第五章 精确线性化方法
非线性系统精确线性化的微分几何法
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如 果满 足 以下两个 条 件 : 首先 是 F在 上具 有 一
( 5 ) 智能 控制 理论 方法 现 在有 越来 越 多 的控 制 采 用 智 能 控 制方 法 ,
对应 的值 ; 其次是 F以及 ,的逆映射F 都属于 可 微 映射 , 那 么 可 以 将 可 微 映 射 F在 ‰ 定 义 为
变换 的方 法 , 让 非 线 性 系统 流 形 中的 全 局 或者 局 部 坐标转 变为 线性 结 构 , 这种 方 法 的最 大优 势 就 是不 会 引入新 的系统 误 差 , 非 线 性 到 线 性化 前 后
微分流形属于一种非常特殊 的拓扑结构 , 空 间范 围更加 广泛 , 可 以在 研 究 拓 扑结 构 的基 础 上
1 非线性 系统控 制方法回顾
1 . 1 几 种代 表性 非线 性方 法
[ 收稿 日期 ] 2 0 1 6— 0 9—2 0
[ 作者简介 ] 孙建 红( 1 9 7 7 一) , 男, 山西忻州人 , 讲师 , 主要从 事基础数学和微分几何 的研究 。
5 4
安阳师范学院学报
极作用 , 在促进理论发展的同时 , 实现了理论到实
非 线性 系 统具 有 极 强 的复 杂性 和 多 样 性 , 无 法 建 立 一 种 具 有 普 遍 性 的 非 线 性 系 统 控 制 理 论 … 。所 以 , 要通 过 有效 的方 式 将 非 线 性 系统 线 性化 , 下面就 介 绍几种 具 有代表 性 的方法 : ( 1 ) 经典 方 法 针 对特 殊 系统 , 提 出 以下 三 种基 本 的理 论 方
传 统 的非 线 性 系 统 分 析 以及 系 统 控 制 方 法 中, 多 数是 针对 某个 工作 点进 行线 性化 , 然 后通 过 线性系统 理论展开研究 。这种传 统线性化方 法 中, 工作 点 的选 择 决 定 了线 性 化 的 精 度 。近 似 线 性化方 法 无法对 强 非线性 大 范 围变化 的 系统提 供 有 效分 析 。 近年来 , 非 线性 系统 的反 馈 线 性 化 受 到越 来 越 多 的关 注 , 也 是 人 们 常用 的一 种 非 线 性 系 统 控
第5章线性系统的频域分析法
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0
5.2
典型环节频率特性曲线的绘制
5.1.1
频率特性的基本概念与定义
先考查图 5.1 所示的 RC 滤波网络为例,说明频率特性的基本概念.
R
ui
C
uo
图 5.1 RC 滤波网络
设 RC 网络的输入信号是幅值为 A 的正弦信号 ui A sin t ,当输出 uo 呈稳态时,记录
ui 、 uo 的曲线如图 5.2 所示.由图可见, RC 网络的稳态输出信号仍为正弦信号,频率与
5.8 为 RC 网络 T 0.5 时的尼科尔斯图.后面我们会进一步学习如何利用对数幅相曲线和 系统开环和闭环传递函数的关系,绘制关于闭环幅频特性的等 M 图和闭环相频特性的等 图.
0
5
2 3 4 7
1
L( ) / dB
10
15
20
10
100 80
图 5.8
60 40 20 ( ) /
输入信号的频率相同,只是幅值有所衰减,相位存在一定延迟.
