(完整word)MIMO非线性系统的反馈线性化初步理论
自动控制原理MIMO系统知识点总结
自动控制原理MIMO系统知识点总结自动控制原理是控制工程的基础课程,而多输入多输出(MIMO)系统是其中重要的一部分。
MIMO系统是指系统存在多个输入和多个输出。
在本文中,将对MIMO系统的基本概念、特点、建模方法以及控制策略进行总结。
一、MIMO系统的基本概念和特点MIMO系统是指具有多个输入和多个输出的系统,在现实生活和工程领域中广泛存在。
相较于单输入单输出(SISO)系统,MIMO系统具有以下特点:1. 增强系统的性能:MIMO系统通过利用不同输入之间的互补性,可以提高系统的稳定性、鲁棒性和响应速度,从而增强系统性能;2. 增加信息传输量:通过同时在多个通道上进行传输,MIMO系统可以提高信息传输的效率,增加信道容量;3. 抑制干扰和提高抗干扰能力:MIMO系统可以通过在不同通道上选择合适的传输方式来抑制外界干扰,提高系统的抗干扰能力;4. 提高可靠性和容错性:MIMO系统可以在某些通道发生故障时,通过其他通道传输数据,从而提高系统的可靠性和容错性。
二、MIMO系统的建模方法针对MIMO系统的建模方法,常见的有时域建模和频域建模两种方法。
1. 时域建模:时域建模是指通过物理方程或差分方程来描述MIMO系统的动态响应。
常用的时域建模方法有状态空间模型和差分方程模型;2. 频域建模:频域建模是指通过将系统的输入和输出转换到频域来描述系统的特性。
常用的频域建模方法有传递函数模型和频率响应函数模型。
三、MIMO系统的控制策略针对MIMO系统的控制问题,常见的控制策略有:1. 反馈控制:反馈控制是指利用系统的输出信号与期望输出信号之间的差异来调节系统的输入信号,从而实现系统的稳定性和性能要求。
常用的反馈控制方法有PID控制器、状态反馈控制和输出反馈控制等;2. 前馈控制:前馈控制是指通过测量系统的输入信号和模型预测系统的输出信号,将预测误差作为前馈信号来补偿系统的输出误差,以提高系统的响应速度和鲁棒性;3. 最优控制:最优控制是指通过优化系统的性能指标来设计控制器,以实现系统的最佳控制效果。
自动控制原理反馈线性化知识点总结
自动控制原理反馈线性化知识点总结自动控制原理中,反馈线性化是一种重要的技术手段,用于对非线性系统进行线性化处理,以便于运用线性控制理论进行分析和设计。
本文将对反馈线性化的知识点进行总结。
一、反馈控制的基本原理反馈控制是指系统通过测量输出信号并与期望信号进行比较,从而产生控制信号作用于系统,使其输出信号趋近于期望值。
反馈控制可以提高系统的稳定性、精度和鲁棒性。
二、非线性系统的线性化1. 线性化的概念线性化是指通过近似处理使非线性系统在某一工作点附近表现出线性系统的特性。
线性化可以使非线性系统的分析和设计更加简化。
2. 线性化方法(1)泰勒级数展开法:通过对非线性函数进行泰勒级数展开,并保留一阶或二阶项,得到线性化后的系统模型。
(2)局部仿射变换法:通过适当的仿射变换,将非线性系统线性化为线性系统。
(3)偏微分方程法:对非线性系统的偏微分方程进行线性化处理,得到线性系统的模型。
三、反馈线性化的基本原理1. 概念反馈线性化是指通过设计反馈控制器,将非线性系统转化为线性系统。
2. 反馈线性化的步骤(1)选择工作点:选择一个具有良好控制性能的工作点作为线性化的基准。
(2)线性化建模:使用线性化方法得到系统在工作点附近的线性模型。
(3)设计反馈控制器:设计合适的反馈控制器,使得线性化后的系统具有期望的响应特性。
(4)验证和优化:通过仿真或实验验证线性化的效果,并对控制器进行优化。
四、反馈线性化的应用1. 飞行器控制在飞行器自动控制系统中,应用反馈线性化技术可以将飞行器的动力学模型线性化,从而进行姿态控制、航迹控制等任务。
2. 汽车悬挂系统控制反馈线性化技术可以将汽车悬挂系统的非线性特性线性化,实现对车身姿态的控制,提高汽车行驶的稳定性和舒适性。
3. 机器人控制在机器人的运动控制中,通过反馈线性化技术可以实现对机器人姿态和轨迹的精确控制,提高机器人的定位和导航能力。
五、反馈线性化的优缺点1. 优点(1)能够将非线性系统转化为线性系统,利用线性控制理论进行设计和分析。
6反馈线性化解析
2
1 非线性控制问题
如果控制系统的任务涉及大范围或高速运动,动力学中的非线性
影响很重要.
