状态模型建立

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系统动态建模状态模型

系统动态建模状态模型
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主要内容
• 6.1 状态图的基本组成成分 • 6.2 状态的分类与描述 • 6.3 状态迁移的触发与描述 • 6.4 活动图与状态图的比较 • 6.5 动态状态模型建模案例-信贷管理子系统 • 补充: 使用rose画状态图
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• 6.1 状态图的基本组成成分 • 6.1.1 对象状态的基本描述图符 • 6.1.2 状态的迁移 • 6.1.3 一个无人职守电梯升降的状态图
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6.1.2 状态的迁移
• 一个对象从一个状态改变成另一个状态称为状态迁移 • 状态的迁移用连接这两个状态的实箭线表示。在状态的迁移箭线上写上引起该迁
移的事件、条件和动作。 • 当事件发生时,动作发生,执行从一个状态到另一个状态的迁移,称为迁移点火
或状态触发。
• 6.3 状态迁移的触发与描述 • 6.3.1 状态的迁移触发
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• 6.1 状态图的基本组成成分 • 6.1.1 对象状态的基本描述图符 • 6.1.2 状态的迁移 • 6.1.3 一个无人职守电梯升降的状态图
• 6.2 状态的分类与描述 • 6.2.1 对象的状态属性 • 6.2.2 简单状态与嵌套状态 • 6.2.3 状态的顺序迁移-顺序状态 • 6.2.4 状态的并发迁移与同步-并发状态与同步 • 6.2.5 嵌套状态中的历史状态指示器
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子状态的关系
• 与关系说明复合状态中在某一时刻可同时到达多个子状态(称为并发子状态)。 具有并发子状态的状态图称为并发状态图。
前进和低速 前进和高速 后退和低速 后退和高速
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6-6 描述设备(车床)状况的嵌套状态图

现代控制工程-第2章状态空间数学模型

现代控制工程-第2章状态空间数学模型

现代控制工程-第2章状态空间数学模型ModernControlEngineering教材:王万良,现代控制工程,高等教育出版社,2022状态空间方法是基于状态空间模型分析与设计自动控制系统。

状态空间模型描述了系统内部状态和系统输入、输出之间的关系,比输入输出模型更深入地揭示了系统的动态特性。

本章首先介绍状态的概念以及状态空间模型的建立方法,然后介绍系统的状态空间模型的实现,为系统分析与设计奠定基础。

22.1状态与状态空间的概念2.2系统的状态空间模型2.3线性系统的状态空间模型与线性变换2.4控制系统的实现2.5多变量系统的传递矩阵2.6控制系统的离散状态空间模型32.1状态与状态空间的概念例:图2.1所示弹簧-阻尼器系统在外作用力F(t)已知的情况下,如果知道了物体在某一时刻的位移及速度,就能确定系统未来的动态响应。

如果仅知道物体的位移或速度,就不能确定系统未来的动态响应。

物体的位移、速度及加速度这三个量显然是不独立的,可以根据其中两个量确定另外一个量,因此这个量对于描述系统状态是多余的。

可选择物体在某一时刻的位移及速度为弹簧-阻尼器系统在某一时刻的状42.1状态与状态空间的概念状态是系统中一些信息的集合,在已知未来外部输入的情况下,这些信息对于确定系统未来的行为是充分且必要的。

系统在各个时刻的状态是变化的,能够确定系统各个时刻状态的具有最少个数变量的一组变量称为状态变量。

以n个状态变量作为坐标轴所组成的维空间称为状态空间。

状态轨迹:以某(t)某(t0)为起点,随着时间的推移,某(t)在状态空间绘出的一条轨迹。

52.2系统的状态空间模型2.2.1建立状态空间模型的方法描述系统状态变量和输入变量之间关系的一阶微分方程组称为状态方程。

描述系统输出变量与系统状态变量、输入变量之间关系的方程称为输出方程。

系统的状态方程和输出方程组成系统的状态空间模型,或称为动态方程。

状态空间模型描述了系统内部状态和系统输入、输出之间的关系,所以又称为内部描述模型。

ATM机交易状态预警模型的建立共6页文档

ATM机交易状态预警模型的建立共6页文档

ATM机交易状态预警模型的建立1 引言随着金融电子化的发展,ATM机数量在生活中不断增多且得到广泛使用。

但同时也出现了许多利用ATM机盗取合法持卡人钱款的犯罪活动等其他交易异常的恶性事件。

而通过对ATM 机的特征分析和异常检测成为增强ATM机在生活中安全使用的可靠性和保护合法持卡人利益与银行利益的重要依据。

因此,如何在监测中及时发现异常并准确报警而避免犯罪发生,保护合法持卡人利益与银行利益防范各种针对ATM机异常行为是一个急需解决的问题。

经查找文献资料,李战明等人[1]提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法。

采用Baum-Welch 算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为。

陈敏智等人[2]提出一种基于支持向量机(Supportvector machine,SVM)的针对ATM机的异常行为检测方法,用SVM算法对有效跟踪轨迹信息进行异常行为识别。

在异常检测在报警关联分析部分,王娟等人[3]利用经典统计模型即均值方差模型检测报警流量强度的异常,进而把异常的时间段提供给报警关联,仅对异常时间段内的报警进行关联分析。