ui
A
2
0
uo
t
0
2
t
图 5.2 RC 网络的输入和稳态输出信号
RC 网络的微分方程如下:
T
duo uo ui dt
(5.1)
式中, T RC 为时间常数.将式(5.1)取拉普拉斯变换,并代入初始条件 uo (0) uo0 ,得:
uo ( s )
1 1 A Tuo0 ui ( s) Tuo0 2 2 Ts 1 Ts 1 s
(5.2)
再将式(5.2)取拉普拉斯反变换得:
第5章 解线性方程组的直接方法
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a1,k 1
( ak kk)1 , ( ) ak k 1,k 1
( ankk) ,
( ankk)1 ,
在第k步消去前, 在系数矩阵右下角的n-k+1阶 主子阵中,选绝对值最大的元素作为主元素。
| a pq | max | aij | 0
k i , j n
k
k
需 n k 次乘法、1 次除法, n k 次加减法。
9
数值分析
第5章 解线性方程组的直接方法
总的运算次数为:
乘 除 法
n k n k 2 n k n k 1 1 k 1 j 2 3 j 1 1
证明: 归纳法证明(对k归纳)
11
0, i 1, 2, , k ( n)
数值分析
第5章 解线性方程组的直接方法
设直到k-1成立,只要证明
D1 , D2 , , Dk 1非零时,
Dk非零的充要条件是 a
(k ) kk
0 即可。
在归纳假设下,Gauss消去法可进行到第k-1步
D1 a
数值分析
Numerical Analysis
李小林
重庆师范大学数学学院
数值分析
第5章 解线性方程组的直接方法
第五章 线性方程组的直接解法
/*Direct Method for Solving Linear Systems*/
求解 A x b, A R
Cramer法则:
n n
det( A) 0
在第k 步消元前,在系数矩阵第k 列的对角线以下的元素 中找出绝对值最大的元。
| a | max | aik | 0 pk
第五章-气体渗流理论
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压力分布公式: 压力分布公式: 气体单向稳定渗流 液体单向稳定渗流
2
pe − pw p = pe − x L
2 2 2
pe − pw p = pe − x L
• 气体单向稳定渗流时,压力函数沿流程成 直线分布,而压力沿流程不成直线分布。 • 当x=常数时,p=常数,等压线是一族平行 于y轴的直线,由于流线和等压线互为正交, 所以流线是一族平行于x轴的直线。
k ∂p M ∂ p k ∂p ]=− [ ] µ ∂x RT ∂x Z µ ∂x k ∂p M ]=− µ ∂y RT k ∂p M ]=− µ ∂z RT ∂ p k ∂p [ ] ∂y Z µ ∂y ∂ p k ∂p [ ] ∂z Z µ ∂z
∂ (φρ ) ∂ pM =φ [ ] 右端 ∂t ∂t ZRT M 1 ∂p ∂ 1 =φ [ + p ( )] RT Z ∂t ∂t Z M 1 ∂p ∂ 1 ∂p =φ [ +p ( ) ] RT Z ∂t ∂p Z ∂t 1 M 1 ∂p ∂Z ∂p =φ [ + (− 2 ) p ] RT Z ∂t Z ∂p ∂t pM 1 1 ∂Z ∂p pM ∂p =φ [ − ] =φ C ( p) ZRT p Z ∂p ∂t ZRT ∂t
压力函数: 压力函数:
φµC ( p) k p ∂p k p ∇ ⋅[ ∇p ] = µ Z ∂t µZ k ~ = 2 k p dp + C ⇒ d~ = 2 k p dp p p ∫µ Z µZ
~ = 2 k p ∇p ⇒ ∇p µZ ∂~ p k p ∂p ⇒ =2 µ Z ∂t ∂t φµC ( p) ∂~ 1 ∂~ p p 2~ 渗流微分方程∇ p = = k ∂t η ∂t
线性化理论
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对于非线性特征明显的对象,需要先将非线性系统进行线性化,才能应用常见的线性分析方法。
IAS 系统中,空气弹簧的作用力与所施加激励之间存在明显的非线性关系,而减振器作用力与施加激励也存在非线性关系,所以IAS 系统是典型的非线性系统。
精确线性化方法通过恰当的非线性状态反馈和非线性坐标变换(或动态补偿),将一个非线性系统变换成(部分或全部地)线性系统。
精确线性化方法基于微分几何理论,通过对系统输入输出的解耦,实现非线性系统的线性化。
在非线性系统线性化后,可引入相关的控制理论实现对减振器阻尼的切换。
在介绍精确线性化方法前,先介绍两个概念:李导数、相对阶。
设如下n 阶非线性系统()()()x f x g x u y h x =+⎧⎨=⎩ 其中,状态量0x X ∈,,f g 为n 维光滑向量场h 为光滑函数。
n x ∈R ,系统的输入1u ∈R ,系统的输出1y ∈R 。
(1) 李导数(Lie Derivative )对系统(3.25)的输出方程求导数(()())()()f g dhdhy x f x g x u L h x L h x u dx dx ==+=+ (0.1)在式(3.17)中,定义()()f dh L h x f x dx ∆=,()()g dh L h x g x dx ∆=为李导数,f L 代表()h x 沿着系统的轨迹的导数。
(2) 相对阶(relative degree ) 定义3.2(相对阶): 0x X ∈,如果存在0x 的邻域V 及正整数r 使(3.16)满足以下两个条件:① ()0k g f L L h x =,x V ∀∈,01k r ≤<-;② 1()0r g f L L h x -≠, x V ∀∈;则称系统(3.16)的相对阶为r 。
以单输入单输出系统(SISO )为例,说明精确线性化原理:利用系统的输出方程得到所需要的坐标变化和状态反馈,实现系统的精确线性化【徐兴大论文,89-91】。