设计问题:对于给定的被控物理系统,构造反馈控制规律,使得 闭环系统呈现出期望的性态。 控制系统的任务可分为两类: 镇定(或调节)和跟踪(或伺服) 镇定问题中,控制器称为镇定器(或调节器)使闭环系统的状态被 镇定到平衡点附近.如冰箱温度控制,飞行器高度控制 跟踪问题中,设计的目标是构造控制器(跟踪器),是系统的输 出跟上一个给定的时变轨线。如飞机沿指定的路线飞行
s 2 2s 2 u yd s 1
系统有一个极点恰好等于原系统的不稳定零点,造成u指数发散 即非最小相位系统的完全跟踪只能通过无穷大输入来实现。
所以,非最小相位系统的控制设计目标不应该是完全跟踪或渐
近跟踪,而应该满足于有界误差跟踪
6
2 期望性态的规定
线性控制系统中,期望性态包括时域情形和频域情形 时域:上升时间、超调量、调节时间 频域:传递函数的低频和高频特性等 对非线性系统的规定没这么系统化、明显 非线性系统对一个指令的响应不能反映对其它指令的响应;
12
6.1 直观概念
6.1.1 反馈线性化及其标准形
基本思想:消去一个非线性系统中的非线性部分,使闭环系统成 为一个线性系统。
例:控制水槽液位
考查控制一个水槽液面的高度h到一个特 定高度h_{d}.控制输入是水槽的输入流 量u,初始高度为h_{0}
水槽的系统模型为:
其中,A_{h}是水槽的横截面,a是出水管横截面
将被控对象动态 方程修改为所期 望的形式。
4
1.2 跟踪问题
给定非线性动力系统 x f ( x, u , t ), y h( x ) 和期望的输出轨线 yd , 寻找控制规律 u,使得系统从 中某个区域内的任意点 出发, 整个状态保持有界的同 时,跟踪误差 y (t ) yd (t )趋于零
第六章非线性系统的反馈线性化
第六章非线性系统的反馈线性化反馈线性化方法的基本思想是用反馈的方法,将非线性被控对象补偿成为一个具有线性特性的系统,然后利用线性系统理论进行控制系统设计。
基于微分几何的反馈线性化方法是一种精确线性化方法。
6.1 反馈线性化基本概念反馈线性化设计步骤是:(1)通过反馈的方法将非线性系统转化为线性系统,这个过程可以微分几何方法;(2)经过线性化处理后的系统进行设计。
与泰勒级数展开的近视线性化方法不同,它是建立在系统状态变换与非线性反馈基础上的一种精确方法。
它是大范围有效的,而不是仅仅局限于工作点附近。
1水槽的系统模型为()()2h d A h dhu t a ⎡⎤=−∫4()f B =+ xx u 考虑如下系统x是系统状态,f(x)是光滑向量场,u是控制输入,B是输入矩阵且可逆。
设跟踪轨迹为x d 。
=d e x x−定义跟踪误差=f()B d ex x u −− 主要思路是设计如下的补偿控制算法1=(f())d u Bxx ke −−+ =-eke 补偿后的误差动态方程为稳定例2 两关节机械手111212121112122212220H H qhq hqhq q g H H qhq qg ττ−−−⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤++=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦&&&&&&&&&&(6.1)5其中,[]12,Tq q =q 为关节角,[]12,Tττ=τ为关节输入。
12222221222221111211222222221212122221211122122122122cos cos sin cos cos()cos cos()c c c c c c c c c c H m l I m l l l l q I H m l I H H m l l q m l I h m l l q g m l g q m g l q q l q g m l g q q ⎡⎤=+++++⎣⎦=+==++=⎡⎤=+++⎣⎦=+表示成向量形式()(,)()H q qC q q q g q τ++=&&&&两边同乘以1H −,可变成仿射非线性系统(6.1)。
