第二章--控制系统状态空间表达式的解
第2章(1) 控制系统的状态空间表达式
第二章 控制系统的状态空间表达式2-1 状态、状态变量、状态空间、状态方程、动态方程任何一个系统在特定时刻都有一个特定的状态，每个状态都可以用最小的一组（一个或多个）独立的状态变量来描述。
设系统有n 个状态变量n x x x ,,21，它们都是时间t 的函数，控制系统的每一个状态都可以在一个由n x x x ,,21为轴的n 维状态空间上的一点来表示，用向量形式表示就是:()()()()[]T=t x t x t x t x n 21()t x 称作系统的状态向(矢)量。
设系统的控制输入为：r u u u ,,,21 ，它们也是时间t 的函数。
记：()()()()[]T=t u t u t u t u r 21那么表示系统状态变量x(t)随系统输入u(t)以及时间t 变化的规律的方程就是控制系统的状态方程:()()()[]t t u t x f t x,,= 其中()()()[]T=t f t f t f f n 21 是一个函数矢量。
设系统的输出变量为m y y y ,,,21 ，则()Tm y y y y ,,,21 =称为系统的输出向量。
表示输出变量y(t)与系统状态变量x(t)、系统输入u(t)以及时间t 的关系的方程就称作系统的输出方程:()()()[]t t u t x g t y ,,=其中()Tm g g g g ,,,21 = 是一个函数矢量。
在现代控制理论中，用系统的状态方程和输出方程来描述系统的动态行为，状态方程和输出方程合起来称作系统的状态空间表达式或称动态方程。
根据函数向量F 和G 的不同情况，一般控制系统可以分为如下四种：∙ 线性定常(时不变)系统(LTI-Linear Time-Invariant)； ∙ 线性不定常(时变)系统(Linear Time-Variant)； ∙ 非线性定常系统(Nonlinear Time-Invariant)； ∙非线性时变系统(Nonlinear Time-Variant)。
第二章 状态空间表达式
⎧ y1 = x = x1 ⎪ & = x2 ⎨ y2 = x ⎪ y = && ⎩ 3 x
⎛ ⎛ y1 ⎞ ⎜ 1 ⎜ ⎟ ⎜ y = 0 ⎜ 2 ⎜ ⎟ ⎜y ⎟ ⎜ k ⎝ 3 ⎠ ⎜− ⎝ m
⎞ ⎛ ⎜ 0 0 ⎟ ⎟ ⎛ x1 ⎞ ⎜ 1 ⎟⎜ ⎟ + ⎜ 0 x 2⎠ ⎜ ⎝ ⎟ f 1 − ⎟ ⎜− m⎠ ⎝ m
外部描述：微分方程、传递函数 数学模型
{
u
R(s) ( )
G (s )
C(s) ( )
内部描述：状态空间表达式
x(t ) = Ax(t ) + Bu(t ) y (t ) = Cx(t ) + Du(t )
y
•
动力学部件
输入引起内部状态 的变化，用一阶微 分方程组表示----状 态方程
x
输出部件
内部状态和输入引 起输出的变化，用 代数方程表示----输 出方程
统的输入量，质量的位移y(t)为输出量，试列写该系统的状 态方程和输出方程。
k u(t) m f y (t )
1.选择状态变量： x1 (t ) = y (t ) 、 x 2 (t ) = y(t )
2.列写状态方程
•
x1 (t ) = x 2 (t )
1 x 2 (t ) = − m
• • ⎤ ⎡ 1 u (t ) ⎢ ky (t ) + f y (t )⎥ + ⎣ ⎦ m k f 1 =− x 1 (t ) − x 2 (t ) + u (t ) m m m
⎞ 0⎟ ⎟⎛ F ⎞ 0 ⎟⎜ ⎟ V ⎝ ⎠ ⎟ f ⎟ m⎠
现代控制理论课后题及答案
第2章 “控制系统的状态空间描述”习题解答2.1有电路如图P2.1所示，设输入为1u ，输出为2u ，试自选状态变量并列写出其状态空间表达式。
图P2.1解 此题可采样机理分析法，首先根据电路定律列写微分方程，再选择状态变量，求得相应的系统状态空间表达式。
也可以先由电路图求得系统传递函数，再由传递函数求得系统状态空间表达式。
这里采样机理分析法。
设1C 两端电压为1c u ，2C 两端的电压为2c u ，则212221c c c du u C R u u dt++= (1) 112121c c c du u duC C dt R dt+= (2) 选择状态变量为11c x u =，22c x u =，由式(1)和(2)得：1121121121212111c c c du R R C u u u dt R R C R C R C +=--+ 2121222222111c c c du u u u dt R C R C R C =--+ 状态空间表达式为：12111211212121212122222221111111R R C x x x u R R C R C R C x x x u R C R C R C y u u x +⎧=--+⎪⎪⎪=--+⎨⎪⎪==-⎪⎩即: 12121121211112222222211111R R C R C R R C R C x x u x x R C R C R C +⎡⎤⎡⎤-⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦--⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦[]11210x y u x ⎡⎤=-+⎢⎥⎣⎦2.2 建立图P22所示系统的状态空间表达式。