精确线性化
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对于整车车身高度跟踪系统,基于三点测量策略,提出两种高度切换控制方案,一种为整车耦合系统的车身高度跟踪,也就是在整车模型的多输入多输出系统;另一种方案是,针对课题这类中大型客车,轴距和轮距均较大,各控制点之间的相关性较小,提出三点测量独立系统的变结构控制,考虑到高度跟踪过程中的车身姿态稳定性,在各点独立控制的基础上,增加俯仰姿态和侧倾姿态的稳定控制器来协调各独立系统控制的时序或者修正控制量大小,简化了控制算法,便于实现。
3.3.1三点测量车身高度跟踪模型的精确线性化对于三点测量独立系统的控制,每个点都是单输入单输出的非线性系统,其线性化的方法和步骤均类似,这里将三个独立系统统一成1/4车身高度跟踪模型(只是模型参数不同),在不考虑道路干扰情况下,根据第二章建立的数学模型(2.21)及精确线性化理论,设车身高度跟踪系统的状态变量3Ts sX Z Z P ⎡⎤=⎣⎦,则式(2.21)变为12(1)(2)2(3)32332323232333013011()()a e s s m X X X X P A m g C X C X C X m RT VX X X q V VX V VX κκ⎧⎪=⎪⎪⎡⎤=---++⎨⎣⎦⎪⎪∆=-+⎪+∆+∆⎩(0.1)1()y h X X ==(0.2)即闭环系统中,有2(1)(2)2(3)33323232233011()()()a e s s X f X X P A m g C X C X C X m VX X V VX κ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤=---++⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥∆-⎢⎥+∆⎣⎦(0.3)33010()0g X R T V VX κ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥+∆⎣⎦(0.4)因为,0()()0g f g L L h X L h X ==,1()0g f L L h X =,()33012()0g f s Ae kRT L L h X m V V X ≠+∆=,根据相对阶的定义知道系统的相对阶为3,即均满足输入-状态线性化和输入-输出线性化的条件错误!未找到引用源。
第五章 线性系统的频域分析法-5-2——【南航 自动控制原理】
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)2
A(0) 1 (0) 0
G(jn )
A() 0 () 180
j
G(j0)
●
0
G(jn )
共振点
G( jn ) (n ) 0 G( jn ) (n ) 180
变化趋势 0 n () 0 , A() :1
n () 180 , A() : 0
零阻尼振荡环节在自然振荡频率处,相角突变180°。
A()
谐振现象是振荡系统的 特性,谐振频率 r 与系 统固有频率 n 和阻尼比
有关。当谐振频率等于
频率响应峰值
Mr 1/ (2 1 2 )
阶跃响应超调
p exp( / 1 2 )
固有频率时,则发生共振。
共振的危害巨大。
当阻尼比较小,且系统谐振频率处于输入信号的
频率范围时,系统输出会出现很大的振荡,影响系
5.2 典型环节与开环系统的频率特性
环节是系统的基本组成单元。將环节进行分类形成 典型环节。典型环节的频率特性是开环系统频率特性 的分解,而开环系统频率特性是闭环系统分析与设计 的基础。
一、典型环节的频率特性
1.典型环节的分类
环节:系统增益、零点或极点对应的因式
分类:按照增益的正负性、零点或极点的位置(实数 或复数、位于左半平面或右半平面)进行划分,共分 为最小相位、非最小相位两大类、12种典型环节。
设互为倒数的典型环节频率特性为
G1(j)=A1()e j1() G2 (j) =A2 ()e j2 ()
则由 G1(s) 1/ G2 (s) 得
A1()e j1 ( ) =A21()e j2 ( )
L1() L2 ()
互为倒数典型环节的对数相频曲线关于0°线对称, 对数幅频曲线关于0dB线对称。
第五章_第3节 解对初值和参数的连续依赖性
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以及参数a g l 都是测量得到的,是有误差的.解对 初始值及参数连续,意味着这些值足够精确时,解的 误差也会足够的小。
几何意义:
y
D
min( , / 2)
y0
y0
p( x0 , y0 )
G
0
a
x0 x0
b
x
问题的转化
讨论一般n阶微分方程的初值问题
dy f ( x, y , ), dx y ( x0 ) y0 , n ( x, y ) G R R , K R m
由已知条件, 对 ( x, y ) S ,存在以它为中心的圆 Ci G ,使 f ( x, y) 在其内满足李氏条件,利普希茨常数为 Li.根据有限
C 时,有 S G G 覆盖定理,存在N,当G i
N
对 0 ,记 , S ), min , / 2 d (G
k 1
k
3). 用归纳法证明 k ( x, )对( x, ) D是连续的.
推论
(E) :
设n维向量值函数f ( x, y )在区域 R : x x0 a , y y0 b, 上连续,而且对y满足李氏条件. 则微分方程( E )的解 y ( x, )在区域 h b Q : x x0 , y0 2 2 上是连续的,其中h min a, b ,而正数M M 为 f ( x, y ) 在区域R的一个上界.
定理5.1的证明
证明的主要步骤:
( E ) :
dy f ( x, y, ), y (0) 0 dx
现代控制之非线性控制专题
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求解w(x)的算法
谢谢!
