(整理)控制系统的状态空间模型

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控制系统的状态空间模型详细讲解4

控制系统的状态空间模型详细讲解4

y1 x1 输出方程: y2 x2
2018/10/24 23
写成矩阵形式:
A
0 0 0 0 k1 k1 X M1 M1 k1 k1 k2 M2 M2
代入上式并整理得: x1 x3 x x 4 2 状态方程: k1 k1 B1 B2 1 x1 x2 x3 x4 u x3 M1 M1 M1 M1 M1 k1 k1 k2 B1 B1 B2 x1 x2 x3 x4 x4 M2 M2 M2 M2
2018/10/24
动力学系统能储存输入信息的系统,系统中要有储能元件。
[基本概念]:
状态:指系统的运动状态(可以是物理的或非物理的)。 状态可以理解为系统记忆,t=to时刻的初始状态能记忆系统在 t<to时的全部输入信息。 状态变量:指足以完全描述系统运动状态的最小变量组。 完全描述:如果给定了t=to时刻这组变量值,和 t>=to时输入 的时间函数,那么,系统在t>=to的任何瞬间的行为就完全确 定了。 最小变量组:意味着这组变量是互相独立的。减少变量,描 述不完整,增加则一定存在线性相关的变量,毫无必要。
输出方程:在指定输出的情况下,该输出与状态变量和输入之 间的函数关系。反映系统中输出变量与状态变量和输入变量的因 果关系。方程形式如下:
y j j ( x1, x2 , , xn ; u1, u2 , , um ),
j 是线性或非线性函数。
2018/10/24
j 1,2,..., p
16
1.2 状态空间表达式的建立
1、由系统物理模型建立动态方程
(详见课本1.1.3节内容)
2、由微分方程建立动态方程 3、由传递函数建立动态方程

现代控制系统的状态空间模型

现代控制系统的状态空间模型
u x y
状态空间模型--系统的内部描述。
第1章 控制系统的状态空间模型
一些特殊的模型
f ( x , u, t ) = A(t ) x + B (t )u
线性系统模型
& = A(t ) x + B (t )u x
g ( x , u, t ) = C (t ) x + D(t )u
y = C (t ) x + D(t )u
¾ 线性系统是实际非线性对象的线性化近似; ¾ 线性系统的处理方法可以为非线性系统问题的解决 提供思路
例子:倒立摆装置
用小车的位移和速度及摆杆 偏离垂线的角度和角速度来 描述系统的动态特性 小车的水平位移:y 小球中心位置:y + l sin θ
&& cos θ − mlθ & 2 sin θ = u & + mlθ y 水平方向: (M + m) &
u y l m mg
θ
M
&& = mg sin θ & cos θ + mlθ y 垂直方向: m&
g:重力加速度
非线性模型
例子:倒立摆装置
考虑在垂直位置附近的线性化模型
sin θ ≈ θ , cos θ ≈ 1

&& cos θ − mlθ & 2 sin θ = u & + mlθ ( M + m) & y && = mg sin θ & cos θ + mlθ m& y
是否可能? 如何得到?
传递函数到状态空间模型
传递函数的一般形式:

现代控制理论控制系统的状态空间模型

现代控制理论控制系统的状态空间模型

方程 x:小车的水平位移
x l sin : 摆心瞬时位置
m
x l
在水平方向,利用牛顿第二定律,得到
2024/6/22
9
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
设: x1 i(t) x2 uC (t)
x
x1
x2
A -1RL
-
1 L
0
C
1
b
L 0
C 0 1
x Ax bu
则可以写成状态空间表达式:
y Cx
内部描述
2024/6/22
10
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
uc
u
传函表示形式:
图 R-L-C网络
Uc (s)
1
U (s) LCS 2 RCS 1
外部描述
2024/6/22
7
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
一阶微分方程表示形式:
C
d uc dt
i
L
di dt
Ri
uc
u
di(t) R i(t) uC (t) u(t)
dt L
x1 x2
ub
x
x
a
18
1.1 状态空间模型
1.1.1 状态空间模型表达式
线性定常多变量系统
状态变量图:
输入向量
r×1 维
u
+ B
Bu
输入矩阵 +
n ×r维
传递矩阵 m×r维
x Ax Bu
y
Cx
Du
D
状态向量
+
x