经过资料分析,之前的研究主要放在了对ATM机使用者的异常行为信息的识别及报警方面。

但对交易数据的信息异常此处做的研究少之甚少,太过片面,存在着漏洞。

而本文利用Excel和SPSS辅助通过对某商业银行 ATM 应用系统某分行的交易统计数据分析,基于对数据的统计信息构建ATM机系统的行为特征,实现对ATM机系统的监测和发现异常,对基于异常情况和特征值等因素做了研究,把ATM机系统的异常特征与异常检测技术结合,以提高ATM机交易系统的应用可用性,达到及时报警并减少虚警误报的目的。

2 建立交易状态异常检验线性回归模型2.1 模型的建立首先,我们对某商业银行在长春市六大城区和四个开发区的ATM机交易反馈情况作为实践对象,展开调查采集数据。

Eviews13章状态空间模型

Eviews13章状态空间模型

本章小结:
• 了解状态空间模型的基本理论 • 掌握状态空间模型的建立方法 • 了解卡尔滤波方法
• 掌握状态空间模型的估计方法
EViews统计分析基础教程
四、状态空间模型的估计
当状态空间模型被定义好后,就可以对其进行模型的估计。 在 EViews 软 件 操 作 中 , 选 择 状 态 空 间 对 象 工 具 栏 中 的 “Proc”|“Estimate…”选项,得到对话框。 在“Sample”中输入要估计的样本区间,系统默认下为整个 样本区间;在“Optimization algorithm”(最优化算法)中选 择 估 计 算 法 , 包 括 “ Marquardt” ( 马 夸 特 测 定 法 ) 和 “BHHH”估计方法;在“Iteration Control”(循环控制)中 可以设定最大循环次数和收敛值;在“Derivatives”(导数方 法)中,有两种计算导数的方法,分别是“Accuracy”和 “Speed”。如果选择“Accuracy”计算的精度会更高,如果 选择“Speed”计算的速度会更快。
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三、状态空间模型的建立
(2)在下图所示的状态空间对象的文本编辑栏中也可以对 状态空间模型进行定义。在该编辑栏中通过关键词和文本可 以描述量测方程、状态方程、初始条件、误差结构和待估参 数的初始值。
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三、状态空间模型的建立
量测方程: 量测方程的关键词是“@signal”,如果该关键词缺失,系统 默认下会将该方程设定为量测方程。量测方程的因变量可以 包含表达式,例如 log(kg)=ss1 + c(1) + c(3)×x + ss2×y 其中,ss1和ss2是状态变量。 量测方程的右侧不能包含量测变量的当期值和未来值,即不 能包含因变量表达式中的变量。

matlab状态方程模型

matlab状态方程模型

matlab状态方程模型一、前言MATLAB是一种常用的数学软件,它不仅可以进行数学计算和绘图,还可以用于建立状态方程模型。

本文将介绍如何使用MATLAB建立状态方程模型。

二、什么是状态方程模型状态方程模型是描述动态系统的一种数学模型。

它通常由一组微分方程或差分方程组成,其中包含系统的状态变量和输入变量。

通过求解这些方程,可以预测系统在未来的行为。

三、建立状态方程模型的步骤1.确定系统的状态变量和输入变量在建立状态方程模型之前,首先需要确定系统的状态变量和输入变量。

通常情况下,一个系统可以由多个状态变量和多个输入变量组成。

例如,在控制电机转速的过程中,电机转速可以作为一个状态变量,而电压可以作为一个输入变量。

2.列出微分方程或差分方程在确定了系统的状态变量和输入变量之后,接下来需要列出微分方程或差分方程。

对于连续时间系统,使用微分方程描述;对于离散时间系统,则使用差分方程描述。

3.将微分/差分方程转化为矩阵形式将微分/差分方程转化为矩阵形式是建立状态方程模型的关键步骤。

这可以通过将微分/差分方程中的变量表示为矩阵形式来实现。

例如,在控制电机转速的过程中,可以将电机转速表示为一个向量,将电压表示为一个标量,然后使用矩阵乘法将它们组合起来。

4.求解状态方程一旦状态方程模型被建立起来,接下来就可以使用MATLAB求解它。

这可以通过使用ode45等MATLAB函数来实现。

四、案例分析考虑一个简单的例子:控制一个质点在空气中自由落体运动。

该系统只有一个状态变量(质点的高度)和一个输入变量(重力加速度)。

假设系统满足以下微分方程:$\frac{dh}{dt} = -g$其中h是高度,g是重力加速度。

我们可以将上述微分方程转化为以下矩阵形式:$\begin{bmatrix}\frac{dh}{dt}\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}-g\end{bmatrix}\begin{bmatrix}h\end{bmatrix}$然后使用MATLAB求解该状态方程模型:```function dydt = free_fall(t,y)g = 9.8;dydt = [-g*y(1)];end[t,y] = ode45(@free_fall,[0 10],100);plot(t,y)xlabel('Time (s)')ylabel('Height (m)')```上述代码使用ode45函数求解状态方程模型,并绘制出了质点高度随时间变化的曲线。

状态空间平均法建模

状态空间平均法建模

状态空间平均法建模关键词:状态空间平均法;模型建立;逆问题摘要:状态空间平均法是一种建立模型的方法,也称为状态空间参数估计法,是在模型建立过程中比较常见的一种经典的平均法,本文讨论如何用状态空间平均法建立模型,以及如何通过求解逆问题来解决参数估计问题,以期获得更好的建模效果。