精确线性化条件
• 对于仿射非线性系统 如果能找到 个“输出”函数w(x), 如果能找到一个“输出”函数 ( ) 使得系统的关系度r=n, 即
而且在 在X0处雅克比矩阵非奇异, 雅克 矩阵 奇异 则可以变换成Brunovsky 标准型。
定理2.
给定一个仿射非线性系统 f和g为n维向量场,如果 维向量场 如果 (1)矩阵 在X0邻域的秩等于n (2)向量场的集合 在X= X0处系统可以变换成标准型。
3. 精确线性化方法
• 条件:仿射非线性系统 • 方法:采用非线性状态反馈和坐标变换,把 方法:采用非线性状态反馈和坐标变换,把一个 个 非线性系统精确线性化 • 特点:线性化模型的工作范围大大扩大
4. 关系度r等于系统阶次n的线性化设计
• 坐标变换: 坐标变换
• 当系统的关系度r等于系统的阶次n时,系统 的非线性模型可以化成
是非奇异的。 是非奇异的
• 可以做一个坐标变换,把原系统化成一个标准型。
问题1:w(x)是否存在? 问题2:如何求 如何求w(x)? ( )?
精确线性化的条件 • Frobennius定理
k<n
• 设矩阵在X=X0的秩为k,如果增广矩阵的秩 仍为k, • 则存在(n‐k)定义在X0邻域的标量函数 h1(X), …, hn‐k(X) 是下面方程的解
SISO非线性控制系统设计 非线性控制系统设
陈宏钧 E-mail:hongjun@ 电话:0451‐86413050
1. 几种常用的方法 • 近似线性化 • 精确线性化 • 零动态方法
2. 近似线性化方法 • 确定工作点 • 在工作点的邻域内把非线性系统近似成一 个线性系统 • 对近似后的线性系统设计控制器 • 问题:不能离开工作点太远,否则线性化 模型不准确
第五章精确线性化方法
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第五章精确线性化方法精确线性化方法(Exact Linearization Method)是一种数学工具,用于在非线性系统中找到一个等效的线性系统,从而使得非线性系统的特性可以通过线性控制理论来分析和设计控制器。
在控制系统中,线性化是一种常用的方法,用于简化非线性系统的分析和设计过程。
然而,线性化方法只能近似地描述非线性系统的行为,而精确线性化方法则可以提供一个非常准确的线性化模型,从而更精确地分析和设计控制器。
精确线性化方法基于泰勒级数展开的原理,通过将非线性系统的输出和输入表示为泰勒级数的形式,从而将非线性系统转化为一个线性系统。
具体而言,精确线性化方法假设非线性系统可以表示为以下形式:\dot{x} = f(x,u)\]y=h(x,u)\]其中,\(\dot{x}\)表示状态变量的导数,\(f(x,u)\)是一个非线性函数,表示状态变量和输入的关系,\(y\)是输出变量,\(h(x,u)\)是一个非线性函数,表示状态变量和输入的关系。
为了进行精确线性化,首先需要将非线性函数\(f(x,u)\)和\(h(x,u)\)展开为泰勒级数的形式。
对于一个\(n\)维系统,泰勒级数的展开形式如下:f(x,u) = f(0,u) + \sum_{i=1}^n \left. \frac{{\partialf}}{{\partial x_i}} \right,_{x=0,u=0} \cdot x_i + \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \left. \frac{{\partial^2 f}}{{\partial x_i \partial x_j}} \right,_{x=0,u=0} \cdot x_i x_j + \ldots\]h(x,u) = h(0,u) + \sum_{i=1}^n \left. \frac{{\partialh}}{{\partial x_i}} \right,_{x=0,u=0} \cdot x_i + \sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n \left. \frac{{\partial^2 h}}{{\partial x_i \partial x_j}} \right,_{x=0,u=0} \cdot x_i x_j + \ldots\]将上述展开式代入非线性系统的动态方程,可以得到一个等效的线性系统。
近似线性化与精确线性化的分析与比较
![近似线性化与精确线性化的分析与比较](https://img.taocdn.com/s3/m/feadb19f6bec0975f465e2ff.png)
近似线性化 与精确 线性化 的分析 与比较
陈 静, 王轶 卿 ( 南京工 业大 学 自动化 学院 , 苏 南京 2 0 0 ) 江 1 0 9
The An l i n m p rs n b t e pr x ma e Li a ia i n a d Pr cs n a ia i n a yss a d Co a io e we n Ap o i t ne rz to n e i e Li e rz to
摘要 : 针对 一类 非线性 系统的镇 定 问题 , 分析 了 基 于泰勒展 开 的近似 线性 化方 法和基 于微 分 几何 的 精确 线性化 方 法所设 计 的控 制 器 不 同之 处 , 究 了 研 精 确 线性化 方 法在远 离平衡 点 的非 线性 系统控制 上
是非 线性 系统 控 制理论 进 入新 时期 的标 志[ 。在 1 ] 此基 础上 形成 了系统 的能控 性 、 观性 、 耦 和线性 能 解 化 等 方 面 的 非线 性 系统 几 何 理论 [ , 在 实 际应 用 4并 ] 中取得 了初 步成 效 。
Ke r s:d fe e ta ge y wo d if r n i l ome r ty;p e i e i r c s ln— e rz ton: t b nz to a ia i sa i a in
—
l l ( z) Ix a,2( 3 a z
l 百
Ox2
线 性 化方 法[ 。 5 ] 1 1 经典 的近 似线 性化 方法 .
