状态空间模型

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现代控制工程第2章状态空间数学模型

现代控制工程第2章状态空间数学模型
1 1.5 0.5 6 11 6 1 4 9
3 2.5 0.51 2 3 1 0 0
3 4 1 1 4
9
0
2
0
1 1.5 0.51 8 27 0 0 3
3 2.5 0.50 0.5
B P 1B 3
4
1
0
1
1 1.5 0.51 0.5
1 0 0 0.5
P? 第5章介绍
A PAP 1 , B PB , C C P 1
17
2.3.3 状态方程的线性变换
考察经非奇异线性变换后,特征值的变化情况。
| I A || I P1 AP || P1P P1AP |
| P1IP P1AP || P1(I A)P |
| P1 || I A || P || P1 || P || I A | | P1P || I A || I A |
21
2.4.2 不含有输入导数项的微分方程的实现
不含有输入导数项的微分方程的一般描述为
y (n) an1 y (n1) a1 y a0 y bu
若将状态变量选为
x1 y x2 y
xn y (n1)
x1 x2 x2 x3
xn1 xn
xn y (n)
y (n) a0 y a1 y an1 y (n1) bu
x
0
2
0
x
1u
0 0 3 0.5
20
2.4 控制系统的实现
2.4.1 系统的实现问题 由状态空间模型求微分方程较容易,只要消除状态变 量,得到输出与输入的关系式就行了。 由系统的微分方程、传递函数等外部数学模型确定等 价的状态空间等内部数学模型称为系统的实现。
系统的实现是根据系统的外部描述构造一个内部结构, 要求既保持外部描述的输入输出关系,又要将系统的 内部结构确定下来。 根据输入输出关系求得的状态空间模型不是唯一的, 有无穷多个状态空间模型具有相同的输入输出关系。

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

状态空间模型及其在控制系统中的应用

状态空间模型及其在控制系统中的应用

状态空间模型及其在控制系统中的应用状态空间模型是一种控制系统分析与设计的数学工具,它在控制系统领域中具有广泛的应用。

本文将从理论和实际应用的角度,论述状态空间模型的定义、性质以及在控制系统中的应用。

一、状态空间模型的定义与性质状态空间模型是一种描述系统动态行为的数学模型,它由状态方程和输出方程组成。

状态方程描述系统的演化规律,而输出方程则用于描述输出与状态之间的关系。

状态空间模型通常以矩阵的形式表示,其中状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递函数矩阵为模型的核心元素。