nx×1

2019-§2控制系统的状态空间模型-文档资料

2019-§2控制系统的状态空间模型-文档资料
弹簧平移运动是一个二阶线性系统。
(3)定义状态向量、控制向量和输出向量
x1 y
d2y dy m d2tfd tk yF i
x2 y x1
uFi ,
yy,
整理(2-2-2)式
mdd dxd2t 2yt2 f dxd2 ytkxy1 F u i (2-2-2)
(4)可将2阶微分方程表示的系统写成2个一阶微分
(2)状态变量可以测量或不可测量。
2.2 状态空间方程的建立
例2-2-1 力学系统 弹簧-质量-阻尼器系统如图示。 列出以拉力Fi为输入,以质量单元的位移y为输出的 状态方程。
k
M
y Fi
Ff Fk
M
y Fi
图 2-5 弹簧-质量-阻尼器系统
(1)确定输入变量:
系统入: Fi, 出:y
(2)基本定理:
§2 控制系统的状态空间模型
微分方程 → 单输入、单输出线性定常系统 状态空间方程 → 多变量系统,现代控制理 论的数学描述方法
两种表示方法可以互相转换。
2.1 状态空间的基本概念
被控对象的变量可以分为三类:
n 输入变量(控制变量和干扰变量)
u[u1,u2 ur]T
n 输出变量(被控变量)
y[y1,y2,ym]T


0
1
m
u

y1
0

x1 x2

得到
0 xm k
1m f xx1 2m 1 0u
y 1
0

x1 x2

状态方程 xAxBu 输出方程
y Cx
系数矩阵
0 1
A

1.控制系统的状态空间模型

1.控制系统的状态空间模型

Chapter1控制系统的状态空间模型1.1 状态空间模型在经典控制理论中,采用n 阶微分方程作为对控制系统输入量)(t u 和输出量)(t y 之间的时域描述,或者在零初始条件下,对n 阶微分方程进行Laplace 变换,得到传递函数作为对控制系统的频域描述,“传递函数”建立了系统输入量)]([)(t u L s U =和输出量)]([)(t y L s Y =之间的关系。

传递函数只能描述系统的外部特性,不能完全反映系统内部的动态特征,并且由于只考虑零初始条件,难以反映系统非零初始条件对系统的影响。

现代控制理论是建立在“状态空间”基础上的控制系统分析和设计理论,它用“状态变量”来刻画系统的内部特征,用“一阶微分方程组”来描述系统的动态特性。

系统的状态空间模型描述了系统输入、输出与内部状态之间的关系,揭示了系统内部状态的运动规律,反映了控制系统动态特性的全部信息。

1.1.1 状态空间模型的表示法例1-1(6P 例1.1.1) 如下面RLC (电路)系统。

试以电压u 为输入,以电容上的电压C u 为输出变量,列写其状态空间表达式。

例1-1图 RLC 电路图解:由电路理论可知,他们满足如下关系⎪⎩⎪⎨⎧==++)(d )(d )()()(d )(d t i t t u C t u t u t Ri t t i L C C 经典控制理论:消去变量)(t i ,得到关于)(t u C 的2=n 阶微分方程:)(1)(1d )(d d )(d 22t u LCt u LC t t u L R t t u C C C =++ 对上述方程进行Laplace 变换:)()()2(20202s U s U s s C ωωζ=++得到传递函数:202202)(ωζω++=s s s G ,LC10=ω,L R 2=ζ 现代控制理论:选择⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)()(21t u t i x x C 流过电容的电流)(t i 和电容上的电压)(t u C 作为2个状态变量,2=n (2个储能元件);1个输入为)(t u ,1=m ;1个输出C u y =,1=r 。

控制系统的状态空间描述

控制系统的状态空间描述
解: 方法一、直接根据微分方程求解
03
方法二、根据传递函数求解
状态方程的标准形式
状态方程的定义 状态方程 所谓状态方程,就是描述系统的状态之间以及输入和状态之间动态关系的一阶微分方程组。
3.2.2 状态空间表达式
向量矩阵形式为
状态向量
输入向量
维的函数向量
3、线性定常系统的状态方程
向量矩阵形式为
维的系数矩阵
维的系数矩阵
输出方程
输出方程的标准形式
解:列写回路的电压方程和节点的电流方程
选取 为状态变量,输出 ,得系统的状态空间表达式为
消去 并整理得
设初始条件为零,对上式两端进行拉普拉斯变换,得
写成向量矩阵形式为
其中
输入变量的Laplace变换象函数
2)数目最小的含义:是指这个变量组中的每个变量都是相互独立的。
二、状态向量
若一个系统有n个状态变量: ,用这n个状态变量作为分量所构成的向量 ,就称为该系统的状态向量,用 表示。
例 试建立下图所示电路网络的状态方程和输出方程。
01
考虑标量的一阶微分方程
02
用拉氏变换解有:
3.2.2 状态微分方程的解
定义矩阵指数函数为:
上式也经常写做状态转移矩阵的形式
系统的零输入响应为:
1.3 传递函数矩阵
例:系统如下图所示,输入为 和 ,输出为 。
较之传递函数,状态空间描述的优点有:
3、状态空间分析是一种时域分析方法,可用计算机直接在时域中进行数值计算。
2、由前面的分析可以看出,对于不同维数的系统,可以采用同一表达方式来进行描述,由此可见从低维系统得到的结论可以方便地推广到高维系统,只是计算复杂一些而已。