该 方 法通 过 求取 方 程 主一 F( ) z +G( U右 端 z) 对 状态 向量 X在 平衡 点 的偏导 数可 得 , 即
f( If ( a l z) - tx O —
第五章 精确线性化方法
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g,
ad
n −1 g
f
= n;
1)
2. (能精确线性化条件)
{ } ∑ 分布
D
=
span
g, ad
f
g,L, ad
n−2 g
f
=
⎧ ⎨
p
⎩
|
p
=
n−2 k =0
ck
ad
k f
g
⎫ ⎬
⎭
是对合分布。
2)
h(x)可解的充要条件 a) 线性无关 b) 对合性
2012年4月12日星期四
非线性控制系统理论与应用 华南理工大学
⎢ ⎢ ⎢
L2f
h(x) ⎥
M
⎥ ⎥
⎢⎣ ( Lnf−1h x)⎥⎦
( ) 及反馈变换u
=
1
( ) Lg Lnf−1h x
− Lnf h(x)+ v
即可将单输入仿射非线性系统化为线性系统的能控标准形。
2012年4月12日星期四
非线性控制系统理论与应用 华南理工大学
例5.3
考虑以下系统
x&
⎜⎛ =⎜
单输入仿射非线性系统的精确
线性化
1.
计算ad f
g,L, ad n−2 g, ad n−1g,并检验条件1)是否满足,如满足进行下一步;
f
f
[ ] 2. 计算 ad i g, ad j g (i < j,i, j = 0,1,L, n − 2), 并检验是否满足
f
f
( [ ] ) rank
g
,
ad
x& = f (x)+ g(x)u
能否找到y=h(x)使其具有相对阶n?
非线性系统线性化
![非线性系统线性化](https://img.taocdn.com/s3/m/e4666cd750e79b89680203d8ce2f0066f533640e.png)
化。
令状态偏差为 e x xd ,则有e x xd
由式(1.1)和式(1.2)可得系统的状态偏差方程为:
e x xd f (x,u,t) ( Ad xd Bd v) Ad e [ f (x,u,t) ( Ad x Bdv)] (1.3)
按上述思想,提出如下的基于平衡状态控制原理的非线性控制系统反馈线 性化的直接方法:
(1)按系统的动态性能要求设计一满足希望特性的线性动态系统作为模 型参考系统。
(2)以模型参考系统的状态作为实际被控系统的被控平衡状态。利用李 亚普诺夫直接方法设计控制律使系统对动平衡状态渐进稳定。从而被控系统近 似具有模型参考系统的动态特性,实现非线性系统的反馈线性化。
在非线性系统的模型参考方法中,基于李亚普诺夫直接方法的非线性系统 反馈线性化方法是最重要和最有效的一种设计方法,这类方法称为非线性系统 反馈线性化的直接方法。
运用控制系统动平衡状态的概念,提出一种建立在控制系统动平衡状态渐 近稳定概念上的新的设计方法。本方法认为:控制系统的输入直接控制的是系 统的动平衡状态。系统的输出和状态是在系统结构的约束下运动的。当系统对 其平衡状态大范围渐近稳定时,其状态将在系统结构约束下渐近收敛于系统的 平衡状态。当其平衡状态运动时,系统的状态亦将跟踪其平衡状态运动。因此 控制系统平衡状态的运动,即可实现对系统运动状态及输出的控制。
基于动平衡状态理论的非线性系统反馈 线性化直接方法
按上述方法,基本设计过程如下:
考虑一般的非线性系统
x f (x,u,t)
(1.1)
其中,x Rn 为状态向量,u Rm 为控制向量,f 为向量函数。
设希望的线性系统动态特性为
导数的线性化与导数的局部线性化法则运用
![导数的线性化与导数的局部线性化法则运用](https://img.taocdn.com/s3/m/d22b9a7b5627a5e9856a561252d380eb629423fd.png)
导数的线性化与导数的局部线性化法则运用一、导数的线性化在微积分中,导数是描述函数变化率的重要工具。
导数的线性化是一种近似计算导数的方法,通过使用导数与函数在某一点的值的关系,将函数在该点附近线性逼近,从而得到导数的近似值。
导数的线性化法则可以表达为以下公式:设函数f(x)在点x=a处可导,则其在该点的导数f'(a)可以通过导函数的线性化来实现。
具体表达式为:f(x) ≈ f(a) + f'(a)(x-a)其中,f'(a)表示导数,f(a)表示函数在点a的值,x表示变量。
通过将x取值较接近a的数,可以获得导数的近似值。
二、导数的局部线性化在较复杂的函数中,无法很容易地通过导数的线性化获得精确的导数值。
此时,可以借助导数的局部线性化法则,将函数在某一点附近进行局部逼近,从而得到导数的近似值。
导数的局部线性化法则可以表达为以下公式:设函数f(x)在点x=a处可导,则其在该点的导数f'(a)可以通过函数在该点的局部线性逼近来实现。
具体表达式为:f(x) ≈ f(a) + f'(a)(x-a) + O((x-a)^2)其中,f'(a)表示导数,f(a)表示函数在点a的值,x表示变量,O((x-a)^2)表示高阶无穷小。
在该公式中,O((x-a)^2)的意义在于衡量函数的二阶变化情况,通过忽略这个高阶无穷小,可以得到导数的近似值。
三、导数的局部线性化法则的运用导数的局部线性化法则在实际问题中有着重要的应用价值,特别是在较复杂函数的导数计算中。
以下是导数的局部线性化法则的一些典型运用场景:1. 近似计算复杂函数的导数对于一些相对复杂的函数,其直接求导可能困难或耗费过多的计算资源。
