现代控制理论-复习第四章
现代控制理论-4-控制系统的稳定性分析
外部稳定性只适用于线性系统，内部稳定性不但适用于线性系 统，而且也适用于非线性系统。对于同一个线性系统，只有在 满足一定的条件下两种定义才具有等价性。
不管哪一种稳定性，稳定性是系统本身的一种特性，只和系统 本身的结构和参数有关，与输入－输出无关。
V ( x)半负定
同时有
& V
(
x
)
-
2
x22
不可能恒为零。
由判据2可知，系统在原点处的平衡状态是渐近稳定的。
27
4.5 李雅普诺夫方法 在线性系统中的应用
28
一、线性定常连续系统的稳定性分析
目的：将李氏第二法定理来分析线性定常系统 x& Ax 的稳定性
讨论：V选&(x择) 二(x次T P型x)函 x&数T PVx +(xx)TPxx& TP(xAx为)T P李x +氏x函T PA数x。
如果d 与初始时刻 t0无关，则称平衡状态xe为一致渐近稳定。
渐近稳定几何表示法：
10
3、大范围渐近稳定
如果对状态空间的任意点，不管初始偏差有多大，都有渐
近稳定特性，即：lim x t
- xe
0
对所有点都成立，称平衡状态xe为大范围渐近稳定的。其
渐近稳定的最大范围是整个状态空间。
必要性：整个状态空间中，只有一个平衡状态。 （假设有2个平衡状态，则每个都有自己的稳定范 围，其稳定范围不可能是整个状态空间。）
（2） 求系统的特征方程：
det(lI
-
A)
l
- 1
求得： l1 2，l2 -3
现代控制理论习题解答(第四章)
第四章 控制系统的稳定性3-4-1 试确定下列二次型是否正定。
(1)3123212322212624)(x x x x x x x x x x v --+++= (2)232123222126410)(x x x x x x x x v ++---= (3)312321232221422410)(x x x x x x x x x x v --+++= 【解】： （1）04131341111,034111,01,131341111<-=---->=>⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=P 二次型函数不定。
(2)034101103031,0110331,01,4101103031<-=--->=--<-⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=P二次型函数为负定。
(3)017112141211003941110,010,1121412110>=---->=>⇒⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=P 二次型函数正定。
3-4-2 试确定下列二次型为正定时，待定常数的取值范围。
312321231221211242)(x x x x x x x c x b x a x v --+++=【解】：312321231221211242)(x x x x x x x c x b x a x v --+++=x c b a x T ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=1112121110212111,011,0111111>---->>c b a b aa 满足正定的条件为：⎪⎩⎪⎨⎧++>+>>1111111114410ca b c b a b a a3-4-3 试用李亚普诺夫第二法判断下列线性系统的稳定性。
;1001)4(;1111)3(;3211)2(;1110)1(x x x x x x x x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=【解】： （1）设22215.05.0)(x x x v +=⎩⎨⎧≠≤==-=--=+=)0(0)0(0222221212211)(x x x x x x x x x x x x x v为半负定。
现代控制理论第四章答案
G T PG P Q 1 3 1 P11 3 2 0 P 12 0 3 0 P13 P12 P22 P23 P13 1 3 0 P11 P23 3 2 3 P12 P33 1 0 0 13
P 12 P22 P23
19 1 0, 2 0, 3 0 78
19 78 P 13 10 P23 39 P33 1 2
10 39 49 78 19 13
0 0 0 P11 P12 P13 1 0 0 0 P P k P k 2 / 4 P P k / 2 P P P 0 0 0 11 13 33 12 23 12 22 23 0 P13 P23 P33 0 0 0 P12 P23 k / 2 P22
P 12 P22
P 1 1 1 0 12 2 3 0 1 P22
