线性系统应用实例
线性系统的时域分析法二阶系统
04
二阶系统的稳定性分析稳定性定义平衡状态
线性系统在平衡状态下的输出称为平衡状态输出。
稳定性
如果一个系统的平衡状态输出对于所有初始条件和输入都是稳定的,则称该系统是稳定 的。
稳定性判据
劳斯-赫尔维茨判据
数值法
数值法是通过数值计算来求解二阶系 统的方法。它通过将时间轴离散化, 将微分方程转化为差分方程,然后使 用迭代或直接计算的方法求解。
数值法具有简单易行和适用性广的优 点,适用于各种类型的二阶系统。但 是,对于某些特殊类型的系统,数值 法可能存在精度和稳定性问题。
实验法
实验法是通过实际实验来测试二阶系统的方法。它通过在系统中输入激励信号,然后测量系统的输出 响应,从而得到系统的性能参数。
线性系统的时域分析 法二阶系统
目录
CONTENTS
• 线性系统的时域分析法概述 • 二阶系统的基本概念 • 二阶系统的时域分析方法 • 二阶系统的稳定性分析 • 二阶系统的性能指标分析 • 二阶系统的应用实例
01
线性系统的时域分
析法概述
定义与特点
定义
时域分析法是一种通过在时间域 内对系统进行直接分析的方法, 用于研究系统的动态性能和响应 特性。
通过计算系统特征方程的根来判断系统 的稳定性。如果所有根都位于复平面的 左半部分,则系统稳定;如果有根位于 右半部分,则系统不稳定。
VS
Nyquist稳定判据
通过绘制系统的开环传递函数的Nyquist 曲线,判断曲线是否不穿越复平面的右半 部分,从而判断系统的稳定性。
稳定性分析方法
直接法
第二章 线性系统分析
f x1 , y1
f , x
1
, y1 dd
即:输入函数 f(x1, y1) 可以看成是无穷多个不同位 置 (, )的δ函数以 f(, ) 为权重的线性叠加。
由线性系统的叠加性和均匀性,可知,线性系统对 输入函数f(x1,y1) 的输出响应为:
证明:输入函数
f x, y exp j 2 ux vy
g x, y f x , y h x, y
f , hx , y dd
exp j 2 u v hx , y dd
2-2 线性平移不变系统
一、线性平移不变系统的定义: 平移不变性
S f x1 , y1 g x2 , y2
S f x1 x0 , y1 y0 g x2 Mx0 , y2 My0
则称该系统具有平移不变性。 所谓平移不变性就是当输入产生平移时,输出也仅发生 平移,形式不变。对于空间函数来讲,也称之为空间平 移不变性。 线性平移不变系统: 既具有线性又具有平移不变性的 系统称为线性平移不变系统。
则称该系统是线性系统。 2)叠加性: 若 g1 x2 , y2 S f1 x1 , y1 g2 x2 , y2 S f 2 x1 , y1
S f1 x1 , y1 f 2 x1 , y1 S f1 x1 , y1 S f 2 x1 , y1 g1 x2 , y2 g 2 x2 , y2
hx2 , y2 ; , S x1 , y1
对于线性平移不变系统应该有:
线性系统 第16讲
第四章第二讲:多变量系统状态反馈极点配置与镇定问题3101030032120⎢⎣,)A B 也即几乎任意的(,为可控ρρ)A B 故一定存在使得(,为可控。
ρρ310003003212⎢0⎢⎣基本思路:主要思路是要将其化为单变量系统的极点配置问题A1)K(K Lk +循环矩阵定义:称为是循环的系指其最小多项式1.循环矩阵的定义:n ×n 方阵A 称为是循环的,系指其最小多项式等于其特征多项式。
等价的提法有:130031例:0032102A是循环的且b是A的生成元循环阵与可控性:::定理4-4证明分以下几步完成:1)利用如下结论:引理:2). 定义矩阵K:∈R p×n1可控3. 证明(A+BK, b)1完。
证定理引理的证明:11n A b 21n A b注意:证完。
注:K1按如下方法构造定理4-5证明证完。
例题1解例题2解xi 和ui:K的这种非唯性是的这种非唯一性是多输入系统与单输入系统极点配置问题主要区别之一多输入系统状态反馈配置极点问题的另一特点是“非线性方程”线性非线性函数例:当系统可控时,可以通过牺牲K的自由参数,使简化为一组能解出的线性方程组。
例题3解方案10100001012310001k k k k ++方案2给定极点组可用状态反馈达到配置的充分必要条件是给定极点组需包含系统的全部不可控模态。
因此判别原来系统的模态可控性就成了关键。
五、状态反馈对多输入多输出系统零点的影响六、镇定问题、1. 状态反馈的镇定问题:对于定常系统定理4-6:2.系统按镇定分类2. 系统按镇定分类统控系不可统作业,P.140 4.4--4.8。
线性系统的应用
线性系统的应用在实施中看到一些线性方程的时候!这里讨论的问题提供一闪而过的两个领域中所提到的一章的介绍-网络和经济模式。
随后有更多的线性代数的概念在我们处理。
我们将许多其他应用程序检查的线性系统。
网络流量当科学家,工程师,或经济学家通过网络学习一些数量的流动通过网络自然系统形成的线性方程组。
城市规划者和交通工程师监控模式的交通流在网格的城市街道的野花。
电气科学工程师计算出当前通过电路的流量。
科学家分析生产商家从顾客的销售量和结余量的分布。
对于许多网络来说,方程式的系统包含在成百甚至上千的变量和方程式中。
一个网络包括一套被称为交叉点或节点,有直线或弧度的叫分支,流量(速率)可以合理的显现出来。
