现代控制理论-6-状态反馈和状态观测器-第111讲PPT课件

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现代控制理论 状态反馈与状态观测器

现代控制理论 状态反馈与状态观测器
• 设计方法见书。
五、带观测器的状态反馈系统 • 在状态反馈中,不采样原系统的状态进行反 馈而采用状态观测器估计的状态进行反馈, 其结构图如下图所示.
• 状态估计器
x ( A GC ) x Bu Gy ˆ ˆ ˆ y Cx
• 原系统
x Ax Bu ˆ x Ax Bkx Bv y Cx ˆ x ( A Bk ) x Bk ( x x) Bv u v kx ˆ
• 传函不变,即
y C (sI A Bk ) B.v
1
• 显然系统的特性由矩阵的特征多项式
ˆ A Bk A 0 A GC Bk
决定.
• 由
ˆ det[ I A] det( I A Bk ) det( A GC ) 0
• 注意上述方法仅适用于SISO系统.
4.几点说明
(1).对SISO系统来说,状态反馈只改变极点位 臵,不影响零点. (2).由于改变了极点,因此可能出现零极点对 消,从而影响系统的可观性.
(3).从实现的角度,状态反馈比输出反馈 困难,复杂. (4)对SISO系统来说,极点配臵只改变了极 点在S平面上的位臵,显然不采用这种方法 难于达到系统动静性能的一致. (5).对MIMO来说,极点配臵的方法与SISO 方法是一致的,但SISO的k阵是唯一的,而 MIMO的k阵是非唯一的.
• 系统的状态估计器极点可任意配臵的充要 条件是:该系统的状态是可观的.
(3).状态估计器的设计方法. • 仿照状态反馈的极点配臵设计方法,只需先 进行可控性检验,改成可观性检查即可,其余 步骤相同.
四、降维观测器设计
• 一般情况下观测器是建立在对原系统模拟基 础上的,因而其维数和受控系统维数是相同 的,称为全维观测器(或估计器)。

现在控制理论第五章状态反馈与状态观测器

现在控制理论第五章状态反馈与状态观测器

(5-5)
引出的反馈系数,则
变换后k的0, 状态, 反kn馈1系统动态方程为 :
x1, ,xn
式中:
xAbkxbv
y Cx
0
1
0
0
0
1
Abk
0
0
0
a0k0 a1k1 a2k2
(5-6)
(5-7)
0
0
1
an1kn1
I A (5 -b 9)k n a n 1 k n 1 n 1 a 2 k 2 2 a 1 k 1 1
过 行
待设 矩阵
计的 ,负
参 反
y Cx 馈至系统的参考输入,于是存在
01 式中v为纯量, 为 为 维行矩阵,为 环状态阵,
维向量, 为
维矩阵, 为
维向量, 为
维矩阵。
为闭环特征多项式。
维向量, 为闭
02 用状态反馈使闭环极点配置在任意位置上的充要条件是:受控对象能 控
03
证明 :0
若1式
(
k0, ,kn1
k
能控的多输入-多输出系统,经如上类似分析可知,
实现闭环极点任意配置的状态反馈阵 K为 pn维 。
若受控对象不稳定,只要有能控性,完全可由状态反馈配置极点使系统稳定。 状态变量受控情况下,引入状态反馈表示增加一条反馈通路,它能改变反馈所 包围环节的传递特性,即通过改变局部回路的极点来改变闭环极点配置。不能 控状态变量与控制量无关,即使引入状态反馈,对闭环极点位置也不会产生任 何影响,这是因为传递函数只与系统能控、能观测部分有关的缘故。若不能控 状态变量是稳定的状态变量,那么系统还是能稳定的,否则,系统不稳定。
0
1
0
A
h

