王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)课件

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《现代控制理论》课件

《现代控制理论》课件
现代控制理论
目录
• 引言 • 线性系统理论 • 非线性系统理论 • 最优控制理论 • 自适应控制理论 • 鲁棒控制理论
01
引言
什么是现代控制理论
现代控制理论是一门研究动态系统控制的学科,它利用数学模型和优化方法来分析 和设计控制系统的性能。
它涵盖了线性系统、非线性系统、多变量系统、分布参数系统等多种复杂系统的控 制问题。
20世纪60年代
线性系统理论和最优控制理论得到发展,为现代控制理论的建立奠定 了基础。
20世纪70年代
非线性系统理论和自适应控制理论逐渐发展起来,进一步丰富了现代 控制理论的应用范围。
20世纪80年代至今
现代控制理论在智能控制、鲁棒控制、预测控制等领域取得了重要进 展,为解决复杂系统的控制问题提供了更有效的工具。
01
利用深度学习算法对系统进行建模和学习,实现更高
效和智能的自适应控制。
多变量自适应控制
02 研究多变量系统的自适应控制方法,以提高系统的全
局性能。
非线性自适应控制
03
发展非线性系统的自适应控制方法,以处理更复杂的
控制系统。
06
鲁棒控制理论
鲁棒控制的基本概念
鲁棒控制是一种设计方法,旨在 提高系统的稳定性和性能,使其 在存在不确定性和扰动的情况下
自适应逆控制
一种基于系统逆动态特性的自适应控制方法,通过对系统 逆动态特性的学习和控制,实现系统的自适应控制。
自适应控制系统设计
系统建模
建立被控对象的数学模型,包括线性系统和非线性系统。
控制器设计
根据系统模型和性能指标,设计自适应控制器,包括线性自适应控制器和 非线性自适应控制器。
参数调整
根据系统运行状态和环境变化,调整控制器参数,以实现最优的控制效果 。

《现代控制理论基础》PPT课件

《现代控制理论基础》PPT课件
1875 年 , 英 国 的 劳 斯 ( E.J.Routh,1831-1907 ) , 1995年,德国的赫尔维茨(A.Hurwitz,1859-1919),先 后分别提出根据代数方程系数判别系统稳定性的一般准 则。
11
20世纪20年代,电子技术得到了迅速发展,促进 了信息处理和自动控制及其理论的发展。
这 个 时 期 的 主 要 代 表 人 物 有 美 国 的 贝 尔 曼 ( R. Bellman)、原苏联的庞特里亚金和美籍匈牙利人卡尔曼 (R.E.Kalman)等人。
23
1965年,贝尔曼发表了“动态规划理论在控制过程中 的应用“一文,提出了寻求最优控制的动态规划法。
1958年,Kalman提出递推估计的自动化控制原理,奠 定了自校正控制器的基础。
5
二 控制理论的产生及其发展
6
自动控制思想及其实践可以说历史悠久。它是人类 在认识世界和改造世界的过程中产生的,并随着社会的 发展和科学水平的进步而不断发展。
人类发明具有“自动”功能的装置的历史可以追溯到 公元前14-11世纪的中国、埃及和巴比伦出现的铜壶滴 漏计时器。
公元前4世纪,希腊柏拉图(Platon,公元前47-公元 前347)首先使用了“控制论”一词。
27
例如,在20世纪70年代以来形成的大系统理论主要 是解决大型工程和社会经济中信号处理、可靠性控制等 综合最优的设计问题。
由于应用范围涉及越来越复杂的工程系统和社会、 经济、管理等非工程的人类活动系统,原有的理论方法 遇到了本质困难,大系统和社会发展逐渐转向“复杂系 统”的概念。
28
智能控制的发展始于20世纪60年代,它是一种能更好地 模仿人类智能的、非传统的控制方法。它突破了传统控制中 对象有明确的数学描述和控制目标是可以数量化的限制。它 所采用的理念方法主要是来自自动控制理论、人工智能、模 糊集和神经网络以及运筹学等学科分支。