非线性系统详解
电液伺服系统的输入 输出线性化和积分滑 模扰动补偿
电气和电子工程师协会 ( IEEE,全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers)
文章主要讨论了存在未知扰动和不确定参数的电液传动位置控制问题 文章提出:由于系统的强非线性,如果想要达到较 高的精度与较好的动态响应,需要使用一些复杂的 控制算法。
这个时候我们进行坐标变换: 选取控制律:
得到:
即可得到线性系统
状态反馈线性化
系统的状态空间不是唯一的,实际中的状态空间可能更为复杂。 通过上述两个实例可以得出将非线性系统变换为线性系统的两个主要手段 是: 通过非奇异的坐标变换: 之后选择反馈控制律u,来得到线性系统系统。
可是不是所有系统都能在不确定干扰的情况下保 证系统的鲁棒性。使用
•
反馈控制是控制系统中广泛使用的手段,在经典控制理论中采用 的是输出反馈
但是随着控制理论的发展常常采用状态反馈,因为状态信息远多于输 出信息,因而能提供更丰富的反馈控制量和更多的反馈量的选择,能 使系统获得更加优异的性能。
状态反馈
给定一个线性定常系统,A为系统状态矩阵,B为输入矩阵,C为输出 矩阵
系统结构框图
状态反馈
选取状态反馈控制律
得到新系统
状态反馈
通过改变系统状态矩阵,改变系统闭环极点
状态反馈
线性定常系统: 非线性自治系统: 例如:
状态反馈线性化
引入状态控制律:
得到新的线性系统:
状态反馈线性化
又一个非线性系统:
状态反馈线性化
李括号:
其中:
状态反馈线性化
对合分布:
状态反馈线性化
反馈线性化设计方法_1(6)
反馈线性化设计方法
Frobenius定理:令 f1,f2 ,L,fm 为一组线性无关的矢量场, 当且仅当这个集合为对合时它是完全可积的。
1、双线性: [a1f1 + a2f2 , g] = a1[f1 , g] + a2 [f2 , g] [f , a1g1 + a2g 2 ] = a1[f , g1 ] + a2 [f , g 2 ]
2、斜交换性: [f , g] = −[g, f ] 3、雅可比恒等式:Lad f g h = L f Lg h − Lg L f h 三、微分同胚与坐标变换 微分同胚的概念可看成是熟知的坐标变换概念的推广,其
⎤ ⎥⎦
=
φ(x)
=
⎡2 ⎢ ⎣
x1 3
+ 5x1 sin x2
x22
⎤ ⎥ ⎦
它对所有的 x1 和 x2都有定义,其雅可比矩阵为
∂φ
∂x
=
⎡2 ⎢ ⎣
+5 0
x22
10 x1 x2 2 cos x2
⎤ ⎥ ⎦
它在 x = (0,0) 的秩为2,这个函数在原点定义了一个局部
的微分同解 h(x1, x2 , x3 ) 存在,我们称这组矢量场 {f , g}为
完全可积的。
Frobenius定理提供了一个比较简单确定这些方程可解的
条件:
[f , g] = a1f + a2g
反馈线性化设计方法
这个条件称为矢量场 {f , g }的对合条件。
Frobenius定理断言一组矢量场当且仅当它满足对合条件 时是完全可积的。 定义1:线性无关的矢量场的可积性定义
2、由单独的一个矢量 f 组成的集合总是对合的;
模糊CMAC神经网络用于MIMO非线性系统的反馈线性化
模糊CMAC神经网络用于MIMO非线性系统的反馈线性化张友安;陈善本;周绍磊;杨涤
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2000(017)001
【摘要】针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界(UUB).
