3第三章 能控性和能观测性
第三章 线性系统的能控性与能观测性
。 显见第二、三行元素相同。 rank Qk 2 3 故不能控。
例6 桥式电路图中,若取电感L的电流 i及电容 L C的电压 v 为状态变量,取 为输出变量,则系 iL c 统方程为:
R R 1 R R iL ( 1 2 3 4 ) d L R1 R2 R3 R4 1 dt ( R2 R4 ) vC C R1 R2 R3 R4 1 R3 1 R1 ( ) iL L R1 R2 R3 R4 L u 1 1 1 ( ) vC 0 C R1 R2 R3 R4
1 0 ~ 2 A n 0 中,输入矩阵
~ b11 ~ ~ b21 , B ~ bn1
~ b12 ~ b21 ~ bn 2
~ b1r ~ b2r ~ bnr
(3.4)
.
表明: 状态变量 , x1 都可通过选择输入u而 x2 由始点 终点完全能控。 输出y只能反映状态变量 ,所以 不能观测。 x x
2
1
完全能控,不完全能观系统!
例3: 桥式电路如图所示, 选取电感L的电流为 为 状态变量, i (t ) x(t )
u (t ) 为电桥输 入,输出
量为 y (t ) 。 解: 从电路可以直观看出,如果 x(t 0 ) 0 u (t ,则不论 如何 ) 选取,对于所有 ,有 t 0 ,即ut(t)不能控制x(t)的变化, x( ) 0 t 故系统状态为不能控。 若u(t)=0,则不论电感L上的 x(t 0 ) 初始电流 取为多少, 对所有时刻 t 都恒有y(t)=0,即状态x(t)不能由输出y(t)反映,故 t0 系统是状态不能观测的。 该电路为状态既不能控,也不能观测系统。
第三章 线性系统的能控性
的变换矩阵将原系统方程变换成不同的规范形。
1 搜索线性无关的列(行)的两种方案
以从Qc中找寻线性无关的列或行为例。
系统完全能控,rank Qc=n.Qc中有且最多仅有n个线性无关的列。 如何找出它们?用格栅图表示。 方案 I 列搜索
第三章 线性系统的能控性和能观测性
3.1 能控性和能观测性的定义
• 能控性
– 状态点的能控性 对t0,x0, 存在t1>t0 和容许控制u(t), t属于[t0,t1], 使系统状态从x0→x(t1)=0 称此x0在t0时刻能控。
– 系统的能控性 状态空间中的所有x0 ,在t0时刻都能控,则称系统在t0时刻完全 能控。
该搜索方法的特点是, Ai bi 是其左边的向量的线性组合。
方案II 行搜索
先找[b1,b2, ,b p ]中的线性无关列; 再找[Ab1, Ab2, , Ab p ]中的线性无关列;
直到找够n个线性无关列。 找够后, 再排列成如下形式
{b1,
Ab1, , A11b1;
b
,
2
Ab2, ,
A2 1b2; ;
e11 e12 e1v1 ; ; el1 el2 elvl
的表达。 而B的第1列b1就是e1v1 , 所以其表达为
0 0 1; ; 0 0 0T
余类推。 所以,Bc的形式如前所示。
3 龙伯格规范形
3.8 线性系统的结构分解
• 能控性和能观测性在线性非奇异变换下保持不变。 • 线性定常系统按能控性的结构分解
Q
np
B p
AB p
A 1B p
p
现代控制理论第三章
方法二:
转化为约旦标准形 ( Aˆ, Bˆ ) ,再根据 Bˆ 判断
方法三: 传递函数
3.2 线性连续系统的能控性
方法一:线性定常连续系统(A,B), 其状态完全能控的 充要条件是其能控性矩阵的秩为n,即:
rankQc = n Qc = [ B AB A2B … An 1B ]
0 0 2
3
4 1 0
4 2
(2)
x (t)
0
4
0 x(t) 0 0u(t)
0 0 2
3 0
3.2 线性连续系统的能控性 方法三:
3.2 线性连续系统的能控性 例:从输入和状态矢量间的传递函数确定其能控性?
3.2 线性连续系统的能控性 例:判断线性连续系统能控性?
