(整理)控制系统的能控性和能观测性
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。
现代控制理论课件chapter3
L10
Chapter 3 Controllability and Observability of Linear Control Systems
引言
古典中:Y(s)既是输出又是被控量
(1)、 Y(s)肯定与R(s)有关系 , (2)、 Y(s)肯定是可测量的。 因此,只要满足稳定,肯定能控能观
Modern Control Theory
现代控制理论 Modern Control Theory
沈阳建筑大学 信息与控制工程学院
第三章
线性控制系统的能控性和能观测性
Chapter 3 Controllability and Observability of Linear Control Systems
L10
Chapter 3 Controllability and Observability of Linear Control Systems
t0 t
若状态x(t 0 )为能控的,则有u (t )使x(t f ) 0 x(t f ) (t f , t 0 ) x(t 0 )
1
tf
t0
(t f , ) B( )u ( )d 0
因此x(t 0 ) (t f , t 0 ) x(t 0 )
tf
t0
(t f , ) B( )u ( )d
tf
t0
(t 0 , ) B( )u ( )d
Modern Control Theory
L10
Chapter 3 Controllability and Observability of Linear Control Systems
3.1.1 时变系统的能控性
能控性与能观性
假使输出矩阵C中有某一列全为零,譬如说第2列中c12, c22, …, cm2均为零,则在 t y(t)中将不包含 e 2 x20这个自由分量,亦即不包含 x2(t)这个状态变量,很明显,这 个x2(t)不可能从y(t)的测量值中推算出来,即x2(t)是不能观的状态。
系统是状态完全能控的
x 2 1 x2 b2u y c1 c2 x
1 1 b1 x x u; 0 0 1
对于式(3-5)的系统
x 1 1 x1 x2 b1u x 2 1 x2
x2不受u(t)的控制,而为不能控的系统。
对式(3-3)的系统,系统矩阵A为对角线型,其标量微分方程形式为
x 1 1 x1
x 2 2 x2 b2u
x 2
x 1
1 1 0 x x u; 0 1 b2
对于式(3-4)的系统
y c1 c2 x
x 1 1 x1 x2
c13 c23 c33
1 2 1t 1t 1t e x10 te x20 t e x30 2! x1 (t ) 1t 1t e x20 te x30 这时,状态方程的解为 x(t ) x2 (t ) x ( t ) 3 1t e x 30
从而
y1 (t ) c11 c12 y (t ) y2 (t ) c21 c22 y3 (t ) c31 c32
控制系统的能控性和能观测性
解
根据定理3-5, 系统(1)能控 ; 系统(2)不能控
(定理(3-4)、定理(3-5)不仅可以判断系统能控性,而且对 于不能控的系统,可以知道哪个状态分量不能控。) 说明:1.上面通过几个定理给出判断系统能控性的判据。虽然它们 的表达形式、方法不同,但是,在判断线性定常系统能控性时是等 价的。
2.在线性连续定常系统中,由于能达性和能控性是等价的,因此, 能控性判据同样可以判断能达性。
一般情况下,系统方程可以表示为
Ax Bu x y Cx
(1)
状态能控与否,不仅取决于B 阵(直接关系),还取决于A 阵(间 接关系)。 系统能观测问题是研究测量输出变量 y 去确定状态变量的问题。
y(t )为输出量,两个电 例3-3 电路如下图所示。选取 u(t )为输入量, 感上的电流分别作为状态变量,则系统方程为
λi Ji 0
1 λi
0 1 阵 B 中与每一个约当子块最下面 一行对应行的元素不全为零。
例3-7 有如下两个线性定常系统,判断其能控性。
0 4 1 0 (1) x 0 4 0 x 4 u 0 2 0 3 0 4 1 4 2 (2) x 0 4 0 x 0 0 u 0 2 0 3 0
3)只有整个状态空间中所有的有限点都是能控的,系统才是能 控的。 4)满足(3)式的初始状态,必是能控状态。
x(0) e Aτ Bu( τ ) d τ
0
t1
(3)
5)当系统中存在不依赖于 u(t ) 的确定性干扰 f (t ) 时,f (t ) 不会改 变系统的能控性。 Ax Bu f (t ) x (4)
第4章(1)线性控制系统的能控性和能观性