此时,可以通过导数的局部线性化法则,将函数在线性区域内逼近,从而近似计算导数值。
2. 在优化问题中的应用在优化问题中,求解极值点时需要计算函数的导数。
对于复杂函数,通过导数的局部线性化法则可以简化计算,快速找到极值点。
线性化理论
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对于非线性特征明显的对象,需要先将非线性系统进行线性化,才能应用常见的线性分析方法。
IAS 系统中,空气弹簧的作用力与所施加激励之间存在明显的非线性关系,而减振器作用力与施加激励也存在非线性关系,所以IAS 系统是典型的非线性系统。
精确线性化方法通过恰当的非线性状态反馈和非线性坐标变换(或动态补偿),将一个非线性系统变换成(部分或全部地)线性系统。
精确线性化方法基于微分几何理论,通过对系统输入输出的解耦,实现非线性系统的线性化。
在非线性系统线性化后,可引入相关的控制理论实现对减振器阻尼的切换。
在介绍精确线性化方法前,先介绍两个概念:李导数、相对阶。
设如下n 阶非线性系统()()()x f x g x u y h x =+⎧⎨=⎩ 其中,状态量0x X ∈,,f g 为n 维光滑向量场h 为光滑函数。
n x ∈R ,系统的输入1u ∈R ,系统的输出1y ∈R 。
(1) 李导数(Lie Derivative )对系统(3.25)的输出方程求导数(()())()()f g dhdhy x f x g x u L h x L h x u dx dx ==+=+ (0.1)在式(3.17)中,定义()()f dh L h x f x dx ∆=,()()g dh L h x g x dx ∆=为李导数,f L 代表()h x 沿着系统的轨迹的导数。
(2) 相对阶(relative degree ) 定义3.2(相对阶): 0x X ∈,如果存在0x 的邻域V 及正整数r 使(3.16)满足以下两个条件:① ()0k g f L L h x =,x V ∀∈,01k r ≤<-;② 1()0r g f L L h x -≠, x V ∀∈;则称系统(3.16)的相对阶为r 。
以单输入单输出系统(SISO )为例,说明精确线性化原理:利用系统的输出方程得到所需要的坐标变化和状态反馈,实现系统的精确线性化【徐兴大论文,89-91】。
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第五章精确线性化方法2012年4月12日星期四5时0非线性控制系统理论与应用本章安排SISO系统输入/输出线性化,SISO非线性系统的标准形,状态反馈精确线性化,系统零动态MIMO系统输入输出精确线性化,状态精确线性化,MIMO系统的动态扩展鲁棒输入/输出线性化问题2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用本章重点精确线性化的含义精确线性化的要精确线性化的主要思想输入输出精确线性化状态反馈精确线性化2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用精确线性化方法含义在线性化过程中没有忽略掉任何高阶非线性项, 因此这种线性化不仅是精确的, 而且是整体的, 即线性化对变换有定义的整个区域都适用个区域都适用。
2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用精确线性化主要思想通过适当的非线性状态和反馈变换,实现状态或输入/输出的精确线性化,将复杂输出的精确线性化将复杂的非线性系统综合问题转化为线性系统的综合问题综合问题。
2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用微分几何回顾切空间向量场李括号李导数李括号、李导数分布和协分布定理一个正则分布完全可积的 Frobinus定理:一个正则分布完全可积的充要条件是它是对合的。
----某些类型分布或向量场对于的偏微分方程解的存在性定理。
2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用SISO 非线性系统的标准形定义()()⎪⎫==x h L x Φx h x Φ152()()()()⎪⎪⎭⎪⎬=−x h L x Φf f 12γγM 结论5.2(部分坐标变换)()()1,,2,1−=U i x d Φi γ中是线性无关的。
在导数L ()()()011 0110≠−=−=+−−−x h L L x h L L j i f g j j f g ad ifγγγ时,当()()⎤⎡⎤⎡−0001x h L x dh g ad γL ()()()()()[]()()⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎢⎢⎣=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎢⎢⎣−−−−****001001000102x h L L x h L L x g ad x g ad x g x h dL x h dL f g f g ad f f f f f fγγγγM M L M 非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四SISO 非线性系统的标准形结论5.3则向量场定义如下非线性变换为局部微分同胚变换)。