第9章 控制系统的状态空间描述

第9章 控制系统的状态空间描述

第9章 控制系统的状态空间描述
2.状态变量 能够完全表征系统运动状态的最小变量组中的每个变量 xi(t)(i=1,2,…,n)称为状态变量。 3.状态向量 系统有n 个状态变量x1(t),…,xn(t),用这n 个状态变量作为 分量所构成的向量(通常以列向量表示)称为系统的状态向 量:x(t)=(x1(t)…xn(t))T。
第9章 控制系统的状态空间描述 和
第9章 控制系统的状态空间描述
将上两式用矩 阵方程的形式表示, 可得出线性时变系 统的状态空间表达 式为
第9章 控制系统的状态空间描述 或者,状态空间表达式也可以表示为
式中,A(t)为n×n 系统矩阵,即
第9章 控制系统的状态空间描述 B(t)为n×r 输入矩阵,即
第9章 控制系统的状态空间描述
图9-3 系统结构图
第9章 控制系统的状态空间描述 (1)输入引起系统内部状态发生变化,其变化方程式称为
状态方程,其一般形式为
(2)系统内部状态及输入变化引起系统输出的变化,其变 化方程式称为输出方程,其一般形式为
第9章 控制系统的状态空间描述
பைடு நூலகம்
第9章 控制系统的状态空间描述
第9章 控制系统的状态空间描述
第9章 控制系统的状态空间描述
9.1 控制系统中状态的基本概念 9.2控制系统的状态空间表达式 9.3根据系统的物理机理建立状态空间表达式 9.4根据系统的微分方程建立状态空间表达式 9.5根据系统的方框图或传递函数建立状态空 间表达式 9.6从状态空间表达式求取传递函数矩阵 9.7系统状态空间表达式的特征标准型
状态方程和输出方程组合起来,构成对系统动态行为的 完整描述,称为系统的状态空间表达式,又称动态方程,其一般 形式为

现代控制理论基础-第2章-控制系统的状态空间描述精选全文完整版

现代控制理论基础-第2章-控制系统的状态空间描述精选全文完整版

(2-18)
解之,得向量-矩阵形式的状态方程
(2-19)
输出方程为
(2-20)
(5) 列写状态空间表达式
将式(2-19)和式(2-20)合起来即为状态空间表达式,若令
则可得状态空间表达式的一般式,即
(2-21)
例2.2 系统如图
取状态变量:
得:
系统输出方程为:
写成矩阵形式的状态空间表达式为:
1.非线性系统
用状态空间表达式描述非线性系统的动态特性,其状态方程是一组一阶非线性微分方程,输出方程是一组非线性代数方程,即
(2-7)
2. 线性系统的状态空间描述
若向量方程中 和 的所有组成元都是变量 和 的线性函数,则称相应的系统为线性系统。而线性系统的状态空间描述可表示为如下形式: (2-8) 式中,各个系数矩阵分别为 (2-9)
4.线性定常系统的状态空间描述
式中的各个系数矩阵为常数矩阵
当系统的输出与输入无直接关系(即 )时,称为惯性系统;相反,系统的输出与输入有直接关系(即 )时,称为非惯性系统。大多数控制系统为惯性系统,所以,它们的动态方程为
(2-11)
1.系统的基本概念 2. 动态系统的两类数学描述 3. 状态的基本概念
2.2 状态空间模型
2.2.1状态空间的基本概念
1.系统的基本概念
■系统:是由相互制约的各个部分有机结合,且具有一定功能的整体。 ■静态系统:对于任意时刻t,系统的输出惟一地取决于同一时刻的输入,这类系统称为静态系统。静态系统亦称为无记忆系统。静态系统的输入、输出关系为代数方程。 ■动态系统:对任意时刻,系统的输出不仅与t时刻的输入有关,而且与t时刻以前的累积有关(这种累积在t0(t0<t)时刻以初值体现出来),这类系统称为动态系统。由于t0时刻的初值含有过去运动的累积,故动态系统亦称为有记忆系统。动态系统的输入、输出关系为微分方程。