1 引言状态空间平均法是一种模型建立的方法,它是一种更精确的、更有效的方法,可以用来描述系统的行为,并且可以更准确的估计参数值。

状态空间平均法建立的模型有助于我们更好的理解系统运行情况,并进而优化系统性能。

本文采用状态空间平均法建模,以及逆问题求解的方法,实现参数的估计。

2 状态空间平均法建模状态空间平均法是一种模型建立的方法,是将系统的状态用向量表示,并且将系统的动力学表示为一个状态方程组。

状态空间平均法建模的步骤是:(1)建立状态向量:首先需要根据系统的实际情况,明确状态向量的成分,决定状态向量的维度。

状态向量的每一个元素都可以用来表示系统的某一状态。

(2)确定状态方程组:根据系统方程,通过改写状态方程,来确定每个元素间的关系,最后将其加以综合,来求出状态方程组。

(3)求解状态方程:利用一定的数值计算方法,如梯形法或者Runge-Kutta方法,将状态方程组进行求解,从而得到状态路径。

3 逆问题求参数估计在状态空间平均法建模过程中,参数估计是个比较重要的问题。

由于参数本身是不可测量的,因此无法利用实验数据直接求出参数的值,需要采取反向的方法,即利用观察到的系统输出,通过求解状态方程组,求取最适合的参数值。

这种求参数的方法就是逆问题求参数估计。

逆问题求参数估计的过程是:(1)确定损失函数:首先根据已知的数据,构建一个损失函数,用来评价参数估计的优劣,不同状态空间平均法建模所用的损失函数可以有所不同。

(2)求解状态方程:给定损失函数,使用一定的优化方法,如泰勒展开法或者梯度下降法,求解状态方程,从而得出最优参数值。

4 结论状态空间平均法是一种模型建立的方法,对于参数估计的问题,采取的是逆问题求参数估计的方法,本文详细论述了如何用状态空间平均法建模,以及如何利用逆问题求取参数估计的过程,以期获得更好的建模效果。

电站设备状态监测与预测模型建立

电站设备状态监测与预测模型建立

电站设备状态监测与预测模型建立在当今数字化、智能化的时代,电站设备状态监测和预测模型建立已成为许多电力企业追求的方向。

设备状态监测和预测模型可以帮助企业提高生产效率,减少故障发生、降低维修成本,从而提升企业的经济效益和竞争力。

本文将从电站设备状态监测的目的和重要性、设备监测及分析技术、预测模型建立等方面进行阐述。

一、电站设备状态监测的目的和重要性首先,电力企业建设电站的目的是为了提供电能,保障能源的供应。

但是在电力生产过程中,电站设备的安全性和经济性也是至关重要的。

随着设备运行时间的累积,电站设备的性能可能会出现下降或是故障,需要对电站设备的状态进行监测和预测,及时发现问题并解决。

其次,设备状态监测的重要性在于,可以通过实时监测设备运行状态,提高设备的利用率和安全性,并且能够提前预警设备可能出现的故障和损坏,避免设备故障对电力生产带来的影响。