7 P 11 4 5 P 12 8 9 P22 24
2 P 4 P 1 11 12 P 4 P 2 P22 0 11 12 2 P 6 P 1 22 12
1 2 19 13 123 76
故:矩阵P是负定的,所以系统的平衡状态是不稳定的
【习题4－8 】设线性离散系统的状态方程为
0 1 0 x(k 1) 0 0 1 x(k ) 0 k / 2 0
1 Q 0 0 0 0 0 P 11 P P 12 P 13
I A
a11
a12
a21 a22 (a22 a11 a12 a21 ) 1 2 0 2 (a11 a22 ) 1 2 0 2
现代控制理论基础复习重点
现代控制理论基础复习重点
《现代控制理论基础》复习重点
第一章：
1.由微分方程、传递函数、简易RLC无源网络、简易结构图模型建
立状态空间描述模型；
2.特征多项式、特征方程、特征向量、非线性变换的计算；
3.由状态空间描述计算传递函数矩阵。
第二章：
1.状态转移矩阵计算；
2.零输入解的计算；
3.零状态解的计算；
4.线性定常系统的离散化。
第三章：
1.能控性判别计算及按能控性结构分解；
2.能观测性判别计算及按能观测性结构分解；
3.实现及最小实现的计算。
第四章：
1.李雅普诺夫第一法的应用；
2.李雅普诺夫第二法的在线性系统中的应用（连续、离散）；
3.李雅普诺夫第二法的在非线性系统中的应用。
第五章：
1.线性反馈基本结构；
2.极点配置算法的应用。
《现代控制理论》第三版课件_第4章
e λ1t z10 λ2t e z 20 z (t ) = λnt e z n0
ˆ C11 ˆ C 21 y (t ) = ˆ C m1 ˆ C12 ˆ C
λt ˆ C1n e 1 z10 ˆ e λ2t z 20 C2n ˆ e λnt z n 0 C mn
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
零空间（核空间）
n
4-5 状态向量的线性变换
x = Ax + Bu y = Cx + Du
x = Pz
ˆ ˆ = P −1 APz + P −1 Bu = Az + Bu z ˆ y = CPz + Du = Cz + Du
状态向量的线性变换不影响系统的状态能控 性、能观性和传递函数阵，也不影响系统矩 阵的特征值和系统平衡状态的稳定性。
[
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)
( 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 第四章 稳定性理论
这里 Φ ( t ) = e At ，当系统满足内部稳定性时，由式(5-7)有
lim Φ ( t ) = lim e At = 0
t →∞ t →∞
这样， ( t ) 的每一个元g ij ( t )( i = 1, 2,⋯ , q, j = 1, 2,⋯ , p ) 均是由一些指 G 数衰减项构成的，故满足
其中
Qi =
( s − λ i ) adj ( s I − A ) ( s − λ i )( s − λ 2 )⋯ ( s − λ n )
s = λi
显然，当矩阵 A 的一切特征值满足
R e λ i ( A ) < 0 i = 1, 2 , ⋯ , n
则式(4-7)成立。 内部稳定性描述了系统状态的自由运动的稳定性。
∫
∞ 0
g ij ( t ) d t ≤ k < ∞
这里 k 为有限常数。这说明系统是BIBO稳定的。证毕。
定理4.4 定理4.4 线性定常系统如果是BIBO稳定的，则 系统未必是内部稳定的。
证明 根据线性系统的结构分解定理知道，任一线性定常系
统通过线性变换，总可以分解为四个子系统，这就是能控能 观测子系统，能控、不能观测子系统，不能控、能观测子系 统和不能控不能观测子系统。系统的输入-输出特性仅能反映 系统的能控能观测部分，系统的其余三个部分的运动状态并 不能反映出来，BIBO稳定性仅意味着能控能观测子系统是渐 近稳定的，而其余子系统，如不能控不能观测子系统如果是 发散的，在BIBO稳定性中并不能表现出来。因此定理的结论 成立。
y ( t1 ) =
∫
t1 t0
g ( t1 , τ )u (τ ) d τ =
武汉大学《现代控制理论》数学知识回顾 第四章 矩阵的范数-特征值矩阵分解法
现代控制理论讲义第四章矩阵范数和奇异值分解4.1 引言在这一讲中，我们将引入矩阵范数的概念。
之后会介绍矩阵的奇异值分解或者叫SVD。
SVD 揭示了矩阵的2范数，它的值意义更大：它使一大类矩阵扰动问题得以解决，同时也为后面稳定鲁棒性的概念打下基础；它还解决了所谓的完全最小二乘问题，该问题是我们前面讲的最小二乘问题的推广；还帮我们澄清在矩阵求逆计算中碰到的态性的概念。