现代控制理论基础 第3版 教学课件 ppt 作者 王孝武 第5章

现代控制理论基础 第3版 教学课件 ppt 作者 王孝武 第5章

而状态反馈矩阵 K KP k0 k1 kn1
方法二:首先,判断系统为能控。
假设状态反馈矩阵为K——K的各个元素为待定。
K k 0 k1 k n -1
k d et[sI-(A -B K )]= s n f n 1 K s n 1 f1 K s f 0 K
其中, f0 , f1 , , fn1 为K的各分量元素的线性组合。
5.1 引言
线性定常系统综合:给定被控对象,通过设计控制器的结构和参数, 使系统满足性能指标要求。
5.2 状态反馈和输出反馈
5.2.1 状态反馈
线性定常系统方程为:
x Ax Bu y Cx Du
假定有n 个传感器,使全部状态变量均可以用于反馈。
u V Kx
其中,K 为 r n 反馈增益矩阵;V 为r 维输入向量。
定理5-2 对于任意常值反馈矩阵H,输出反馈不改变系统的能观测性。
证明: 设系统方程为 x Ax Bu
y Cx
控制 u V Hy
输出反馈系统方程为 x ( A BHC) x BV
y Cx
对于任意常值反馈矩阵H,均有
I ( A BHC)
C
I 0
BH I A
I
C
因为不论H为何种常值矩阵,矩阵
如果特征多项式为 H (s) s3 4s2 2s 1 ,则满足(23)式。
5.4.3 输出反馈系统极点配置的基本结论
定理5-4 系统(1)能控、能观测,rank B=r, rank C=m。存在一个常值输出
反馈矩阵H,使闭环系统有 min n , r m 1 个极点可配置任意接近
minn , r m 1 个任意指定的极点(复数共轭成对)的位置。在
y Cx

现代控制理论3

现代控制理论3

3
x3
b31
b32
b3 p
u3
xn
n xn bn1 bn2 bnp u p
➢其中的对角部分应用对角形可控判据 ,即要求输入矩阵B中 不出现全零行,则系统对角部分的状态可控。
➢约当部分,展开后可得
x&1 1x1 x2 b11u1 b12u2 L b1pup
x&2 1x2 b21u1 b22u2 L b2 pup
要求约当块最后一行对应的输入矩阵B中的行不出现全零行,则 系统约当部分的状态可控。
(b)
x&1 1 1
x&2
1
x1 b11 b12 L
x2
b21
b22
L
x&3
x&4
1 1
x3 x4
b31 b41
限 时 间 间 隔 0≤t≤nT 内 , 针 对 任 意 初 态 x(0) 和 任 意 终 态
x(n),当k=n时,u(0),u(1),…,u(n-1)一定存在。
因此,k=n时,u(0),u(1),…,u(n-1)的解存在的条
件,即为系统可控时应满足的条件
令k=n ,
n1
x(n) Gn x(0) Gdetb
det Sc 0
Ab b1
b2
1b1 2b2
2b1b2 1b1b2
1 2
b1 0, b2 0
输入阵中无全零行
A
1
0
1
1
b
b1 b2
det Sc det b
Ab b1 b2
1b1 b2 1b2
1b1b2 (1b1 b2 )b2 b22
(2) 线性定常连续系统可控性判据

教学课件 现代控制理论基础--王孝武

教学课件 现代控制理论基础--王孝武

1.1 状态变量及状态空间表达式
• 状态变量 (State variables)
– 状态:表征系统运动的信息和行为 – 状态变量:能完全表示系统运动状态的最小
个数的一组变量
x1(t), x2(t), …, xn(t)
• 状态向量(State vectors)
由状态变量构成的向量 x(t)
1.1 状态变量及状态空间表达式
– 科学技术的发展不仅需要迅速地发展控制理论, 而且也给现代控制理论的发展准备了两个重要 的条件—现代数学和数字计算机。
– 现代数学,例如泛函分析、现代代数等,为现 代控制理论提供了多种多样的分析工具;而数 字计算机为现代控制理论发展提供了应用的平 台。
– 在二十世纪五十年代末开始,随着计算机的飞 速发展,推动了核能技术、空间技术的发展, 从而对出现的多输入多输出系统、非线性系统
绪论
• 控制问题 (Control Problem)
– 对于受控系统(广义系统)S,寻求控制规律 u(t),使得闭环系统满足给定的性能指标要求。
绪论
• 控制问题 (Control Problem)
– 建模(Modelling):用数学模型描述被控对象 – 分析(Analysing):
• 定性(Quality):稳定性、能观能控性 • 定量(Quantity):时域指标、频域指标
(P.1bility criteria for nonlinear systems)
绪论
• 现代控制理论研究的对象、内容及方法
– 现代控制理论研究的内容
• 线性系统理论 (Theory of Linear Systems) • 非线性系统理论 (Theory of Nonlinear Systems)

现代控制理论理论.ppt

现代控制理论理论.ppt

(t) eAt
1
(sI

A)1

2et 2et
e2t 2e2t
et e2t
et

2e2t

1(t)

(t)

e At

2et 2et
e2t 2e2t
et e2t
et

2e2t

§2 状态转移矩阵的求解
(m
1
1)
!
t
m1

e At e1t
1t
.
.
(m
1
2)
!
t
m
1

...
.