状态空间模型具有以下几个性质:1. 线性性质:状态空间模型适用于线性系统,而对于非线性系统需要进行线性化处理。

2. 可观测性:状态空间模型能够通过系统的输出来确定系统的状态,从而实现对系统状态的估计和监测。

但是,不可观测系统状态无法通过输出来确定。

3. 可控性:状态空间模型中的系统状态能够通过给定的输入来控制,即通过系统输入能够实现对系统状态的调节。

二、状态空间模型在控制系统中的应用状态空间模型在控制系统中有着广泛的应用。

以下分别从系统分析和系统设计两个方面介绍其应用。

1. 系统分析通过状态空间模型可以对系统进行建模和分析,利用数学方法研究系统的稳定性、控制性能等。

通过分析状态空间模型可以得到系统的特征根,进而判断系统的稳定性。

同时,状态空间模型可以用于系统的频域分析,通过传递函数矩阵进行系统性能的评估,如阻尼比、过冲量等。

2. 系统设计状态空间模型在控制器设计中起到关键作用。

利用状态反馈控制方法可以通过反馈系统的状态信息来实现对系统的控制。

同时,利用观测器设计可以通过系统的输出对系统的状态进行估计和监测,实现有限的状态反馈控制。

状态空间模型还可以用于系统的模型预测控制,通过对状态方程进行数学描述和求解,实现对系统的优化控制。

三、状态空间模型的应用案例下面将介绍一个实际的应用案例,展示状态空间模型在控制系统中的应用。

案例:飞机自动驾驶系统设计针对飞机自动驾驶系统的设计,可以通过状态空间模型进行系统建模和控制器设计。

状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型状态空间模型是一种用于描述动态系统行为的数学模型。

在状态空间模型中,系统的行为由状态方程和观测方程确定。

状态方程描述系统状态如何随时间演变,而观测方程则描述系统状态如何被观测。

通过利用状态空间模型,我们可以对系统进行建模、预测和控制。

状态空间模型的基本概念状态空间模型通常由以下几个要素构成:1.状态变量(State Variables):描述系统状态的变量,通常用向量表示。

状态变量是系统内部的表示,不可直接观测。

2.观测变量(Observation Variables):直接观测到的系统状态的变量,通常用向量表示。

3.状态方程(State Equation):描述状态变量如何随时间演变的数学方程。

通常表示为状态向量的一阶微分方程。

4.观测方程(Observation Equation):描述观测变量与状态变量之间的关系的数学方程。

状态空间模型的应用状态空间模型在许多领域都有着广泛的应用,包括控制系统、信号处理、经济学和生态学等。

其中,最常见的应用之一是在控制系统中使用状态空间模型进行系统建模和控制设计。

在控制系统中,状态空间模型可以用于描述系统的动态行为,并设计控制器来实现系统性能的优化。

通过对状态方程和观测方程进行数学分析,可以确定系统的稳定性、可控性和可观测性,并设计出满足特定要求的控制器。

状态空间模型的特点状态空间模型具有以下几个特点:1.灵活性:可以灵活地描述各种复杂系统的动态行为,适用于各种不同的应用领域。

2.结构化:将系统分解为状态方程和观测方程的结构使得系统的分析更加清晰和系统化。

3.预测性:通过状态空间模型,可以进行系统状态的预测和仿真,帮助决策者做出正确的决策。

4.优化性:可以通过状态空间模型设计出有效的控制器,优化系统的性能指标。

在实际应用中,状态空间模型可以通过参数估计和参数辨识等方法进行模型的训练和调整,以适应实际系统的特性。

结语状态空间模型是一种强大的数学工具,可以帮助我们理解和分析动态系统的行为。

Eviews13章状态空间模型

Eviews13章状态空间模型

本章小结:
• 了解状态空间模型的基本理论 • 掌握状态空间模型的建立方法 • 了解卡尔滤波方法
• 掌握状态空间模型的估计方法
EViews统计分析基础教程
四、状态空间模型的估计
当状态空间模型被定义好后,就可以对其进行模型的估计。 在 EViews 软 件 操 作 中 , 选 择 状 态 空 间 对 象 工 具 栏 中 的 “Proc”|“Estimate…”选项,得到对话框。 在“Sample”中输入要估计的样本区间,系统默认下为整个 样本区间;在“Optimization algorithm”(最优化算法)中选 择 估 计 算 法 , 包 括 “ Marquardt” ( 马 夸 特 测 定 法 ) 和 “BHHH”估计方法;在“Iteration Control”(循环控制)中 可以设定最大循环次数和收敛值;在“Derivatives”(导数方 法)中,有两种计算导数的方法,分别是“Accuracy”和 “Speed”。如果选择“Accuracy”计算的精度会更高,如果 选择“Speed”计算的速度会更快。
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三、状态空间模型的建立
(2)在下图所示的状态空间对象的文本编辑栏中也可以对 状态空间模型进行定义。在该编辑栏中通过关键词和文本可 以描述量测方程、状态方程、初始条件、误差结构和待估参 数的初始值。
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三、状态空间模型的建立
量测方程: 量测方程的关键词是“@signal”,如果该关键词缺失,系统 默认下会将该方程设定为量测方程。量测方程的因变量可以 包含表达式,例如 log(kg)=ss1 + c(1) + c(3)×x + ss2×y 其中,ss1和ss2是状态变量。 量测方程的右侧不能包含量测变量的当期值和未来值,即不 能包含因变量表达式中的变量。

第一章状态空间模型

第一章状态空间模型

2.一般形式: 对于一般的n阶线性定常系统(n个状态,r个输 入,m个输出)
u1 u2 对象 ur
x1 x2 xn 多输入多输出系统
输出
y1 y2 ym
元件
X ( t ) A X ( t ) B u( t ) n n n1 n r r 1 n1 C D Y ( t ) mn X ( t ) mr u( t ) n1 r 1 m1
3.列写系统的状态方程和输出方程,即得状态 空间表达式。
2.一般形式: 对于一般的n阶线性定常系统(n个状态,r个输 入,m个输出)
u1 u2 对象 ur
x1 x2 xn 多输入多输出系统
输出
y1 y2 ym
元件
X ( t ) A X ( t ) B u( t ) n n n1 n r r 1 n1 C D Y ( t ) mn X ( t ) mr u( t ) n1 r 1 m1
三 .线性系统的结构图 根据线性系统的状态空间表达式的一般形式 :
X AX Bu Y CX Du
按单变量系统的结构图绘制原则,一般线性 系统可用这种图形象的表达出来。
结构图: D(t)
u(t)
B(t)
+ +
X ∫dt
X
C(t)
+ Y(t) +
A(t)
在采用模拟计算机对系统模拟时,必须根据实 际的状态空间表达式,画出各分量间的结构图 例:单输入-单输出系统
a11 b1
+ x1 + +
∫dt a12
x1
c1 + + y
a21
b2
x2
∫dt a22