此外,通过设备状态监测还能够降低维修成本,提高维修效率,从而提升企业的经济效益。

二、设备监测及分析技术设备监测及分析技术是电站设备状态监测和预测的关键。

设备监测及分析技术主要包括设备的可视化检测、信号处理、数据采集、数据分析等方面。

可视化检测是通过与人眼视觉相适应的检测能力,观察设备的外部形态、工艺状态、振动、噪声等特征,确定设备是否运行正常。

通过可视化检测,能够及时发现设备的问题,并判断其问题的严重程度。

信号处理技术是利用数字信号处理、滤波、频谱分析和时间序列分析等手段对设备信号进行处理和分析。

在信号处理技术的帮助下,能够精确地分析设备的运行状态,判断设备是否出现异常。

数据采集技术是在设备监测中必不可少的环节,通过数据采集,实时监测设备的运行状态,获取设备的状态参数。

采集到的数据将作为设备预测模型的输入,对设备状态进行模拟和预测。

数据分析技术是利用统计学、机器学习等方法对采集到的数据进行分析,从而判断设备状态和预测其运行情况。

数据分析技术的发展,使得设备状态的监测和预测更加高效和精确。

基于状态空间模型的机电系统仿真与控制

基于状态空间模型的机电系统仿真与控制

基于状态空间模型的机电系统仿真与控制一、引言机电系统是由机械和电气组件相互协调工作的复杂系统,广泛应用于各个工业领域。

为了提高机电系统的运行效率和性能,仿真与控制技术成为了研究的重点之一。

本文将介绍基于状态空间模型的机电系统仿真与控制方法,以探讨如何通过模型建立和控制实现机电系统的优化。

二、状态空间模型的建立状态空间模型是描述系统状态和输入输出关系的数学表示,是进行机电系统仿真和控制的基础。

在建立状态空间模型时,首先需要确定系统的状态变量和输入输出变量。

状态变量是描述系统内部状态的变量,可以是位置、速度、加速度等;输入变量是驱动系统的外部输入,可以是电流、电压等;输出变量是系统的响应结果,可以是位移、速度等。

通过建立系统的状态方程和输出方程,可以得到系统的状态空间模型。

三、机电系统仿真机电系统仿真是对系统进行虚拟实验,以挖掘系统的特性和性能。

基于状态空间模型的机电系统仿真主要包括离散时间域仿真和连续时间域仿真。

离散时间域仿真将系统建模离散化后,在每个离散时间步长内计算系统状态和输出值,用于分析系统的动态行为和稳态性能。

连续时间域仿真则是直接求解系统的微分方程,得到系统的时间响应,用于研究系统的动态特性。

四、机电系统控制机电系统控制旨在通过控制器对机电系统进行操作,实现期望的控制效果。

基于状态空间模型的机电系统控制主要分为反馈控制和前馈控制两种方法。

反馈控制基于系统输出与期望输出之间的误差,通过调节系统的输入信号进行校正,使系统的输出与期望输出趋于一致。

前馈控制则直接根据输入信号与期望输出的关系,设计控制器输出信号,以预测期望输出并实现跟踪控制。

五、仿真与控制实例为了具体展示基于状态空间模型的机电系统仿真与控制方法,以电动机控制为例进行说明。

首先建立电动机的状态空间模型,包括电机的电流和转速等状态变量,以及输入的电压和输出的转矩等。

然后通过仿真对电动机进行性能分析,例如转速和输出转矩的响应时间、稳定性等。

生态环境状态评价模型的建立

生态环境状态评价模型的建立

生态环境状态评价模型的建立随着人类经济社会的飞速发展,对自然环境的破坏也日益严重。

污染、气候变化、生物灭绝等问题越来越严重,对人类的生存和未来造成了严重的威胁。

为了维护生态环境的稳定和健康,评价生态环境的状态变得至关重要。

而建立一个科学可行的生态环境状态评价模型,将有助于我们了解和改变环境状况,保护我们共同的家园。

一、建立生态环境评价模型的必要性1、保护生态环境的可持续性生态环境评价模型是一种科学的方法,它有助于我们了解和掌握生态环境的状态和变化趋势。

通过建立评价模型,我们能够更好地分析生态环境中的问题,制定出更加有效的保护措施,从而保护生态环境的可持续性。

2、预防环境问题的发生生态环境评价模型能够对环境问题进行分析和预测,从而能够提前预防环境问题的出现。

例如,对于某些地区的环境变化持续监测和评价,可以及时发现和制定措施来避免水土流失、沙漠化、土壤污染等问题的出现。

3、推动政策的落实建立生态环境评价模型可以为政策制定提供更加严谨的依据,推动有关法规政策的落实。

政府可以根据研究结果逐步加强环境保护政策,推出相关行业评价标准和管理标准,鼓励企业和个人更好地保护环境。

二、建立生态环境评价模型的难点1、参数的选择建立生态环境评价模型需要对一系列参数进行筛选和选择,以确定有关指标的种类和范围。

例如,要评价某个地区的空气质量,就需要选择合适的指标,如颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等,但在实际应用中,往往会出现指标选择的复杂性和不确定性。

2、数据的质量和读取评价模型需要大量的数据来支持分析和预测,但数据的质量和读取的准确性将直接影响模型的精度和可靠性。

例如,气象站的测量数据需要众多参数的保证,如地点的合理性、仪器的稳定性、纪律的准确性等。

3、模型精度的验证生态环境评价模型的建立需要大量的实验和分析,同时需要根据验证数据来评估模型的精度和可靠性。

但对于生态环境等复杂系统,因其受多种性质和因素的影响,因此需要对模型精度和有效性进行不断反复的检验和修正。

根据系统的输入输出关系建立状态空间模型

根据系统的输入输出关系建立状态空间模型

建立该状态空间模型的关键是如何选择状态变量?
微分方程中包含输入量的导数项(2/11)
若按照前面的方法那样选取相变量为状态变量,即 x1(t)=y(t), x2(t)=y’(t), …, xn(t)=y(n-1)(t) 则可得如下状态方程
... xn 1 xn x1 x2 xn a1 xn ... an x1 b0u ( n ) ... bn u
0 ... B 0 b
微分方程中不包含输入量的导数项(6/9)
上述式子清楚说明了状态空间模型中系统矩阵A与微分方 程(2-6)中的系数a1, a2,…, an之间,输入矩阵B与方程(2-6)中 系数b之间的对应关系。 通常将上述取输出y和y的各阶导数为状态变量称为相 变量。 上述状态空间模型中的系统矩阵具有特别形式,该矩阵的最 后一行与其矩阵特征多项式的系数有对应关系,前n-1行为1 个n-1维的零向量与(n-1)(n-1)的单位矩阵。 该类矩阵称为友矩阵。友矩阵在线性定常系统的状态 空间分析方法中是一类重要的矩阵,这在后面的章节中 可以看到。
其中i(i=0,1,…,n)为待定系数。
微分方程中包含输入量的导数项(5/11)
因此,有
x1 y 0u x2 1u x2 1u 0 u x3 2 u y xn 1 y ( n 1) n 2 u n 3u 0 u ( n 1) xn n 1u xn y ( n ) n 1u n 2 u 0 u ( n ) a1 y ( n 1) an y b0u ( n ) b1u ( n 1) bn u n 1u n 2 u 0 u ( n )