1图P2.2解 这是一个物理系统，采用机理分析法求状态空间表达式会更为方便。
令()f t 为输入量，即u f =，1M ，2M 的位移量1y ，2y 为输出量， 选择状态变量1x =1y ，2x = 2y ，3x =1dy dt，24dyx dt =。
线性控制理论 第2章 状态空间表达式的求解
12t 2 0 2 2 2 t 1 2! 0 2 2 n t
1 2 2 1 t t 0 1 1 2! 1 2 2 1 2 t 2 t 2! 1 2 2 0 1 n t n t 2!
1
1 2 1 m 1 t t 2! (m 1)! t （2-21） 1 2 1 t 2! t 1 mm
证明 因
12 1 1 0 1 2 ,A A 0 1 1 1 mm 21
x(t ) Φ(t ) x(0),t 0
上式表明齐次状态方程的解，在初始状 态确定情况下，由状态转移矩阵惟一确定，
即状态转移矩阵包含了系统自由运动的全部
信息，完全表征了系统的动态特性。
定义2.1
线性定常系统状态转移矩阵 Φ(t t0 ) 是
满足矩阵微分方程和初始条件
(t t ) AΦ (t t ), t t Φ 0 0 0 Φ (t0 t0 ) I
(2-3)
(t ) b1 2b2t kbk t x
( k 1)
k
Ax (t ) A(b0 b1t b2t bk t )
2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
比较上式两边t的同次幂可得
现代控制理论基础第二章习题答案
第二章 状态空间表达式的解3-2-1 试求下列矩阵A 对应的状态转移矩阵φ（t ）。
（1） ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=2010A （2） ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=0410A （3） ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=2110A （4） ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=452100010A （5）⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0000100001000010A （6）⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=λλλλ000100010000A 【解】：（1） （2） （3） （4）特征值为：2,1321===λλλ。
由习题3-1-7(3)得将A 阵化成约当标准型的变换阵P 为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=421211101P ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=-1211321201P线性变换后的系统矩阵为：（5）为结构四重根的约旦标准型。
（6）虽然特征值相同，但对应着两个约当块。
或}0100010000{])[()(1111----⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=-=Φλλλλs s s s L A sI L t 3-2-2 已知系统的状态方程和初始条件 （1）用laplace 法求状态转移矩阵； （2）用化标准型法求状态转移矩阵； （3）用化有限项法求状态转移矩阵； （4）求齐次状态方程的解。
【解】：（1） （2）特征方程为： 特征值为：2,1321===λλλ。
由于112==n n ，所以1λ对应的广义特征向量的阶数为1。