状态空间模型及其在控制工程中的应用

状态空间模型及其在控制工程中的应用

状态空间模型及其在控制工程中的应用状态空间模型,也称为状态变量模型,是控制工程中一种常用的数学模型方法。

它以系统的状态变量为描述对象,通过状态方程和输出方程来描述系统的动态行为。

本文将介绍状态空间模型的基本概念,以及它在控制工程中的应用。

一、状态空间模型的基本概念状态空间模型是一种以状态变量为基础的数学模型,用于描述系统的动态行为。

状态变量是系统在某一时刻的内部状态,而状态方程则描述了状态变量随时间的演化规律。

更具体地说,状态空间模型可以表示为以下形式:˙x(t) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,x(t)为n维的状态向量,表示系统在时刻t的内部状态;u(t)为m维的输入向量,表示系统在时刻t的外部输入;y(t)为p维的输出向量,表示系统在时刻t的输出;A为n×n维的系统矩阵,描述了状态变量的演化规律;B为n×m维的输入矩阵,描述了输入对状态的影响;C为p×n维的输出矩阵,描述了状态对输出的影响;D为p×m维的直接传递矩阵,描述了输入对输出的直接影响。

二、状态空间模型在控制工程中的应用1. 控制器设计:状态空间模型可以方便地用于控制器的设计与分析。

通过对系统的状态变量建模,可以设计出满足特定性能指标的控制器。

例如,可以利用状态反馈控制的方法,通过选择合适的反馈增益矩阵K,使得系统的状态能够稳定地收敛到期望的状态。

此外,还可以利用最优控制理论,基于状态空间模型设计出最优控制器,使得系统的控制性能最优化。

2. 系统仿真与分析:状态空间模型可以用于系统的仿真和分析。

通过将系统的参数代入状态方程和输出方程,可以得到系统的时域响应和频域特性,从而可以对系统的稳定性、响应速度以及抗干扰能力等进行分析。

此外,通过对状态空间模型做变换,还可以将系统的连续时间模型转化为离散时间模型,从而方便地进行数字控制系统的设计与分析。

3. 状态估计:状态空间模型还可以用于系统状态的估计与观测。

第四章状态空间模型

第四章状态空间模型

t)
=
f(
X(t),u
(t),
t)
状态方程
Y(t) =g(X(t), u(t),t) 输出方程
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
三、差分方程与离散变量的状态空间表达式
离散系统方程
离散系统系统方程 X(k+1) = F X(k)+ GU(k) 状态方程 Y(k) = CX(k) + DU(k) 输出方程 ห้องสมุดไป่ตู้统的阶数
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
七、状态方程应用之二——人口模型
(4)利用模型可研究以下问题: 1)死亡率变化的影响 2)人口扰动的影响 3)计划生育的影响
八、状态方程应用之三——预测产品销售量
第四章 状态空间模型(数学模型)
(数学)模型建模概论
机理法建模 (人口预测模型) 拟合法建模 两类系统及其相应状态空间系统方程 离散系统 连续系统
状态空间方程实例
连续系统:宏观经济模型 离散系统:1 人才系统;2 宏观经济模型; 3 人口迁移模型
第一节 数学模型建模方法概述
1数学模型定义
第二节 状态空间系统方程
两类系统
连续系统 :工程系统。(微分方程描述) 离散系统 :如银行存款本利和(差分方程描
述)。社会经济系统大多为离散系统。
例 1 宏观经济系统模型 例2 银行储蓄
m
图3-13 一般机
例3-4
例3-4
例3-5
例3-5
例3-5
连续系统方程