解:
3.2 线性连续系统的能控性
3.3 线性系统的能观测性
例:判断能观测性?
x (t)
2 1
1 3
x(t
)
1
1
u(t)
y(t
)
1 1
0 0 x(t)
解:
C Q0 CA
10 1 0
2 1 2 1
rankQo = 2 = n
系统能观测
3.3 线性系统的能观测性
例: 若系统的状态空间表达式为
x (t)
a d
5
x(t
)
1
7
(2)
x (t)
5
x(t)
1
y(t) 0 4 5x(t)
3 2 0 y(t) 0 3 1 x(t)
(3)
3 1 0
0 3 1
x (t) 0 0 3
x(t)
2
现代控制理论第三章线性系统的能控性和能观测性
1 x1 u x 2 2 x2 u x y x x 1 2
1 x
u
1 s 1 s
2
x1
y
x2
2 x
由于状态变量x1、x2都受控于输入u,所以系统 是能控的;输出y能反映状态变量x1,又能反映状 态变量x2的变化,所以系统是可观测的。 即状态变量x1能控、可观测;状态变量x2能控、 可观测。
任意初态 x(t0 ) x 零终态 x(t f ) 0
状态完全能控
Байду номын сангаас
第 三章 线性控制系统式的能控性和能观测性
②把系统的初始状态规定为状态空间的原点, 即 x(t 0 ) 0,终端状态规定为任意非零有限点, 则可达定义表述如下: 对于给定的线性定常系统
Ax Bu ,如果 x
存在一个分段连续的输入 u (t ),能在 [t 0 , t f ] 有限时间间隔内,将系统由零初始状态 x(t 0 ) 转移 到任一指定的非零终端状态 x(t f ) ,则称此系统 是状态完全可达的,简称系统是可达的(能达的)。 任意初态 x(t0 ) 0 零终态 x(t f ) x 状态完全可达
第 三章 线性控制系统式的能控性和能观测性
1. 直接由A,B矩阵的结构判断系统的能控性 定理: 系统
( A, B )
即
A(t )x B(t )u x y C (t )x D(t )u
状态完全能控的充分必要条件是其能控性矩阵
Qk [ B AB A2 B An1 B]
一、线性定常连续系统状态能控性的定义 定义3.1(状态能控性定义):
Ax Bu,如果存在一个 对于线性定常系统 x 分段连续的输入u(t),能在有限时间间隔[t0,tf]内, 使得系统从某一初始状态x(t0)转移到指定的任一 终端状态x(tf) ,则称此状态是能控的。若系统的 所有状态都是能控的,则称此系统是状态完全能 控的,简称系统是能控的。
能控性和能观测性
0 0
0 0
−1 0
0 2
0 1
0 0
0⎥⎥ 0⎥
x
+
⎢⎢0 ⎢0
0 0
04⎥⎥⎥u
⎢
⎥⎢
⎥
⎢ 0 0 0 0 0 2 0 0⎥ ⎢1 2 0⎥
⎢ ⎢
0
0
0
0 0 0 2 0⎥⎥
⎢⎢0 3 3⎥⎥
⎢⎣ 0 0 0 0 0 0 0 5⎥⎦ ⎣⎢3 0 0⎥⎦
解:此为8阶系统,n=8
19
S=
⎡0 0 0 1 0 0 −2 0 0 3 0 0 −4 0 0 5 0 0 −6 0 0 7 0 0 ⎤
再证必要性,即已知系统能控,证明rankS=n。
同样采用反证法假设rankS<n,表明S的各行线性相关,那么一
定存在一个非零的向量α使
α T [B AB L An−1B] = 0,
α T Ai B = 0,i = 1,2,Ln −1
12
α T Ai B = 0, i = 1,2,Ln −1
根据凯莱-哈密尔顿定理 α T Ai B = 0, i = n, n +1,L
α T e−At B = α T [I − At + 1 A2t 2 − 1 A3t3 + L]B
2!
3!
= α T B −α T ABt + 1 α T A2Bt 2 − 1 α T A3Bt 3 + L = 0
2!
3!
∫t1 [α T e−Aτ B][α T e−Aτ B]T dτ = 0
0
∫ ∫ t1 α T e−Aτ BBT e−ATταdτ = α T t1 e−Aτ BBT e−ATτ dτα
(整理)控制系统的能控性和能观测性
第三章 控制系统的能控性和能观测性3-1能控性及其判据 一:能控性概念定义:线性定常系统(A,B,C),对任意给定的一个初始状态x(t 0),如果在t 1> t 0的有限时间区间[t 0,t 1]内,存在一个无约束的控制矢量u(t),使x(t 1)=0,则称系统是状态完全能控的,简称系统是能控的。
可见系统的能控性反映了控制矢量u(t)对系统状态的控制性质,与系统的内部结构和参数有关。
二:线性定常系统能控性判据设系统动态方程为:x 2不能控y2则系统不能控,若2121,C C R R ==⎩⎨⎧+=+=DuCx y Bu Ax x设初始时刻为t 0=0,对于任意的初始状态x(t 0),有: 根据系统能控性定义,令x(t f )=0,得:即:由凯莱-哈密尔顿定理:令 上式变为:对于任意x(0),上式有解的充分必要条件是Q C 满秩。
判据1:线性定常系统状态完全能控的充分必要条件是:⎰-+=ft f f f d Bu t x t t x 0)()()0()()(τττφφ⎰⎰---=--=-ff t f f t f f d Bu t t d Bu t t x 01)()()()()()()0(τττφφτττφφ⎰--=f t d Bu x 0)()()0(τττφ∑-=-==-1)()(n k kk A A eτατφτ∑⎰⎰∑-=-=-=-=101)()()()()0(n k t k k t n k k k ff d u B A d Bu A x ττταττταkt k u d u f=⎰)()(ττταUQ u u u u B A B A AB B Bu A x c k n n k kk -=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=-=--=∑ 321121],,,[)0(能控性矩阵Q C =[B ,AB ,A 2B ,…A n-1B]满秩。
对于单输入系统,Q C =[b ,Ab ,A 2b ,…A n-1b] 如果系统是完全能控的,称(A 、B )或(A 、b )为能控对。
第3章 能控性和能观性
t 0, t 1
0
W (0, t1 ) 奇异,
与已知条件矛盾
rank W n
说明:1.