求满足0)(11=-P A I λ的解1P ，得：0110000000312111=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--P P P ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011P 再根据0)(22=-P A I λ，且保证1P 、2P 线性无关，解得：对于当23=λ的特征向量，由0)(33=-P A I λ容易求得： 所以变换阵为：[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-==110010001321P P P P ，⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=-1100100011P 线性变换后的系统矩阵为：（3）特征值为：2,1321===λλλ。
现代控制理论 刘豹
0 2 2 A 1 3,..B 0
matlab的m文件文本如下： A=[0 -2 ;1 -3]; B=[2; 0]; fait02=expm(A*0.2) fait04=expm(A*0.4)
2-6 应用Matlab的系统运动分析
求下列系统在u=1(t)时的状态响应和输出响应
K---KT u(K)=constant
x(k 1) G(T )x(k) H (T )U (k) y(k) C(T )x(k) Du(k)
t
x(t) (t t0 )x0 (t )Bu( )d ...t t0
t0
t0 kT, t (k 1)T
( k 1)T
x(k 1) (T )x(kT) ((k 1)T )Bdu(k )
2-6 应用Matlab的系统运动分析
(1 e2T e2T
)
H
(T
)
1 2
(T 1
e 2T 2
e 2T
1
2
分析选择不同的采样周期T.的影响
2-4 连续时间状态方程的离散化
0.5
0.45 0.4
0.35
continous discrete 1 discrete 0.5
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
0
0.5
2-2 矩阵指数函数---状态转移矩阵
状态转移阵的计算
方法1
(t) eAt I At 1 At2 ... 1 Akt k ...
2
k!
方法2
eAt (t) L1[(sI A)1]
sX (s) x(0) AX (s) (sI A) X (s) x0 X (s) (sI A)1 x0 x(t) L1(sI A)1 x0
第2章 控制系统状态空间表达式的解
其必满足方程（2－1），将上式代入方程（2－1）可得 比较可得：
b1 2b2 t 3b3t 2 A( b0 b1t b2 t 2 )
1 1 2 1 1 3 1 k b1 Ab0，b2 Ab1 A b0，b3 Ab2 A b0， ，bk A b0， 2 2 3 3! k!
1 k k 1 t 1 k k k! e1t 1 t k 0 k! 1 T 1 1 T T T T ( )T k 0 1 k k ent 1 k k k! nt nt k 0 k!
1 2 2 1 3 3 At x( t ) ( I At A t A t )x0 e x0 2! 3!
线性定常系统零输入响应的几点说明： l如果t取某个固定值，零输入响应就是状态空间中由初始状态 x0 经线性 变换阵 e At 所导出的一个变换点。系统的自由运动就是由初始状态 x0 出 发，并由各个时刻的变换点 x0 所组成的一条轨线。
§2－1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
而
e J it
1 k 1 J1 t k 1 k 0 k! k 0 k! i
i 1
tk
k
1 0 it e 0 0
1 2 1 t t t i 1 2! ( i 1)! 1 1 t t i 2 ( i 2)! 0 0 t 0 0 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1 1 a 0 ( t ) a ( t ) 1 1 2 2 n 1 a n1 ( t ) 1 n n n
第2章(2) 控制系统的状态空间表达式
2-3 由控制系统的方块图求系统状态空间表达式系统方块图是经典控制中常用的一种用来表示控制系统中各环节、各信号相互关系的图形化的模型，具有形象、直观的优点，常为人们采用。
要将系统方块图模型转化为状态空间表达式，一般可以由下列三个步骤组成：第一步：在系统方块图的基础上，将各环节通过等效变换分解，使得整个系统只有标准积分器（1/s ）、比例器（k ）及其综合器（加法器）组成，这三种基本器件通过串联、并联和反馈三种形式组成整个控制系统。
第二步：将上述调整过的方块图中的每个标准积分器（1/s ）的输出作为一个独立的状态变量i x ，积分器的输入端就是状态变量的一阶导数dtdx i。