在下一讲中，我们会花更大的篇幅来叙说SVD的应用。
例 4.1 为了提高大家对矩阵范数研究和应用的兴趣，我们首先从一个例子开始，该例子提出了与矩阵求逆有关的矩阵态性问题。
我们所感兴趣的问题是矩阵求逆对矩阵扰动的敏感程度。
考虑求下列矩阵的逆马上就可以求得现在我们假设对一个受到扰动的矩阵求逆求逆后，结果就成了在这里表示A中的扰动，表示中的扰动。
显然中一项的变化会导致中的变化。
如果我们解，其中，得到，加入扰动后，解得。
在这个结果中，我们仍然可以清楚的看到开始数据仅有的变化，却导致解产生的变化。
以上例子中我们看到的要比在标量情况下差的多。
如果是标量，那么，所以的倒数中小数部分的变化和的变化在同一量级上。
因此，在上例中的现象完全是在矩阵的时候才出现的。
看上去好像和是近似奇异的事实有关——因为它的列几乎不独立，且它的行列式值要比它的最大元素小很多，等等。
随后（见下一讲），我们会找到衡量奇异程度的合理方法，同时还要说明在求逆情况下，这种方法和灵敏度的关系如何。
在理解这种灵敏度和扰动的细节关系之前，我们首先要找到度量向量和矩阵量级的方法。
在第一讲中我们已经引入了向量范数的概念，所以我们现在来看一下矩阵范数的定义。
4.2 矩阵范数一个维复数矩阵可以看成（有限维）赋范向量空间中的一个算子：其中，这里的范数指的是标准欧氏范数。
定义的归纳2-范数如下：术语“归纳”是指在向量和的范数的基础上，使得以上矩阵范数的定义有意义。
该定义中，归纳范数表示矩阵在中单位圆上向量扩大的倍数，也就是说，它表示矩阵的增益。
《现代控制理论》复习提纲()
现代控制理论复习提纲第一章：绪论（1）现代控制理论的根本内容包括：系统辨识、线性系统理论、最优控制、自适应控制、最优滤波（2）现代控制理论与经典控制理论的区别第二章：控制系统的状态空间描述1.状态空间的根本概念；系统、系统变量的组成、外部描述和内部描述、状态变量、状态向量、状态空间、状态方程、状态空间表达式、输出方程2.状态变量图概念、绘制步骤；3.由系统微分方程建立状态空间表达式的建立；第三章：线性控制系统的动态分析1.状态转移矩阵的性质及其计算方法〔1〕状态转移矩阵的根本定义；〔2〕几个特殊的矩阵指数；〔3〕状态转移矩阵的根本性质〔以课本上的5个为主〕；〔4〕状态转移矩阵的计算方法掌握：方法一：定义法方法二：拉普拉斯变换法例题2-2第四章：线性系统的能控性和能观测性（1）状态能控性的概念状态能控、系统能控、系统不完全能控、状态能达（2）线性定常连续系统的状态能控性判别包括;格拉姆矩阵判据、秩判据、约当标准型判据、PBH判据掌握秩判据、PBH判据的计算（3）状态能观测性的概念状态能观测、系统能观测、系统不能观测（4）线性定常连续系统的状态能观测性判别包括;格拉姆矩阵判据、秩判据、约当标准型判据、PBH判据掌握秩判据、PBH判据的计算（5）能控标准型和能观测标准型只有状态完全能控的系统才能变换成能控标准型，掌握能控标准I型和II型的只有状态完全能观测的系统才能变换成能控标准型，掌握能观测标准I型和II 型的计算方法第五章：控制系统的稳定性分析〔1〕平衡状态〔2〕李雅普诺夫稳定性定义：李雅普诺夫意义下的稳定概念、渐进稳定概念、大范围稳定概念、不稳定性概念（3）线性定常连续系统的稳定性分析例4-6第六章线性系统的综合（1）状态反应与输出反应（2）反应控制对能控性与观测性的影响复习题1. 、和统称为系统变量。
2. 系统的状态空间描述由和组成，又称为系统的动态方程。
3. 状态变量图是由、和构成的图形。
4. 计算1001A-⎡⎤=⎢⎥⎣⎦的矩阵指数Ate__________。
现代控制理论第4章1
Φ(t; x0 , t0 )，
在式(4.1)的系统中，总存在 在式(4.1)的系统中， (4.1)的系统中 , 对所有t f ( x , t) ≡ 0 则称 为系统的平衡状态或平衡点。 xe 为系统的平衡状态或平衡点。
(4.2)
如果系统是线性定常的， 如果系统是线性定常的，也就是说 为非奇异矩阵时， 为非奇异矩阵时，系统存在一个唯一的平衡状态
(2) 如果平衡状态
类似地，如果δ 与t0无关，则称此时之平衡状态 无关， 类似地，如果δ
为一致渐近稳定的。 为一致渐近稳定的。 实际上，渐近稳定性比Lyapunov意义下的稳定性更重要。 Lyapunov意义下的稳定性更重要 实际上，渐近稳定性比Lyapunov意义下的稳定性更重要。 考虑到非线性系统的渐近稳定性是一个局部概念， 考虑到非线性系统的渐近稳定性是一个局部概念，所以简单 地确定渐近稳定性并不意味着系统能正常工作。 地确定渐近稳定性并不意味着系统能正常工作。 通常有必要确定渐近稳定性的最大范围或吸引域。 通常有必要确定渐近稳定性的最大范围或吸引域。它是发生 渐近稳定轨迹的那部分状态空间。换句话说， 渐近稳定轨迹的那部分状态空间。换句话说，发生于吸引域内 的每一个轨迹都是渐近稳定的。 的每一个轨迹都是渐近稳定的。