控制系统的状态空间模型

控制系统的状态空间模型

第一章控制系统的状态空间模型1.1 引言工程系统正朝着更加复杂的方向发展,这主要是由于复杂的任务和高精度的要求所引起的。

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合,可能是时变的。

由于需要满足控制系统性能提出的日益严格的要求,系统的复杂程度越来越大,为了分析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析与计算,并且要求能够方便地用大型计算机对系统进行处理。

从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的。

大约从1960年升始发展起来。

这种新方法是建立在状态概念之上的。

状态本身并不是一个新概念,在很长一段时间内,它已经存在于古典动力学和其他一些领域中。

经典控制理论是建立在系统的输入-输出关系或传递函数的基础之上的,而现代控制理论以n个一阶微方程来描述系统,这些微分方程又组合成一个一阶向量-矩阵微分方程。

应用向量-矩阵表示方法,可极大地简化系统的数学表达式。

状态变量、输入或输出数目的增多并不增加方程的复杂性。

事实上,分析复杂的多输入-多输出系统,仅比分析用一阶纯量微分方程描述的系统在方法上稍复杂一些。

本课程将主要涉及控制系统的基于状态空间的描述、分析与设计。

本章将首先给出状态空间方法的描述部分。

将以单输入单输出系统为例,给出包括适用于多输入多输出或多变量系统在内的状态空间表达式的一般形式、线性多变量系统状态空间表达式的标准形式(相变量、对角线、Jordan、能控与能观测)、传递函数矩阵,以及利用MA TLAB进行各种模型之间的相互转换。

第二章将讨论状态反馈控制系统的分析方法。

第三章将给出系统的稳定性分析。

第四章将给出几种主要的设计方法。

本章1.1节为控制系统状态空间分析的引言。

1.2节介绍状态空间描述1.3节讨论动态系统的状态空间表达式。

1.4状态空间表达式的标准形式。

1.5 介绍系统矩阵的特征值基本性质.1.6讨论用MATLAB进行系统模型的转换问题。

现代控制理论1控制系统的状态空间模型3

现代控制理论1控制系统的状态空间模型3
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17
设 A有q个1的重根,其余互异,则变换阵
P111
P1'11
1 2!
P'' 111
L
(q
1
1)!
P ( q 1) 111
P( q 1)11
T
P112
P1'12
1 2!
P'' 112
L
(q
1
1)!
P ( q 1) 112
P( q 1)12
M M M M
M
M
P11n
P1'1n
1 2!
1
2 L
T
12
M
22 L
ML
1n1
n1 2
L
1
n
n2
M
nn1
1

T 1AT
2
O
n
20
A有重特征根情形
设 A有m个1的重根,其余互异,则变换阵
1
0
0
L
1
1
0
L
T
12
M
21
M
1
L
MO
M
M
ML
1n1
d
d 1
n1 1
1 2!
d2
d 12
n1 1
L
0
1L
0
m+1 L
0
2 m1
P'' 11n
L
(q
1
1)!
P ( q 1) 11n
P( q 1)1n
L
Pn11
L
Pn12
M M
L Pn1n
其中:P1'ij

现代控制理论--2控制系统的状态空间模型

现代控制理论--2控制系统的状态空间模型
方程)
4. 非线性定常系统:
X (t ) f X (t ) u(t ) Y (t ) g X (t ) u(t )
5.非线性时变系统:
x(t) f x(t), u(t), t y(t) g x(t), u(t), t
6.线性系统状态空间表达式的简便写法:

x1

y
x2 y




xn
1

yn2

xn

y n 1
x1 x2

x2

x3


xn1

xn

xn

yn

a1 yn1
=-an x1 an1x2


an1 y a1xn bu
an y
bu
0
K F(t)
y(t)
f
弹簧-质量-阻尼器系统
解:列基本方程:
d2y
dy
m dt 2 f dt ky u t
选择状态变量:取:
x1 (t) y(t)
故得:
x2(t) y(t)
x1(t) x2 (t)
x2 (t)


k m
x1

f m
x2

1 m
u
y(t) x1
将以上方程组写矩阵形式
u(t) 1
La
Ra
+++
x1 L
dt
x1
Ca
L
x2
dt
x2 1 Y(t)
1
Cm
J
+ x3 +