第四章 状态空间模型

第四章 状态空间模型

(4.1.8)
t 1, 2 , , T
8
量测方程中的矩阵 Zt , dt , Ht 与状态方程中的矩阵 Tt , ct , Rt , Qt 统称为系统矩阵。如不特殊指出,它们都 被假定为非随机的。因此,尽管它们随时间改变,但 都是可以预先确定的。对于任一时刻 t,yt 能够被表示
成当前和过去的 ut 和 t 及初始向量 0 的线性组合,所
4
§4.1 状态空间模型的定义
设 yt 是包含 k 个经济变量的 k1 维可观测向量。这些
变量与 m1 维向量 t 有关,t 被称为状态向量(其中可以
包含不可观察因素)。定义“量测方程” 或“信号方程” 为:
yt Ztαt dt ut , t 1, 2,,T (4.1.1)
其中:Zt 是 km 矩阵,称为量测矩阵;
Ω
var
ut εt
Ht 0
0 Qt
6
当 k 1 时,变为单变量模型,量测方程可以写为
yt Ztαt dt ut
(4.1.5)
var(ut ) 2 t 1, 2 , , T
其中:Zt 表示 1m矩阵,t 表示 m1状态向量, ut 是方 差为 2 的扰动项。
7
若使上述的状态空间模型成立,还需要满足下面两个假定:
D.W.=2.34
(11.33)
其中 t 、 t、 t分别为各个时点上钢压延加工业销售收入对基本建设投资、
房地产开发投资和出口商品总值的敏感程度,也称为弹性。下面分别分析近
年来基本建设投资、房地产开发投资和出口商品总值对钢材需求的动态影响。
19
1. 基本建设投资对钢材需求的拉动作用
从图11.3中我们可以看出钢材需求的基本建设投资弹性 t 具有较大的 波动性。2000年1月~ 2000年12月间弹性 t 由0.5下降到0.01左右, 2001年

隐马尔可夫模型 状态空间模型

隐马尔可夫模型 状态空间模型

隐马尔可夫模型(State Space Model)介绍隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种常用于建模序列数据的概率统计模型,在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有广泛应用。

隐马尔可夫模型通过观察到的结果来推断隐藏的状态,并使用转移概率和观测概率描述状态和结果之间的关系。

状态空间模型状态空间模型(State Space Model, SSM)是一种描述时间序列数据的统计模型,通过建立状态方程和观测方程,可以对系统的状态进行推断和预测。

状态空间模型常用于时间序列分析、滤波和状态估计等问题。

状态方程状态空间模型的状态方程描述了系统的状态如何从一个时刻转变为下一个时刻。

状态方程可以用以下形式表示:X_t = A_t * X_{t-1} + B_t * U_t + W_t其中,X_t表示第t时刻的状态,A_t表示转移矩阵,描述状态从t-1时刻转移到t时刻的关系,U_t表示控制输入,B_t表示控制系数矩阵,描述控制输入对状态的影响,W_t表示状态转移的误差。

观测方程状态空间模型的观测方程描述了系统的观测结果如何由状态产生。

观测方程可以用以下形式表示:Y_t = C_t * X_t + D_t * V_t其中,Y_t表示第t时刻的观测结果,C_t表示观测矩阵,描述状态到观测结果的映射关系,D_t表示观测系数矩阵,描述观测结果的误差。

隐马尔可夫模型与状态空间模型的关系隐马尔可夫模型可以看作是状态空间模型的特殊情况,其中观测结果只与当前状态相关。

在隐马尔可夫模型中,状态转移概率和观测概率分别对应状态方程和观测方程中的转移矩阵和观测矩阵。

状态空间模型则更加灵活,可以描述更复杂的系统。

隐马尔可夫模型的三个假设隐马尔可夫模型基于以下三个假设: 1. 齐次马尔可夫性假设:模型中的隐藏状态是一个马尔可夫链,即当前状态只与前一个状态有关。

2. 观测独立性假设:给定隐藏状态,各个观测结果之间是相互独立的。

第三章 状态空间模型

第三章    状态空间模型

x(0) = − ∫ e − Aτ Bu(τ )dτ
0
t1
f 5)当系统存在不依赖于u(t )的确定性干扰 f (t ) 时, (t )不会改变系统的能 控性。
& x = Ax + Bu + f (t )
2、能控性的判据 定理1 定理1 上述线性定常系统为状态能控的充分必要条件是下面的 n × n 维 格拉姆矩阵满秩。 t1 T Wc [0, t1 ] = ∫ e − Aτ BBT e − A τ dτ
给出了该式的信号流图表示如下:
若选 n维状态矢量为:
x1 q x pq x = 2 = M M n −1 xn p q
系统的状态空间方程为:
Bf & x x A x1 x 2+0 f y 0] { = [b0 b1 L4 bm 0 L 3 M { 14444 244444 y C Df xn { x & x1 0 1 0 L 0 x1 0 x 0 0 1 L 0 x & 2 = 2 + 0 f M M M M L M M M & xn −a0 − a1 − a2 L − an −1 xn 1 { 1444 24444 { { 4 3
相应的传输算子为:
bm p m + bm −1 p m −1 + L + b1 p + b0 H ( p) = n p + an −1 p n −1 + an − 2 p n − 2 + L + a1 p + a0