现代控制理论-6-状态反馈和状态观测器-第111讲

现代控制理论-6-状态反馈和状态观测器-第111讲

h22

h2m



hr 1
hr 2

hrm

闭环传递函数矩阵为: G H (s)C [s I(A BH ) 1 ]B C
结论1:当HC=K时,输出到参考输入的反馈与状态反馈等价。
即对于任意的输出反馈系统,总可以找到一个等价的状态反馈,
即K=HC。故输出反馈不改变系统的能控性。
第6章 状态反馈和状态观测器
经典控制:只能用系统输出作为反馈控制器的输入; 现代控制:由于状态空间模型刻画了系统内部特征, 故而还可用系统内部状态作为反馈控制器的输入。 根据用于控制的系统信息:状态反馈、输出反馈
• 控制系统的动态性能,主要由其状态矩阵的特征 值(即闭环极点)决定。
• 基于状态空间表达式,可以通过形成适当的反馈 控制,进而配置系统的极点,使得闭环系统具有 期望的动态特性。
[解]: (1)先判断该系统的能控性
2019/9/20
13
0 0 1 ra[Q n c] k ra[B nA kB A 2B ]ra 0 nk1 6 3
1 6 3 1
该系统状态完全能控,通过状态反馈,可任意进行极点配置。
(2)计算闭环系统的特征多项式
设状态反馈增益矩阵为:K[k1 k2 k3]
1)直接法求反馈矩阵K(维数较小时,n≤ 3) (1)判断系统能控性。如果状态完全能控,按下列步骤继续。
2019/9/20
12
(2)求状态反馈后闭环系统的特征多项式: f()d eI t(A [B)K ]
(3)根据给定(或求得)的期望闭环极点,写出期望特征多项式。
f * ( ) ( 1 ( ) 2 ) ( n ) n n 1 n 1 1 0

自动控制原理线性定常系统的反馈结构及状态观测器教学PPT

自动控制原理线性定常系统的反馈结构及状态观测器教学PPT
现代控制理论:利用状态反馈、输出反馈来配置极点,需要解决 两个问题:(1)极点可配置的条件;(2)确定极点配置时的反 馈矩阵。
状态反馈在形成最优控制、克服和抑制扰动作用、实现系统解耦 控制等方面具有很多的应用。
1、极点可配置的条件 1)利用状态反馈的极点可配置条件
定理5:用状态反馈任意配置闭环极点的充要条件:受控系统可控 证明: (1)充分性
u v Kx
通过反馈构成的闭环系统
x (A- BK)x Bv
是渐近稳定的,即(A-BK)的特征值均有负实部,则称系统 实现了状态反馈镇定。
定理4:当且仅当线性定常系统的不可控部分渐近稳定时,系统 是状态可镇定的。
定理4:当且仅当线性定常系统的不可控部分渐近稳定时,系统 是状态可镇定的。
证明:由于系统 {A, B} 不完全可控,则有可控性结构分解
vu
B
_
xI x S
A
F
y
C
x (A- BK)x Bv
如果 FC K 输出反馈等价于状态反馈
2、反馈结构对系统性能的影响
x (A- BK)x Bv
x (A- HC)x Bu
x (A- BFC)x Bv
状态反馈、输出反馈都会改变系统的系数矩阵,会影响系统的可 控性、可观测性、稳定性、响应特性等。
0 0 1 P 0 1 12
1 18 144
0 1 0 0
x 0 0
1
x
0u
0 72 18 1
0 0 0 1
x 1 6
0
x
0u
0 1 -12 0
系统的特征多项式 det[sI A] s3 18s2 72 s
希望特征多项式 a *(s) (s 1)(s 2 )(s 3 ) s3 4s2 6s 4

状态观测器ppt课件

状态观测器ppt课件

Fe (FT TA GC)x (H TB)u Fe
lim e 0 lim z lim Tx
t
t
t
lim w(t) lim(Mz Ny)
t
t
lim(MT NC)x lim Kx
t
t
北京工业大学人工智能与机器人研究所 龚道雄 gongdx@
北京工业大学人工智能与机器人研究所 龚道雄 gongdx@
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一、状态重构问题和状态观测器
北京工业大学人工智能与机器人研究所 龚道雄 gongdx@
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一、状态重构问题和状态观测器
方案2的降维状态观测器结构图
北京工业大学人工智能与机器人研究所 龚道雄 gongdx@
做线性变换使得系统变为gongdxbjuteducn1522122212221221112111维子系统采用极点配置算法综合一个使得gongdxbjuteducn16方法2思路类似于全维状态观测器方案2北京工业大学人工智能与机器人研究所gongdxbjuteducn17北京工业大学人工智能与机器人研究所gongdxbjuteducn18方案2的降维状态观测器结构图北京工业大学人工智能与机器人研究所gongdxbjuteducn19kx函数观测器基本思想有时重构状态的最终目的是为了获得状态的某种组合如kx的估计
第3步:由观测器的希望极点计算特征多项式
nq
(s i* ) * (s)
i 1
北京工业大学人工智能与机器人研究所 龚道雄 gongdx@
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一、状态重构问题和状态观测器
第4步 : 对 n q维 子 系 统 A2T2 , A1T2 ,采 用 极 点 配 置 算 法 ,