Lyapunov意义下的稳定性问题 4.2 Lyapunov意义下的稳定性问题
对于一个给定的控制系统，稳定性分析通常是最重要的。 对于一个给定的控制系统，稳定性分析通常是最重要的。 如果系统是线性定常的， 那么有许多稳定性判据， Routh如果系统是线性定常的 ， 那么有许多稳定性判据 ， 如 RouthHurwitz稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用 稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用。 Hurwitz稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用。
现代控制理论第4章答案
现代控制理论第四章习题答案4-1判断下列二次型函数的符号性质：（1）222123122313()31122Q x x x x x x x x x x =---+-- （2）222123122313()4262v x x x x x x x x x x =++---解：（1）由已知得[]11231231232311232311()31122111113211112x Q x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-+------⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥---⎣⎦110∆=-<，2112013-∆==>-，31111711302411112--∆=--=-<--- 因此()Q x 是负定的 （2）由已知得[][]112312312323112323()433111143131x Q x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎡⎤⎢⎥=---+---+⎢⎥⎢⎥⎣⎦--⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦110∆=>，2113014-∆==>-，3111143160131--∆=--=-<--因此()Q x 不是正定的 4-2已知二阶系统的状态方程：11122122a a xx a a ⎛⎫= ⎪⎝⎭试确定系统在平衡状态处大范围渐进稳定的条件。
解：方法（1）：要使系统在平衡状态处大范围渐进稳定，则要求满足A 的特征值均具有负实部。
即：111221222112211221221()0a a I A a a a a a a a a λλλλλ---=--=-++-= 有解，且解具有负实部。
即：1122112212210a a a a a a +<>且方法（2）：系统的原点平衡状态0e x =为大范围渐近稳定，等价于T A P PA Q +=-。
现代控制理论第四章-李雅普诺夫稳定性
0s
0
1
s
0 1 1 1 1
(s
s 1 1)(s 1)
s
1 1
可见传递函数的极点 s 1位于s的左半平面，故系统
输出稳定。这是因为具有正实部的特征值2 1 被系统的零
点 s 1 对消了，所以在系统的输入输出特性中没被表现出
来。由此可见，只有当系统的传递函数W(s)不出现零、极
点对消现象，并且矩阵A的特征值与系统传递函数W(s)的
2020/3/22
6
现代控制理论
第4章 李亚普诺夫稳定性分析
4.2 李亚普诺夫第二法的概述
1892年俄国学者李亚普诺夫发表了《运动稳定性一般 问题》，最早建立了运动稳定性的一般理论，并把分析常 微分方程组稳定性的全部方法归纳为两类。第一类方法先 求出常微分方程组的解，而后分析其解运动的稳定性，称 为间接方法；第二类方法不必求解常微分方程组，而是提 供出解运动稳定性的信息，称为直接方法，它是从能量观 点提供了判别所有系统稳定性的方法。
即Xe f ( X e ,t) ，0 则把 叫X e做系统的平衡状态。
对于线性定常系统 X AX而言，其平衡状态满足
Xe AX e ，0 若A是非奇异矩阵，则只有 X e ，0 即对线性系 统而言平衡状态只有一个，在坐标原点；反之，则有无限
多个平衡状态。
对于非线性系统而言，平衡状态不只一个。
2020/3/22
9
现代控制理论
第4章 李亚普诺夫稳定性分析
3、李亚普诺夫第二法
李亚普诺夫第二法建立在这样一个直观的物理事实上：
如果一个系统的某个平衡状态是渐近稳定的，即
im
t
X
X，e 那么随着系统的运动，其储存的能量将随时间
现代控制理论(12-17讲：第4章知识点)
0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 x y x 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0