第4章(1)线性控制系统的能控性和能观性第四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(Controllability)和能观性(Observ- ability)是两个重要的概念,它是卡尔曼(Kalman)在1960年提出的,是最优控制和最优估计的设计基础。
能观(测)性针对的是系统状态空间模型中的状态的可观测性,它反映系统的内部状态x(t)(通常是不可以直接测量的)被系统的输出量y(t)(通常是可以直接测量的)所反映的能⼒。
能控性严格上说有两种,⼀种是系统控制输⼊u(t)对系统内部状态x(t)的控制能⼒,另⼀种是控制输⼊u(t)对系统输出y(t)的控制能⼒。
但是⼀般没有特别指明时,指的都是状态的可控性。
所以,系统的能控性和能观性研究⼀般都是基于系统的状态空间表达式的。
4-1 线性连续定常系统的能控性定义对于单输⼊n 阶线性定常连续系统bu Ax x+= 若存在⼀个分段连续的控制函数u(t),能在有限的时间段 []f t t ,0内把系统从0t 时刻的初始状态()0t x 转移到任意指定的终态()f t x ,那么就称系统在0t 时刻的状态()0t x 是能控的;如果系统每⼀个状态()0t x 都能控,那么就称系统是状态完全可控的。
反之,只要有⼀个状态不可控,我们就称系统不可控。
对于线性定常连续系统,为简便计,可以假设00=t ,()0=f t x ,即00=t 时刻的任意初始状态()0x ,在有限时间段转移到零状态()0=f t x (原点)。
4-2线性连续定常系统的能控性判别4-2-1具有约旦标准型系统的能控性判别 1.单输⼊系统具有约旦标准型系统bu x x+Λ==Λn λλλλ0000000000000321n λλλλ≠≠≠≠ 321即为n 个互异根或bu Jx x+==++n m m J λλλλλλ000000000000000100000000121111m 个重根1λn-m 个互异根n m m λλλ≠≠≠++ 21 例:分析下列系统的能控性(1)u b x x+??=221000λλ[]x c c y 21=解:?=111x xλ 1x 与u ⽆关,即不受u 控制 ?+=u b x x2222λ 2x 为能控状态该系统为状态不完全能控,因⽽为不能控系统。
现代控制理论-线性控制系统的能控性与能观性例题精选全文完整版
如果线性定常系统: y Cx 是状态不完全能控的, 它的能控性判别矩阵的秩
rankM n1 n
则存在非奇异变换:x Rcxˆ
将状态空间描述变换为:
xˆ y
Aˆ xˆ Cˆ xˆ
Bˆ u
n1 n n1
其中:
xˆ
xˆ1
xˆ
2
n1
n n1
Aˆ
R c1AR c
Aˆ 11 0
3.6.1 线性系统的对偶关系
线性系统1、2如下:
1:yx 11
A1x1 C1x1
B1u1
2:
x 2 y 2
A2x2 C2x2
B2u2
如果满足如下关系
A2 A1T , B2 C1T , C2 B1T
则称两系统是互为对偶的.
u1(t) B
x1(t)
x1(t)
++
∫
y1(t) C
A
y2(t) BT
0
A 0 1 0 , b 0, c 1 1 1
1 4 3
1
解: 能控性矩阵
0 1 4
M b Ab A2b 0 0
0
1 3 8
rankM 2 n1 dim A n 3 不能控
构造变换矩阵
0 1 0 Rc 0 0 1
1 3 0
✓与前2个列向量 线性无关; ✓尽可能简单
结构分解
u
co
y
co
依据能控能观 性,将系统分解
co
为四个子系统
co
x Ax Bu
y Cx Du
特殊的线性变换
x xTco xTco xTco xTco
分解步骤:
1、将系统分解成能控与不能控子系统;
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
B
AB
0 1 An 1B n 1
如果系统是能控的,对于任意给定的初始状态x(0)都 能解出 i , i 0, , n 1,其有解的充分必要条件为
rank B AB An 1 B n
判断下面系统的能控性
输出能控性定义:如果系统的输入信号能在有限的 时间区间[t0,tf]内,将系统的任意初始输出转移到y(tf), 那么该系统为输出完全能控的。
输出能控性判据:考虑系统
x ' Ax Bu y Cx Du
状态完全能控的充分必要条件是
rank CB CAB CAn 1 B D m
上式表明,根据在[0,tf]时间的量测值y(t),能够 将初始状态x(0)唯一地确定下来的充要条件是
C CA n rank n 1 CA
(1)在能观测性定义中之所以把其规定为对初始 状态的确定,是因为一旦确定了初始状态,便可以 根据给定的输入信号u(t),利用状态转移方程求出系 统在各个瞬时的状态。 (2)能观测性表示的是y(t)反映状态向量x(t)的能 力,考虑到输入信号u(t)所引起的输出是可计算的, 所以在分析能观测性问题时,常令u(t)=0。