现代控制理论 状态反馈与状态观测器

现代控制理论 状态反馈与状态观测器
• 在状态反馈中,有些状态是无法观测的,或无 法用物理方法量测出来,因此可用状态观测 器来解决这一问题.
• 所谓状态观测器是物理上可以实现的动力 学系统,它在被观测系统输入量和输出量的 激励下,产生一组逼近于被观测系统的状态 变量的输出.
• 这组输出的状态变量便可作为被观测系统 状态变量的估计值.
2.极点配置条件
• 若被控系统0(A, B) 是状态完全能控的,那么 反馈系统的极点必是可以任意配置的,或者 说,能使闭环系统极点任意配置的条件是被 控系统完全可控.
• 注意:
(1).对不可控的系统则不可能采用状态反馈 方法重新配置所有极点. (2).状态反馈可改变系统的极点,但不改变零 点.
• 以上是状态观测器的整个设计思想和目的.
• 估计的模型
xˆAxˆBuG(yCxˆ) (2) (AGC)xˆBuGy
(1).G的选择原则.
由(1)和(2)建立误差方程 定义 exxˆ 则 exxˆ(AG C)e显然误差e的特性是由
(A-GC)的特征值决定,显然G选择的原则是使 e tt1 0,t1 足够地小,从而G的选择也是使 A-GC的特征根按要求放在合适的位置上.
自动控制原理Ⅱ
第六章 状态反馈与状 态观测器
主要讲述:
1).状态反馈. 2).极点配置. 3).状态观测器.
一.系统的状态反馈
• 对于方程
x Ax Bu

y

Cx
• 系统的性质完全是由A决定的,因此要改变 系统的性质,只需改变A的形式.
• 从数学上来讲,即构造u,从而导致下列方程 成立
四、降维观测器设计
x Ax Br

y

Cx
• A 是满足要求的方阵

现代控制理论6状态观测器设计ppt课件

现代控制理论6状态观测器设计ppt课件

C 0
0 0 2
1
1
,B
1
2 0
1
0 1
设计观测器,使其极点配置在-3,-4,-5上。
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
• 例:设系统的系数矩阵为:
1
A
3
0
• 对于完全能控的系统,状态反馈可任意 配置闭环系统的极点,从而使得闭环系 统具有期望的稳态和动态性能。
• 条件:所有的状态变量可测。 • 实际系统,状态变量未必都可以直接测
量到。 • 状态能观性说明:系统是状态能观的,
则系统的任意状态信息必定在系统的输 出中得到反映。
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
• 问题:如何用系统的外部输入输出信息 来确定系统的内部状态?
• 观测器设计问题 • 观测器的输出就是系统状态的估计值。
在日常生活中,随处都可以看到浪费 粮食的 现象。 也许你 并未意 识到自 己在浪 费,也 许你认 为浪费 这一点 点算不 了什么
6.1 观测器设计
• 已知系统模型
问题:如何从系统的输入输出数据得到系 统的状态?

6第五章 状态反馈与状态观测器

6第五章 状态反馈与状态观测器

( s ) sI A bK
s 3 k1 18s 2 18k1 18k 2 72 s 72k1 12k 2 k3
s 2 s 3 s 3 4s 2 6s 4 ( s ) s 1
现代控制理论
第五章 状态反馈与状态观测器
第五章 状态反馈与状态观测器
■ 线性反馈控制系统 ■ 系统的极点配置 ■ 解耦控制 ■ 状态观测器设计 ■ 带状态观测器的闭环控制系统
现代控制理论
第五章 状态反馈与状态观测器
§5.1 线性反馈控制系统
系统反馈控制的分类: 1 按照反馈信号的来源或引出点分 (1)状态反馈 (2)输出反馈 2 按照反馈信号的作用点或注入点分 (1)反馈至状态微分处 (2)反馈至控制输入处
A, K , B, C , D
K
若D 0,系统记为 K ( A BK ), B, C ,则: A BK x Br x K ( A BK ), B, C : y Cx
1
经过反馈后,系统的传递函数矩阵GK ( s )为: 注: 1A ( A BK ); GK ( s ) C sI A BK B
输出反馈要求∑0(A,B,C) (A B C) 系统状态能观测,不改变原被控系 A BHC x Br x 统的能控性和能观测性。
( A BHC ), B, C : y Cx
H