MIMO系统，n=5，r=5，独立特征向量为2， C阵对应列 (1、4列)，线性无关, 故系统状态完全能观。
4-4 线性定常离散系统的能控性和能观性
故系统是不能观测的。
y 3 2 0 x
18
例2：判定如下系统的能观性。
1 0 3 x x 7 u 0 3
0 0 1 y x 0 u 1 1
故系统是能观测的。
特别要注意特征值互异的条件，否则会影 响判定结论的正确性。
解： n=3、 r=1 有
0 2 8 Q c B AB A 2 B 0 0 0 1 3 11
显然：
rankQc 2( n)
4
故系统是不能控的。
3、能控性判据之二 (1)、系统特征值互异的情况：
若线性定常系统： Ax + Bu , 具有n个互不相同的 x 特征值，则其状态完全能控的充分必要条件是，系统经非 奇异变换后的状态方程式：
C 1 1 rankQo rank 1 n CA 5 5
故系统是不能观测的.（detQo=0）
16
例2：判定如下系统的能观性。
2 1 1 x x 1 u 1 3
1 0 y x 1 0
b1 0
故系统状态不可控。
特别要注意特征值互异的条件，否则会影 响判定结论的正确性。
(2)、系统具有重特征值的情况： 若线性定常系统： Ax + Bu , 具有重特征值，且 x 每一个重特征值只对应一个独立特征向量，则其状态完全能 控的充分必要条件是，系统经非奇异变换后的Jordan规范形：
现代控制理论基础第四章(2)
第二节
现代稳定性理论
它的解可表达为 因为
t
t 1 x (t ) x (t 0 ) exp dr t 0 1 sin x 2 ( r )
t t0 1 dr t0 1 sin x 2 ( r ) 2
所以这个系统呈指数地收敛，其收敛速率为1/2。 三、稳定性概念中的一致性 定义 4-2-5 ：如果定义 4-2-1 中标量 r 的选择可以与 t0 无关，即 r ＝ r(R)，则平衡点0是局部一致稳定的。 定义4-2-6：对于在原点的平衡点，如果 ①它是一致稳定的； ②存在一个半径与t0无关的吸引球域BR0，使得初始条件在BR0中 的任何系统轨迹关于t0一致地收敛于0。 则它是一致渐进稳定的。
0
0
时，这个系统是渐进稳定的。如果存在一个严格的正数T，使得 t T 对于t≥0有 γ是一个正的常数，则系统 a ( r ) dr ，其中 是指数稳定的。 t 例如： x /(1 t ) 2 是稳定的（但不是渐进稳定的）； ①系统 x x /(1 t ) 是渐进稳定的； ②系统 x tx 是指数稳定的。 ③系统 x 另一个有趣的例子是，系统（接下页） x (t ) x 1 sin x 2
第二节
现代稳定性理论
关于 t0 一致收敛是指，对于所有满足 0<R2<R1 ≤ R0 ， T(R1, R2)>0 的R1和R2，使得对于t0≥0有 ||x(t0)||< R1 ||x(t)||< R2 t≥ t0＋T(R1, R2) 即状态轨迹从一个球BR1内开始，在经过一个与 t0 无关的时间周 期T后，将收敛于一个更小的球BR2内。 根据定义，一致渐进稳定总是意味着渐进稳定性。但反过来一 般是不成立的。下面的例子说明了这一点。 x 此系统有一般解 x ( t ) 1 t 0 x ( t ) 例4-2-3 考虑系统 x 0 1 t 1 t 这个解渐进地收敛于0，但其收敛性不是一致的。直观地说，这 时因为为了接近原点， t0越大需要的时间越长。 利用定义4-2-3不难证明，指数稳定总是意味着一致渐进稳定性。 全局一致稳定性的概念可以通过把吸引球域BR0换成整个状态空 间来定义。
现代控制理论第四章
A BK1 f ( ) det I C
BK2 0
2015/7/28
控制科学与工程系
22
可求得输出向量的拉氏变换为
D(s) Y ( s) C1 ( sI A1 ) R ( s )
2015/7/28 控制科学与工程系
2、输出至输入的反馈
x Ax B(r Hy), y Cx x ( A BHC ) x Br
2015/7/28 控制科学与工程系
不改变受控 对象的可控 性和可观性
17
4.3 扰动的抑制及消除 **
实际系统中不可避免地存在着扰动作用，致使 系统稳态时不能理想的跟踪参考输入而产生偏 差。经典控制理论中用偏差的积分及复合控制 来抑制与消除单输入－单输出系统的稳态误差。 这里，将其推广到多输入－多输出系统的状态 空间中。 x Ax Bu d , y Cx
控制科学与工程系
2
定理 一个可控、可观测的系统引入状态反馈后不 改变系统的可控性，但可能改变系统的可观测性。
受控系统可控，则可以通过非奇异线性变换P ,化A，B 为可控标准形
x Ax Bu, y Cx