控制系统的状态空间分析

控制系统的状态空间分析

第八章 控制系统的状态空间分析一、状态空间的基本概念1. 状态 反应系统运行状况,并可用一个确定系统未来行为的信息集合。

2. 状态变量 确定系统状态的一组独立(数目最少的)变量,如果给定了0t t =时刻这组变量的值())()()(00201t x t x t x n 和0t t ≥时输入的时间函数)(t u ,则系统在0t t ≥任何时刻())()()(21t x t x t x n 的行为就可完全确定。

3. 状态向量 以状态变量为元素构成的向量,即[])()()()(21t x t x t x t x n =。

4. 状态空间 以状态变量())()()(21t x t x t x n 为坐标的n 维空间。

系统在某时刻的状态,可用状态空间上的点来表示。

5. 状态方程 描述状态变量,输入变量之间关系的一阶微分方程组。

6. 输出方程 描述输出变量与状态变量、输入变量间函数关系的代数方程。

二、状态空间描述(状态空间表达式)1. 状态方程与输出方程合起来称为状态空间描述或状态空间表达式,线性定常系统状态空间描述一般用矩阵形式表示,对于线性定常连续系统有⎩⎨⎧+=+=)()()()()()(t Du t Cx t y t Bu t Ax t x (8-1)对于线性定常离散系统有⎩⎨⎧+=+=+)()()()()()1(k Du k Cx k y k Hu k Gx k x (8-2)2. 状态空间描述的建立:系统的状态空间描述可以由系统的微分方程,结构图(方框图),状态变量图、传递函数或脉冲传递函数(Z 传递函数)等其它形式的数学模型导出。

3. 状态空间描述的线性变换及规范化(标准型)系统状态变量的选择不是唯一的,状态变量选择不同,状态空间描述也不一样。

利用线性变换可将系统的矩阵A (见式8-1)规范化为四种标准型:能控标准型、能观标准型、对角标准型、约当标准型。

三、传递函数矩阵及其实现1. 传递矩阵)(s G :多输入多输出系统的输出向量的拉氏变换与输入向量的拉氏变换之间的传递关系,称为传递矩阵)(s G ,即)()()(s U s Y s G =(8-3) 式中:)(s U ——系统的输入向量 )(s Y ——系统的输出向量传递函数矩阵与多输入多输出系统状态空间描述的关系是:D B A I C G +-=-1)()(s s (8-4)上式中的A ,B ,C ,D 即为状态空间描述{}D C,B,A,中的矩阵A,B,C,D 。

线性控制系统的状态空间描述

线性控制系统的状态空间描述

§3.3 Matlab 实验
1. 状态空间模型脉冲响应、阶跃响应和任意输入响

(1) [y,x,t]=impulse(a,b,c,d)
(2) [y,x,t]=step(a,b,c,d),其中y、x 和t 是输出、
状态向量和仿真时间。

(3) [y,x]=lsim(a,b,c,d,u,t,x0)。

例求管亠[0* x c£,为
u(t) =sint的状态输出值。

解程序和结果如下
-0.2
-0.4
2. 离散系统的脉冲响应、阶跃响应、任意输入响应
⑴[y, x]=dimpulse(sys);
(2) [y, x] = dstep( nu m,de n);
(3) [y, x]=dlsim(sys,u); 47y、x 和u 分别为输出、
状态和输入,sys可以是num,den或a,b,c,d,不绘图,当无y, x时直接绘图。

3 •连续和离散状态模型的零输入响应(只对初态x0 响应)
(1) [y,x,t]=i nitial(a,b,c,d,xO)
⑵[y,x,t]=dinitial(a,b,c,d,x0) ,y 为输出,x 为状态,
t为指定输出时间。

当不带y、x和t时,直接绘图。

4 •连续系统离散化
(1) [da,db,dc,dd]=c2dm(a,b,c,d,Ts)
⑵[dnum,dden]=c2d(num,den,Ts) , Ts 是采样周期。