..
.


.
t

0
1

(2-23)
§2 状态转移矩阵的求解
若矩阵A为一约当矩阵,即
A1


A

J


A2


Aj

其中 A1, A2 , , Aj 为约当块
(t) eAt
(2-9)
t0 0
(t t0 ) e A(tt0 )
(2-10)
§1 自由运动
齐次方程的解,可表示为
x(t) (t)x(0)

x(t) (t t0)x(t0)
(2-11) (2-12)
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
转移矩阵唯一确定,即状态转移矩阵 (t)包含了系统自由运动的全
§2 状态转移矩阵的求解
例2-5
考虑如下矩阵

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)(2)省公开课一等奖全国示范课微课金奖PPT课件

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16/88
3) 哈密顿函数沿最优轨线随时间改变率
dH dt
H x
T
x
H u
T
u
H λ
T
λ
H t
在最优控制 u* 、最优轨线
x*
下,有
H u
0

H T x
x
H λ
T
λ
H T x
H λ
H λ
T
H x
0
(23)
(10)式哈密顿函数对
导,结果为 f ( x,u,t)
λ求x 偏
n (t)
将性能指标(8)式改写为其等价形式
(9)
由(6)式可知 f ( x,u,t) x
为零
J [ x(t f )] t f {L( x, u,t) λT (t)[ f ( x, u,t) x ]}d t t0
定义哈密顿函数 H ( x, u, λ,t) L( x, u,t) λT (t) f ( x, u,t)
T
tf
x(t
f
)
L x
T
t0
x(t0 ) 0
注意:满足欧拉方程是必要条件,不是充分条件。
10/88
6.2 用变分法求解最优控制问题
6.2.1 末值时刻固定、末值状态自由情况下最优控制
非线性时变系统状态方程为
x f ( x,u,t)
(6)
初始状态
x(t) tt0 x(t0 )
(7)
其中,x 为n 维状态向量; u 为r 维控制向量; f 为n 维向量函数。
T
δ
J
x
(t
f
)
δ x(t f ) λT (t f ) δ x(t f )

现代控制理论教学课件

现代控制理论教学课件
数字仿真实验结果分析 阐述如何对数字仿真实验结果进 行分析,包括性能指标的计算和 评估,以及对实验结果进行解释 和讨论。
数字仿真软件 介绍常用的数字仿真软件,如 MATLAB/Simulink等,并解释其 基本原理和使用方法。
数字仿真实验设计 详细说明数字仿真实验的设计方 法,包括如何建立系统模型、如 何设计控制器、如何设置仿真参 数等。
该方法能够全面地反映系统的性能,具有较强的适用性和实用 性。同时,该方法可通过实验手段进行验证,可靠性高。
设计过程相对较为复杂,需要一定的专业知识和经验。
适用于高阶系统和多变量系统的控制器设计,广泛应用于工程 实践中。
最优控制设计法
定义
最优控制设计法是一种基于最优化理论进行控制器设计的 方法。
缺点
现代控制理论阶段
自20世纪60年代开始,状态空间 法成为主导,适用于多输入多输 出、非线性、时变系统的分析与 设计。
现代控制理论的特点
状态空间描述
现代控制理论基于状态空间描述 ,通过状态变量全面反映系统内 部状态,提供更深入的系统分析

时域分析法
相比古典控制理论的频域分析法, 现代控制理论采用时域分析法,能 够直接反映系统的时间响应特性。
05
现代控制理论进阶知 识
系统的数学模型 ,包括微分方程、差分方程和状态方程等

A 非线性现象
介绍系统中的非线性现象,如死区 、饱和、滞后等,并分析其对系统
性能的影响。
B
C
D
非线性系统设计
探讨非线性控制系统的设计方法,如反馈 线性化、滑模变结构控制、反步法等。
稳定性分析
利用状态空间方程的特征值分析系统的稳定性,通过判断 特征值的分布来确定系统的稳定性。