在应用格拉姆矩阵判据时计算矩阵指数
函数以及积分的计算量非常大,所以这一判据主要 用在理论分析中。 2. 矩阵W可以利用Matlab函数ctrb(A,B)来计算, 不过其计算在数值上容易导致病态,所以建议使用
1.2 可观性
[例]电路 ((信息)观测的可能性)
如果 u 0,不管电容储存了多少电荷, 由于 y 0 无法知道状态(信息) 图 假定输入恒为0
u
R
R C R
y
R
(信息)观测的可能性
y ce At x0 (未知量
有输入时
At t
(u 0) x0 )
y y ce
0
y ce x0 ce A(t )bu( )d
, T An1B 0
B AB
T
系统不可控。
n1 T A B W 0 rank W n
充分性:证明过程与上相反。
所以输入维数增加 那么特征值 i 不可控。 约当标准形判据 线性定常系统可控的充分必要条件是 系统可控的可能性增加。
T i T i
t 0 A( t )
bu ( )d 可将它看做输出
已知
可观性的直观意义和定义
所谓系统可观是指通过观测系统的外部变量即输 入输出变量就能正确地知道系统的内部状态。 定义 如果基于有限长的输入输出数据:
u(t ), y(t ),
0 t T
能唯一地确定系统的初始状态 x0 ,则称点 x0 可观 测。进一步,如果状态空间中任意的初始状态 x0 都可观测,则称系统可观测。
能控性及能观测性
第三章:控制系统的能控性及能观测性(第五讲)内容介绍:能控性和能观测性定义、判据、对偶关系、标准型、结构分解。
能控性和能观测性是现代控制理论中最基本概念,是回答:“输入能否控制状态的变化”及“状态的变化能否由输出反映出来”这样两个问题。
换句话说,能控性是“能否找到一向量u(t)有效控制x(t)变化”。
能观测性问题是:“能否通过输出y(t)观测到状态的变化。
”一、能控性定义及判据 给出一个多变量系统(多输入、多输出)若系统G(s)在适当的控制u(t)作用下,每个状态都受影响,亦在有限的时间内能使系统G 由任意初始状态转移到零状态,或者说在有限的时间内能使系统由零状态转移到任意指定状态。
这说明:输入对状态的控制能力强,反之若G 的某一状态根本不受影响,那么在有限时间内就无法利用控制使这个状态变量发生变化。
说明输入对状态控制能力差。
可见:反映输入对状态控制能力的概念是能控性概念。
1. 定义:若对系统,在时刻的任意状态x()都存在一个有限的时间区间(ξt t ,0)(0t t 〉ξ)和定义在[]ξt ,t 0上适当的控制u(t),使在u(t)作用下x()=0。
则称系统在时刻是状态能控的。
如果系统在有定义的时间区域上的每一时刻都能控,称系统为完全能控。
()x u x 01011012=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=考查能控性?状态变量图(信号流图):y2由于u 的作用只影响不影响,故()t x 2为不能控。
某一状态不能控,则称系统不能控。
2.判据:u 1 : y1:对线性定常系统=Ax+Bu ,若对某一时刻能控,则称系统完全能控。
设: p输出 n n A *、p n B *、n m C *给出一定理:由=Ax+Bu 所描述的系统是状态完全能控的必要且充分条件为下列n ×np 阵的秩等于n 。
=BAB ……B A n 1-称为能控性阵。
换言之:系统的状态完全能控的必要且充分的条件是能控性阵的秩为n 。
能控性和能观测性分析
.1.2 能控性判据 按定义,要求寻找到一个具体的控制律。 由 可得 矩阵指数函数 可以表示成有限项的和 记 则转化成线性方程组的求解问题
例检验由以下状态方程描述的系统的能控性: 解 能控性检验矩阵 不是满秩的,故系统不能控。
例3.1.2 倒立摆系统线性化状态空间模型的系数矩阵是 能控性检验矩阵 故系统是能控的。
3.3 能控能观性的对偶原理
由于 定理3.3.1 能控的充分必要条件是 能观 能观标准型(能控标准型的转置)是能观的
对于互为对偶的系统 系统(I)能控(能观)的充分必要条件是系统(II)能观(能控)。 优点:能观(能控)性问题可以转化为能控(能观)性问题来处理。 例 能观与能控标准型互为对偶系统(特征多项式同)
2。若 非奇异,则可以构造出将非零初始状态转移到零状态的控制律
3。若系统能控,由(1),可在任意短时间内将非零状态转移到零状态 称为能控格拉姆矩阵
定理的说明
.1.3 能控性的性质 能控性基于状态方程系数矩阵A、B定义。 定理3.1.3 等价的状态空间模型具有相同的能控性。 由T是非奇异矩阵可得结论。
在 中的零极相消 考虑 没有零极相消的充分必要条件是 ,能控!