从输出到状态向量导数的反馈要求∑0(A,B,C)状态能观测,不 改变被控系统的能观测性 但却不 定能够保持系统的能控 改变被控系统的能观测性,但却不一定能够保持系统的能控 性。
1
MIMO系统的输出反馈结构图
现代控制理论

第六章状态反馈和状态观测器1

第六章状态反馈和状态观测器1

G(s)
s(s
1 6)(s
12)
s3
1 18s 2
72s
综合指标为: % 5%;tS 0.5s,ep 0,试用状态反馈实现上述指标。
解:将极点配置为一对主导极点和一个非主导极点;根据二阶
系统的性能指标,求出 0.707,n 10。取 0.707,n 10
则,主导极点为:
s1,2 0.707 j7.07
变量,也没有增加系统的维数,但可以通过K阵的选择自由地改变闭环系统 的特征值,从而使系统达到所要求的性能。
6.1.2 输出反馈
输出反馈是将受控系统的输出变量,按照线性反馈规律反馈到输入端, 构成闭环系统。这种控制规律称为输出反馈。经典控制理论中所讨论的反馈 就是这种反馈,其结构图如下 :
r(t) u(t) B
r(t) u(t) B
x(t) x(t) C
y(t)
A
K
图中受控系统的状态空间表达式为 (A, B,C)的状态空间表达式为 0 x Ax Bu
y Cx
式中,A为n×n矩阵;B为n×r矩阵;C为m×n矩阵。
状态反馈控制律为
u r Kx
式中,r为r×1参考输入;K为r×n状态反馈阵。对单输入系统,K为1×n的 行向量。
sn rn1sn1 r0 0
实际系统与希望系统的特征方程的系数应当相一致。
3、状态反馈阵K的计算步骤 1)判断A,b能控性 2)写出实际的闭环特征方程(传递阵的分母为0的方程)
SI [A bK] 0
3)根据要配置的特征根,写出希望的特征方程
f (s) (s 1)(s n ) 0
4)对应实际的与希望的特征方程,求出K。
被控系统 模拟系统
x Ax Bu y Cx xˆ (A GC)xˆ Bu Gy yˆ Cxˆ

现代控制理论第六章

现代控制理论第六章

的列向量可以由 [ B AB A B] 的列向量 的线性组合表示。这意味着
rankuc ' ≤ rankuc
n1
系统 也可看成是由系统 K 经过状态反馈
( K,I ) 而获得的,因此,同理有
rankuc rankuc '
所以系统 K 的能控性等价于系统 的能控性,
于是定理得证。
例 6.1.1
系统
1 2 0 & : x x 1 u 3 1
y [1 2]x
完全能控能观,引入反馈
u [3 1]x V
则闭环系统 K的状态空间表达式为
1 2 0 & K : x x 1 v 0 0
1 式(6.3.2)可写为 y(s) G(s)u(s) C (sI A) Bu (s)
y1 ( s ) g11 ( s )u1 ( s ) g12 ( s )u2 ( s ) L L g1 p ( s )u p ( s ) y2 ( s ) g 21 ( s )u1 ( s ) g 22 ( s )u2 ( s ) L L g 2 p ( s )u p ( s ) M M yq ( s ) g q1 ( s )u1 ( s ) g q 2 ( s )u2 ( s ) L L g qp ( s )u p ( s )
y [1 2]x
不难判断,系统 K 仍然是能控的,但已不再 能观测。
6.2 极点配置
6.2.1 极点配臵定理 定理 6.2.1 给定系统
:
& x Ax Bu y Cx Du
u v kx
任意配臵极点的充
通过状态反馈
要条件 完全能控。

现代控制理论-第六章

现代控制理论-第六章

• 新系统的状态方程为
x1 0 x 0 2 x3 10000 y 1 0 0x 1 0 1510 x1 0 1 x2 0 u 114 .1 x3 10000 0
x Ax Bu