《现代控制理论》第三版课件_第1-2章

《现代控制理论》第三版课件_第1-2章

a1n (t ) a2 n (t ) ann (t ) b1r (t ) b2 r (t ) bnr (t )
系统矩阵
控制矩阵
c11 (t ) c12 (t ) c (t ) c (t ) 22 21 C (t ) = c (t ) c (t ) m1 m2
输出向量
a11 (t ) a12 (t ) a (t ) a (t ) 22 A(t ) = 21 a (t ) a (t ) n1 n2 b11 (t ) b12 (t ) b (t ) b (t ) 22 B (t ) = 21 b (t ) b (t ) n1 n2
3、分形系统仿真 Mandelbrot图
第一章 绪论
1.1 几个基本概念
控制系统(control system):为了达到预期的 目标而设计出来的系统,它由相互关联的部件组 合而成。 自动控制 (automatic control):指在无人直接参 与的情况下,通过一定的控制手段,使被控对象 自动地按照预定的规律进行。 状态空间 (state space)
用状态变量描述系统运动的方程式称为 状态方程。
x = A(t ) x(t ) + B(t )u (t ) y = C (t ) x(t ) + D(t )u (t )
x1 (t ) x (t ) x(t ) = 2 状态向量 x (t ) n y1 (t ) y (t ) y= 2 y (t ) m u1 (t ) u (t ) u (t ) = 2 控制向量 u (t ) r
现代控制理论
Modern Control Theory

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)课件

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)课件

x1 x2
xn
0 u 0
1
x1
y b0
b1
bn1
xn
注:如果输入项的导数阶次和输出项导数阶次相同,则有d。
Y (s) R(s)
bn s n an s n
b1s b0 a1s a0
d
bn1sn1 b1s b0 ansn a1s a0
例1-4 已知描述系统的微分方程为 y18y 192y 640y 160u 640u
0
0
0 1 an1
x1 x2
xn
0
0
b0
u
系统的状态图如下:
x1
y 1
0
0
xn
1.2.2 微分方程中含有输入信号导数项
(一)待定系数法
首先考察三阶系统,其微分方程为 y a2 y a1 y a0 y b3u b2u b1u b0u
┆ xn1 xn z(n1)
xn z(n) a0 x1 a1x2 an1xn b0u
y
b z (n1) n1
b1z
b0 z
b0 x1
b1x2
bn1xn
写成矩阵形式
x1
x2
xn
0
0
0
a0
1 0 0 a1
0 1 0 a2
0 0 0 a3
0
0
0 1 an1
2. 线性时变系统: x A(t)x B(t)u y C(t)x D(t)u
3. 非线性定常系统:
x = f(x, u) y = g(x, u)
4. 非线性时变系统:
x = f(x, u, t ) y = g(x, u, t )
1.1.3 状态变量的选取 (1) 状态变量的选取可以视问题的性质和输入特性而定

《现代控制理论》第三版课件_第4章

《现代控制理论》第三版课件_第4章

22
ˆ Cm2

综上所述,对于一个具有不同特征值的控 制系统,系统矩阵A化为对角线矩阵以后,
ˆ 状态完全能观的条件是, 矩阵 C 中列向
量不为零。
λ1 J = 0 0
1 λ1 0
0 1 , λ1
ˆ C11 ˆ = C C ˆ 21 ˆ C 31
ˆ C12 ˆ C 22 ˆ C 32
J = diag{λ1 , λ2 , , λn }
[ p1
p2
λ1 0 pn ] 0
0 λ2 0
0 0 = A [p 1 λn
p2 pn ]
J1 0 J = P −1 AP = 0
0 J2 0
λ j 0 0 0
[
p j 2 p jq
]
( λ j I − A) p j1 = 0
Pj = p j1
[
p j2
p jq
]
( λ j I − A) p j 2 = − p j1 ( λ j I − A) p j 3 = − p j 2 ( λ j I − A) p jq = − p j ( q −1)
对于线性定常系统,能控性和能达性是互逆的。
x = Ax(t ) + Bu (t )
rank B
[
AB A
n −1
B =n
]
线性定常系统能控的充要条件: 其能控性矩阵的秩为n,或者 B AB …… An-1B线性无关。
Gilbert 能控性准则
x = Ax(t ) + bu (t )
λ1 0 V −1 AV = 0
( λ j I − A) p j1 = 0 ( λ j I − A) p j 2 = − p j1 ( λ j I − A) p j 3 = − p j 2