在 中无零极相消 考虑 类似可得 是能观的充分必要条件。 例 判别系统的能控性 显然系统不能控!
例3.1.8 判断以下系统的状态和输出能控性 系统的状态能控性矩阵 由于 ,故系统不是状态完全能控的。 输出能控性矩阵 显然它是行满秩的,故输出能控。 结论:系统输出能控,但不是状态能控的。
3.2 系统的能观性
所考虑的系统 状态变量未必都可以从外部观测到! 1。检测手段的限制; 2。一些状态变量不是物理量。 问题:如何(可否)通过输入输出信息来了解系统内部的状态?
现代控制理论基础_周军_第三章能控性和能观测性
3.1 线性定常系统的能控性线性系统的能控性和能观测性概念是卡尔曼在1960年首先提出来的。
当系统用状态空间描述以后,能控性、能观测性成为线性系统的一个重要结构特性。
这是由于系统需用状态方程和输出方程两个方程来描述输入-输出关系,状态作为被控量,输出量仅是状态的线性组合,于是有“能否找到使任意初态转移到任意终态的控制量”的问题,即能控性问题。
并非所有状态都受输入量的控制,有时只存在使任意初态转移到确定终态而不是任意终态的控制。
还有“能否由测量到的由状态分量线性组合起来的输出量来确定出各状态分量”的问题,即能观测性问题。
并非所有状态分量都可由其线性组合起来的输出测量值来确定。
能控性、能观测性在现代控制系统的分析综合中占有很重要的地位,也是许多最优控制、最优估计问题的解的存在条件,本章主要介绍能控性、能观测性与状态空间结构的关系。
第一节线性定常系统的能控性能控性分为状态能控性、输出能控性(如不特别指明便泛指状态能控性)。
状态能控性问题只与状态方程有关,下面对定常离散系统、定常连续系统分别进行研究(各自又包含单输入与多输入两种情况):一、离散系统的状态可控性引例设单输入离散状态方程为:初始状态为:用递推法可解得状态序列:可看出状态变量只能在+1或-1之间周期变化,不受的控制,不能从初态转移到任意给定的状态,以致影响状态向量也不能在作用下转移成任意给定的状态向量。
系统中只要有一个状态变量不受控制,便称作状态不完全可控,简称不可控。
可控性与系统矩阵及输入矩阵密切相关,是系统的一种固有特性。
下面来进行一般分析。
设单输入离散系统状态方程为:(3-1)式中,为维状态向量;为纯量,且在区间是常数,其幅值不受约束;为维非奇异矩阵,为系统矩阵;为维输入矩阵:表示离散瞬时,为采样周期。
初始状态任意给定,设为;终端状态任意给定,设为,为研究方便,且不失一般性地假定。
单输入离散系统状态可控性定义如下:在有限时间间隔内,存在无约束的阶梯控制信号,,,能使系统从任意初态转移到任意终态,则称系统是状态完全可控的,简称是可控的。
第3章线性系统的能控性和能观测性
0 1 1 1 2 1
解: Mc B AB A2B 1 0 1 0 1 0
0 1 1 1 2 1
由于 M c的第1行和第3行完全相同
rankMc 2 n 3
因此系统是状态不完全能控的,或者简称系统 是不能控的。
10
如果系统的阶次n和输入维数r都比较大,判别
Mc的秩是比较困难的。考虑到
35
对偶系统的传递函数矩阵的关系
G1 (s) C(sI A)1 B G2 (s) BT (sI AT )1C T BT (sI A1)T C T
[G2 (s)]T C(sI A)1 B G1(s)
对偶系统的特征方程相同
det(sI A) det(sI AT )
对偶关系建立了系统的能观测性与能控性之 间的内在关系,从而也沟通了控制问题与估计问 题之间的内在联系。
19
(4) 线性定常系统输出能控性判据 系统的状态空间描述为: x Ax Bu
y Cx Du
① 输出可控性定义 如果能构造一个无约束的控制向量u(t),在有限 的时间间隔 t0 t t1 内,使任一给定的初始输出 y(t0 )转 移到任一最终输出 y(t1) ,那么称系统为输出完全可控 的。 ② 输出可控性判据 输出完全可控的充分必要条件为:
1 7
系统2
7
0 0
x
5
x 4 1 7
0 5
u1 u2
系统不能控
某些具有重特征值的矩阵,也能化成对角线
标准型,对于这种系统不能应用这个判据,应采
用能控性矩阵Mc来判别。
13
定理[3.3] 若线性定常系统 x& Ax Bu具有重特征值
k
1 m1重,2 m2重, , k mk重, mi n i j i 1
现代控制理论第3章
第3章控制系统的能控性和能观测性在多变量控制系统中,能控性和能观测性是两个反映控制系统构造的基本特性,是现代控制理论中最重要的基本概念。
本章的内容为:1. 引言——能控性、能观测性的基本概念2. 能控性及其判据3. 能观测性及其判据4. 离散系统的能控性和能观测性5. 对偶原理6. 能控标准形和能观测标准形7. 能控性、能观测性与传递函数的关系8. 系统的结构分解9. 实现问题10. 使用MATLAB判断系统的能控性和能观测性3.1 引言首先,通过例子介绍能控性、能观测性的基本概念。