• 新系统
y Cx v Hy u x ( A BHC ) x Bv y Cx

2.输出反馈到状态微
• 原系统 • 完全可观 • 新系统
x Ax Bu y Cx


x Ax Bu Hy y Cx x ( A HC ) x Bu y Cx
• 新系统的方框图
第三节 全维状态观测器
•一.定义:若系统是完全可观的,但因种种原因,如空间 不足、成本较高等,无法将状态量测到,可人为建立全部 状态,使构建的状态变量无限接近原系统的状态变量,称 为全维状态观测器,简称状态观测器。 •二.实现条件:系统完全可观 •三.实现方法: •1.原系统 x Ax Bu, y Cx
1 S 3 114 .1S 2 1510 S lim 0.151 0.2 S 0 S S 3 114 .1S 2 1510 S 10000
• 新系统的传递函数为
G(S ) k 10000 3 ( S 100 )( S 7.07 j 7.07 )( S 7.07 j 7.07 ) S 114 .1S 2 1510 S 10000
2
• 3.利用状态反馈实现极点配置: I ( A BHC ) • 4.利用状态反馈实现极点配置: I ( A HC )
2
h
h1 h2

线性定常系统的反馈结构及状态观测器PPT课件

线性定常系统的反馈结构及状态观测器PPT课件

(5)
其中:
第38页/共56页
是由期望特征值所确定的闭环系统特征多项式。 由于矩阵的转置不改变矩阵的特征值,故
(6)
这就意味着(A-HC)的特征值可由H任意配置。因 此,只要给定的系统(A, B, C)可观测,必然可 以通过选择增益阵H将(A-HC)配置到特定的特征 值上,从而使设计的全维状态观测器满足观测器 存在条件,可以实际运用。
+
+

+ ++ ∫
被控系统 闭环状态观测器
图4 全维状态观测器
第35页/共56页
2、观测器的存在条件
状态观测器分析设计的关键问题是能否在任何初始 条件下,即尽管 与 不同,但总能保证
(2)
成立。只有满足上式,状态反馈系统才能正常工作,
(3)

(4)
所示系统才能作为实际的状态观测器。 那么,如何通过选取H,使得由式(3)或(4)反映的
第14页/共56页
6.2 系统的极点配置(※)
利用状态反馈和输出反馈使闭环系统的极 点位于所希望的极点位置,称为极点配置。状 态反馈和输出反馈都能配置闭环系统的极点。
状态反馈K不能改变不可控部分的极点,但 能够任意配置可控部分的极点。
输出反馈F也只能配置可控部分的极点,但 不一定能实现期望极点的任意配置;肯定不能 将极点配置到系统的零点处。
该系统的状态x不能直接加以量测,但输出y 和输入u是可以量测并加以利用的。 所谓全维 状态观测器,就是以y和u为输入,且其输出 满足如下关系式
(2) 的一个n维线性定常系统.
第32页/共56页
1、全维状态观测器的结构形式
1) 开环观测器
A
u
+

现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件

现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件
状态反馈控制器的设计需要考虑系统的可控性和可观测性,以确保控制器的有效性和可行性。
状态反馈的设计方法
确定系统状态方程
设计状态反馈控制器
计算状态反馈增益矩阵
验证状态反馈控制器的性能
状态反馈的优缺点
优点:能够有效地减小系统的动态响应时间,提高系统的稳定性和动态性能。
优点:可以实现对系统的解耦控制,使得系统的控制更加简单和直观。
现代控制理论之状态反馈与状态观测器介绍课件
演讲人
01.
状态反馈
02.
03.
目录
状态观测器
状态反馈与状态观测器的关系
状态反馈
状态反馈的基本概念
状态反馈是一种控制策略,通过调整系统的状态来达到控制目标。
状态反馈控制器的设计基于系统的状态方程,通过调整输入信号来影响系统的状态。
状态反馈控制器可以改善系统的动态性能,提高系统的稳定性和鲁棒性。
04
状态反馈与状态观测器的区别
状态反馈需要知道系统的模型,状态观测器不需要知道系统的模型
04
状态反馈用于控制系统,状态观测器用于估计系统状态
03
状态观测器:通过观测系统的输出,估计系统的状态
02
状态反馈:通过调整系统的输入,使系统达到期望的状态
01
状态反馈与状态观测器在实际应用中的选择
状态反馈适用于系统模型已知且可控的情况,能够实现最优控制。
02
状态观测器通过测量系统的输入和输出,利用数学模型来估计系统的内部状态。
04
状态观测器在现代控制理论中具有重要地位,广泛应用于各种控制系统的设计与实现。
状态观测器的设计方法
状态观测器性能评估:通过仿真或实验,评估观测器的性能,如观测精度、响应速度等