S1的能控性等价于S2的能观性
S1的能观性等价于S2的能控性
四、能控标准型和能观标准型(单变量系统线性系统) 1 、能控标准型 若系统的状态空间表达式为:
x ' Ac x bcu y Cc x
0 Ac 0 an
1 0 an 1
0 1 a1
能控性判据:考虑系统
x ' Ax Bu
状态完全能控的充分必要条件是
rank B AB An 1 B n
控制系统的能控性和能观性
另一个系统 :为:
若满足下述条件,则称 与 是互为对偶的。
式中,
为 维状态矢量;
各为r与m维控制矢量;
各为
与 维输出矢量;
为
系统矩阵;
各为, 与
,
维控制矩阵; 各为
与
维输出矩阵。
3.6.2 对偶原理
系统
和
是互为对偶的两个系统,
则 的能控性等价于 的能观性, 的能观性等价于 的能控性。或
1)定义中的允许控制
,在数学上要求其元在
绝对平方可积的,即
区间是
这个限制条件是为了保证系统状态方程的解存在且唯一。 2)定义中的 ,是系统在允许控制作用下,由初始状态 目标状态(原点)的时刻。
转移到
3)根据能控性定义,可以导出能控状态和控制作用之问的关系式。 4)非奇异变换不改变系统的能控性。
5)如果 是能控状态,则 也是能控状态, 是任意非零实数。
的能控标准 型,∑的状态空间
表达式的能观标准 型即是 的能控标准 型,即
式中, 为系统
为系统
的能控标准II型对应的系数阵; 的能控标准I型对应的系数阵;
为系统 的对偶系统
的能控标准 型对应的系数阵。
2.能观标准 型
若线性定常单输出系统:
(20) 是能观的,则存在非奇异变换
(21)
使其状态空问表达式(20)变换为:
维不能观测的子系统,便得到一个 。
非奇异变换阵 是这样构成的,取 (14)
3.8.3 按能控性和能观性进行分解 1)如果线性系统是不完全能控和不完全能观的,若对该系统同时按能 控性和能观性进行分解,则可以把系统分解成能控且能观、能控不能观、 不能控能观、不能控不能观四部分。当然,并非所有系统都能分解成有这 四个部分的。
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
第3章_线性控制系统的能控性和能观性
证明 定理3.3-1
y(t1) 0(t1)Im 1(t1)Im n1(t1)Im C
y(t2) 0(t2)Im
1(t2)Im
n1(t2)ImC
A x(0)
y(tf)
0(tf)Im
1(tf)Im
n1(tf)ImCnA 1
上式表明,根据在(0,tf)时间间隔的测量值 y(t1),y(t2),…,y(tf),能将初始状态x(0)唯一地 确定下来的充要条件是能观测性矩阵N满秩。
4)不可控
18
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
3.可控性约当型判据
J1
设
x AxBu
J2
xu
Jk
若 A为约当型,则状态完全可控的充要条件是:
每一个约当块的最后一行相应的 阵中所有的行 元素不全为零。(若两个约当块有相同特征值,此
结论不成立。)
精选可编辑ppt
19
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
➢本章结构
• 第3章 线性控制系统的能控性和能观性 ✓3.1 能控性 ✓3.2 能观性 ✓3.3 能控性与能观性的对偶关系 ✓3.4 零极点对消与能控性和能观性的关系
精选可编辑ppt
1
引言
状态空间模型建立了输入、状态、输出之间的关系
u
x
y x Ax Bu
y Cx Du
状态方程反映了控制输入对状态的影响;输出方程 反映系统输出对控制输入和状态的依赖
10
3.1 能控性
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
证明 定理3.1-1
n1
x(0) AkBk B AB A2B k0
0
An1B1
n1
若系统是能控的,那么对于任意给定的初始状态x(0)都
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。
9-8_系统的可控制性与可观测性
问这两个系统是否都可控性。 只要观察系统的M矩阵是否满秩 对(a)系统有
1 1 1 1 AB 0 1 0 0
1 1 M B | AB 0 0
所以, rank B | AB 1
因而系统(a)是不完全可控的。 对(b)系统有:
所以rankN=2满秩,系统是完全可观的。
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例9-8-5
给定离散系统状态方程
0 n 1 1 1 0 1 n 3 x n
y n 1 0 n
系统是否完全可观?