)(tuCux =例3-1电路如下图所示。
如果选取电容两端的电压为状态变量,即:。
电桥平衡时,不论输入电压如何改变,不随着的变化而改变,或者说状态变量不受的控制。
即:该电路的状态是不能控的。
Cu )(t u C u t x =)()(t u 显然,当电桥不平衡时,该电路的状态是能控的。
系统状态方程的解为ττu t x t τt d )(e 11)(0)(ò--úûùêëé=可见,不论加入什么样的输入信号,总是有21x x =系统状态转移矩阵为úûùêëé+--+=--------t t tt t t t t t3333e e e e e e e e 21e A 系统状态方程的解为ττt u t τt ttd )(e)0(e)()(0-+=-òb x x A A为了简便起见,令0)(ºtu则)0(e)(x x A tt =ttx x t y 321e)]0()0([)0(e )(--==x C A 一般情况下,系统方程如式(从上式可知,不论初始状态为什么数值,输出仅仅取决于其差值。
当,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。
)]0()0([21x x -)0()0(21x x =()y t 对于不能观测的系统,其不能观测的状态分量与y 既无直接关系,又无间接关系。
第三章能控性与能观性
(3-11) Ax Bu x 式中,x为n维状态向量,u为r维输入向量, A、B分别 为 n n、 n r 常数阵。 式(3-11)系统状态完全能控的充分必要条件是 能控性判别矩阵
Qc B AB A2 B An1 B
满秩,即
(3-12)
rankQc rankB AB A2 B An1 B n
24
rankQc rankB AB A2 B An1 B n
25
【例3-5】动态系统的状态方程如下,试判断其能 控性。
0 0 x a 0 1 0 a1 0 0 0 u 1 x a2 1
解
2
本章首先介绍能控性与能观测性的概念及定义, 在此基础上,介绍判别系统能控性与能观测性的准 则,及如何通过线性非奇异变换将能控系统和能观 测系统的状态空间表达式化为能控标准型与能观测 标准型。然后介绍能控性与能观测性之间的对偶关 系、能控性及能观测性与传递函数的关系,以及如 何对不能控和不能观测系统进行结构分解。再后, 讨论线性离散系统的能控性与能观测性问题。本章 最后介绍MATLAB在系统能控性与能观测性分析中 的应用。
13
2.系统能观测 对于式(3-10)所示线性时变连续系统,如果指 t f > t0 , 定初始时刻t0 Td ,存在一个有限时刻 t f Td , t [t 0 , t f ] 对于所有 ,系统的输出 y(t)能惟一确定 t 0 时 t0 时 x0 刻的任意非零的初始状态向量 ,则称系统在 刻状态是完全能观测,简称系统能观测。如果系统对 于任意 均是能观测的(即系统的能观测性与初 t0 Td t0 Td 始时刻 的选取无关),则称系统是一致完全能 观测。
现 代 控 制 理 论第3章
u
y c1 c2 X
系统方块图如图所示。
现代控制理论基础
解:用定理一:
AB
1
0
0 0 0
2
b2
b22
M B
AB
0
b2
0
b22
rank M=1, 系统不完全能控。
用定理二
Aˆ矩阵为对角线规范形,相应的
AB
0 b2
rank M=2,系统完全能控。
b2
b2
1
用定理三
矩阵 Aˆ 已为若当标准形,其最后一行对应的
素不全等于0,故系统完全能控。
阵中的行,元
事实上,系统状态x1 ,x2为串联型结构,无孤立部分,故系统完 全能控。
现代控制理论基础
例3-3:
X
1
0
1
1
X
若系统是能控的,则应j在0 k=N时
从上式解得u(0),u(1),…,u(N-1) ,使X(k)在第N个采样时刻 为0,即X(N)=0。从而有:
N 1
G N j 1Hu(j ) G N X(0)
j 0
G N 1Hu(0) G N 2Hu(1) GHu(N 2) Hu(N 1) G N X(0)
X AX(t ) Bu(t ) f(t )
(3)若状态方程为:
f(t)为不依赖于控制u(t)的扰动,则其解为:
X(t )
(t
t0 )X(t0 )
t (t
t0
)[Bu( ) f( )]d
现代控制理论基础 3-2 线性定常系统能控性判据
第三章线性控制系统的能控性和能观性
第三章 线性控制系统的能控性和能观性在现代控制理论中,能控性和能观性是卡尔曼(Kalman )在1960年首先提出来的,它是最优控制和最优估值的设计基础。
能控性和能观性是分别分析)(t u 对状态)(t x 的控制能力以及输出)(t y 对状态)(t x 的反映能力。
§3-1 能控性的定义能控性所研究的只是系统在控制作用)(t u 的作用下,状态矢量)(t x 的转移情况,而与输出)(t y 无关。