0 0 A P 1 AP 0 a0 1 0 0 a1 0 1 0 0 0 1 a n1
AB An1B Anq2 B
增广系统的可控的充要条件是： rankS n q 若原受控对象可控，则其可控性矩阵满足 ：
[n x（n+q-1）p]维
rank B
AB An1B n
满秩
现代控制理论第四章稳定性理论及Lyapunov方法
【解】（1） 平衡状态为： xe 0 0 T
构造李雅普诺夫函数 V (x) x12 x22 V (x) (2x12 6x22 ) 0
系统在平衡状态渐近稳定，并且 x ,V (x) ,是
大范围渐近稳定。
（2） 平衡状态为： xe 0 0 T
主要知识点: 1、 BIBO (有界输入有界输出)稳定的定义、定理。
§4-3 李雅普诺夫稳定性的概念
主要知识点:
1、系统状态的运动和平衡状态
2、李雅普诺夫意义下稳定、渐近稳定、全局渐近稳 定和不稳定的定义
§4-4 李雅普诺夫间接法（第一法）/线性化局部稳定 主要知识点: 1、线性系统的稳定性判别定理 2、内部稳定和外部稳定的关系 3、非线性系统线性化方法和稳定性判别定理（李雅普诺夫间 接法/第一法）
1 2
x1 x2
x14
x12
2
x22
2
x1
x2
0
V(x) 4x13x1 2x1 x1 4x2 x2 2x1 x2 2x1 x2 2(x14 x22) 0
因此系统在坐标原点是渐近稳定的，并且 x ,V (x) ,
1 0 0
19/ 78 10/ 39 1/ 2
由方程 GT PG P I 解出 P 10 / 39 49 / 78
19
/13 26
不定号，因此系统不渐近稳定。
实际上，该系统的特征值为0.1173+2.6974i, 0.1173-2.6974i, -1.2346都在单位圆外，系统是不稳定的。
试确定其平衡状态的稳定性。
【解】 系统平衡状态为： xe 0 0 T
现代控制理论-第四章-线性系统的能控性与能观性 PPT课件
第四章 线性系统的能控性与能观性
4.1 定常离散系统的能控性
4.2 定常连续系统的能控性
4.3 定常系统的能观性
4.4 线性时变系统的能控性及能观性
4.5 能控性及能观性的对偶关系
4.6 线性定常系统的结构分解
4.7 能控性、能观性与传递函数矩阵的关系
4.8 能控标准形和能观标准形
1。能控性判据的第一种形式
定理4.2.1 系统(4.2.1)状态完全能控的充分必要 条件是能控性矩阵
UC B AB
的秩为n，即
rank B AB
An1B
An1B n
2019年10月17日
hh
17
第四章 线性系统的能控性与能观性
注：如果系统是单输入系统，则系统的状态完全能 控性的判据为
2019年10月17日
hh
25
第四章 线性系统的能控性与能观性
例4.2.2 判断线性定常系统
x1 1
x2
0
x3 0
3 2 1
2 x1 2
0
x2
1
3 x3 1
1
1
1
u1 u2
1 2 1 1 2 2 4 A2B 0 1 0 0 1 0 1
1 0 3 1 0 4 2
从而
1 0 1 2 2 4 UC 0 1 0 1 0 1
0 0 1 0 4 2
rankUC 3 n 所以，系统能控
hh
5
第四章 线性系统的能控性与能观性
桥形电路(a)两个电容相等。选各自的电压 为状态变量，且设电容上的初始电压为零，根据 电路理论，则两个状态分量恒相等。相平面图 (b)中相轨迹为一条直线，因此系统状态只能在 相平面的一条直线上移动，不论电源电压如何变 动，都不能使系统的状态变量离开这条直线,显 然，它是不完全能控的。
现代控制理论 第四章 李雅普诺夫稳定性理论
p11 p11 0, p21
p12 p22
0, ,
p 0
30
2.如果P是奇异矩阵，且它的所有主子行列式均非负，则
V ( x) x Px
T
是正半定的。
3.如果矩阵P的奇数阶主子行列式为负值， T 偶数阶主子行列式为正值，则 V ( x) x Px 是负定的。 即:
p11 p12 p1n p11 p12 n (1) p11 0, (1) 0, , (1) p21 p22
16
4.3 李雅普诺夫第一法（间接法） 利用状态方程解的特性来判断系统稳定性。 1. 线性定常系统稳定性的特征值判据
Ax x(0) x0 t 0 x
1）李雅普诺夫意义下的稳定的充要条件：
Re(i ) 0
Re( i ) 0
i 1,2, n i 1,2, n
17
19
上式为向量函数的雅可比矩阵。
f f1
令
f2 fn
T
x x1 x2 xn
T
x x f ( xe )
x x xe
f A T x
x xe
则线性化系统方程为： x
Ax
20
结论： 1) 若 Re(i ) 0 i 1,2,, n ，则非线性系 统在xe 处是渐近稳定的，与 g ( x) 无关。 2) 若 Re(i ) 0 , Re( j ) 0 , i j 1,, n 则非线性系统不稳定。 3) 若Re(i ) 0，稳定性与g ( x) 有关，