动态系统的模型建立与仿真研究

动态系统的模型建立与仿真研究

动态系统的模型建立与仿真研究I. 引言动态系统是一类含有时变量的模型,具有非线性、复杂的特点,广泛应用于各个领域。

动态系统的研究常常需要建立数学模型来描述其状态演化规律,并进行仿真分析来进一步了解系统的特性和行为。

本文将介绍动态系统的模型建立和仿真研究方面的一些常用方法和技术。

II. 动态系统模型建立动态系统模型通常包括状态变量、输入变量和输出变量三部分。

其中,状态变量描述系统的状态,输入变量是系统受到的外界影响,输出变量则表现系统的响应。

建立动态系统模型需要确定这三部分变量,并建立它们之间的数学关系。

1. 状态空间模型状态空间模型是一种常用的动态系统模型,其特点在于描述系统状态的时候是用一组连续的变量表示,常用表示方法为:$\dot{x} = f(x,u)$$y = g(x,u)$其中,$\dot{x}$ 表示状态变量的变化率,$f(x,u)$ 是状态方程,$y$ 是输出变量,$g(x,u)$ 是输出方程。

这种模型适用于线性和非线性系统的建模。

2. 差分方程模型差分方程模型是一种离散时间动态系统模型,利用差分方程描述系统状态的时序变化,通常表示为:$x_{k+1} = f(x_k,u_k)$$y_k = g(x_k,u_k)$其中,$x_k$ 表示第 k 时刻的状态,$u_k$ 表示第 k 时刻的输入,$f(x_k,u_k)$ 是状态递推方程,$y_k$ 是输出变量,$g(x_k,u_k)$ 是输出方程。

3. 传递函数模型传递函数模型也称为输入输出模型,是一种线性系统的常用模型。

通常表示为:$G(s) = \frac{Y(s)}{U(s)}$其中,$U(s)$ 和 $Y(s)$ 分别表示系统的输入和输出 Laplace 变换后的形式,$G(s)$ 是传递函数。

传递函数模型简单易懂,对于线性系统的分析和设计具有一定的优势。

III. 动态系统的仿真研究动态系统的仿真研究是建立在动态系统模型的基础上的,其主要目的是预测系统行为,并对系统进行分析和优化,具有非常重要的应用价值。

根据系统机理建立状态空间模型

根据系统机理建立状态空间模型

添加标题
建立输出方程 y=x2
机电能量转换系统(5/5)
经整理,可得如下矩阵形式的状态空间模型
根据系统机理建立状态空间模型--小结(1/3)
本节小结
由上述4个例子,可总结出由系统的物理机理建立状态空间模型的基本步骤为:
Step 1. 根据系统内部机理得到各物理量所满足的微分方程. 如: 回路电压和节点电流方程, 牛顿第二定律, 热量和物料平衡关系, 经济学中的投入产出方程等
化工系统中热量(或温度)和流量(或浓度) 等物理变量作为状态变量,是较方便的.
写状态空间模型的关键喔
Step 3. 将选择好的状态变量代换Step 1得到的各微分方程组,整理得一阶微分方程组. Step 4. 根据系统状态变量与输出变量得关系,建立输出方程. Step 5. 整理规范的状态空间模型. 基于上述机理建模方法对系统机理、结构和参数未知的系统可建立状态空间模型, 但对于系统机理、结构和参数未知的系统,其状态空间模型的建立,通常只能通过辨识的途径,即用实验建模的方法,通过对系统所作试验而得到的输入输出数据,用统计的方法确定其数学模型。
根据系统机理建立状态空间模型(5/5)
下面通过常见的 刚体力学系统、 流体力学系统、 典型化工(热工)过程 机电能量转换系统 讨论如何建立状态空间模型.
刚体动力学系统(1/4)
刚体动力学系统的状态空间描述 图2-7表示由弹簧、质量体、阻尼器组成的刚体动力学系统的物理模型. 试建立以外力u(t)为系统输入,质量体位移y(t)为输出的状态空间模型.
02
对旋转运动,则相应的为转矩、角位移和角速度.
经济系统中的投入产出方程。
06
根据系统机理建立状态空间模型(4/5)
建立状态空间模型的关键在于状态变量的选取,它是建立状态空间模型的前提 状态变量的主要选取办法 系统储能元件的输出 系统输出及其输出变量的各阶导数 上述状态变量的数学投影(使系统状态方程成为某种标准形式的变量)

电网状态评估模型及其优化

电网状态评估模型及其优化

电网状态评估模型及其优化随着电网的规模和复杂度的不断增长,电力安全问题已经成为人们关注的焦点。

因此,电网状态评估模型的建立和优化日益成为研究的热点。

本文就电网状态评估模型及其优化进行了探讨。

一、电网状态评估模型的基本概念电网状态评估模型是研究电力系统运行状态的一种基本方法。

它主要是使用技术手段来对电力系统的稳态和暂态行为进行分析,包括电力系统各个元件的电压、电流、功率、频率、相位等参数的测量和分析,以便及时确定电力系统的工作状态和系统故障信息。

电网状态评估模型的主要任务是从采样数据中提取出关键的信息,对电力系统的运行情况进行评估和预测。

一般来说,电网状态评估模型主要包括两个方面:动态状态评估和静态状态评估。

其中动态状态评估主要是针对电网瞬态过程的分析,如电网短路、并列、传输线故障等;静态状态评估主要是对电网稳态过程进行分析,如电网负荷、发电机、变电站等元件的状态评估。