矢量的线性无关与线性相关:如果0x x x x 332211=++++n n C C C C 式中的常数n C C C 21,满足0321====n C C C C ,则把向量n x x ,x 21 叫做线性无关。
例如向量⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0102x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1003x 便是线性无关。
若向量n x x ,x 21 中有一个向量i X 为其余向量的线性组合,即:∑≠==nij j jj i C 1x x 则称向量n x x ,x 21 为线性相关。
例如向量⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=3211x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1012x⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=4223x 便是线性相关。
又例如在式中213x x x +=,0x 3x x 321=++式中系数并不全为零。
故为线性相关。
具有约旦标准型系统的能控性判据 1.单输入系统先将线性定常系统进行状态变换,把状态方程的A 阵和B 阵化为约旦标准型)ˆ,ˆ(B A,再根据B 阵确定系统的能控性。
具有约旦标准型系统矩阵的单输入系统,状态方程为bu x x+=λ ,或bu Jx x+= 。
其中:⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n λλλλλ 00321,各根互异。
其中:(特征值有重根的)⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=++n m m J λλλλλλ010010121111 ,⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n b b b b 21 下面列举两个二阶系统,对其能控性加以剖析。
现代控制理论第3章能控性和能观测性ppt课件
1 2
解:计算
G1
0
2
0 4
2 4
2G1
0
4
1 10
故 S2 G1 G1
0 0 2G1 0 1
1 0
1 2 0 2 0 4
2 4 0 4 1 10
显见由前三列组成的矩阵的行列式
0 0 1 det 0 1 0 0
1 0 0
故rank S2 3,系统可控。
S2 G2 G2
0 1 2G2 0 0
任意初态x0转移到xn 0 。
方程(3-11)的解为: k 1
x k kx 0 k1iGu i
i0
(3-12)
令 k n,,且两端左乘 n得:
n1
x 0 1iGu i
i0
1Gu 0+2Gu 1 nGu n 1
1G 2G
u0
nG
பைடு நூலகம்
u 1
u n 1
令
S1 1G 2G nG
1 0
1 -2 00 01
显见出现全零行,rankS2 2 3 ,故不能控。
2 3 0 0 1 -2
多输入系统能控阵 S2,其行数小于列数,在计算列写能控阵时, 若有显时见可通过矩计S阵2算的秩为Sn的2,秩S便T2 是不否必为把n来判矩断S阵2多的输所入有系列统都的写能出控。性。 这只是需因计为算,一当次n阶非行奇列S异式2 时即,可确定能必S控非2 性奇ST2,异但,在而计算 为S方2 S阵T2 ,
解 rank S1 rank g g 2g rank 2 2 2 1 3
故不能控。
1 1 1
关于研究单输入离散系统状态可控性的方法可推广到多输入系 统。设系统状态方程为:
xk 1 xk Guk
第三章线性系统的能控性与能观性
0 1 a2
0 1
a2
1 a2
a1 a2
2
0 0
1
Mc [B AB A2B] 0 1
1 a2
a1
a2 a2
2
无论a1、a2取何值,ranckM 3n,得证。
一、秩判据
0 0 3 1 1
例:已知系统 A2 0 7,B0 1,判别系统能
控性。
0 1 0 0 1
二、对角型、约当型判据
1设、系非统奇状异态变空换间不描改述变为系统X的 能YA控XC性XBU
任取非奇异变换阵P,令Xˆ PX,变换后系统为
Xˆ AˆXˆ BˆU
其中
A ˆP 1A Y,B P ˆCˆ XˆP 1B ,C ˆCP
现在证明当且仅当∑=(A,B,C)能控时,(Aˆ,Bˆ,Cˆ)
能控。
一、秩判据
例:对于三阶能控标准型的系统,试证明其必然能控。
证明:三阶能控标准型如下:x1 0 1 0 x1 0
xx3 20a0
0 a1
1a2xx3 21 0U
0 1 0 0 0
AB 0 0 1 0 1