【总页数】3页(P107-109)
【作者】张友安;陈善本;周绍磊;杨涤
【作者单位】海军航空工程学院301教研室·烟台,264001;哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室·哈尔滨,150001;海军航空工程学院301教研室·烟台,264001;哈尔滨工业大学航天工程与力学系·哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性rn系统的鲁棒自适应反馈线性化 [J], 杨旭;张友安;崔平远;邹经湘
2.模糊CMAC神经网络用于SISO非线性系统的反馈线性化 [J], 张友安;杨旭
3.模糊CMAC神经网络用于单输入输出非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 [J], 张友安;吴梅;关新平;崔平远
4.非线性系统的双线性化及线性化——Cr—反馈线性化方法 [J], 王海涛;王先来
5.基于CMAC神经网络的一类MIMO非线性系统的自适应反馈线性化 [J], 张友安;周绍磊;崔平远;杨涤
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非线性系统线性化课件
详细描述
倒立摆是一种典型的非线性系统,其动态行 为非常复杂。为了更好地分析和设计倒立摆 系统,可以使用线性化方法将其转化为线性 系统。通过这种方法,可以更好地理解倒立 摆系统的动态行为,并设计有效的控制策略 。
实例三:机器人系统线性化
总结词
机器人系统是一种复杂的非线性系统,其动 态行为可以通过使用线性化方法进行近似描 述。
非线性系统线性化的展望是通过不断的研究和发展,提高非 线性系统线性化的精度和稳定性,为实际工程应用提供更好 的理论支持和实践指导。
05
CATALOGUE
非线性系统线性化实例分析
实例一:非线性振荡器系统线性化
总结词
通过使用非线性振荡器系统的线性化方法,可以更好地理解非线性系统的动态行为,并 设计有效的控制策略。
02
解决数值稳定性问题的方法包括 采用高精度计算方法、引入阻尼 项、采用自适应控制策略等,以 提高数值计算的稳定性和精度。
近似误差问题
近似误差问题是指在进行非线性系统 线性化时,由于对非线性系统的近似 处理,导致线性化结果与实际非线性 系统的偏差。
解决近似误差问题的方法包括采用更 精确的近似方法、引入补偿控制策略 等,以减小近似误差对线性化结果的 影响。
泰勒级数展开法的基本思想是将非线性函数在某一参考点处进行幂次展开,形成 无穷级数。通过选取适当的参考点,可以使得级数的前几项近似于非线性函数, 从而得到近似的线性化模型。该方法适用于具有局部特性的非线性系统。
状态空间平均法
总结词
状态空间平均法是一种基于状态空间模型的非线性系统线性化方法,通过将非线性系统在平均状态空间上进行线 性化,可以得到近似的线性模型。
详细描述
描述函数法的基本思想是非线性系统的输入输出关系可以用一个描述函数来描述。描述函数具有一些 特定的特性,如频率响应和相位响应等。通过比较这些特性与线性系统的相应特性,可以得到近似的 线性化模型。该方法适用于具有特定特性的非线性系统。
反馈线性化设计方法_1(6)
g3
=0
如果它的解 h(x1, x2 , x3 ) 存在,我们称这组矢量场 {f , g}为
完全可积的。
Frobenius定理提供了一个比较简单确定这些方程可解的
条件:
[f , g] = a1f + a2g
反馈线性化设计方法
这个条件称为矢量场 {f , g }的对合条件。
Frobenius定理断言一组矢量场当且仅当它满足对合条件 时是完全可积的。 定义1:线性无关的矢量场的可积性定义
0 k IJ 0 −k J2
−
k IJ
⎤ ⎥ ⎥
0⎥
⎥ k⎥
J2 ⎥
⎥
0 ⎥⎦
{ } g,
ad
f
g,
ad
2 f
g
,
ad
3 f
g
为常量,它构成一个对合集。
∇z1ad
i f
g
=
0, i
=
0,1,2
⇒
∇z1
⋅
g
=
0, ∇z1
⋅
ad
f
g
=
0, ∇z1
⋅
ad
2 f
g
=
0
∇z1ad
g n−1
f
≠
0
⇒
∇z1
⋅
ad
其中: 令:
f1 (x) = (x15 + x3 )(x3 + cos x2 ) + (x2 + 1)x12
u
=
1 (v − x2 +1
f1 )
有:
&y& = v
反馈线性化设计方法
利用线性控制方法对这个二重积分关系设计跟踪控制器:
13. 反馈线性化 (
全状态反馈线性化正式应用于形如 (13.4) 的非线性 ODE 控制系统模型, 不需要特别指定输出 y (t) 。
2
如上小节一样, 找到反馈变换(13.6)和具有非奇异行列式的状态变换
z (t) = ψ (x(t)) (13.10)
就可以简化系统。这需要等同于
z ˙ (t) = Az (t) + Bv (t)) , (13.11)
u(t) = M (q (t))(v (t) + F (q (t), q ˙(t))) (13.2)
就可以把(13.1)变换为线性二重积分模型
q ¨(t) = v (t) 。 (13.3)