二、电网状态评估模型的构建原理电网状态评估模型主要是通过对电力系统的瞬态响应和稳态响应的监控和分析,获取电力系统的运行状态。

电网状态评估模型的建立主要是基于以下原理:1.电力系统的运行状态通常是用各个元件的电压、电流、功率和频率等参数来描述的。

2.电力系统的运行状态受到外部电力负荷、天气、城市建设等因素的影响,不同的影响因素对系统的响应时间和稳定性有不同的影响。

3.电力系统发生故障时,故障的类型和位置对系统的响应时间、范围和稳定性有重要的影响。

4.电网状态评估模型的建立需要采集足够的数据,例如电网元件的电压、电流、功率、频率、相位等参数,数据采集需要考虑采样周期、采样精度、数据传输等因素。

三、电网状态评估模型的优化为了提高电网状态评估模型的快速响应能力和准确性,需要对模型进行优化。

电网状态评估模型的优化主要包括以下方面:1.提高电网数据的采集精度和频率,增加数据采集点的数量,确保数据的可靠性和实时性;2.对电网的负荷、变电站、发电机等元件进行建模和仿真,以更加准确地模拟电网的运行状态;3.采用多元变量分析等算法,对关键数据进行分析和处理,减少误差和提高预测精度;4.建立实时监控和分析系统,有针对性地对电网的运行状态进行监测和分析,提高反应速度和准确性;5.加强对电网的预测和故障诊断,进行一些预防和干预措施,避免或减少电网故障对电网的影响。

系统工程状态空间模型课件

系统工程状态空间模型课件
入,使系统达到期望的性能指标。
04
状态空间模型的应用实 例
航天器轨道姿态动力学系统
总结词
航天器轨道姿态动力学系统是状态空间模型的重要应用之一,通过建立状态方程和观测 方程,实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测。
详细描述
在航天器轨道姿态动力学系统中,状态空间模型能够描述航天器的位置、速度、姿态等 状态变量,以及航天器所受到的力矩、气动阻力等作用力。通过建立状态方程和观测方 程,可以实现对航天器轨道和姿态的精确描述和预测,为航天器的控制和导航提供重要
05
状态空间模型的发展趋 势与展望
模型复杂性的提高
引入更多因素
随着系统工程领域的不断发展, 状态空间模型需要引入更多的因 素,如环境变化、人为因素等, 以更准确地描述系统行为。
考虑非线性关系
传统的状态空间模型往往只考虑 线性关系,但实际系统中非线性 关系广泛存在,因此需要加强对 非线性状态空间模型的研究和应 用。
系统辨识和预测
通过实际系统的输入/输出数据,可以辨识出系 统的状态空间模型,进而对系统的未来行为进行 预测和评估。
状态空间模型的应用领域
航空航天领域
在航空航天领域中,状态空间模 型广泛应用于飞行控制系统设计 、卫星轨道分析和姿态控制等方
面。
电力能源领域
在电力能源领域中,状态空间模型 用于描述电力系统的动态行为,如 电压稳定分析、暂态稳定评估等。
确定系统输入与
总结词
系统输入与输出的确定是建立状态空 间模型的必要步骤,需要明确系统输 入和输出的形式和作用。
详细描述
在确定系统输入与输出时,需要考虑 系统外部对内部状态的影响以及系统 内部状态对外部的输出,明确输入和 输出的形式和作用,以便后续建立输 出方程。

State-Space-Model-状态空间模型

State-Space-Model-状态空间模型
2 2 U L ( s ) L C2 s U ( s ) ( R C s 1)( LC s R C s 1) R C s 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 U ( s ) R L C s L 1 2 U 2 ( s ) ( R1C1s 1)( LC2 s R2C2 s 1) R1C2 s
15 现代控制理论基础讲义 龚道雄
一、状态空间模型
小车-倒立摆
x1 x2 x2 { 1m 2l 2 g}x3 { 1 ( I ml 2 )}u x3 x4 x4 { 1 ( M m)mgl}x3 { 1ml}u
x1 y x3
26 现代控制理论基础讲义 龚道雄
一、状态空间模型

D x
u B
重点:
x
+ +

A
C
+
+ y
定常线性系统!
x Ax Bu y Cx Du
27
现代控制理论基础讲义 龚道雄
一、状态空间模型
u1 um
x1 , x 2 ,
, xn
动力学部件
输 出 部 件
y1 yr
x Rn
x2 { 1m 2l 2 g}x3 { 1 ( I ml 2 )}u x3 x4 x4 { 1 ( M m)mgl}x3 { 1ml}u
x1 x x2 x x3
小车状态:y, y x4 摆的状态: ,
10 现代控制理论基础讲义 龚道雄
23
现代控制理论基础讲义 龚道雄
一、状态空间模型
状态变量的选择不是唯一的,但必须是能完全描述 系统特征的一组最少变量,且变量间相互独立;