0 1 0 1 CA 1 0 1 0
给定系统的状态方程和输出方程为
0 2 0 0 1 t 0 t 1 e t 0 2 - 3 3 t 1
1 t r t 1 1 0 2 t 试讨论系统的可控性与可观性。 3 t
因而要在0< t <t1 时间间隔内,根据r(t)惟一确定(0-) 必须使矩阵
C CA N k 1 CA
有k个线性无关列向量,亦即只要N满秩。 这是连续系统可观性的充要条件。
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三.可控、可观性与系统转移函数之关系
由转移函数表达式: H s C sI A B D
(1) 检查系统的可控性和可观性。 (2) 求可控与可观的状态变量个数。 (3) 求系统的输入—输出转移函数。 (1)按系统可控性判据,即M是否满秩。为此求:
M B | AB| A B
2
1 2 1 2 5 1 3 AB 0 3 0 0 0 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 13 0 3 0 1 9 A 2B 0 3 0 0 0 2 0 0 2 1 4 2 5 13 M 1 3 9 1 2 4
第 11 讲 能控性和能观测性
连续时间线性时不变系统{A,B}为完全 能控的充分必要条件为,存在时刻tf>0, 使格兰姆矩阵非奇异。
W (0, t f ) e
0
tf
At
BB e
T
AT t
dt
e At B 的n个行在t∈[0,tf]上 或等价地,矩阵 线性无关。 11
Jørgen Pedersen Gram (June 27, 1850 – April 29, 1916)
2 4 0 0 1 0 2 Qk B AB A B 1 1 5
rank (Qk ) 3
故此系统的状态完全可控。
18
特征值规范型判据
1 0 x 0
0
2
0
0 b1 x Bu b 0 2 n b 3
29
具有约当规范形状态方程的线性时不变系统完全能控的 充要条件是,对于每一个i=1,2, … , l,由Bik(k=1,2, … , α) 的最后一行组成的α×p矩阵
bri1 bri 2 bri
2
11.1 能控性和能观性的定义
u1 u2 up
y1
x1,x2, xn
y2 yq
能控性研究系统内部状态是否可由输入影响 能观性研究系统内部状态是否可由输出反映
3
例子 4 0 1 x x u y 0 5 2
0
6 x
x1 4 x1 u x2 5x2 2u
状态可由输 入影响
y 6 x2
状态不能由输出 完全反映
4
1
x1
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。
(第七、八周)第四章线性控制系统的能控性与能观性
| Qc
|
b1 b2
b11 b2 b21
b22
0
即:b2 0
推广到n阶系统就有定理3:
18
例3-3 考察如下系统的状态能控性:
(1) x1 1 1 0 x1 0
x2
0
1
0
x2
4
u
完全能控
x3 0 0 2 x3 3
(2)
x1 1
x2
0
x3 0
1 1 0
取 Q AT P PA Q为实对称矩阵
线性定常连续系统渐近稳定判定定理:
线性定常系统x Ax 在平衡点xe 0大范
围渐近稳定的充要条件是对任意给定的正定对 称矩阵Q,存在正定对称矩阵P,满足矩阵方程:
AT P PA Q
x 0 例 3 4
x
0 1
1 1
x
e
解:取 Q I, AT P PA I P是实对称矩阵(P12 P21)
20
输出能控性判据:系统输出能控的充要条件是输出能控 性判别矩阵:
S [ CB CAB CA2B CAn1B D ]
的秩为m。其中m为输出维数。
说明:状态能控性和输出能控性是两个完全不同的 概念,没有必然的联系。某系统状态不完全能 控,输出有可能完全能控。
21
[例]:判断下列系统的状态能控性与输出能控性
4
课前回顾
二、状态转移矩阵 状态转移矩阵的计算方法
▪ 直接求解法:根据定义 ▪ 拉氏变换求解: ▪ 标准型法求解:对角线标准型和约当标准型-非奇异变换
状态转移矩阵的性质
5
课前回顾
三、 非齐次状态方程的求解
强迫运动:
u
x
( A, B)
精品课件-线性控制系统理论与方法(李俊民)-第5章
x A(t)x B(t)u,t J
(5.1)
其中 x(t) R n , u(t) R p ,J 为时间定义区间,A(t),B(t)为适
当维数的元为 t 的连续函数的矩阵,(可放宽为 A(t)的元在 J 上 为绝对可积,B (t)的元在 J 上平方可积)。
第5章 线性系统的能控性和能观测性
t0 时刻( t0 J )为能控的,则称系统(5.1)在 t0 时刻是完全能控的。
第5章 线性系统的能控性和能观测性
定义 5.3、对于系统(5.1),取定初始时刻 t0 J ,若状态
空间中存在一个或一些非零状态在 t0 时刻是不能控的, 则 称系统(5.1)在 t0 时刻是不完全能控的。
关于能控定义有以下几点说明: (1) 定义中只要求在可找到的输入u作用下, 使t0时刻 非零状态x0在J上的一段有限时间内转移到状态空间的坐标原 点, 而对状态轨迹不加以限制和规定, 即能控性是表征系 统状态的一个定性特性。 (2) 允许控制表示输入的所有分量在J是平方可积的; 无约束是指对输入的所有分量的幅值不限制, 可以取无穷大 值。
(5) 对于一个实际系统, 其能控的概率几乎等于1。 如 图5.2所示的电路, 如果其中各个电阻的阻值产生很小的变 动而使得电路的对称性被破坏, 则此电路就由不能控变为能 控。