9
4.2 李雅普诺夫稳定性的定义
1.李雅普诺夫意义下的稳定
如果对每个实数 0 都对应存在另一 个实数 ( , t0 ) 0 满足
现代控制理论复习知识点
xe渐近稳定。 渐近稳定时，若||x||时， V(x) ： xe大范围渐近
M满秩，M=？注意矩阵维数
能观
特殊情况判别：对角线，特征值互异；约当阵，特征值 有重复
N满秩，N=？注意矩阵维数
离散时间系统的能控能观性判别M, N->G, H。
第三章复习要点
3、标准型及转化 (单输入单输出，系统能控)
标准型：
能控标准I型 A (I在右上角)，B=(0, … 0, 1)T，C 能控标准II型 A (I在左下角), B=(1, 0, … 0)T ，C 能观标准I型 A (I在右上角) ，B，C=(1, 0, …, 0) 能观标准II型 A(I在左下角)，B，C= (0, …, 0 1) 直接写出传递函数： 能控I，能观II
原理：状态反馈增益矩阵K… 结构图？ 特点：改变闭环系统的特征值，可配置极点
2、输出反馈
原理：输出反馈增益矩阵H… 结构图？ 特点：
3、闭环系统的能控性、能观性
状态反馈不改变系统的能控性，但不保证能观性不变 输出反馈不改变系统的能控性和能观性
第五章复习要点
4、极点配置
状态反馈：前提：系统完全能控
第二章 系统解的表达式
要求内容：
包括线性定常系统状态方程齐次解，矩阵指数函数和 状态转移矩阵的概念及其计算方法，线性定常系统状 态方程的非齐次解，离散系统状态方程解，连续时间 系统状态方程离散化
现代控制理论第4章(续)
4.5 状态观测器在4.2 节中介绍控制系统设计的极点配置方法时，曾假设所有的状态变量均可有效地用于反馈。
然而在实际情况中，不是所有的状态度变量都可用于反馈。
这时需要要估计不可用的状态变量。
需特别强调，应避免将一个状态变量微分产生另一个状态变量，因为噪声通常比控制信号变化更迅速，所以信号的微分总是减小了信噪比。
有时一个单一的微分过程可使信噪比减小数倍。
有几种不用微分来来估计不能观测状态的方法。
不能观测状态变量的估计通常称为观测。
估计或者观测状态变量的装置（或计算机程序）称为状态观测器，或简称观测器。
如果状态观测器能观测到系统的所有状态变量，不管其是否能直接测量，这种状态观测器均称为全维状态观测器。
有时，只需观测不可测量的状态变量，而不是可直接测量的状太态变量。
例如，由于输出变量是能观测的，并且它们与状态变量线性相关，所以无需观测所有的状态变量，而只观测n-m 个状态变量，其中n 是状态向量的维数，m 是输出向量的维数。
估计小于n 个状态变量（n 为状态向量的维数）的观测器称为降维状态观测器，或简称为降价观测器。
如果降维状态观测器的阶数是最小的，则称该观测器为最小阶状态观测器或最小阶观测器。
本节将讨论全维状态观测器和最小阶状态观测器。
4.5.1 引言状态观测器基于输出的测量和控制变量来估计状态变量。
在3.7节讨论的能观测性概念有重要作用。
正如下面将看到的，当且仅当满足能观测性条件时，才能设计状态观测器。
在下面关于状态观测器的讨论中，我们用x ~表示被观测的状态向量。
在许多实际情况中，将被观测的状态向量用于状态反馈，以产生所期望的控制向量。
考虑如下线性定常系统Bu Ax x+= (4.27) Cx y =(4.28)假设状态向量x 由如下动态方程)~(~~x C y K Bu x A x e -++=(4.29)中的状态x ~来近似，该式表示状态观测器。
注意到状态观测器的输入为y 和u ，输出为x ~。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
即可能有多个平衡状态.
例4.1 x1 x1 x2 x1 x2 x23
x1 0
x1
x2
x23
0
因此该系统有三个平衡状态
0 xe1 0
0
xe2
1
0 xe3 1
在n维状态空间中，向量x的长度称为向量x的范数，用 ‖x‖表示，则：
S( )
x1
x
若平衡状态xe是稳定的，即当t无限增大时，状态轨迹不超
过 ，s(且 最) 终收敛于xe，则称平衡状态xe渐近稳定。
3.大范围渐近稳定
x f (x,t)
在整个状态空间中，对所有初始状态x0出发的轨迹都 具有渐近稳定，则系统的平衡状态xe是大范围渐近稳定的 。
注： （1）由于从状态空间中的所有点出发的轨迹都要收 敛于xe，因此系统只能有一个平衡状态，这也是大 范围渐近稳定的必要条件。
3、二次型标量函数v(x)的定号性判据
（1）v(x)正定的充要条件是：P阵的所有各阶主子行
列式均大于零，即
1 p11 0,
2
p11 p21
p12 0, p22
,
p11 n
pn1
p1n 0
pnn
（2）v(x)负定的充要条件是：P阵的各阶主子式满足