《现代控制理论(第3版)》

《现代控制理论(第3版)》


表示,即令
并写成矢量矩阵形式,则状态方程变为:

式中
(2) 1.1.5 输出方程
在指定系统输出的情况下,该输出与状态变量间的函数关系式,称为系
统的输出方程。如在图1.1系统中,指定
作为输出,输出一般用y表
示,则有:
或 式(3)就是图1.1系统的输出方程,它的矩阵表示式为:
(3)
或 式中 1.1.6 状态空间表达式
(4)
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。如上图一所示的系统,在以 作输出时,从式(1)消去中间变量 i,得到二阶微分方程为:
(5)
其相应的传递函数为:
(6)
回到式(5)或式(6)的二阶系统,若改选 和 作为两个状态变量,
即令
则得一阶微分方程组为:
设单输入一单输出定常系统,其状态变量为 状态方程的一般形式为:
将图中每个积分器的输出取作状态变量,有时称为相变量,它是输出 的各阶导数。至于每个积分器的输入,显然就是各状态变量的
导数。 从图(a),容易列出系统的状态方程:
输出方程为:
表示成矩阵形式,则为:
顺便指出,当 矩阵具有式上矩阵的形式时,称为友矩阵,友矩阵的特 点是主对角线上方的元素均为1;最后一行的元素可取任意值;而其余元素均 为零。
(28) (29)
为求得 较得:
令式(29)与式(26)相等,通过对 多项式系数的比
故得:
(30)
也可将式(30)写成式(31)的形式,以便记忆。 (31)
将上图a的每个积分器输出选作状念变最,如图所示,得这种结构下的 状态空间表达式:
即 扩展到 阶系统,其状态空间表达式为:
(32)

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)第3章课件讲解

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)第3章课件讲解

定理3-2 (2)式的线性定常系统为状态能控的充分必要条件是下 面的n×nr 维能控性矩阵满秩。
QC [B AB A2 B An1B]
(6)
rank QC n
(7)
证明
应用凯-哈定理,有
n1
eAτ a0 (τ)I a1(τ) A an1(τ) An-1 ai (τ) Ai
定理3-10 (18)式所描述的系统为能观测的充分必要条件是以下 能观性矩阵满秩,即
rank QO n
(21)
C
QO


CA

CA
n
1

nmn
(22)
证明 设 u(t) 0 , 系统的齐次状态方程的解为
x(t) eAt x(0)

y(t) Cx(t) C eAt x(0)
为了简便起见,令 u(t) 0 则 x(t) eAt x(0)
y(t) C eAt x(0) [x1(0) x2 (0)] e3t
从上式可知,不论初始状态为什么数值,输出y (t )仅仅取决于其差
值[x1(0) x2(0)] 。当 x1(0) x2(0) ,则输出恒等于零。显然,无法通过对 输出的观测去确定初始状态,称这样的系统是不能观测的。
显然,当电桥不平衡时, 该电路的状态是能控的。
例3-2 电路如下图所示,如果选择电容C1、 C2两端的电压为状态 变量,即:x1 uC1 , x2 uC2 ,电路的输出 y 为C2上的电压, 即 y x2 ,则电路的系统方程为
x