第5章 线性系统的能控性和能观测性
三、 定理5.1(Gram判据)线性定常系统
x Ax Bu,t 0
(5.2)
的状态 x 能控 t1 T 使 x 属于空间 R[Wc (0, t1 )] ,其中
第5章 线性系统的能控性和能观测性 (3) 对于线性定常系统, 其能控与否和t
0时刻无关。
(4) 在能控性定义中, 规定由非零状态转移到零状态, 若将其变为由零状态转移到非零状态, 则称此种情况为状态 能达的。 连续的线性定常系统, 能控性和能达性是等价的; 对于离散系统和时变系统, 两者是不等价的; 不完全能控的 系统, 但可能是能达的。
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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。
判据2:对于线性定常系统,若B 的秩为r ,则系统完全能控的充要条件是:rank[B ,AB ,A 2B ,…A n-r B]=n例:设试判断系统的能控性解:系统是不完全能控的。
若考虑到rankB=2,只需计算rank[B ,AB]=2,说明系统不能控。
例:图示电路,判断系统能控性条件。
u x x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=100110110010011 2121110010101121110],,[2=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡==c c rankQ B A AB B Q解:选取状态变量x 1=i L ,x 2=u C ,得系统的状态方程为:2432114342122243321114343212111111111x R R R R C x R R R R R R C x u L x R R R R R R L x R R R R R R R R L x ⎪⎪⎭⎫⎝⎛+-+-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+=+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++-= ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+++-==4342124343212121011],[R R R R R R LC R R R R R R R R L LAb b Q C当(R 1R 4=R 2R 3)时,系统能控。
否则系统不能控。
定理:对线性定常系统作非奇异变换,其能控性不变。
证:判据3:线性定常系统(A 、B 、C ),若A 的特征值λ1、λ2、…λn 互不相同,则一定可以通过非奇异变换P 把A变换成对角阵,即: 此时系统能控的条件为中任一行的元素不全为零。
如果中某一行的元素全为零,说明对应的状态变量不能控。
证明见何p196{16}434212R R R R R R +=+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==-n AP P A λλλ211⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==-nr n n r r r r r r r r r r r B P B 2122221112111BB例:判断系统的能控性解: 系统不能控。
判据4:一般情况下,当A 有重特征值时,可利用变换阵P 将A 化为约当阵,如果对应A 的各重特征值只能找到一个独立的特征向量,其状态完全能控的条件是:与每个约当块最后一行对应的阵中,这一行的元素不全为零。
(证见何p199) 例:判据5:设n 维线性定常系统状态方程:当A 有重特征值时,可利用变换阵P 将A 化为约当阵,若λ1、λ2、…λm 为其m 个互异特征值,对应与某个特征值λi 可以找到r (i )个独立的特征向量,则与λi 相对u x x⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=011012 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡==⎥⎦⎤⎢⎣⎡--==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=--011002101111b P b AP P A P B Bu Ax x+= ⎤⎡===-ii ir i i i m A A A diag A A A A diag AP P A λ1),,(),,()(21211应的约当块A i 中有r (i )个约当块,即: 相应地,设:系统能控的充分必要条件是:对每一个i=1、2、…m ,矩阵B i l 的各行在复数域上线性无关,其中:例:系统能控的充分必要条件是向量组{b l11、b l12、b l13}线性无关以及{b l21}线性无关(即不为零)。