（2）对于线性定常系统，当A为非奇异的，系统只 有一个唯一的平衡状态xe = 0。所以若线性定常系 统是渐近稳定的，则一定是大范围渐近稳定的。
（3）对于非线性系统，由于系统通常有多个平衡 点，因此非线性系统通常只能在小范围内渐近稳定 。
4. 不稳定
如果对于某个实数ε> 0和任一实数δ> 0，在球 域S(δ)内总存在一个初始状态x0，使得从这一初始 状态出发的轨迹最终将超出球域S(ε)，则称该平衡 状态是不稳定的。
(s 1)(s 1)
输出的渐近稳定 状态的渐近稳定
输出稳定
一、基本思想
如果一个系统被激励后，其存储的能量随时间增长 而连续地减小，一直到平衡状态时，系统的能量减少 到最小，则平衡状态是渐近稳定的。
1、二次型标量函数v(x) 标量函数的各项最高次数不超过2次
v( x) xT Px x1 x2
4.1 李雅普诺夫稳定性定义 4.2 李雅普诺夫第一法 4.3 李雅普诺夫第二法 4.4 李雅普诺夫方法在线性系统中的应用
稳定性是指系统在平衡状态受到扰动后，系统自 由运动的性质。
对于线性定常系统，通常只存在唯一一个平衡状 态，因此将平衡点的稳定性视为整个系统的稳定性。
对于其它系统，平衡点不止一个，系统中不同的 平衡点有着不同的稳定性，只能讨论某一平衡状态的 稳定性。
二次型函数v(x)和它的二次型 矩阵 P是一一对应的。 设二次型函数v(x) = xTPx，P为实对称矩阵，则定义如
下：
当v(x)是正定的，称P是正定的，记为P > 0； 当v(x)是负定的，称P是负定的，记为P < 0； 当v(x)是正半定的，称P是正半定的，记为P 0； 当v(x)是负半定的，称P是负半定的，记为P 0。
输出稳定的充要条件是其传递函数 G(s)=c(sI-A)-1b
的极点全部位于s的左半平面。
例4-2：设系统的状态空间表达式为
1 0 1
x
0
1 x 1 u
y 1 0 x
解:
特征根 det(I A) ( 1)( 1)
状态不是渐近稳定.
系统传递函数 w(s) C(sI A)1 B (s 1)
渐近稳定的系统则称为临界稳定系统。
利用系统的特征值或微分方程及状态方程解的性 质来判断系统的稳定性。
它适用于线性定常系统、线性时变系统及非线性 系统可以线性化的情况。
一、线性定常系统的稳定判据
1. 线性定常系统 线性定常系统，平衡状态渐近稳定的充要条
件是A的特征值均具有负实部，即 Re(i) < 0（ i = 1，2，…，n）
1 0
x
T
0
2
0
0
0
0
x
n
i xi2
i1`
n
只包含变量的平方项，称为二次型函数标准形。
2、二次型标量函数v(x)的定号性
当x =0时，v(x)=0； 当x ≠0时，
如果v(x)>0 ，那么v(x)为正定； 如果v(x)≥0 ，那么v(x)为正半定； 如果v(x)<0 ，那么v(x)为负定； 如果v(x)≤0 ，那么v(x)为半负定；
n
pij xi x j i, j 1
p11
xn
p21
pn1
p12 p22
pn2
p1n x1
p2
n
x2
pnn
xn
P称为二次型矩阵。
若P为实对称矩阵，则必存在正交矩阵T,使得：
v(x) xTPx xTT T PTx x T (T 1PT )x x T Px
1
x x12 x22 xn2 ( xT x)2
向量（x xe）范数可写成：
x xe (x1 xe1 )2 (xn xen )2
表示矢量x与平衡状态xe的距离
1. 稳定
从任意初始状态x0出发所对应的解x，满足
x xe t0 t
则称平衡状态xe是稳定的。 若与t0无关，则称平衡状态xe是一致稳定的。
总结：
球域S(δ)限制初始状态x0取值，球域S(ε)规定了系统状态轨迹 的边界。因此，
（1）如果x(t)有界，则xe稳定；
（2）如果x(t)有界且lim t
x xe
，则xe渐近稳定；
（3）如果x(t)无界，则xe不稳定；
（4）经典控制理论中，只有渐近稳定的系统才称为
稳定系统；只在李雅普诺夫意义下稳定，但不是
2. 渐近稳定
x f ( x,t)
若对任意给定的实数 >0，总存在 (, t0)>0，使得
‖x0xe‖ ( , t0)的任意初始状态x0所对应的解x，在所有时
间内都满足
‖x xe‖ （t t0）
且对于任意小μ>0，总有
lim
t
x xe
则称平衡状态xe是渐近稳定的。
x2
S( )
xe x0
令u = 0，系统的状态方程为
x f ( x, t), x Rn
x(t0) = x0
若对所有的t，状态x满足 x 0 ，则称该状态x为平衡
状态，记为xe。
f(xe，t）= 0
由平衡状态xe在状态空间中所确定的点，称为平衡点。
对于线性定常系统，其状态方程为
x Ax
系统的平衡状态应满足Axe = 0 当A为非奇异，则存在唯一一个平衡状态xe = 0。 当A为奇异，则有无穷多个平衡状态。