5.矩阵指数
expm(a*t),其中t可为符号变量,也可为实值。

0 1
例如设A = 0',则求e At的命令和结果如下:
||-4 -4。

现代控制理论习题之状态空间模型

现代控制理论习题之状态空间模型

(1)
R1
ui
C1 uc1
R2
i1 u
C 2 i2 u o
c2
题 1-1 图 1
(2)
R
ui
iL
L
C uc
uo
题 1-1 图 2
【解】 : (1) 设状态变量: x1 = u c1 、 x 2 = u c 2 而
i1 = C1 u c1 、 i 2 = C 2 u c 2
• •
根据基尔霍夫定律得:
u i = [C1 u c1 + (
c s+a
1 s
Y1 ( s )
U 2 (s)
d s+b
f s+e
Y2 ( s )
g
题 1-3 图 2
【解】 : (1) 如题 1-3 图 3 设状态变量
3
U ( s)
K1 T1
6 x
x6
1 T1
K2 T2
4 x
1 T2
x4
K3
2 x
x2
1 T4
1 x 1 T4
x1
Y ( s)
x3
3 x
(4)传递函数为:
G(s) = −3s + 1 −3s + 1 = 4 2 2 3 s + 3s + 2 s + 0 s + 3s + 0 s + 2
4
状态空间表达式为:
⎡ 0 1 0 0⎤ ⎡0 ⎤ ⎢ 0 0 1 0⎥ ⎢ ⎥ ⎥ x + ⎢0 ⎥ u =⎢ x ⎢0 ⎥ ⎢ 0 0 0 1⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎣− 2 0 − 3 0⎦ ⎣1⎦ y = [1 − 3 0 0]x
(2) 设状态变量: x1 = i L 、 x 2 = u c 而

控制系统的状态空间模型习题

控制系统的状态空间模型习题

第1章 作业:34P 习题1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.7,1.13,1.16,1.171.1 线性定常系统和线性时变系统的区别何在?答:线性定常系统的系统矩阵A 、输入矩阵B 、输出矩阵C 、直接传递矩阵D 都不与时间有t 关,而线性时变系统D C B A 、、、中至少有一个与时间有关。

1.2 现代控制理论中的“状态空间模型”与经典控制理论中的“传递函数”有什么区别?答:“传递函数”只描述系统的外部特性,并不能完全反映系统内部的动态特征,传递函数只考虑0初始条件,难以反映系统非0初始条件对系统性能的影响。

“状态空间模型”用状态变量来刻画系统内部特征,系统的动态特性用状态变量的一阶微分方程来描述,“状态空间模型”描述了系统的输入、输出与内部状态之间的关系,揭示了系统内部状态的运动规律,反映了控制系统动态特性的全部信息。

1.3 线性系统的状态空间模型有哪几种标准形式,他们分别具什么特点? 答:能控标准型18P (1.2.10),能观标准型26P 第1行、第2行,约当标准型23P (1.2.13),对角型21P 倒数第8行、第9行。

1.4 对于同一个系统,状态变量的选择是否唯一?答:状态变量的选择不唯一,状态空间模型也不唯一。

1.5 单输入单输出系统的传递函数在什么情况下,其状态空间实现中的直接转移项D 不等于0,其参数如何确定?答:当传递函数为假分式,即分子多项式最高次方大于分母多项式最高次方时,直接转移项D 不等于0,并且可以用长除法确定直接转移项D 。

1.7 已知系统的传递函数656)()()(2+++==s s s s U s Y s G ,求其状态空间实现的能控标准型和能观标准型。

解:能控标准型u x x ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=105610 ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21)16(x x y 能控标准型u x x ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=165610 ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21)10(x x y 1.13 一个传递函数的状态空间实现是否唯一?由状态空间模型导出的传递函数是否唯一?答:一个传递函数的状态空间有多种“实现”,由状态空间模型只能导出唯一的传递函数。

东南大学自动控制原理控制系统的状态空间模型

东南大学自动控制原理控制系统的状态空间模型

对偶实现
g(s)

n1sn1
sn an1sn1
1s 0
a1s a0

d
则状态空间表达式可为
d=0时为严格真系统
0 0 0 a0
1
0


a1

A 0 0 ,



1
0

an2

0 0 1 an1
实现过程:
第一步:分解传递函数
g(s)

bn

(bn1

bnan1)sn1 (b1 sn an1sn1
bna1)s a1s a0
(b0

bna0
)
第二步:定义虚拟输出
~y (s)

sn
an1s n1
1
a1s a0
u(s)
则 y(s) ((bn1 bnan1)sn1 (b1 bna1)s (b0 bna0 )) ~y (s) bnu(s)

bnu(t)
第三步:取n个状态变量 x1 ~y, x2 ~y (1) , , xn ~y (n1)
x1 ~y (1) x2 ,

xn1

~y (n1)

xn ,
xn ~y (n) an1xn a0 x1 u
y(t) (b0 bna0 )x1(t) (b1 bna1)x2 (t) (bn1 bnan1)xn (t) bnu(t)
假设零初始条件(即x(0)=0),进行拉普拉斯变换后得到系统的 传递函数矩阵为
G(s) C(sI A)1 B D
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第一章控制系统的状态空间模型1.1 引言工程系统正朝着更加复杂的方向发展,这主要是由于复杂的任务和高精度的要求所引起的。