第三步：根据调整过的方块图中各信号的关系，可以写出每个状态变量的一阶微分方程，从而写出系统的状态方程。
根据需要指定输出变量，即可以从方块图写出系统的输出方程。
例2-5 某控制系统的方块图如图2-6所示，试求出其状态空间表达式。
解：该系统主要有一个一阶惯性环节和一个积分器组成。
对于一阶惯性环节，我们可以通过等效变换，转化为一个前向通道为一标准积分器的反馈系统。
图2-6所示方块图经等效变换后如下图所示。
我们取每个积分器的输出端信号为状态变量1x 和2x ，积分器的输入端即1x和2x 。
图2-6 系统方块图从图可得系统状态方程： ()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+--=-+-==uT K x T x T K K x K u T K x T x x T K x 112111311311212222111 取y 为系统输出，输出方程为：1x y =写成矢量形式，我们得到系统的状态空间表达式：[]⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=x y u T K x K K T K x 010********例2-6 求如图2-7（a ）所示系统的动态方程。
解：图2-7(a)中第一个环节21++s s 可以分解为⎪⎭⎫ ⎝⎛+-211s ，即分解为两个通道。
第2章 状态空间表达式求解
1 T 2. 若A能通过非奇异变换予以对角线化，即 AT
则
e1t e At (t ) T 0
e2t
0 T 1 n t e
证明：根据定义式
A2t 2 A3t 3 Ak t k e I At 2! 3! k 0 k! At
A2t 2 A3t 3 ( I At ) A e At A 信息与控制工程学院 2! 3!
5. 性质五
设有nxn矩阵A和B，当且仅当AB=BA 时，有eAteBt
= e(A+B)t ，而当AB≠BA 时，则eAteBt ≠ e(A+B)t 。
证明：根据定义式
e ( A B ) t ( A B ) 2 2 ( A B )3 3 I ( A B )t t t 2! 3! A2t 2 ABt2 BAt2 B 2t 2 I ( A B )t ( ) 2! 2! 2! 2! A3t 3 A2 Bt3 ABAt3 AB2t 3 BA2t 3 BABt3 ( 3! 3! 3! 3! 3! 3! B 2 At3 B 3t 3 ) 3! 3!
2 2 1 t 2! 1 1t 1 k k 2t At e At k 0 k! nt 1 0 0 k k 1 t k! k 0 0 2 2 2t 2!
(t )( ) (t ) (t )( t ) (t t ) I ( )(t ) ( t )
( t )(t ) ( t t ) I
从而证明了(t)与(-t)互为逆
信息与控制工程学院
4. 性质四
现代控制理论(第二章)讲解
sI
A 1
s 2
s3
1 1 s 3
(s
1)(s 2
2)
(s 1)(s 2)
1
(s
1)(s s
2)
(s 1)(s 2)
s3
e At
L1
(s
1)( s 2
2)
(s 1)(s 2)
EAST CHINA INSTITUTE OF TECHNOLOgy
第二章 控制系统状态空间表达式的解
2.1 线性定常齐次状态方程的解(自由解) 2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵 2.3 线性定常系统非齐次方程的解 2.4 * 线性时变系统的解 2.5 * 离散时间系统状态方程的解 2.6* 连续时间状态空间表达式的离散化
(s
1)( s 2
2)
(s 1)(s 2)
1
(s
1)( s s
2)
(s 1)(s 2)
eAt L1
sI A 1
2et e2t 2et 2e2t
et e2t
et
2e2t
et
2e2t
例2-6，利用凯莱-哈密顿定理— -----------------自学！ 例2-3与例2-7也请注意自学！
EAST CHINA INSTITUTE OF TECHNOLOgy
2.3 线性定常系统非齐次方程的解
现在讨论线性定常系统在控制作用 方程为非齐次矩阵微分方程：
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。
现代控制理论--3控制系统的状态方程求解
7
小结：
1.齐次状态方程的解表示了系统在初始条件作用 下的自由运动，又称为零输入解；
2.系统状态的变化实质上是从初始状态开始的状
态转移，而转移规律取决于 eAt ，eA(t-t0) 故称其
为状态转移矩阵.一般用
x
(t) eAt (t t0) eA(tt0)
来表示。 x 0
2 ! 3 !