Ax

bu

2

1
1 1 2 x 1u

3线性控制系统的能控性与能观测性修改《现代控制理论基础(第3版)》课件

3线性控制系统的能控性与能观测性修改《现代控制理论基础(第3版)》课件
均不为0,从微分方程组可看出, x 1

、x 2
与输入 u
都有关, 即
x 1 , x 2 都能受到输入 u 的控制,该系统是能控的。
若系统状态方程为

x
01
0 0
2xb2u
写成微分方程组

x1 1x1

x2 2x2 b2u

b1 0,b2 0

从微分方程组可看出, x 1
u 与输入
无关,即 不能受输入
2
因此,该系统状态是不完全能控的。
图3-3是能控系统的模拟结构图,从图中可看出,系统的两个状态变量
x
1
,
x
都受控于系统的输入量
2
u ,因此,该系统的状态都是能控的。
图3-3能控系统的模拟结构图
二、能观测性的基本概念
系统能观测性关心的核心问题是,状态变量
x能否从输出量 y 中检测出来。
i 图3-4的 R L 电路 ,电路中,若选取两个电感上的电流 1
输出表明,它只是与状态间的误差值有关,也就是说,并不能从系统的输出值 中确定出各个状态值,因此,电路是不能观测的。
图3-5为不完全能观测系统的模拟结构图。
图3-5一种不完全能观测系统的模拟结构图
从图中看出,系统的输出值完全与第3个状态变量无关,换句话说,不能 从系统的输出值中检测出第3个状态变量。
uc 0
图3-1
x 从控制的观点看,就是状态变量 不受输入量 u ( t ) 的控制 ,或者说,
该电路的状态是不能控的。
当 R1R4 R2R3 电桥不平衡时,电容两端的电位不相等, u c 0
u 而且,电容电压 c 始终跟着输入电压u ( t ) 的变化而变化。
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系统的状态方程和输出方程一起,称为系统状态空间表达式,或称 为系统动态方程,或称系统方程。
设: x1 i(t) x2 uC (t)
C 0 1
x
x1
x2
A
R
L 1
-
1 L
0
C
x Ax bu
则可以写成状态空间表达式:
y Cx
1
b
L 0
推广到一般形式:
x Ax Bu y Cx Du
2. 线性时变系统: x A(t)x B(t)u y C(t)x D(t)u
3. 非线性定常系统:
x = f(x, u) y = g(x, u)
4. 非线性时变系统:
x = f(x, u, t ) y = g(x, u, t )
1.1.3 状态变量的选取 (1) 状态变量的选取可以视问题的性质和输入特性而定
其中,待定系数为: 0 b3 1 b2 a20 2 b1 a10 a21 3 b0 a00 a11 a22
于是
x1 x2 1u x2 x3 2u x3 a0 x1 a1x2 a2 x3 3u
写成矩阵形式
x1 0 1 0 x1 1
x
x2
0
0
1
x2
2
u
Ax
bu
x3 a0 a1 a2 x3 3
x1
y x1 0u 1
0
0
x2
0u
Cx
du
x3
系统的状态图
一般情况下,n 阶微分方程为: y(n) an1 y(n1) a1 y a0 y bnu(n) bn1u(n1) b1u b0u
选择 n 个状态变量为 系统方程为
i(t) 和 uC (t) 可以表征该电路系统的行为,就是该系统的一组状态
变量
1.1.2 状态空间表达式
前面电路的微分方程组可以改写如下,并且写成矩阵形式:
di(t) R i(t) uC (t) u(t)
dt L
LL
di(t)
dt duC (t)
1RL
dt C
1 L 0
状态空间——以所选择的一组状态变量为坐标轴而构成的正交线 性空间,称为状态空间。
例:如下图所示电路, u(t) 为输入量, uC (t) 为输出量。
建立方程:
L
di(t dt
)
Ri(t
)
uC
(t
)
u(t
)
i C duC (t) dt
初始条件:
i(t) t t0
i(t0 )
uC (t) tt0 uC (t0 )
bn1sn1 bn2sn2 sn an1sn1
b1s b0 a1s a0
引入辅助变量 z
返回到微分方程形式:
z(n) an1z(n1) a1z a0 z u
以及
b z (n1) n1
b1z
b0 z
y
选择状态变量如下:
x1 z
x1 x2 z
x2 x3 z
┆ xn1 xn z(n1)
这里分两种情况: 1、微分方程中不含输入信号导数项,(即1.2.1 中的内容)
2、微分方程中含有输入信号导数项,(即1.2.2 中的内容)
1.2.1 微分方程中不含有输入信号导数项
首先考察三阶系统,其微分方程为
y a2 y a1 y a0 y b0u
选取状态变量 x1 y
x2 y
x3 y
x1 x2
xn
0 u 0
1
x1
y b0
b1
bn1
xn