状态空间模型

状态空间模型

状态空间模型概述状态空间模型是动态时域模型,以隐含着的时间为自变量。

状态空间模型在经济时间序列分析中的应用正在迅速增加。

其中应用较为普遍的状态空间模型是由Akaike提出并由Mehra进一步发展而成的典型相关(canonical correlation)方法。

由Aoki等人提出的估计向量值状态空间模型的新方法能得到所谓内部平衡的状态空间模型,只要去掉系统矩阵中的相应元素就可以得到任何低阶近似模型而不必重新估计,而且只要原来的模型是稳定的,则得到的低阶近似模型也是稳定的。

状态空间模型起源于平稳时间序列分析。

当用于非平稳时间序列分析时需要将非平稳时间序列分解为随机游走成分(趋势)和弱平稳成分两个部分分别建模。

含有随机游走成分的时间序列又称积分时间序列,因为随机游走成分是弱平稳成分的和或积分。

当一个向量值积分序列中的某些序列的线性组合变成弱平稳时就称这些序列构成了协调积分(cointegrated)过程。

非平稳时间序列的线性组合可能产生平稳时间序列这一思想可以追溯到回归分析,Granger提出的协调积分概念使这一思想得到了科学的论证。

Aoki和Cochrane等人的研究表明:很多非平稳多变量时间序列中的随机游走成分比以前人们认为的要小得多,有时甚至完全消失。

协调积分概念的提出具有两方面的意义:①如果一组非平稳时间序列是协调积分过程,就有可能同时考察他们之间的长期稳定关系和短期关系的变化;②如果一组非平稳时间序列是协调积分过程,则只要将协调回归误差代入系统状态方程即可纠正系统下一时刻状态的估计值,形成所谓误差纠正模型。

Aoki的向量值状态空间模型在处理积分时间序列时,引入了协调积分概念和与之相关的误差纠正方法,因此向量值状态空间模型也是误差纠正模型。

一个向量值时间序列是否为积分序列需判断其是否含有单位根,即状态空间模型的动态矩阵是否含有量值为1的特征值。

根据动态矩阵的特征值即可将时间序列分解成两个部分,其中特征值为1的部分(包括接近1的“近积分”部分)表示随机游走趋势,其余为弱平稳部分,两部分分别建模就得到了两步建模法中的趋势模型和周期模型。

第四章 状态空间模型

第四章 状态空间模型
第四章 状态空间模型
State Space Models
上世纪60年代初,由于工程控制领域的需要,产生了卡 尔曼滤波 (Kalman Filtering)。进入70年代初,人们明确提出 了状态空间模型的标准形式,并开始将其应用到经济领域。 80年代以后,状态空间模型已成为一种有力的建模工具。许 多时间序列模型,包括典型的线性回归模型和ARIMA模型都 能作为特例写成状态空间的形式,并估计参数值。在计量经 济学文献中,状态空间模型被用来估计不可观测的时间变量: 理性预期,测量误差,长期收入,不可观测因素(趋势和循 环要素)。状态空间模型在经济计量学领域其他方面的大量 应用请参见 Harvey(1989)和 Hamilton(1994) 。
变量、滞后内生变量等;
ut 是k1量测噪声向量,是均值为0,协方差矩阵为 Ht 的不相关扰动项,即
E(ut ) 0 var(ut ) Ht
(4.1.2)
5
一般地,t 的元素是不可观测的,但是可以表示成一阶
马尔可夫过程。下面定义状态方程或称转移方程为:
αt Ttαt1 ct Rtεt , t 1, 2, ,T
2
UC模型通过通常的回归方程式来估计是不可能的, 必须利用状态空间模型来求解。状态空间模型建立了可 观测变量和系统内部状态之间的关系,从而可以通过估 计各种不同的状态向量达到分析和观测的目的。
3
利用状态空间形式表示动态系统主要有两个优点: 第一,状态空间模型将不可观测的变量(状态变量) 并入可观测模型并与其一起得到估计结果; 其次,状态空间模型是利用强有效的递归算法—— 卡尔曼滤波来估计的。卡尔曼滤波可以用来估计单变量 和多变量的ARMA模型、MIMIC(多指标和多因果)模 型、马尔可夫转换模型以及变参数模型。