是线性无关的(,则向量场性系统具有相对阶假设单输入单输出非线n g ad g ad g f f ≤−γγγ1,,,L 定义如下非线性变换:Φ为局部微分同胚变换()⎥⎤⎢⎡x h L x h ()()()()⎥⎥⎤⎢⎢⎡=⎥⎥⎥⎤⎢⎢⎢⎡⎥⎥⎥⎥⎢⎢⎢⎢→−γηηξf ff x h L x h x h L x ΦM M M 11,,:=令()⎥⎦⎢⎣⎥⎥⎦⎢⎢⎣⎥⎥⎥⎥⎢⎢⎢⎢−−γγηηn f x h L M 11非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四⎦⎣−γηnSISO 非线性系统的标准形ξξ⎪⎫=21&&()ξξ⎪⎪⎪⎬=29.532&M ()()()q u a b ηξηηξηξξγ⎪⎪⎪==+=,,,&y ξγγ====⎪⎭−11其中()()()()()()i f i f g f L q q h L L a h L b ηηξηξηξηξ,,,,,,非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四SISO 非线性系统的标准形⎫ξ&()()⎤⎡⎤⎡⎪⎪==3221ξξξ&()()()()⎥⎥⎤⎢⎢⎡⎥⎥⎤⎢⎢⎡ξf f x h L x h x h L x h =()()⎪⎪⎪⎬+=⇒,,ηξηξξγu a b &M ()()⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣⎥⎥⎥⎢⎢⎢→−−γγf f x h L x h L x ΦM M 11:,令()⎪⎪⎪⎭==1,ξηξηy q &⎥⎥⎤⎢⎢⎡=⎥⎥⎥⎥⎢⎢⎢⎢ηηηM M 11⎥⎦⎢⎣⎦⎣−−γγηηn n 非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四例5.2 考虑下列控制系统⎧⎪⎟⎞⎜⎛+⎟⎟⎞⎜⎜⎛+−=2311u cosx sinx x x x &⎪⎪⎨⎟⎟⎠⎜⎜⎝⎟⎠⎜⎝2320x 经过下面的计算可知该系统有相对阶2。
⎪⎩==3)(x x h y 2)( ,0)(x x h L x h L f g ==322)( ,1)(sinx x x h L x h L L ff g +==非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四为获得标准形的坐标我们选择该变换阵是一非奇异阵。
因此该变换是一全局微分同胚。
其逆变换为⎧+=21ξηsin x ⎪⎪⎨==22ξx 在新的坐标系中,系统的状态方程为⎩13ξx ⎪⎧=21ξξi &&⎪⎪⎨+−+=++=3122ξξξsin cos sin u sin&非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四⎪⎩)()(1222ξξξξηη单输入仿射非线性系统精确状态线性化问题有解的条件1.(能控性条件)d d d k 2.(能精确线性化条件){})1 ;,,,,12n g ad g ad g ad g rank n n f ff =−−L ⎧{}|,,, 202是对合分布分布⎭⎬⎫⎩⎨===∑−=−n k k f k n f g ad c p p g ad g ad g span D f Lh(x)可解的充要条件2) 是对合分布。
a)线性无关b)对合性非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四和坐标变换⎟⎞⎜⎛⎟⎞⎜⎛2)(x x h ⎟⎟⎟⎠⎜⎜⎜⎝−−−=⎟⎟⎟⎟⎜⎜⎜⎜==231312)()()(x x x x x h L x h L x z f Φ即可将原系统变换为下列标准形⎠⎝f ⎞⎛⎞⎛0010v z z⎟⎟⎟⎜⎜⎜+⎟⎟⎟⎜⎜⎜=0100&⎠⎝⎠⎝1000非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四状态精确线性化)()()()()2101 ,,,,n n f ffg x ad g x ad g x ad g x x −−L 在线性无关⎡& x xx x ==&&132400x x x x u ⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+−+−&&314231214210sin ()1()x x x x x x x αβγ⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥−−⎣⎦⎣⎦⎣⎦&00⎡210[,][,]0f f f ad g f g ad g f ad g β⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥−⎢⎥⎢⎥====⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥−320ad ad g γβγ⎣⎦⎣⎦−⎡⎤⎢⎥⎢⎥==[,]00f f g f ⎢⎥⎢⎥⎣⎦23(,,,)4f f fra n k g a d g a d g a d g =非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四状态精确线性化)()()()()322,,,,n n −−L )()()()()2 ,,,,1f ffg x ad g x adg x adg x n −张成的分布(局部)具有常数秩由于23,,,f f fg ad g ad g ad