AA2t1A3t2L 2!
A(I At 1 A2t2 L ) 2!
AeAt eAt A
13
所以当 Φ(t)=eAt时， &(t)A(t) 又因为 Φ(t)=eAt (t=0时) eA0 =I+A0+...=I 所以 Φ(0)=I 故 eAt 是状态转移矩阵Φ(t)
（2）状态转移矩阵Φ(t)是A阵同阶的方阵，其元 素均为时间函数.
sX(s)-x0=AX(s)+BU(s)
即
X(s)=(sI-A)-1[x0+BU(s)]
其中X(s)和U(s)分别为x(t)和u(t)的拉氏变换。
对上式两边取拉氏反变换,并利用卷积分公式,则有
x ( t ) L 1 ( s A ) I 1 x 0 L 1 ( s A ) I 1 B ( s )U
1 0 3x1u
试求：x(0)=0,u(t)=1(t) 时的状态解。
解：1.求 eAt ： 由前例得：
eAt
2et 2et
e2t 2e2t
et e2t et 2e2t
25
2. 求x(t)
x(t)eA tx00 teA (t )B u ()d
t2 e (t )e 2 (t ) e (t ) e 2 (t ) 0
由于状态空间表达式由两部分组成,即 x& Ax Bu y Cx Du
第二章 控制系统状态空间表达式的解
第二章 控制系统状态空间表达式的解
状态转移矩阵的计算
e At et T 0 0 tet et 0 1 T e 2t 0 0 tet et 0 0 0 2 1 0 2 3 1 2 t e 1 2 1 3tet 2et 2e 2t 3tet 5et 4e 2t 3tet 8et 8e 2t tet et e 2t t t 2t te 2e 2e tet 3et 4e 2t
n 1 e n t 0 (t ) 1 (t ) n 2 (t )2 ( t ) n n 1 n
23
第二章 控制系统状态空间表达式的解
状态转移矩阵的计算
n, n-1, n-2, · · · ， 互不相同时，通过下式
t ( t ) 1 0 e 1 t 1 (t ) 1 2 e
1
A为标准型，所以变换阵可以有特征根直接写出
2 1 1 1
e
At
e t T 0
1 e t 0 1 1 T 2t e 1 2 0 e t e 2 t t 2t e 2e
用（t-t0)代替t, 可得到t0不为0时的解
x(t ) e A(t t0 ) x0 , t t0
关键问题：求矩阵的指数函数
6
第二章 控制系统状态空间表达式的解
2.2 矩阵指数函数—状态转移矩阵
齐次微分方程的自由解
x(t ) e x0 或
At
x(t ) e A(t t0 ) x0
3
第二章 控制系统状态空间表达式的解
现代控制理论第一章(吴忠强版)
吴忠强
目
录
第一章 控制系统的状态空间表达式 第二章 控制系统状态空间表达式的解 第三章 线性控制系统的能控性与能观性 第四章 控制系统的李亚普诺夫稳定性 第五章 线性定常系统的综合 第六章 最优控制系统设计 参考文献
内容简介
•
本书系统的介绍了现代控制理论的 基本内容，包括控制系统的状态空间描 述、运动分析与离散化、李亚普诺夫稳 定性分析、能控性与能观性、状态反馈 与状态观测器、最优控制系统设计。每 章配有一定的例题和习题.