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

线性时变系统的特点
线性时变系统的动态行为由线性时变微 分方程描述,其特点是系统参数随时间 变化。
线性时变系统的稳定性分析较为复杂,需要 考虑参数变化对系统稳定性的影响。
线性时变系统在航空航天、机器人、 化工等领域有广泛应用,其控制策 略需要根据具体应用场景进行设计。
05
非线性系统的状态空间 模型
状态空间模型的近似线性化
线性化方法
由于非线性系统的分析和设计通常比较复杂,因此常常采 用近似线性化的方法将非线性系统转化为线性系统进行分 析。
泰勒级数展开
一种常用的近似线性化方法是使用泰勒级数展开,将非线 性函数展开成多项式形式,并保留低阶项以获得近似的线 性模型。
局部线性化
另一种常用的近似线性化方法是局部线性化,即将非线性 系统在某个平衡点附近进行线性化处理,以获得该点附近 的线性模型。
线性微分方程具有叠加性和时不变性,即对于任意常数c,若x(t) 是方程的解,则cx(t)也是方程的解;同时,若在时间t=t0时, x(t0)=x0,则对于任意时间t>t0,x(t)都等于x0。
状态空间模型的建立
状态空间模型是一种描述控制系统动态行为的方法,它由状态方程和输出方程组成。状态方程描述了系统内部状态的变化规 律,输出方程描述了系统输出与内部状态和输入的关系。
状态空间模型的建立需要确定系统的状态变量、输入变量和输出变量,然后根据系统的物理特性和实际需求来选择合适的系 统矩阵A、B和C。
线性时不变系统的特点
01
线性时不变系统具有叠加性、 均匀性和时不变性,这些性质 使得线性时不变系统在分析和 设计上相对简单。
02
线性时不变系统的动态行为可 以通过系统的极点和零点来描 述,这些极点和零点决定了系 统的动态响应特性和稳定性。

系统工程状态空间模型课件

系统工程状态空间模型课件
入,使系统达到期望的性能指标。
04
状态空间模型的应用实 例
航天器轨道姿态动力学系统
总结词
航天器轨道姿态动力学系统是状态空间模型的重要应用之一,通过建立状态方程和观测 方程,实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测。
详细描述
在航天器轨道姿态动力学系统中,状态空间模型能够描述航天器的位置、速度、姿态等 状态变量,以及航天器所受到的力矩、气动阻力等作用力。通过建立状态方程和观测方 程,可以实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测,为航天器的控制和导航提供重要
05
状态空间模型的发展趋 势与展望
模型复杂性的提高
引入更多因素
随着系统工程领域的不断发展, 状态空间模型需要引入更多的因 素,如环境变化、人为因素等, 以更准确地描述系统行为。
考虑非线性关系
传统的状态空间模型往往只考虑 线性关系,但实际系统中非线性 关系广泛存在,因此需要加强对 非线性状态空间模型的研究和应 用。
系统辨识和预测
通过实际系统的输入/输出数据,可以辨识出系 统的状态空间模型,进而对系统的未来行为进行 预测和评估。
状态空间模型的应用领域
航空航天领域
在航空航天领域中,状态空间模 型广泛应用于飞行控制系统设计 、卫星轨道分析和姿态控制等方
面。
电力能源领域
在电力能源领域中,状态空间模型 用于描述电力系统的动态行为,如 电压稳定分析、暂态稳定评估等。
确定系统输入与
总结词
系统输入与输出的确定是建立状态空 间模型的必要步骤,需要明确系统输 入和输出的形式和作用。
详细描述
在确定系统输入与输出时,需要考虑 系统外部对内部状态的影响以及系统 内部状态对外部的输出,明确输入和 输出的形式和作用,以便后续建立输 出方程。