g5.1均为常向量,所以任意两个向量的李括号均为零向量,所以2[]123)3i j (,,,[,],,,2,3)f f f frank g ad g ad g ad g ad g i j ==根据非线性系统的精确线性化有解的充要条件,可以知,该系统是可以实现输入状态线性化的非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四单输入仿射非线性系统精确状态线性化问题有解的条件⎡1122123(,)0(,,)0(),()f x xf x x xf xg x⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥==M M11()0()()n nf x xxxβα−⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦L{}21,,,,;1)f fn nfrank g ad g ad g ad g n−−=L222)nn kg p−−⎧⎫分布是对合分布{},,,| 2)ff k fkD span g ad g ad p c ad g====⎨⎬⎩⎭∑L分布是对合分布。
1()()y h x f x==非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四系统零动态输入/输出精确线性化控制规律 零点消除法 零动态 输出零化问题 最小相位系统稳定的()最小相位的。
指数点是局部渐近在则称非线性系统稳定的,指数的平衡点是局部渐近如果零动态系统)(5.1)(,00x q ηη=& 零动态系统的稳定性非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四x ⎧=13ξ渐近镇定和SISO 系统的跟踪有界跟踪定理多项是并且多项式,是局部指数最小相位的的系统如果具有相对阶Hurwitz s ss 5.11αααγγγ++++−−L 有定义且是,对所有式,如果其零动态系统011ηξγ()统能够实现有界跟踪将使系阶导数时,反馈控制律和其前出位的,则当期望输连续和全局指数最小相t y d 5.62Lipschitz γ有界。
且状态趋于阶导数是渐近和其前即统能够实现有界跟踪,x e 00γ非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四SISO非线性系统精确线性化总结精确线性化的目的分析和综合精确线性化的目的:分析和综合①标准形②外部动态,内部动态(零动态)Æ最小相位系统的稳定性③引入状态反馈得到期望动态特性精确跟踪(逆系统)有界跟踪④精确跟踪(逆系统)、有界跟踪2012年4月12日星期四非线性控制系统理论与应用MIMO 系统的I/O 精确线性化MIMO 系统f &()()()Tm m n x H y u x G x x5.65&==∈∈∈⎭⎬⎫=+=()()()()()()()()是充分光滑的标量函数上充分光滑的向量场是及i n i m m h R g f x h x h x H x g x g x G R y R u R x ;,,,;,,;,11L L ==∈∈∈考虑第j 个输出y j 对时间的导数()5.66 ∑+=mi j g j f j u h L h L yi &1=i 非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四MIMO 系统的I/O 精确线性化相对阶向量k ≤≤≡()()()()。
具有相对阶向量在点可逆,则称系统且矩阵使得如果存在正整数m j i f g j x x A m i k x h L L γγγγ,,5.65,,1,20,0100L L =−≤≤≡⎡()⎥⎥⎤⎢⎢=−−−−f g f g L h L L h L L x A m m m 111111111γγγγM M M L ⎥⎦⎢⎣m f g m f g h L h L L m 1L ()⎤⎡⎤⎡⎤⎡11111u h L y f γγ()()⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣+⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣=⎥⎥⎥⎦⎢⎢⎢⎣2u x A h L y m f m m m M M M γγ非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四MIMO 系统的I/O 精确线性化 状态反馈律⎡()()vx A h L x A u f 1111−−+⎥⎥⎤⎢⎢−=γM 输入/输出线性动态响应关系h L f 11⎥⎦⎢⎣γ⎡()⎥⎤⎢⎡=⎥⎤⎢v y 111γ()⎥⎥⎦⎢⎢⎣⎥⎥⎦⎢⎢⎣m m v y m M M γ非线性控制系统理论与应用2012年4月12日星期四MIMO 系统的标准形变换 选取状态变量⎫()()()573,,,,,,212222221111112111211⎪⎪======−−x h L x h L x h x h L x h L x h f f γγγξξξξξξL L ()()() 5.73 12⎪⎪⎬===−m m m f f m γγL M M M η的选择()()(),,,2,1m ⎭x h L x h L x h m f m f m γξξξ()(){}γη−≤≤≤≤≡⇒n i m j x L x g x g i g m 1 ,1 0,)(,,1张成的分布是对合的。