b11 b 21 B bn1
b12 b 22 bn 2
b1 r b2 r b nr
y1 y2 y ym
——m维输出矢量；
—— n r 输入（或控制）矩阵；
c 11 c 12 c 21 c 22 C c m1 c m 2
1
式（1－3）就是图1－1系统的输出方程，它的矩阵表示为
y 1
T
0
x1 x2
或
y C x
T
y c x
T
（1－4）
式中
c
1
0
六、状态空间表达式
l 状态方程和输出方程总合起来，构成对一个系统完整的动态 描述，称为系统的状态空间表达式， 在经典控制理论中，用指定某个输出量的高阶微分方程来描 述系统的动态过程。如图1－1所示的系统，在以 uc 作输出时， 从式（1－1）消去中间变量i ，得到二阶微分方程为
回到式（1－5）或式（1－6）的二阶系统，若改选 u C 和 u c 作为 两个状态变量，即令 x 1 u C ，
x2 uc
状态空间表达式的解PPT课件
06 结论
状态空间表达式解法的总结
解法概述
详细总结了状态空间表达式的解法，包 括其基本原理、主要步骤和常用技巧。
优缺点分析
对状态空间表达式的解法进行了全面 的优缺点分析，以便读者更好地理解
和使用。
应用实例
列举了几个实际应用的状态空间表达 式问题，并展示了如何运用解法进行 求解。
与其他方法的比较
将状态空间表达式的解法与其他常见 的方法进行了比较，突出了其独特性 和优势。
状态空间表达式的重要性
01
状态空间表达式具有直观性和通 用性，能够全面地描述系统的动 态特性，包括系统的稳定性、可 控性和可观测性等。
02
它为控制系统分析和设计提供了 强大的数学工具，使得复杂系统 的分析和控制成为可能。
状态空间表达式的应用领域
控制系统设计
状态空间表达式广泛应用于控制系统 设计和分析中，如线性控制系统、非 线性控制系统、多变量控制系统等。
等。
判定方法
03
通过计算系统的极点、零点和增益等参数，判断解的稳定性。
解的唯一性
定义
如果给定相同的初始条件和输入信号，状态空 间表达式的解是唯一的，则称该解是唯一的。
判定方法
通过求解线性代数方程组或使用数值计算方法， 验证解的唯一性。
唯一性条件
只有在无病态或适定性条件下，解才是唯一的。
解的收敛性
稳定性分析
分析系统的稳定性，判断系统是否能够保持稳定运行。对于不稳定 的系统，需要采取措施进行控制和调整。
04 状态空间表达式的解的性 质
解的稳定性
定义
01
如果状态空间表达式的解在初始条件的影响下，最终会趋于稳
定状态，则称该解是稳定的。
第二章控制系统的状态空间表达式
第二章控制系统的状态空间表达式一、主要内容1.状态空间描述的几个重要概念2.状态空间表达式的一般形式1)非线性系统的状态空间描述2)线性时变系统的状态空间描述3)线性定常系统的状态空间描述4)离散系统的状态空间描述3.系统状态空间表达式的特点4.状态空间表达式的建立1)由物理系统的机理直接建立状态空间表达式2)由系统高阶微分方程化为状态空间描述3)由系统传递函数化为状态空间描述4)由系统状态变量图列写状态空间描述5)由系统方块图列写状态空间描述5.状态向量的线性变换1)系统状态空间表达式的非唯一性2)系统特征值的不变性3)将状态方程化为型规范型（对角线型和约当型）二、教学基本要求1、正确理解状态变量和状态空间描述的概念、涵义和特点。
2、熟练掌握建立状态空间表达式的不同方法，能够依据不同的已知条件建立系统相应的状态空间表达式。
3、熟练掌握线性变换方面的知识。
理解坐标变换的概念，了解系统特征方程和特征值不变性及传递函数不变性的特点，熟练掌握将系统状态空间描述化为规范型的方法。
三、重点内容概要1. 状态空间描述的几个重要概念状态变量 是指能完整地、确定地描述系统的时域行为的最小一组变量。
给定了这个变量组在初始时刻0t t =的值和时刻0t t ≥系统的输入函数，那么系统在时刻0t t ≥的行为就可以完全确定。
这样一组变量就称为状态变量。
状态矢量 以状态变量为元组成的向量，称为状态矢量。
状态空间 以状态变量)(,),(),(21t x t x t x n 为坐标轴构成的n 维空间称为状态空间，记作n R 。
状态方程 状态变量和输入变量之间的关系用一组一阶微分方程来描述。
输出方程 系统的输出变量与状态变量、输入变量之间的数学表达式。
状态空间表达式 状态方程和输出方程综合起来，在状态空间中建立的对一个系统动态行为的完整描述（数学模型），称为系统的状态空间表达式。
2. 状态空间表达式的一般形式 (1) 非线性系统的状态空描述⎩⎨⎧==),,()),(),(()(t u g y t t u t f t X X X（2.1） 其中，n R X ∈为状态向量；p R u ∈为输入向量；q R y ∈为输出向量。
第二章控制系统状态空间表达式的解
a(b0 b1t b2t 2 bkt k )
（1） （2） （3）
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
等式两边t 的同次幂的系数相等，因此有
b1 ab0
b2 bk
1 2
1 k
ab1
abk
1 2!