注:如果输入项的导数阶次和输出项导数阶次相同,则有d。
Y (s) R(s)
bn s n an s n
b1s b0 a1s a0
d
bn1sn1 b1s b0 ansn a1s a0
例1-4 已知描述系统的微分方程为 y18y 192y 640y 160u 640u
dt
d2 dt2
(cos
)
(
cos
)
2
( sin
)
线性化:当 和 较小时 ,有 sin cos 1
2 0
化简后,得
(M m)y ml u
my ml mg
求解得: y mg 1 u
MM
(M m)g 1 u
Ml
Ml
选择状态变量 x1 y ,x2 x1 y ,x3 ,x4 x3
其中
x1
x
x2
xn
u1
u
u2
ur
y1
y
y2
ym
a11 a1n
A
an1 ann nn
c11 c1n
C
cm1 cmn mn
b11
B
bn1
b1r
bnr nr
d11 d1r
D
dm1 dmr mr
如果矩阵A, B, C, D中的所有元素都是实常数时,则称这样 的系统为线性定常(LTI,即:Linear Time-Invariant)系统。
6、组合系统的数学描述 7、利用MATLAB进行模型之间的变换
1.1 状态空间表达式
1.1.1 状态、状态变量和状态空间 状态——动态系统的状态是一个可以确定该系统行为的信息集合。 这些信息对于确定系统未来的行为是充分且必要的。
状态变量——确定系统状态的最小一组变量,如果知道这些变量
在任意初始时刻 t0 的值以及 t ≥ t0 的系统输入,便能够完整地 确定系统在任意时刻 t 的状态。(状态变量的选择可以不同)
x1 x2
xn
0
0
b0
u
系统的状态图如下:
x1
y 1
0
0
xn
1.2.2 微分方程中含有输入信号导数项
(一)待定系数法
首先考察三阶系统,其微分方程为 y a2 y a1 y a0 y b3u b2u b1u b0u
选择状态变量: x1 y 0u x2 y 0u 1u x1 1u x3 y 0u 1u 2u x2 2u
y 0
1iD
例1-3 建立单极倒立摆系统的状态空间表达式。 单级倒立摆系统是控制理论应用的一个典型的对象模型。
设小球的重心坐标为: ( yG , zG )
则 yG y l sin
zG l cos
在水平方向,应用牛顿第二定律:
M
d2 y dt2
m
d2 dt2
(y
l
sin )
u
转动方向的力矩平衡方程式:
(2)状态变量选取的非惟一性
在前面的例子中,如果重新选择状态变量 x1 uC
则其状态方程为 输出方程为:
x1
x2
0 1
LC
1 R
L
x1 x2
0 1
LC
u
y 1
0
x1 x2
x2 x1 uC
(3)系统状态变量的数目是惟一的
1.1.4 状态空间表达式建立的举例
例1-1 建立右图所示机械系统的状态空间表达式(注: 质量块 m 的重量已经和弹簧 k 的初始拉伸相抵消)
机轴上的转动惯量; f 为折合到电动机轴上的粘性摩擦系数。)
可选择电枢电流 iD 和角速度 为状态变量,电动机的电 枢电压 uD为输入量,角速度 为输出量。
状态空间表达式 状态图如下:
diD dt
d
KRLmDD
dt J D
Ke LD f
JD
iD
1
LD 0
uD
i(t) uC (t)
1
L 0
u
(t
)
duC (t) 1 i(t) dt C
该方程描述了电路的状态变量 和输入量之间的关系,称为该 电路的状态方程,这是一个矩 阵微分方程。
uC (t) 0 1uiC(t()t)
如果将电容上的电压作为电路的输出量,则 该方程是联系输出量和状态变量关系的方程, 称为该电路的输出方程或观测方程。这是一 个矩阵代数方程。
m
d2 yG dt 2
(l
cos )
m
d2 zG dt 2
(l
sin
)
mg
(l
sin
)
m
d2 dt 2
(
y
l
sin
)
l
cos
m
d2 dt 2
(l
cos
)
l
sin
mg
l
sin
而有:
d (sin ) (cos )
dt
d2 dt2
(sin )
( sin
)
2
cos
d (cos ) (sin )
于是系统的状态空间表达式为
x1 0
x2
0
x3 640
1 0 192
0 x1 0
1
x2
160
u
18 x3 2240
x1
y 1
0
0
x2
x3
(2)辅助变量法 假设初始条件为零, 引入辅助变量z
z18z192z 640z u y 160z 640z
u 为系统输入, y 为系统输出
x1 0 1 0 0 x1 0
x2
0
0
mg M
0
x2
1 M
u
;
x3 x4
0 0
0 0
0
(M m)g Ml
1 0
x3 x4
0
1 Ml
x1
y 1
0
0
0
x2
x3 x4
状态图为
1.2 由微分方程求状态空间表达式
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