从(13.1)到(13.3)的变换就是使用强控制权简化系统方程的反馈线性 化典型例子。例如,当(13.1)是欠驱动模型时,也就是,当 u(t) 在 Rk 的给 定子空间时, (13.2)的变换是无效的。同样, 如果 u(t) 必须满足一个预界定, 那么一般不能根据(13.2)得到 v 到 u 的变换。 另外, 反馈线性化基于使用激励信息, 在刚才的例子中就是函数 M 、 F 的精确信息, 和坐标 q (t) 与速度 q ˙(t) 的准确测量。 在某些情况 (包括 (13.1) ) 我们可以将反馈线性化的应用扩展到大致已知和不完全可观的模型,但是信 息流约束仍然是应用反馈线性化的严重障碍。
讲座13: 反馈线性化1
使用控制权将非线性模型转变为线性是实用非线性控制设计中非常普遍 的设计思想。 通常, 这个窍门能帮助我们认出 “简单” 非线性反馈设计任务。
13.1 激励和结果
这一节,我们给出一个有激励的例子,并说明反馈线性化理论的技术目 标。
13.1.1 例: 全驱动机械系统
第七章非线性系统的反馈线性化
反馈线性化方法的基本思想是用反馈的方法,将非线性被 控对象补偿成为一个具有线性特性的系统,然后利用线性系统 理论进行控制系统设计。
基于微分几何的反馈线性化方法是一种精确线性化方法。
7.1 反馈线性化基本概念
反馈线性化设计步骤是:
(1)通过反馈的方法将非线性系统转化为线性系统,这个过 程可以微分几何方法;
(2)经过线性化处理后的系统进行设计。
与泰勒级数展开的近视线性化方法不同,它是建立在系统状
态变换与非线性反馈基础上的一种精确方法。
它是大范围有效的,而不是仅仅局限于工作点附近。
1
例1 考察控制一个水槽的高度h到特定高度hd, 控制输入u,初始 高度为h0.
水槽的系统模型为ddth 0A(h)dh
反馈线性化控制器取为
u [b c sin2 t](ax2 kx)
得到的闭环系统方程为 x kx
对于一般结构,须用微分几何方法 7
7.2 微分几何知识
为了分析非线性系统,把状态变量空间视为微分流形,认 为系统状态方程右端各向量是定义在流形上的向量场集合,这 种应用流形上的向量场来研究非线性动力学方法,被称为微分 几何方法。
q1 q2
hq2
hq1
hq1 0
hq2
q1 q2
g1 g2
1 2
4
其中,q q1, q2 T 为关节角,τ 1,2 T 为关节输入。
H11
m1lc21
I1
m2
l12
l2
c2
2l1lc2
cos q2
I2
H22 m2lc22 I2
H21 H21 m2l1lc2 cos q2 m2lc2 I2
非线性控制8反馈线性化PPT课件
有趣的例子
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第17页/共157页
第18页/共157页
第19页/共157页
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输入-输出线性化
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(5.40)或 (5.46)
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输入-状态线性化 (无输出方程)
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第121页/共157页
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反馈线性化的初等理论
第三章 反馈线性化的初等理论3.1 局部坐标变换我们将按照循序渐进的方式来研究有关于非线性系统的反馈控制规律的一系列问题。
首先我们在本章讨论单输入单输出系统,然后在后面的章节中将其大多数结果推广到多输入多输出系统。
1·相对阶(或相对度)定义单输入单输出系统若写成下列形式(称仿射非线性系统)()()u x g x f x+= (1·1a ) ()y h x = (1·1b )则系统在点x 0上,说他具有相对阶r ,若下面两个条件成立 (对所有x 0的邻域上的x 及所有k<r-1)()()()()i L L h x ii L L h x g f k g f r =≠-0010注意在某些情况下相对阶不能被确定,事实上,当()L h x g ,()L L h x g f ,……函数序列的首函数不是一致为零(在x 0的邻域上),而在x=x 0点上又精确为零时就出现这种情况。
然而很清楚地,相对阶能够被确定的点的集合是系统(1·1)被定义的集合U 的一个稠密的开子集。
2·举例考虑状态空间的范德波尔振荡方程:()()()()⎪⎩⎪⎨⎧==⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=+=∙11222121012x x h y u x x x x u x g x f x ωμως 则:()()()[]()()()[]()()()()[]L L h x L h x hx g x L h x h x x f x x x L L h x L h x x g x g f g f g f f 02211001010010110==⋅=⎡⎣⎢⎤⎦⎥===*⎡⎣⎢⎤⎦⎥==⋅=⎡⎣⎢⎤⎦⎥=≠∂∂∂∂∂∂∴我们可以看到在x 0为任意值时,其邻域上均有:()()()()i L L h x ii L L h x g f g f 0010==≠可得出 r-1=1 ,则即 r=2因此系统在任何点x 0上均有相对阶为2,然而若输出函数为 ()y h x x ==sin 2,那么()L h x x g =cos 2。
非线性控制8反馈线性化课件