状态反馈和状态观测器

状态反馈和状态观测器

01
02
03
经典控制理论方法
采用频率响应法、根轨迹 法等经典控制理论方法进 行控制器参数整定。
现代控制理论方法
利用最优控制、鲁棒控制 等现代控制理论方法进行 控制器设计。
智能优化算法
应用遗传算法、粒子群算 法等智能优化算法进行控 制器参数寻优。
仿真验证与实验结果分析
仿真验证
利用MATLAB/Simulink等仿真工具对设计的控制系统进行仿真 验证,观察系统性能。
性能评估
除了稳定性外,状态反馈控制系统的性能还包括动态响应、稳态精度、鲁棒性等方面。通过对 这些性能指标的评估,可以全面了解系统的控制效果,为进一步优化控制策略提供指导。

应用领域与案例分析
应用领域
状态反馈控制技术广泛应用于航空航天、机器人、自动化生 产线等领域。在这些领域中,系统的动态性能和稳定性要求 较高,状态反馈控制能够提供更加精确和可靠的控制方案。
化和环境变化,提高状态估计的准确性和实时性。
THANKS
感谢观看
基于状态观测器的控制系统
03
设计
控制系统结构框架搭建
确定被控对象
01
明确被控对象的动态特性和输入输出关系,建立被控对象的数
学模型。
设计状态观测器
02
根据被控对象的数学模型,设计状态观测器以估计系统状态。
构建控制系统
03
将状态观测器与控制器相结合,构建基于状态观测器的控制系
统。
控制器参数整定方法论述
姿态和位置反馈
利用姿态传感器和位置传感器获取机器人的姿态和位置信 息,通过状态反馈控制机器人的平衡和定位精度。
力和力矩反馈
在机器人末端执行器上安装力传感器,实时监测机器人与 环境之间的交互力和力矩,通过状态反馈实现机器人的柔 顺控制和自适应能力。
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即对于任意的输出反馈系统,总可以找到一个等价的状态反馈,
即K=HC。故输出反馈不改变系统的能控性。
结论2:对于状态反馈,从K=HC中,给定K值,不一定能够解 出H。所以,输出反馈是部分状态反馈,输出信息所包含的不一 定是系统的全部状态变量,适合工程应用,性能较状态反馈差。
结论3:由于反馈引自系统输出,所以输出反馈不影响系统的可 观测性。
11
四、状态反馈极点配置条件和算法
极点配置:通过反馈增益矩阵K的设计,将加入状态反馈后的
闭环系统的极点配置在S平面期望的位置上。
定理:(极点配置定理) 对线性定常系统 0(A,B,C) 进行状态反馈,反馈后的系统其全部极点得到任意 配置的充要条件是:0(A,B,C)状态完全能控。
注意:矩阵 ABK的特征值就是所期望的闭环极点。对 不能控的状态,状态反馈不能改变其特征值。
(4)由 f()f*() 确定反馈矩阵K: K [k 1k 2 k n ]
[例1] 考虑线性定常系统 x A x B u , y C x
0 1 0
0
其中: A0 0 1, B0, C1 0 0
1 5 6
1
试设计状态反馈矩阵K,使闭环系统极点为-2±j4和-10。
[解]: (1)先判断该系统的能控性
2020/11/24
9
与状态反馈相比较,输出反馈:
缺点 在不增加补偿器的条件下,输出反馈 改变系统性能的效果不如状态反馈 好,不能任意配置系统的全部特征值;
(输出反馈只是状态反馈的一种特例,它能 达到的系统性能,状态反馈一定能达到;反之 则不然。)
优点 输出反馈在技术实现上很方便; 而状态反馈所用的系统状态可能不能直接 测量得到(需要状态观测器重构状态)。
2020/11/24
1
第6章 状态反馈和状态观测器
目前为止,我们已经: ➢ 建立了系统的状态空间模型 ➢ 提出了基于状态空间模型的系统的运动分析 ➢ 探讨了系统的性能:稳定性、能控性、能观性 “认识了世界” ⇒ 如何来“改变世界”?! 设计控制系统! 系统的控制方式----反馈?:开环控制、闭环控制
2
第6章 状态反馈和状态观测器
经典控制:只能用系统输出作为反馈控制器的输入; 现代控制:由于状态空间模型刻画了系统内部特征, 故而还可用系统内部状态作为反馈控制器的输入。 根据用于控制的系统信息:状态反馈、输出反馈
• 控制系统的动态性能,主要由其状态矩阵的特征 值(即闭环极点)决定。
• 基于状态空间表达式,可以通过形成适当的反馈 控制,进而配置系统的极点,使得闭环系统具有 期望的动态特性。
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状态反馈闭环系统:
x (ABK)xBv y(CDK)xDv
k11 k12 k1n
反馈增益矩阵: K
k21
k22
k2
n
kr
1
kr 2
krn
K维数r是 n
一般D=0,可化简为:xyC (AxBK)xBv
状态反馈闭环系统表示: k(AB,K B ,C )
状态反馈闭环传递函数矩阵为: G k(s) C [s I(A B) K 1 ]B
1、极点配置算法
1)直接法求反馈矩阵K(维数较小时,n≤ 3) (1)判断系统能控性。如果状态完全能控,按下列步骤继续。
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(2)求状态反馈后闭环系统的特征多项式:f()d eI t(A [B)K ]
(3)根据给定(或求得)的期望闭环极点,写出期望特征多项式。
f * ( ) ( 1 ( ) 2 ) ( n ) n n 1 n 1 1 0
反馈的两种基本形式:状态反馈(1种)、输出反馈(2种) 一、状态反馈
将系统每一个状态变量乘以相应的反馈系数馈送到输入 端与参考输人相加,其和作为受控系统的控制输入。
D
v
x
x
u B
C
A
y m 1
K rn
原受控系统
0(A,B,C):
x Ax Bu y Cx Du
线性反馈规律:uvKx
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0 0 1 ra[Q n c] k ra[B nA kB A 2B ]ra 0 nk1 6 3
1 6 3 1
该系统状态完全能控,通过状态反馈,可任意进行极点配置。
(2)计算闭环系统的特征多项式
设状态反馈增益矩阵为:K[k1 k2 k3]
0 0 0 1 0 0
f()|IABK|0
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三、输出到状态微分的反馈 将系统的输出量乘以相应的负反馈系数,馈送到状态微分处。 这种反馈在状态观测器中应用广泛,结构和观测器很相似。
u
x
B
x
C
y m 1
A
H nm
原受控系统
0(A,B,C):
x
y
Ax Cx
Bu
输出反馈系统状态空间描述为:
x (AHC)xBu yCx
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第6章 状态反馈和状态观测器
1. 状态反馈及极点配置 2. 系统的镇定问题 3. 状态观测器 4. 带有观测器的状态反馈系统
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第一节 状态反馈及极点配置
1. 状态反馈与输出反馈 2. 状态反馈极点配置条件和算法 3. 状态反馈闭环系统的能控性和能观测性
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输出反馈控制规律: uvHy
输出反馈系统状态空间描述为:xyC (AxBH)C xBv
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h11 h12 h1m
输出反馈增益矩阵:
H
h21
h22
h2m
hr
1
hr 2
hrm
闭环传递函数矩阵为: G H (s)C [s I(A BH ) 1 ]B C
结论1:当HC=K时,输出到参考输入的反馈与状态反馈等价。
状态反馈系统的特征方程为: I(ABK )0
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二、输出到参考输入的反馈(又称为输出反馈)
将系统输出量乘以相应的反馈系数馈送到参考输人,其和作为 受控系统的控制输入。(同古典控制,不作过多说明)
v
x
u B
x
C
y m 1
A
H rm
原受控系统
0(A,B,C):
x
y
Ax Bu Cx Du
00
0
1 0[k1 k2 k3]
0 0 1 5 6 1
1 0
0 1
3(6k3)2(5k2)1k1
1k1 5k2 6k3
(3)计算期望的特征多项式
f * () ( 2 4 j ) ( 2 4 j ) ( 1 ) 0 3 1 2 4 6 2 000
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(4)确定K阵
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