a
2b0
1 k!
a
（5）
将（5）式代入（1）式
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
b1 2b2t 3b3t 2 kbkt k 1
A(b0 b1t b2t 2 bkt k )
等式两边t 同次幂的系数相等，因此有
b1 Ab0
b2 bk
1 2
1 k
Ab1
Abk
1 2!
A2b0
1 k!
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
1、线性定常系统的运动
1）、自由运动：线性定常系统在没有控制作用，即u＝0时， 由初始状态引起的运动称自由运动。
u0
x
( A, B)
齐次状态方程的解： x Ax , x(t) |t0 x(0)
2）、强迫运动：线性定常系统在控制u作用下的运动，称
为强迫运动。
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 的i 特征向量 ，p并i 得到T阵及T的逆阵。
3）代入上式即可得到状态转移矩阵的值。
即：A det(I A) 0 i (i I A)pi 0 pi T
0 0 0 0 1
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由于系统没有输入向量，x(t)是由初始状态 x(t0 )激励的。因此，这
时的运动称为自由运动。x(t)的形态由 eA(tt0 ) 决定，即是由矩阵A
唯一决定的。
2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵
一、状态转移矩阵
已知：线性定常系统的齐次状态方程：x Ax
满足初始状态 x(t) |t0 的x(解0)是： 满足初始状态 x(t) |tt0 的x(解t0 )是：
2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵
3、形态 自由运动轨迹的形态，由且仅由系统的矩阵指数函数唯一
决定。不同的系统矩阵，导致不同形态的矩阵指数函数，从 而导致不同形态的轨迹。这表明，矩阵指数函数即系统矩阵 包含了自由运动形态的全部信息。
4、趋向平衡状态x=0属性 自由运动轨迹最终趋向于系统平衡状态，当且仅当矩阵指
x(t) e At x(0) , t 0
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
线性定常系统齐次状态方程为
x(t) Ax(t)
这时系统的输入为零 先考察标量齐次微分方程的幂级数解法
x ax
假设其解为一幂级数
x b0 b1t b2t 2 b3t3 bkt k
将（3）式代入（2）式
b1 2b2t 3b3t 2 kbkt k1
a(b0 b1t b2t 2 bkt k )
（1） （2） （3）
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
等式两边t 的同次幂的系数相等，因此有
b1 ab0
b2 bk
1 2
1 k
ab1
abk
1 2!
a
2b0
1 k!