判据6:PBH 判别法 线性定常系统完全能控的充分必⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==-lij ijij ij i ir i i i m b b b B B B B B B B B B P B 21)(21211⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(11i lir li li li b b b B 211312112211111100111100211010001000111l l l l b b b b ux x ←←←←⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=λλλλλλλ要条件是n ×(n+r )矩阵[λI-A ,B]对A 的所有特征值λi 之秩为n 。
即:rank[λi -A ,B]=n ,(i=1、2、…n )三:线性时变系统的能控性判据定义:设线性时变系统状态方程为: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 0,t 1),使x(t 1)=0,则称系统在t 0时刻是状态完全能控的,简称系统是能控的。
定理一:线性时变系统在t 0时刻是状态完全能控的充分必要条件是下列格兰姆矩阵: 为非奇异矩阵,式中为状态转移矩阵。
证明:充分性:即为非奇异时,系统能控。
由于非奇异,令:⎰=10),()()(),(),(0010t t T T d t B B t t t W ττφτττφ),(0t t φ),(10t t W ),(10t t W )(),(),()()(01010t x t t W t t t B t u T T --=φu t B x t A x)()(+=),(10t t W )(),(0t B t t φ0)(),(0=t B t t αφ则:说明系统是能控的。
必要性:反证法,若是奇异的,且系统能控,看能否导出矛盾的结果。
由于是奇异的,故的行向量在[t 0,t 1]上线性相关,必存在非零的行向量α,使在[t 0,t 1]区间成立,若选择非零的初始状态x(t 0)= αT ,则:说明α=0,矛盾。
)(),(),(),()(),()(),(),()()(),(),()(),()(),(),()()(),()(),()()(),()(),()(0101100100101010001001010101001100111110=-=-=-=+=---⎰⎰⎰t x t t W t t W t t t x t t d t x t t W t B B t t t t x t t d t x t t W t B B t t x t t d u B t t x t t t x t t T T t t T T t t φφττφτττφφφττφτττφφττττφφ),(10t t W 0)()(),()()(),()()(),(),()()()(),()(),(0)()(),()(),()(111110001100100110011=-=-=-=-==+=⎰⎰⎰⎰⎰t t Tt t Tt t t t t t d u B t d u B t d u B t t t t x d u B t t x t t d u B t t x t t t x τττταφααττττφαττττφφττττφφττττφφ)(),(0t B t t φ),(0t t φBe At -● 线性定常系统(A 、B 、C),状态完全能控的充分必要条件是格兰姆矩阵: 或为非奇异矩阵。
定理二:线性时变系统在t 0时刻是状态完全能控的充分必要条件是的行向量在[t 0,t 1]上线性无关,式中为状态转移矩阵。
● 线性定常系统(A 、B 、C),状态完全能控的充分必要条件是的行向量在[t 0,t 1]上线性无关。
定理三:如果线性时变系统的A(t)和B(t)是n-1阶连续可微的,若存在一个有限的t 1>t 0,使得: 则系统在t 0是能控的。
其中:本定理是充分条件,对于线性定常系统则为充分必要条件。
四:线性定常系统的输出能控性⎰--=1)()(),(0010t t T T d t BB t t t W ττφτφ⎰⎰--=--=111)()(),0(t A T A t T T d e BB e d BB t W Tτττφτφττnt M t M t M rank n =-)](),(),([111110 )()()()()()(10t M dtdt M t A t M t B t M k k k +-==+设线性定常系统动态方程为:如果存在一个无约束的控制量u(t),在有限时间t f -t 0内,使得由任一初始输出y(t 0),能够转移到任意输出y(t f ),则称这一系统为输出完全能控,简称输出能控。
系统输出完全能控的充分必要条件是下列 m ×(n+1)r 矩阵满秩,即:控制系统的状态能控性与输出能控性之间没有必然联系。
例: 由于:该系统状态不能控而输出能控。
对于本例,若设则系统输出不能控。
⎩⎨⎧+=+=DuCx y Bu Ax x mD BCA B CA CAB CB rank n =-][12 []xy u x x 01112110=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-= []1011],,[11111],[=-==⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=d cAb cb rank rank Ab b rank []xy 11=[]0000],,[==d cAb cb rank3-2 能观测性及其判据 一:能观测性的概念定义:设n 维线性定常系统的动态方程为:如果在有限的时间间隔内,根据给定的输入值u(t)和输出值y(t),能够确定系统的初始状态x(t 0)的每一个分量,则称此系统是状态完全能观测的,简称能观测的。