a0 a1 a2 1 a2
0 A2B A AB 0
a0
1 0 a1
ranck rM a[B n ˆA ˆkB ˆ A ˆn1B ˆ] ra[P nk B PA 1P PB (PA 1)P P ( A 1) P(PA 1)P P]B
ra[P n(B kA BAn1B)]
由于矩r阵aP(P n 是nk M c*)n非奇异矩阵,由矩阵性质可得
rankcM rankcM
3.2.2 能控性判据
一、秩判据 二、对角型、约当型判据
一、秩判据
定理:线性定常系统状态完全能控的充 要条件是系统能控性判别矩阵 M c [B A B A 2 B A n 1 B ]
现代控制理论第3章
第三章线性控制系统的能控性与能观测性分析3.1 线性连续系统的能控性3.2 线性连续系统的能观测性3.3 对偶原理3.4 线性离散系统的能控性和能观测性3.5 线性系统的结构分解3.6 线性连续系统的实现3.7 传递函数与能控性及能观测性之间的关系系统n x x x ,,,21L 状态1u 2u n u 1y 1y ny M M M M为什么要讨论系统的能控性和能观测性?能控性(Controllability)和能观测性(Observability)深刻地揭示了系统内部结构关系,由R.E.Kalman于60年代初首先提出并研究的这两个重要概念。
在现代控制理论的研究与实践中,具有极其重要的意义。
事实上,能控性与能观测性通常决定了最优控制问题解的存在性。
在极点配置问题中,状态反馈存在性由系统能控性决定;在观测器设计和最优估计中,涉及系统能观测性条件。
在本章中,我们的讨论将限于线性系统。
将首先给出能控性与能观测性的定义,然后推导出判别系统能控和能观测性的若干判据。
3.1.1 概述3.1 线性连续系统的能控性能控性和能观测性就是研究系统这个“黑箱”内部状态是否可由输入影响和是否可由输出反映。
u x x x x ⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2150042121&&[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=2160x x y [例3.1]给定系统的描述为将其表为标量方程组形式,有:u x x+=114&u x x2522+−=&26x y −=分析:x 1、x 2受控于u y 与x 1无关y 与x 2有关[例3.2]:判断下列电路的能控和能观测性左上图:输入u(t),状态x(t),输出y(t)。
(t),x2(t)。
右上图:输入u(t),状态x1左图:输入u(t),状态x(t),x2(t),1输出y(t) 。
3.1.2 能控性的定义Ut B X t A X )()(+=&线性时变系统的状态空间描述:∑:),,,D C B A ()1.3)()()((U t D X t C t Y +=Jt ∈00)(X t X =其中:X 为n 维状态向量;U 为m 维输入向量;J 为时间t 的定义区间;A 为n*n 的元为t 的连续函数矩阵;B 为n*m 的元为t 的连续函数矩阵。
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3.1.2 线性系统能控性的判据
x&(t) = Ax(t) + Bu(t)
1、线性定常连续系统可控性的格拉姆矩阵判据
线性定常连续系统{A,B} 状态完全可控的充要条件是:存在时
刻t1>0,使如下定义的可控性格拉姆(Gram)矩阵为非奇异。
∫Δ
Wc (0, t1) =
t1 e− Aτ BB T e− ATτ dτ
,τ
)dτ
10
2、线性定常连续系统能控性的秩判据
线性定常连续系统{A,B} 状态完全能控的充要条件是:
能控性判别阵S行满秩,其中
为能控性判别阵。S = [BM ABM A2BMLM An−1B]
证明:充分性:已知S满秩,证系统能控。
用反证法,假设rankS=n,而系统不能控,那么根据格拉姆矩
阵判据可知
第三章 线性系统的 能控性和能观测性
1
3.1 线性连续系统的能控性 线性连续系统的能控性概念 线性连续系统的能控性判据 线性连续系统的能控性指数
2
3.1.1 线性连续系统能控性的概念
1、状态能控
x&(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t)
对于系统{A(t),B(t)} 及某一个特定的初始状态xi(t0)。若 对每一个tf>t0,总有定义在时间域[t0,tf]上的控制函数u(·),能 把系统{A(t),B(t)}从初始状态xi (t0),转移到状态xi (tf)=0,则 称该系统的这一特定状态xi (t0)在t0时刻是能控的。 若xi (t0)对所有初始时刻都是能控的,则称xi (t)为一致能控的。
3