0
t1
x(t2 )
t
t2
x1
(t1 0)
(t2 t1 )
2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵
自由运动也即零输入响应的属性：
1、几何表征 为状态空间中由初始状态点出发和由各个时刻变换点构成
的一条轨迹；
2、运动属性 状态随着时间演化轨迹，属于由偏离系统平衡状态的初始
状态引起的自由运动；（典型例子：人造卫星在末级火箭脱 落后的运动轨迹属于以脱落时刻运动状态为初始状态的自由 运动。）
2）状态转移矩阵满足状态方程本身：(t t0 ) A (t t0 ) 说明2：对于线性定常系统来说，状态转移矩阵就是矩阵指
数函数本身。 说明3：状态转移矩阵的物理意义： 从时间角度看，状态转移矩阵使状态向量随着时间的推移不断 作坐标变换，不断在状态空间中作转移，故称为状态转移矩阵。
x2
x(0) x(t1 )
数函数最终趋向于0；（渐近稳定）
2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵
二、状态转移矩微分阵性的和基交换本性性质
a
k
b0
而 b0 x(0)
则解为 x(t) (1 at 1 a2t 2 1 akt k )x(0) eat x(0) （4）
2!
k!
因为
eat 1 at 1 a2t 2 1 akt k
2!
k!
模仿标量齐次微分方程的解法，假设线性定常系统齐次状态方程
（1）的解为
x b0 b1t b2t 2 b3t 3 bkt k
（5）
将（5）式代入（1）式
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
b1 2b2t 3b3t 2 kbkt k 1
A(b0 b1t b2t 2 bkt k )
等式两边t 同次幂的系数相等，因此有
b1 Ab0
b2 bk
1 2
1 k
Ab1
Abk
1 2!
A2b0
x(t) e At x(0) x(t) e A(tt0 ) x(t0 )
令：
e e
At (t) A(tt0 )
(t
t0
)
x(t) (t)x(0)
则有：
x(
t
)
(
t
t0
)
x(t0
)
线性定常系统的状态转移矩阵
2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵
说明1：状态转移矩阵必须满足以下两个条件： 1）状态转移矩阵初始条件： (t0 t0 ) I
如果 t0 0 则 x(t) e A(tt0 ) x(t0 )
（8）
将（8）式代入（1）式验证
x(t)
d dt
x(t)
A e A(tt0 )
x(t0 )
Ax(t)
和
x(t) t t0
e A(t0 t0 )
x(t0 )
x(t0 )
矩阵指数函数 e A(tt0 ) 又称为状态转移矩阵，记作 (t t0 )
定常系统状态方程的求解方法 要求了解内容：
线性离散系统及时变系统状态方程的求解方法。 重点：
状态转移矩阵和状态方程的求解。
本章通过求解系统方程的解来研究系统性能。
由于系统的状态方程是矩阵微分方程，而输出 方程是矩阵代数方程。因此，只要求出状态方程的 解，就很容易地得到系统的输出，进而研究系统的 性能。
1 k!
Ak
b0
而 b0 x(0)
则线性定常系统齐次状态方程（1）的解为
x(t) (1 At 1 A2t 2 1 Akt k ) x(0)
记作
2!
k!
eAt 1 At 1 A2t 2 1 Akt k
2!
k!
则 x(t) eAt x(0)
（6） （7）
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
1、线性定常有控制作用，即u＝0时， 由初始状态引起的运动称自由运动。
u0
x
( A, B)
齐次状态方程的解： x Ax , x(t) |t0 x(0)
2）、强迫运动：线性定常系统在控制u作用下的运动，称
为强迫运动。
第2章 控制系统状态空间表达式的解
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解） 2.2 矩阵指数函数——状态转移矩阵 2.3 线性定常系统非齐次方程的解 2.4 线性时变系统的解 2.5 离散时间系统状态方程的解 2.6 连续时间状态空间表达式的离散化
本章要求
要求理解及掌握内容： 正确理解连续时间状态空间表达式的离散化。线性
u
x
( A, B)
非齐次状态方程的解： x Ax Bu, x(t) |tt0 x(t0 )
2.1 线性定常齐次状态方程的解（自由解）
2、齐次状态方程：
x Ax
满足初始状态 x(t ) |tt0 的x解(t0是) ： x(t) e A(tt0 ) x(t0 ) , t t0
满足初始状态 x(t) |t0 的x解(0是) ：