将非线性模型在某一工作点附近进行线性化,忽略远离该点的输入和输 出值。局部线性化适用于工作点附近的分析和设计。
03
全局线性化
将非线性模型在整个工作范围内进行线性化,考虑所有可能的输入和输
出值。全局线性化适用于全局范围内的分析和设计。
反馈线性化的原理
反馈线性化的基本思想是通过引入适当的反馈控制器 ,使得非线性系统的输出能够跟踪期望的参考轨迹。
线性系统
指系统的输出与输入之间存在线性关 系的系统,即输出量是输入量的线性 组合。
非线性系统的特性
输入与输出关系复
杂
非线性系统的输入与输出关系通 常比较复杂,无法简单地通过线 性方程来描述。
动态行为多样
非线性系统的动态行为多种多样 ,可以表现出混沌、分岔、自激 振荡等复杂行为。
对初始条件敏感
非线性系统的状态对初始条件非 常敏感,即使初始条件只有微小 的变化,也可能导致系统状态的 巨大差异。
馈线性化的应用领域。
研究如何将8反馈线性化与其 他控制方法相结合,以获得更
好的控制效果。
THANKS
感谢观看
非线性控制8反馈线性化课 件
目 录
• 非线性系统概述 • 反馈线性化原理 • 非线性系统的8反馈线性化方法 • 8反馈线性化在非线性系统中的应用 • 8反馈线性化的优势与挑战
01 非线性系统概述
非线性系统的定义非线性系统源自指系统的输出与输入之间存在非线性 关系的系统,即系统的输出量与输入 量之间的关系不是线性的。
总结词
利用自适应算法调整反馈增益,实现非线性系统的线性化控制。
详细描述
基于自适应反馈的方法是通过引入自适应控制器,利用自适应算法不断调整反馈增益,使得非线性系 统的状态轨迹能够跟踪期望的线性系统轨迹。这种方法的关键在于设计合适的自适应算法,以保证系 统的稳定性和跟踪性能。
6反馈线性化
称控制系统有完全跟踪能力。 渐近跟踪意味着渐近地达到完全跟踪 对于非最小相位系统,完全跟踪和渐近跟踪都不能实现。
5
例如,非最小相位线性 系统 y 2 y 2 y u u
假设完全跟踪可以实现 ,即y(t ) yd (t ), t 0.那么输入u满足 u u ( yd 2 yd 2 yd )
判断\phi(x)是否局部微分同胚?
2 2 x1 5 x1 x2 z1 z ( x) 3 sin x 2 2ห้องสมุดไป่ตู้
27
它的雅可比矩阵是
2 2 5 x2 x 0
10x1 x2 3 cos x2
在x=(0,0)处,矩阵的秩为2。因此非线性映射定义了原点的一 个邻域上的局部微分同胚
梯度是一个行向量 , 第j个元素为 (h) j h / x j
对一个向量场 f ( x), f的雅可比矩阵为 f f x 这是一个n n矩阵,且(f )ij f i / x j
24
1 李导数 和 李括号
h : R n R是一个光滑的标量函数 , f : R n R n是R n上的一个光滑向量场, 则h关于f的李导数是一个定义为 L f h h f的标量函数。即李导数 L f h是 h沿向量f方向的方向导数
10
第6章 反馈线性化
• 核心思想:把一个非线性系统代数地转化为一个 (全部或部分)线性系统,以便使用线性系统的 技巧 • 反馈线性化和普通线性化(如雅可比线性化)的 区别:反馈线性化不是通过系统的线性逼近,而 是通过状态变换和反馈得到的。
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非线性潘成龙
由此可推得:如果输出y(t)必须为零,则系统的初始状态必须设定为使 而 (0) 可任意选择。按 的值,输入必须取为
u(t ) b(0,(t )) a(0,(t ))
(0) 0
其中 ( t ) 表示下微分方程的解:
(t ) q(0, (t )) 初始条件(0)
v y
(4)
于是存在函数 ( x )及 ( x ) 使得当 u ( x ) ( x )v 时,系统的输入输出是呈线 性对应关系的。显然,经过反馈变换后得线性系统(4),采用常规的线性反馈 就可以保证输出具有良好的动态特性。
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单输入单输出非线性系统反馈的基本理论
1 z2 z 2 z3 z r 1 zr z r b( , ) a ( , )u z q( , ) y (t ) z1 (t )
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单输入单输出非线性系统反馈的基本理论
零输出问题和零动态
零输出问题描述: 找到(如果存在)由一个初始状态 x 和一个输入函数 u () 组成的队,该 对在t=0一领域内对所有t有定义,使系统相应的输出函数 y ( t ) ,对在t=0 一领域内的所有t,恒为零。
2 z3 z r 1 zr z r b( , ) a ( , )u z q( , ) y z1
选择
1 (r) ( i 1) u (b( , ) yR ) ci 1 ( zi yR )) a( , ) i 1
当输入和初始条件已被选择得能约束输出恒为零时,上述微分方程的动态对应于描述 系统“内部”行为的动态,这些动态被称为零动态。