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合,可能是时变的。

由于需要满足控制系统性能提出的日益严格的要求,系统的复杂程度越来越大,为了分析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析与计算,并且要求能够方便地用大型计算机对系统进行处理。

从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的。

大约从1960年升始发展起来。

这种新方法是建立在状态概念之上的。

状态本身并不是一个新概念,在很长一段时间内,它已经存在于古典动力学和其他一些领域中。

经典控制理论是建立在系统的输入-输出关系或传递函数的基础之上的,而现代控制理论以n个一阶微方程来描述系统,这些微分方程又组合成一个一阶向量-矩阵微分方程。

应用向量-矩阵表示方法,可极大地简化系统的数学表达式。

状态变量、输入或输出数目的增多并不增加方程的复杂性。

事实上,分析复杂的多输入-多输出系统,仅比分析用一阶纯量微分方程描述的系统在方法上稍复杂一些。

本课程将主要涉及控制系统的基于状态空间的描述、分析与设计。

本章将首先给出状态空间方法的描述部分。

将以单输入单输出系统为例,给出包括适用于多输入多输出或多变量系统在内的状态空间表达式的一般形式、线性多变量系统状态空间表达式的标准形式(相变量、对角线、Jordan、能控与能观测)、传递函数矩阵,以及利用MA TLAB进行各种模型之间的相互转换。

第二章将讨论状态反馈控制系统的分析方法。

第三章将给出系统的稳定性分析。

第四章将给出几种主要的设计方法。

本章1.1节为控制系统状态空间分析的引言。

1.2节介绍状态空间描述1.3节讨论动态系统的状态空间表达式。

1.4状态空间表达式的标准形式。

1.5 介绍系统矩阵的特征值基本性质.1.6讨论用MATLAB进行系统模型的转换问题。

1.2控制系统的状态空间描述状态空间描述是60年代初,将力学中的相空间法引入到控制系统的研究中而形成的描述系统的方法,它是时域中最详细的描述方法。

特点:1.给出了系统的内部结构信息.2.形式上简洁,便于用数字计算机计算.1.2.1 状态的基本概念在介绍现代控制理论之前,我们需要定义状态、状态变量、状态向量和状态空间。

状态:动态系统的状态是系统的最小一组变量(称为状态变量),只要知道了在0t t =时的一组变量和0t t ≥时的输入量,就能够完全确定系统在任何时间0t t ≥时的行为。

状态这个概念决不限于在物理系统中应用。

它还适用于生物学系统、经济学系统、社会学系统和其他一些系统。

状态变量:动态系统的状态变量是确定动态系统状态的最小一组变量。

如果至少需要n 个变量才能完全描述动态系统的行为(即一旦给出0t t ≥时的输入量,并且给定0t t =时的初始状态,就可以完全确定系统的未来状态),则这n 个变量就是一组状态变量。

状态变量未必是物理上可测量的或可观察的量。

某些不代表物理量的变量,它们既不能 测量,又不能观察,但是却可以被选为状态变量。

这种在选择状态变量方面的自由性,是状态空间法的一个优点。

状态向量:如果完全描述一个给定系统的行为需要n 个状态变量,那么这n 个状态变量可以看作是向量X 的n 个分量,该向量就称为状态向量。

状态向量是这样一种向量,一旦0t t =时的状态给定,并且给出0t t ≥时的输人()u t ,则任意时间0t t ≥时的系统状态()x t 便使可以唯一地确定。

状态空间:由n 个状态变量12(),(),()n x t x t x t 所张成的n 维欧氏空间,称为状态空间。

任何状态都可以用状态空间中的一点来表示。

1.2.2状态空间方程在状态空间分析中,涉及到三种类型的变量,它们包含在动态系统的模型中。

这三种变量是输入变量、输出变量和状态变量。

在后面的分析中我们将会看到,对于一个给定的系统,其状态空间表达式不是唯一的。

但是,对于同一系统的任何一种不同的状态空间表达式而言,其状态变量的数量是相同的。

动态系统的状态常常直接描述了系统中内部能量的分配.例如.通常选以下量作为状态变量:位置(势能),速度(动能),电容电压(电能)和电感电流(磁能).内部能量总可以通过状态变量计算出来.通过第二章的系统的分析知,可以把系统的状态与系统的输入和输出联系起来,并在系统的内部变量与外部输入和测量输出之间建立联系.相反,传递函数仅将输入和输出联系起来,没有给出系统的内部特性.状态形式保存了系统内部特性的信息,这一点有时是很重要的.假设多输入、多输出n 阶系统中, r 个输入量为12(),(),()r u t u t u t 和m 个输出量12(),(),()m y t y t y t 。