状态空间模型

状态空间模型

所以 D 4
a0 5,a1 1,b0 23,b1 3.
所以
0 A a0
1 a1
0 5
11,
B 10,
C b0 b1 23 3,
状态模型为:
d dt
x1(t ) x2 (t )
0 5
1 1
x1(t ) x2 (t )
10u(t
)
y(t) 23
3
x1(t ) x2 (t )
dt 3. e At1 e At2 e A(t1t2 );
4. eAt 1 eAt ;
5. AB BA e At eBt e( AB)t ;
6. M 1e At M eM 1AMt;
1
7.
A
e1t
e At
;
n
ent
状态方程的解
对方程
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
C
c21
c22
c2n
cq1
cq 2
cqn
(输出矩阵)
d11 d12 d1p
D
d21
d22
d
2
p
dq1
dq2
dqp
(输出-输入矩阵)
状态模型的矩阵表示为:
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
(t),
X
(0)
X
0
Y (t) CX (t) DU (t).
显然,该系统完全由矩阵 A, B,C, D 所确定。以后我们以{ A, B,C, D }形 式来简记该系统。
得状态方 程:
dx1 dt
y'
x2
dx2
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若表示为
f ( x, x ) x
则说明二阶方程只有两个实际的未知变量。我们 为相变量。 称 x和 x
如果我们能够求出这两个量,这个系统的运动 状态就完全被确定了。
作为平面的直角坐标轴,则系统在 若采用x和 x 每一时刻的状态均对应于该平面上一点,当时间t变 化时,这一点在平面上绘出一条相应的轨迹线。该 轨迹线表征系统状态的变化过程,称为相轨迹。
y(t)
在采用模拟计算机对系统模拟时,必须根据实 际的状态空间表达式,画出各分量间的结构图 例:单输入-单输出系统
x1 ( t ) a11 a12 x1 b1 u( t ) x2 ( t ) a21 a22 x2 b2 y( t ) c c x1 1 2 x 2
我们把这种输入/输出描述的数学模型称为系统 的外部描述,内部若干变量,在建模的中间过程, 被当作中间变量消掉了。 现代理论模型:由状态变量构成的一阶微分方 程组来描述,其中包含了系统全部的独立变量。 特别是在数字计算机上求解一阶微分方程组比 求解与之相应的高阶微分方程要容易得多,而且能 同时给出系统的全部独立变量的响应。此外,在求 解过程中,还可以方便地考虑初始条件产生的影响。 因而能同时确定系统内部的全部运动状态。
定义:由系统的n个状态变量x1(t), x2(t), …, xn(t)为坐标轴,构成的n维欧氏空间,称为n维状 态空间。 引入状态空间后,即可把n个状态变量用矢量 形式表示出来,称为状态矢量。 记为:
x1 ( t ) x (t ) x( t ) 2 xn ( t ) n1
但因
uc1+uc2+uc3=0
显然他们是线性相关的,故只有两个变量是独立 的,因此,最小变量组的个数应是二。
一般的: 状态变量个数=系统含有独立储能元件的个数 =系统的阶数 对于n阶系统,有n个状态变量: x1(t), x2(t), … xn(t) ﹡状态变量具有非唯一性的:
如上例中,最小变量组是2个独立变量, 可在 uc1,uc2,uc3中任选2个,选法不唯一。 2. 状态空间:
M
ia
La
Ea