状态空间模型

状态空间模型

所以 D 4
a0 5,a1 1,b0 23,b1 3.
所以
0 A a0
1 a1
0 5
11,
B 10,
C b0 b1 23 3,
状态模型为:
d dt
x1(t ) x2 (t )
0 5
1 1
x1(t ) x2 (t )
10u(t
)
y(t) 23
3
x1(t ) x2 (t )
dt 3. e At1 e At2 e A(t1t2 );
4. eAt 1 eAt ;
5. AB BA e At eBt e( AB)t ;
6. M 1e At M eM 1AMt;
1
7.
A
e1t
e At
;
n
ent
状态方程的解
对方程
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
C
c21
c22
c2n
cq1
cq 2
cqn
(输出矩阵)
d11 d12 d1p
D
d21
d22
d
2
p
dq1
dq2
dqp
(输出-输入矩阵)
状态模型的矩阵表示为:
d dt
X
(t)
AX
(t)
BU
(t),
X
(0)
X
0
Y (t) CX (t) DU (t).
显然,该系统完全由矩阵 A, B,C, D 所确定。以后我们以{ A, B,C, D }形 式来简记该系统。
得状态方 程:
dx1 dt
y'
x2
dx2
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微分方程中不包含输入量的导数项(3/9)
将上述选择的状态变量代入输入输出的常微分方程,有如下 状态方程 x1 x2 ...... xn 1 xn xn a1 xn ... an x1 bu 和输出方程
y=x1
微分方程中不包含输入量的导数项(4/9)
x Ax Bu y Cx Du
本节问题的关键是如何选择状态变量。
微分方程中不包含输入量的导数项(2/9)
由微分方程理论知,若初始时刻t0的初值y(t0),y’(t0),…,y(n-1)(t0) 已知,则对给定的输入u(t),微分方程(2-6)有唯一解,也即系统 在tt0的任何瞬时的动态都被唯一确定。 因此,选择状态变量为如下相变量 x1(t)=y(t), x2(t)=y’(t), …, xn(t)=y(n-1)(t) 可完全刻划系统的动态特性。 取输出y和y的各阶导数(也称相变量)为状态变量,物理 意义明确,易于接受。
1. 建立描述物理系统状态的数学模型。这可以通过 物理定律和数学方程等来得到。一般由微分方程、偏 微分方程或代数方程等构成。 2. 基于模型的系统分析。系统分析一般包括两个方面: 定性分析和定量分析。定性分析主要是指系统的稳定 性、可控性、可观测性等等;定量分析则要求借助于 数字计算机和模拟计算机准确计算出系统在实际信号 作用下的响应。
• 系统的稳定性往往归结为对线性矩阵微分方程的 讨论;
• ………
四、线性系统研究的历史回顾
从上个世纪三十年代以来,人们就对线性系统进 行了广泛的研究,起初主要是频域方法;而且,几乎 所有的工作都是针对单输入单输出系统的。这种经典 的控制方法一旦推广到多输入多输出系统立即显现出 一系列重大缺陷,所设计出的系统甚至不能保证系统 的稳定性。
2.3 根据系统的输入输出关系建立状态空间模型
2.4 状态空间模型的线性变换和约旦规范型 2.5 传递函数阵
2.6 线性离散系统的状态空间描述
2.7 Matlab问题 本章小结
根据系统的输入输出关系建立状态空间模型(1/2)
2.3 根据系统的输入输出关系建立状态空 间模型
本节讨论由描述线性定常系统输入输出间动态特性的高阶 常微分方程与传递函数,通过选择适当的状态变量分别建立 系统的状态空间模型。 这样的问题称为系统的实现问题。 这种变换过程的原则是,不管状态变量如何选择,应保持 系统输入输出间的动态和静态关系不变。
3. 系统设计。若系统不能满足给定的性能指标,则需 要通过设计控制器或改变控制律等来改善。一般说来, 系统控制器的设计是一个复杂的问题。
由于在大多数情形下,数学模型并不完全真实反 映对象的行为,故基于模型的设计可能仍不能应用于 实际系统,以上三个步骤可能会反复地进行——这种 矛盾还导致了上个世纪80年代以来的鲁棒控制器 (Robust Controller) 设计问题,以及更早的如自适应控制 等的提出。 可以说,模型与真实系统的这种不一致导致了许 多控制理论分支的发展,如自适应控制、H-infinity鲁 棒控制方法、智能控制方法等等。
五十年代后期,多变量、时变系统在航空航天、 过程控制、计量经济学等的应用中已经变得日益重要, 特别是航空航天控制中对时变系统以及相关的时域分 析的研究,促使以美国科学家Bellman和Kalman为代 表的研究人员对有限维线性系统的状态空间描述方法 进行了深入的研究,导致了可控性、可观测性等概念
的提出。此后,又进一步在极点配置、二次型调节 器设计、状态观测器和估计器、等价系统、解耦、 实现等方面先后取得了进展。 1968年左右,人们发现这一领域的工作没有协 调起来,很零散,一些重要的问题被忽视,于是要 求对线性系统各方面工作进行统一处理。这就形成 了“线性系统”这门学科。此后,线性系统理论不 断得到发展,成为系统科学的基础。它的方法、概 念体系己为许多学科领域所运用,是控制理论、网 络理论、通讯理论以及一般系统理论的基础。现在, 线性系统已成为任何与系统有关学科研究生和本科 生所必修的课程。
课程的目的与地位
本课程是控制理论与控制工程专业硕士研究生 的公共学位课,属于控制学科的专业基础课。 通过本课程学习,要求学生掌握线性系统的 一般概念和分析研究线性系统的一般方法,为进一 步学习其它控制理论奠定坚实的基础。 本课程理论性强,用到较多的数学工具,因此 本课程对培养学生的抽象思维、逻辑思维,提高学 生运用数学知识耒处理控制问题的能力起到重要的 作用。
进入70年代以后,深入的工程实践凸显出了基于 模型的线性系统的局限性,即系统缺乏对参数不确定 性、干扰及未建模动态等的鲁棒性(Robustness)。众多的 科学工作者在这个领域进行了长时间、艰苦的研究, 到80年代初,在若干领域取得了一系列激动人心的突 破,最典型的是加拿大学者 Zames 提出的H-infinity鲁棒 控制理论,以及以前苏联数学家Kharitonov在微分方程 上的贡献为基础发展起来的区间系统理论。这些都极 大丰富了人们对线性系统的认识。 回顾线性系统几十年的发展历程可以看到,它的 每一个 进步几乎都 反映了航 空航天等尖端技术 对控 制的 更高 要求, “它 是 那样的基本和 如此的深刻,
讲授及学习方法
以课堂讲授为主,也可指定某些章节自学后再 总结。学习中要注意与自动控制原理、矩阵理论等 有关课程的联系。 要求做一些必要的习题,难点和典型习题的讲 解与讨论。利用MATLAB进行计算机仿真等
考核方式
闭卷笔试。
参考书:
一、矩阵方面: 1.(日)须田信英等 曹长修译 :
《自动控制中的矩阵理论》 科学出版社 1979 2.韩京清、许可康 、何关钰:
0
其中x [ x1 x2 ... xn ] , u [u]和y [ y]。
微分方程中不包含输入量的导数项(5/9)
该状态空间模型可简记为:
x Ax Bu y Cx
2 多项式矩阵—— (稳定)分式分解方法
在复数域进行。充分应用了经典控制理论的 点。多变量频率域方法属于这一范畴。是最活跃 的研究领域之一。 主要著作: 1. H.H.Rosenbrock: State-Space and Multivariable Theory, Nelson, London. 2. W.A.Wolovich: Linear Multivariable Systems (1974). 3. M. Vidyasagar: Control System Synthesis:A Factorization Approach (1985), MIT Press.
绪 一、系统研究的方法