n 个状态变量为12(),(),()n x t x t x t于是可以用下列方程描述系统:[][][]1112122212121212()(),(),,();(),(),,();()(),(),,();(),(),,();()(),(),,();(),(),,();n r n r n n n r x t f x t x t x t u t u t u t t x t f x t x t x t u t u t u t t x t f x t x t x t u t u t u t t === (1.2.1)输出方程为:[][][]1112122212121212()(),(),,();(),(),,();()(),(),,();(),(),,();()(),(),,();(),(),,();n r n r m m n r y t g x t x t x t u t u t u t t y t g x t x t x t u t u t u t t y t g x t x t x t u t u t u t t === (1.2.2)用向量形式描述,可写为:状态方程: []()(),(),x t f x t u t t = (1.2.3) 输出方程: []()(),(),y t g x t u t t = (1.2.4)其中12()()()()n x t x t x t x t ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦[]12,,,Tm g g g g = []12,,,Tn f f f f =1.3 根据系统微分方程建立状态空间表达式1. 不含作用函数导数项时n 阶系统的状态空间表达式111n n n n y y y y bu ααα--++++= (1.3.1)选取状态变量:12(1)()()()n nx k y x k y x k y -=⎧⎪=⎪⎨⎪⎪=⎩得到:12233411211()()()n n n n x x x xx x x x x x bu k y k x k ααα-⎧⎪=⎪⎪=⎪⎨⎪⎪=---+⎪=⎪⎩=即状态方程为:1122111210100000100000101n n nn n n n x x x x u x x a a a a x x ----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•=•••••+•⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (1.3.2).X AX Bu =+输出方程为:121(1 00)n x xy x CX x ⎛⎫⎪ ⎪=== ⎪ ⎪⎝⎭(1.3.3) 2. 含作用函数导数项时n 阶系统的状态空间表达式()1()(1)11011n n n n n n n n y y y y b u b u b u b u ααα----++++=++++ (1.3.4)方法一:选取状态变量为1021132211()n n n x y u x x u x x u x x u k ββββ--=⎧⎪=-⎪⎪=-⎨⎪⎪=-⎪⎩- (1.3.5)即121232343111112110n n n n n n n n x x u x x ux x u x x ux x x x uy x uββββαααββ----+⎧⎪=+⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪=---+⎪⎪=+⎩=++ (1.3.6)式中,0,1,,n βββ 由下式确定:0111222121211100000n n n n n b b b ββαβααβαααββ----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (1.3.7)121232343111112110n n n n n n n n x x ux x ux x u x x ux x x x uy x uββββαααββ----+⎧⎪=+⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪=---+⎪⎪=+⎩=++ (1.3.8)111222111121010000100001n n n nn n n n n x x x x u x x a a a a x x ββββ-----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•=•••••+•⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦(1.3.9)[]120100n x x y u x β⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦(1.3.10)方法二:引入中间变量z ,令()111n n n n u z z z z ααα--=++++ (1.3.11) 并将原微分方程分解成如下两个方程:()111n n n n u z z z z ααα--=++++()111n n n n y bz b z b z b z --=++++选择系统的状态变量为:1.2(1)n nx zx z x z -=⎧⎪⎪=⎨⎪⎪=⎩ (1.3.12)得系统状态方程和输出方程12233411112101121121101110222011100() =()()()+()n n n n n n n n n n n n n n n n n n x x x xx x x x x x x x u y b x x x u b x b x b x b b x b b x b b x b b x b uαααααααααα--------⎧⎪=⎪⎪=⎪⎪⎨=⎪⎪=---+⎪=----+++++⎪⎪-+-++--+⎩= (1.3.13) 若00b =,则有1211n n n y b x b x b x -=+++写成矩阵形式1122111210100000100000101n n nn n n n x x x x u x x a a a a x x ----⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•=•••••+•⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥•••••••⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦ (1.3.14)1211( )n n n x xy b b b x -⎛⎫ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭(1.3.15)1.4 状态空间表达式的标准形式考虑由下式定义的系统:()(1)()(1)1111n n n n n n o n n y a y a y a y b u b u b u b u ----++++=++++ (1.4.1)式中u 为输入,y 为输出。

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