J:电动机轴上的转动惯量
J, f
f:负载为阻尼摩擦性质
解:由基本规律列写原始方程:
反电势方程:
d Ea C e dt
电枢回路方程:
dia d u Ra ia La Ce dt dt
转矩平衡方程:
d 2 d C m ia J 2 f dt dt
选状态变量:
第 2讲
状态空间模型
数学模型:描述系统动态行为的数学表达式, 称为控制系统的数学模型。 经典理论模型:用一个高阶微分方程或传递函 数描述。系统的动态特性仅仅由一个单输出对给定 输入的响应来表征。
实际上,系统内部还有若干其他变量,他们之 间(包含输出变量在内)是相互独立的。关于他们 对输入的响应是不易相互导出的,必须重新分别建 模求解。由此可见,单一的高阶微分方程,是不能 完全揭示系统内全部运动状态的。
x3
x30
t0
t1
t2
t3
x10
x1
x20
x2
可见,状态向量的状态空间表示,将向 量的代数结构和几何概念联系起来。
二.状态空间表达式 是一组一阶微分方程组和代数方程组成,它 们分别表示系统内部和外部行为,是一种完全描 述。 1. 建立方法: 例1-1.试建立机械位移系统的状态空间表达式. k u ( t) y(t) f
﹡最小变量组:即这组变量应是线性独立的。
例:RC网络如下图所示,试选择系统的状态变量 R C2 i1 u ( t) i2 i3 y(t)
C1
C3
在t=t0时,若已知u(t)及uc1(t0), uc2(t0), uc3(t0) 。 则由克希霍夫定律,可求得电路的解。 故uc1(t), uc2(t), uc3(t)均可选作状态变量。
m
弹簧-质量-阻尼器系统
解:由牛顿第二定律:
F ma
d2 y dy m 2 u t f ky 列基本方程: dt dt d2 y dy m f ky u t 即: 2 dt dt
选择状态变量: x1 (t ) y(t ) x2 (t ) y(t ) 故得:
x1 ia , x2 , x3
Ra ce 1 x1 ia ia u La La La Ra Ce 1 x1 x3 u La La La x2 x3
Cm f d C m f x3 ia x1 x3 J J dt J J 故得状态方程:
§1-1.状空间表达式
一.状态及状态空间 所谓“状态”是指描述系统动态行为的基本变量 的集合,这些必要且充分的变量,足以完全描述系 统的动态行为。
相平面法:用来求解二阶常微分方程的图解方法
设二阶系统的常微分方程为:
f ( x, x ) 0 x
的线性或非线性函数。 ) 是 x和 x 式中 f ( x, x
两种描述对比:
输入-输出描述(微分方程描述或传递函数描述):将系统看成一个“黑箱”,只 反映系统外部输入变量与输出变量之间的因果关系,不去表征系统的内部结构和 内部变量。它是一种不完全的描述,具有完全不同内部结构的两个系统也可能具 有机同的外部特性。
内部描述(状态空间描述):是一种对系统的完全的描述,能完全表征系统的所 有动力学特征。它实现了各种不同的系统(单变量,多变量,时变,时不变,线 性,非线性等)描述形式的统一。适合描述复杂的动态系统。它的出现,推动了 控制理论的发展,实现了由古典控制理论向现代控制理论的过渡。
0 b1 m 21
C 1 012
对于一般的n阶线性定常系统(n个状态,r个 输入,m个输出)
u1 u2 ur
x1 x2 对象 xn 多输入多输出系统
输出
元件
y1 y2 ym
Hale Waihona Puke x( t ) A x( t ) B u( t ) n n n1 n r r 1 n1 y( t ) C x( t ) D u( t ) m1 mn n1 mr r 1
一阶微分方程组 代数方程
其中: x(t ) 状 态 矢 量
u1 控制矢量; u( t ) ur
y1 y m维输出矢量 ym
A 系统矩阵 n n阶常数矩阵
B 控制矩阵(输入矩阵) , n r阶常数矩阵.
由xx 所组成的平面坐标系称为相平面 过去,用解析法求二 阶微分方程不很方便, 在工程上出现了作图求 解的方法。即先用几何 作图法画出x与 x 的相 轨迹图,再利用图形分 析系统或求近似解。 令 x1 x, x2 x
x
( x0 , x0 )
x
则由x1与x2张成的平面即为状态平面。
1.状态: 定义:能够完全描述系统时域行为的一个最小 变量组,称为系统的状态,而上述这个最小变 量组中的每个变量称为系统的状态变量。 注意: ﹡完全描述:若给定 t=t0 时刻这组变量的值(初 始状态)又已知t≥t0 时系统的输入u(t),则系统在 t≥t0 时,任何瞬时的行为就完全且唯一被确定。
2)选择系统的状态变量;(按状态定义选)
3)列写系统的状态方程和输出方程,即得状 态空间表达式。
2.一般形式: 上例中二阶系统的状态空间表达式又可表示成 矩阵矢量方程形式
x Ax Bu 21 y C x 21 11
1 f m 22
其中:
0 A k m
Ra L a X 0 Cm J 而输出方程为:
di L Ri uc u(t ) dt
这个方程有两个独立的未知变量i和uc,只要求 出这两个量,这个系统的运动状态就完全被确定了。
本例中,根据电路知识,只要知道了电感上 的初始电流 i(0) 和电容的初始电压uc(0)以及输入 u(t) ,就可确定电路的全部状态。 故根据状态的定义,可选 i 和 uc为本系统的 状态变量。
x1 y(t ) 1 0 x2

Ax Bu x y Cx
完整描述
系统的完整描述,必须具有两部分内容,前 者刻画出系统运动的内部过程,后者则表达系统 内部运动与外部的联系。 结论:列写系统的状态空间表达式的一般方法
1)首先根据基本规则列基本方程;
x Ax Bu y Cx Du
按单变量系统的结构图绘制原则,一般线性 系统可用这种图形象的表达出来。
1、结构图:
D(t) u ( t)
B(t)
++
x
dt
A(t)
x
C(t)
y(t + + )
2、信号流图 D(t)
u ( t)
B(t) x( t ) ∫dt A(t)
x(t) C(t)
例:RLC网络如下图所示,试选择系统的状态变量 L R i u (t ) C
y(t)
按以前的方法,令电路初始条件为零,用传递 函数求解系统的行为,即:Y(s)=G(s)U(s),只能求 出输入—输出关系。这只是求出了零状态下的单个 输出解,是一种外部描述,对于二阶系统来说不是 完整描述。
在非零初始条件下。系统的行为不仅与输入有 关,且与初始状态有关,此时,要确定系统的完全 行为,必须先知道这两方面的信息。 写出网络的回路方程:
又表示为:x(t) ∈Rn [x(t)属于n维状态空间 ]
引入状态矢量后,则状态矢量的端点就表示了 系统在某时刻的状态。 换一种说法即状态空间是由所有状态矢量x组成 的,系统的一个状态,在状态空间中就是一个点。
3.状态轨线: 定义:系统状态矢量的端点在状态空间中所 移动的路径,称为系统的状态轨线,代表了状态 随时间变化的规律。 例如:三阶系统应是三维状态空间,初始状态是 x10, x20, x30 。在u(t)作用下 ,系统的状态开始变 化,运动规律如下:
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