) y(k 1) x2(k)
x2
(
k
1)
y(k
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10
2)差分方程的输入函数中包含高于一阶的差分项 y(k n) an1 y(k n 1) a0 y(k) bnu(k n) b0u(k)
x1(k) y(k) h0u(k)
选择状态变量:
x2 x3
( (
k k
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一、Z变换及相关理论知识
拉氏变换是分析、设计线性连续系统的主要数学工具。Z变 换是分析、设计线性离散控制系统的主要数学工具。
连续 输入信号
线性 系统
离散
2019/12/15
2)
x3 ( k )
xn1(k 1) y(k n 1) xn(k)
xn
(
k
1)
y(k
n)
a0 y(k) a1 y(k 1) an1 y(k n 1) b0u(k)
a0 x1(k) a1x2(k) an1xn(k) b0u(k)
c2
cn
x2
(kT
)
Du(kT
)
xn
(
kT
)
(T为采样周期,经常省去不写)
写成矩阵形式,得离散系统的状态空间描述:
x(k 1) Gx (k) Hu(k)
y(k) Cx(k) Du(k)
2019/12/15
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2、线性定常离散系统状态空间描述的模拟结构图
第一节 线性离散时间系统 的状态空间描述
1. Z变换及相关理论知识 2. 离散时间系统的状态方程 3. 连续时间系统的离散化
2019/12/15
1
离散系统基本知识:
定义:在系统中,只要有一处信号不是时间t的连续函数,这种 系统就称为离散系统。
分类: 1)系统中所有信号均是离散量。 描述方式:一阶差分方程描述
x2 ( k
1)T
g21
g22
g2n
x2
(
kT
)
h2
u(
kT
)
xn
(
k
1)T
gn1
gn2
gnn
xn
(
kT
)
hn
x1(kT )
状态方程:y(kT ) c1
y(k) x1(k)
2019/12/15
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写成矩阵形式,得到离散系统的状态空间表达式:
x1(k 1) 0
x2(k 1)
0
10 01
0 x1(k) 0
x2 ( k )
0
0 u(k)
G(z) Y(z) U(z)
用方框图表示为: U(z) G(z) Y (z)
2)MIMO离散系统的Z传递矩阵:
当初始状态 x(0) 0 时,对以下状态空间描述做Z变换:
x(k 1) Gx (k) Hu(k)
y(k) Cx(k) Du(k)
2019/12/15
6
得:
zX (z) GX(z) HU(z) Y(z) CX(z) DU(z)
整理上式得: Y (z) [C(zI G)1 H D]U(z) G(z)U(z)
所以Z传递矩阵为:G(z)=C(zI G)1 H D
3)离散系统的特征方程为: zI G 0
而此特征方程的根就是线性离散系统的极点,也是系统矩 阵G的特征值。
2019/12/15
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4、将差分方程化为状态空间描述:或转换为Z传递函数,再求
xn1
(
k
1)
0
0 0
1
xn1
(
k
)
0
xn(k 1) a0 a1 an2 an1 xn(k) b0
x1(k)
y 1
0
百度文库
0
x2
(
k
)
xn
(
k
)
对于:x(k 1) Gx (k) Hu(k) ,其模拟结构图如下: y(k) Cx(k) Du(k)
u(k) H
D
z x(k 1)
x(k)
1
C
y(k)
G
2019/12/15
单位 如同连续系统中积分器和1/s的关系
迟延
5
3、Z传递函数(矩阵)和特征方程
1)离散系统的Z传递函数为: 零初始条件下,脉冲输出序列的z变换与输入脉冲序列的z 变换之比,称为系统的脉冲传递函数或Z传递函数。
) )
x1 ( k x2 ( k
1) 1)
h1u( k ) h2u( k )
xn(k) xn1(k 1) hn1u(k)
上式中:
h0 bn
h1 h2
bn1 bn2
an1h0 an1h1
an2h0
拉氏变换 S域代数 方程
微分 方程
直接 求解
时域 解
差分 方程
Z变换
Z域代数 方程
S域解 拉
氏 反 变 换
Z 反 变 换
Z域解
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二、离散系统的状态空间描述
1、线性定常离散系统的状态空间描述为:
x1(k 1)T g11 g12 g1n x1(kT ) h1
输出方程:
离散系统差分方程描述形式:
y(k n) an1 y(k n 1) a1 y(k 1) a0 y(k)
bnu(k n) bn1u(k n 1) b0u(k)
(k 0,1,2)
1)差分方程的输入函数中不包含高于一阶的差分项 y(k n) an1 y(k n 1) a1 y(k 1) a0 y(k) b0u(k)
选择状态变量:x1(k) y(k)
x2 x3
( (
k k
) )
y(k y(k
1) 2)
xn(k) y(k n 1)
2019/12/15
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化为一阶差分方程组:
x1(k 1) y(k 1) x2(k)
x2
(
k
1)
y(k
2019/12/15
10
2)差分方程的输入函数中包含高于一阶的差分项 y(k n) an1 y(k n 1) a0 y(k) bnu(k n) b0u(k)
x1(k) y(k) h0u(k)
选择状态变量:
x2 x3
( (
k k