传统的系统研究方法基于经验。考虑一个例子: 给定一个物理系统(电子或机械的等等):
u
yc
我们假定对系统的内部结构一无所知。为了描述这 个系统的行为,可以在系统的输入端施以一系列典 型信号,并观察其响应,例如:
t t
u u
yc
t t
yc
尽管这个物理系统可能非常复杂,但通过若干典型响 应的分析却可以猜测,系统或许可以近似地用一个惯 性环节来描述。 若系统的响应不满足要求,传统的设计方法是根 据 经验调整系统参数或者增加补偿器和反馈, 即试 凑方法——这种方法过去和现在都有许多成功的例子, 是广大工程技术人员所常用的方法。 但是,若被控对象很复杂,控制精度要求很高, 则传统的设计方法往往不能得到满意的效果。此时就 需要用到现代控制理论中所提供的方法——这种方法 由于计算机的出现以及航空航天工业的发展在上个世 纪50年代后得到了极大的发展。其主要步骤是:
二、线性系统及其研究的对象
一般说来,许多物理系统在其工作点的附近都可 以近似地用一个有限维的线性系统来描述,这不仅是 由于线性系统便于从数学上进行处理,更为重要的, 它可以在相当广泛的范围内反映系统在工作点附近的 本质。因此,线性系统理论研究对象是 (线性的)模型 系统,不是物理系统。 控制理论发展到今天,包括了众多的分支,如最 优控制,鲁棒控制,自适应控制等。但可以毫不夸张 地说,线性系统的理论几乎是所有现代控制理论分支 的基础,也是其它相关学科如通讯理论等的基础。
由不含输入量导数项和
由含输入量导数项的 微分方程建立状态空间模型。
关键喔!
本节关键问题:
如何选择状态变量 保持系统的输入输出间的动态和静态关系不变
微分方程中不包含输入量的导数项(1/9)
1. 微分方程中不包含输入量的导数项
描述单输入单输出线性系统的输入输出间动态行为,不包含 有输入量的导数项时的线性定系数常微分方程为 y(n)+a1y(n-1)+…+any=bu 其中y和u分别为系统的输出和输入;n为系统的阶次。 这里所要研究的是建立上述常微分方程描述的动态系 统的如下状态空间数学模型--状态空间模型
《线性系统理论的代数基础》,辽宁科技出版社1987 3.黄琳 : 《系统与控制理论中的线性代数》, 科学出版社 1984
二、系统理论方面: 1. 郑大钟:
《线性系统理论》 清华大学出版社,2002
2.段广仁:
《线性系统理论》,哈尔滨工业大学出版社, 2004 3.刘豹 : 《现代控制理论 》 机械工业出版社 2005
所以毫无疑问,在今后一个可以预见的长时间内, 线性系统仍将是人们继续研究的对象”(Kailath: 线性系统)。
五、线性系统理论的几个流行学派
1 代数系统理论:
以抽象代数为工具。 主要在实现、反馈问题上取得一些成果。 代表著作: R.E.Kalman: Topics In Mathmatical System Theory (1969)
课程主要章节的计划学时分配
第一章 线性系统的基本概念 第二章 线性系统的可控性、可观测性 第三章 线性时不变系统的标准形和实现 第四章 状态反馈设计 第五章 输出反馈、观测器和动态补偿器 第六章 8学时 2学时 8学时
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