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第五章 MIMO 非线性系统的反馈线性化初步理论引言:对于多输入多输出系统仍可以用下列紧缩的形式的方程来描述:)()()(x h y u x g x f x=+=& (*) n R x ∈若输入的个数与输出的个数的数目相同时,可令)1( )](),...,([)()1()](),...,([)()()](),...,([)()1(),...,()1(),...,(11111⨯=⨯=⨯=⨯=⨯=m x h x h Col x h n x f x f Col x f m n x g x g x g m y y Col y m u u Col u m n m m m )(),...,(),(1x g x g x f m 均是光滑的向量场,)(),...,(1x h x h m 是光滑的函数,均定义在n R 的某个开集上。
5.1 向量相对阶和总相对阶:一个多变量非线性系统(*),在οx 处有向量相对阶},...,{1m r r 是指:(i) 0)(=x h L L i k f g j 对所有:111-<≤≤≤≤i r k m i m j οx x ∈∀的邻域(ii) m m ⨯矩阵⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=------)(..)(....)(..)()(..)()(11212111111221111x h L L x h L L x h L L x h L L x h L L x h L L x A m r f g m r f g r f g r f g r f g r f g m m m m m 在οx x =处是非奇异的。
注意:(1)该定义涵盖了SISO 系统。
(2)整数m r r ,...,1中的某个i r 是与系统第i 个输出)(x h i 有关的。
行向量: )](),...,([111x h L L x h L L i r f g i r f g i m i --,至少有一个元素是非零的,即行向量不是零向量,否则矩阵)(οx A 就是奇异的了。
所以对某个i y 来说至少有一个j u ,对这样的单输入单输出系统说来,它在οx 处的相对阶就是i r ,而对于其他可以选择的k u 说来,其在οx 处相应的相对阶如果存在的话,一定大于或等于这个i r 。
(3)i r 也是在0t t =时刻,从)(t y i 的微分中得到至少)(0t u 中一个分量的显式表示时所需要微分的次数。
(4)若系统在0x x =处有向量相对阶},...,{1m r r ,则行向量)(),...,(),()(),...,(),()(),...,(),(010*********11010121x h dL x h dL x dh x h dL x h dL x dh x h dL x h dL x dh m r f m f m r f f r f f m ---⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅是线性无关的。
证明该性质可以仿照单输入单输出的思路: 若i r r >1,m i ≤≤2,构造两个矩阵:))(),...,(),...,(),...,(),(),...,((121211121x h dL x dh x h dL x dh x h dL x dh Col Q m r f m r f r f m ---=))(),...,(),...,(),...,((111111x g ad x g ad x g x g Col P m r f r f m --=然后将QP 相乘,再对它的行重新排列后,矩阵就呈现一个块三角的结构,其对角线上的块组成)(x A 矩阵的行。
由)(x A 的非奇异性即可证明QP 的行是线性无关的,因而Q 的行也是线性无关的。
(5)当系统的输入数目大于输出数目时,向量相对阶定义中的条件(ii ),)(0x A 阵的非奇异性用该矩阵的秩等于它的行数(也就是输出通道的个数)来代替。
实际多输入多输出系统关键的是输入的数目。
所谓输出是看效果的地方,所以采集某个量、观察某个量都可以看作是输出。
(6)m r r r r +++=...21称为总相对阶,且有n r ≤。
5.2 局部坐标变换和标准形若系统在0x 处有向量相对阶},...,{1m r r ,称m r r r r +++=...21为总相对阶,则n r ≤。
设m i ≤≤1,则对于某一指定的i ,取下列映射:)()()()(21x h L x x h x i f i i i ==φφ. . .)()(1x h L x i r f i r i i -=φ当r 严格小于n 时,总可以找到另外r n -个函数)()...(1x x n r φφ+,使得)](),...,(),...,(),...,(),...,(),...,(),(),...,([)(1122111121x x x x x x x x Col x z n r mr m r r mφφφφφφφφφ+==在0x 处的雅可比矩阵是非奇异的,则)(x φ就有资格作坐标变换。