2、系统状态完全能控 如果系统的每一个状态xi (t0)(i=1~n)都能控,则称该系
统为状态完全可控,简称状态能控。 物理意义是: 不论初始状态在何处,通过控制函数u(t),可以将初始状态 转移到原点位置。 相关概念——能达性:初始状态在原点位置,可以通过控制 函数u(t),可以将初始状态转移到状态空间中任意指定位置。
∫Δ
Wc (0, t1) =
t1 e− Aτ BB T e− ATτ dτ
0
为奇异,即存在一个非零n维向量α使
∫ α TWc (0, t1)α =
t1 α T e− Aτ BB T e− ATταdτ
0
∫= t1 [α T e−Aτ B][α T e−Aτ B]T dτ = 0 0
α T e− Aτ B = 0, ∀t ∈[0, t1]
采用反证法,假设系统能控,而Wc(0,t1)是奇异,那么一定存在
一个非零的向量 x0 使下式成立
x0TWc (0, t1)x0 = 0
∫t1
0
x0T e− Aτ BBT e− ATτ
⋅ x0dτ
=
0
∫t1 [BT e−ATτ
0
⋅ x0 ]T BT e−ATτ
⋅ x0dτ
=
0
∫t1
0
BT e− ATτ
线性定常连续系统{A,B} 状态完全能控的充要条件是:存在时
刻t1>0,使如下定义的格拉姆(Gram)矩阵为非奇异。对于
∫Δ
Wc (0, t1) =
t1 e− Aτ BB T e− ATτ dτ
0
对于初始时刻不为零的情况,格拉姆(Gram)矩阵为
∫ τ Δ
Wc (t0 , t1) =
e BB e d t1 − A(τ −t0 )
4
3、线性连续系统的输出能控性
x&(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t) y(t) = C(t)x(t) + D(t)u(t)
系统{A(t),B(t),C(t),D(t)})及某一个特定的初始输出y(t0)。 若对每一个tf>t0,总存在定义在时间域[t0,tf]上的控制函数 u(·),能把系统{A(t),B(t),C(t),D(t)}从初始输出y(t0),转 移到任意输出y(tf),则称该系统{A(t),B(t),C(t),D(t)}为输 出完全能控的。 物理意义是: 不论初始输出在何处,通过控制函数u(t),可以将初始输出 转移到指定位置。 这个问题实际上是系统设计的基本问题。
0
=0
∫ ∫ x0
= −e− At1
t1 e A(t1−τ ) Bu (τ )dτ
0
= − t1 e−Aτ Bu(τ )dτ 0
∫ x0
2
=
x0T x0
= [−
t1 0
e−
Aτ
Bu
(τ
)dτ
]T
x0
∫ =
−
t1 0
u
T
Hale Waihona Puke (τ)BT
e
−
ATτ
x0
dτ
=0
向量 x0 为零,与假设矛盾,必要性得证。
9
1、线性定常连续系统可控性的格拉姆矩阵判据
⋅ x0
2
dτ
=0
BT e− ATt ⋅ x0 = 0, ∀t ∈[0, t1]
8
BT e− ATt ⋅ x0 = 0, ∀t ∈[0, t1]
其中 x0 ≠ 0,
而因为系统完全能控,对于这样一个非零向量 x0 找到一个控制
量u,使得
∫ x(t1) = eAt1 x0 +
t1 e A(t1−τ ) Bu (τ )dτ
T − AT (τ −t0 )
t0
实际上,对于线性时变系统也存在类似的能控性判据
线性时变连续系统{A(t),B (t)} 状态完全能控的充要条件是:存
在时刻t1> t0 ,使如下定义的格拉姆(Gram)矩阵为非奇异。
∫Δ
Wc (t0 , t1) =
t1 t0
Φ(t0
,τ
)
B(t
)
BT
(t
)Φ
T
(t
0
⋅Wc−1(0, t1)x0
= 0 = e At1 x0 − e At1 ⋅Wc (0, t1) ⋅Wc−1(0, t1)x0
结果表明,对于任一x0≠0,存在有限时间t1>0和控制量u(t), 使状态由x0转移到t1时刻x(t1 ) =0。充分性得证。
7
再证必要性:即系统能控那么Wc(0,t1)一定非奇异。
t1
)
x0
,
t ∈[0, t1]
∫ x(t1) = e At1 x0 +
t1 e A(t1−τ ) Bu (τ )dτ
0
∫ = e At1 x0 − e At1
t1 0
e
−
Aτ
BB
T
e
−
ATτ
Wc−1
(0,
t1
)
x0
dτ
∫ = e At1 x0 − e At1
t1 0
e− Aτ
BB T
e− ATτ
dτ
0
证明:充分性,已知Wc(0,t1)非奇异,证明系统完全能控。 因为Wc(0,t1)非奇异,那么Wc-1存在,因此对任意非零初始状态 x0,可构造控制u(t)为
u (t )
=
−BT
e−
AT
W t −1 c
(0,
t1 ) x0
,
t ∈[0, t1]
6
u (t )
=
−BT
e−
AT
W t −1 c
(0,