一般来说,附加的变换函数)(),...,(1x x n r φφ+是可以任选的,但是当分布},...,{1m g g Span G =在0x 处是对合的,则与SISO 情况相似,总可以找到)(),...,(1x x n r φφ+,使 0)(=x L i g j φmj n i r ≤≤≤≤+11 0x x ∈∀的邻域⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-r n m r m r m m z ηηξξξξηξξξηξM M M M M M 11111211....则利用上述坐标变换后,新坐标表示的系统方程可以分成(m+1)组:第1组:)()(13121212121111t dtd t dt d ξφξξφφξ=====••. . .1111111111111)()()()()(11111ξξξξ=⋅+=⋅+==∑∑==-•-•y u z a z b u x h L L x h L t j mj j j m j r f g r fr r r j其中)),((),()()),((),()(11111111111ηξφηξηξφηξ---====h L L a z a h L b z b r f gj j j r f注意前式j u 中所乘的系数)(111x h L L r f gj -正是)(x A 阵中的第),1(j 项。
第i 组:)()(3221t t i ii iξξξξ==•• . . .ii j mj ij i j m j ir f g i r fr ir i r y u z a z b u x h L L x h L i j i i ii11111)()()()(ξξξξ=⋅+=⋅+==∑∑==-•-•再令⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=+-)(...)(...11x x n r r n φφηηη对一般情况下:u P q u P q j mj j ),(),(),(),(1ηξηξηξηξη+=⋅+=∑=•若分布},...,{1m g g Span G =是对合的,又由此可得)(x i φ满足:0)(=x L i gj φ则该方程可简化成),(ηξηq =•将以上各组合并起来就得到多输入多输出系统的标准形。
5.3 零动态由输出零化的概念同样可以定义零动态。
由于输出及其各阶导数为零,可得:)(...)()(...0)(...)()(111111========--x h L x h L x h x h L x h L x h m r f m f m r ff m及∑==⋅+=mj j ij i r iu a b t yi 1)(0),0(),0()(ηη (共m 个)写成矩阵和向量的形式则有:0),0(),0(=+u A b ηη其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)()(11x h L x h L x b m r f r f m ),0(),(11ηφηξφ--==x )(x A 其中就是以前定义向量相对阶时的矩阵,所以:[]),0(,0()(1ηηb A t u --=)η是 ))(,0(0t q ηη=⋅在0)0(ηη=下的解。
对一般情况:[]),(),(),(),(1ηξηξηξηξηb A p q --=& 对零动态,则在0)0(,0)0(ηηξ==下求解。
5.4 参考输出复制问题若参考输出))(),...,(()(1t y t y Col t y mR R R = 其中⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)(...)()()(21t t t t t m R i R R R R ξξξξξ; ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-)1()1()0(...)()()(ir iR iR iR iR y t y t y t ξ m i ≤≤1则类似推导后可得:(i) 初始时刻对准,即)0()0(R ξξ=,而内动态0)0(ηη=可以任取。
(ii) 取))(...)())(),(())((),(()()()(111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-=-t y t y t t b t t A t u m r mR r R R R ηξηξ其中η为下列方程的解:))(...)()),(()(),(()),(()),(()()(111⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-⋅+=-⋅t y t y t b t A t p t q m r mR r R R R R R ηξηξηξηξη0)0(ηη=同样可以将解释为原系统的逆实现。
5.5 反馈线性化:当n r r r r m ==+++...21时,可以实现状态反馈精确线性化(此时没有内部动态)。
即取:[]ννβα+-=+=-)()()()()(1x b x A x x t u当n r r r r m <=+++...21时,可以实现输入输出精确线性化(此时有内部动态),但解的式子与上面的表达式一样。
5.6 输入输出解耦控制(或互不影响的控制) ⑴问题的提法: 给定一个非线性系统)(...)()()(111.x h y x h y u x g x f x m m mi ii ==+=∑=给定初始状态0x 及0x 的邻域0U ,找一个静态状态反馈控制律∑=+=mj j ij i i x x u 1)()(νβα使闭环系统∑∑∑===+⋅+=mj j mi ij i mi i i x x g x x g x f x 111.))()(()()()(νβα)(...)(11x h y x h y m m ==的每一输出i y ,m i ≤≤1,只受相应的输入i ν的影响,而与其他)(j i j ≠ν无关。