网络流量最基本的假设是总的流量是流入和流出网络流量结合点的总和。
举个例子,有30个单位的流量通过其他的分支。
包含X1和X2变量的流量从其他分支流出。
自从其他分支里的流量被保存后,我们必须有X1+X2=30这个等式。
与之相似的方式,其他流量的交界处用一个线性方程描述。
网络分析的问题是当部分可知的信息可知时,流量应从其他分支流出。
例1 这有一个交通流量图,一路的流量是在下午较早时刻的典型,然后决定选择常规的网络模式。
解决方案我们写出方程式以便描述流量而后找出系统的常规解决方案。
标签的街的交叉路口下车和位置流量的分支,就像图里描述的那样。
设置流出的流量的总和。
同时,进入网络的流量总和(500+300+100+400)等于从网络流出的流量和(300+X3+600)这里只是简单的令X3=400.综合这些等式用第一个等式重新排列,我们获得了随之而来的系统的方程式。
X1+X2=800X2-X3+X4=300X4+X5=500X1+ X5=600X3=400减少相关的连续增广矩阵就可得到X1+ X5=600X2 -X5=200X3 =400X4+X5=500一般流程模式为网络可以描述成X1=600-X5X2=200+X5X3=400X4=500-X5X5是任意量一个负面的流动相对应的网络分支方向流动的彼岸显示在模型上。
MATLAB在线性系统理论中的应用
MATLAB在线性系统理论中的应⽤MATLAB在线性系统理论中的应⽤第⼀章传递函数与状态空间表达式1.1 传递函数与状态空间表达式之间的转换⽤ss命令来建⽴状态空间模型。
对于连续系统,其格式为sys=ss(A,B,C,D),其中a,b,c,d 为描述线性连续系统的矩阵。
当sys1是⼀个⽤传递函数表⽰的线性定常系统时,可以⽤命令sys=ss(sys1)将其转换成为状态空间形式,也可以⽤命令sys=ss(sys1,’min’)计算出系统sys的最⼩实现。
example1:系数传递函数到状态空间表达式>>num=[1 7 24 24];den=[1 10 35 50 24];g=tf(num,den);sys=ss(g)the answer is:a =x1 x2 x3 x4x1 -10 -4.375 -3.125 -1.5x2 8 0 0 0x3 0 2 0 0x4 0 0 1 0b =u1x1 2x2 0x3 0x4 0c =x1 x2 x3 x4y1 0.5 0.4375 0.75 0.75d =u1y1 0Continuous-time model.example2:由传递函数系数,将离散系统脉冲传递函数模型转换成状态空间表达式>>num=[0.31 0.57 0.38 0.89];den=[1 3.23 3.98 2.22 0.47];Transfer function:0.31 z^3 + 0.57 z^2 + 0.38 z + 0.89-----------------------------------------z^4 + 3.23 z^3 + 2.98 z^2 + 2.22 z + 0.47Sampling time: 0.1Pzmap(gyu)%绘制零极点分布图sys=ss(gyu)%将离散系统脉冲传递函数模型转换成状态空间表达式。
The answer is:a =x1 x2 x3 x4x1 -3.23 -1.49 -1.11 -0.235x2 2 0 0 0x3 0 1 0 0x4 0 0 1 0b =u1x1 1x2 0x3 0x4 0c =x1 x2 x3 x4y1 0.31 0.285 0.19 0.445d =u1Discrete-time model.Example 3:⽤s求逆矩阵法从系统矩阵a,b,c,d求得传递函数>>syms s;a=[0 1;-2 -3];b=[1 0;1 1 ];c=[2 1;1 1;-2 -1];d=[3 0;0 0;0 1];i=[1 0;0 1];f=inv(s*i-a)g=simple(simple(c*f*b)+d)The answer is:f =[ (s+3)/(s^2+3*s+2), 1/(s^2+3*s+2)][ -2/(s^2+3*s+2), s/(s^2+3*s+2)]g =[ 3/(s+1)+3, 1/(s+1)][ 2/(s+2), 1/(s+2)][ -3/(s+1), -1/(s+1)+1]Example 4 eig()指令,求特征根矩阵和特征向量矩阵函数eig()Example 5 约旦标准型函数jordan()>> a=[0 1 0;0 0 1;2 -5 4]a =0 1 00 0 12 -5 4>> [q,j]=jordan(a)q =1 -2 02 -2 -24 -2 -4j =2 0 00 1 1a=[0 1 0;0 0 1;-6 -11 -6];b=[0;0;1];c=[ 1 1 1];d=[0];v=ss(a,b,c,d)[num,den]=ss2tf(a,b,c,d);printsys(num,den)[z,p,k]=ss2zp(a,b,c,d);zpk(z,p,k)x0=[2;0;1];figure(1)step(v)figure(2)initial(v,x0)t=0:0.1:60;u=t;figure(3)lsim(v,u,t);%figure(3)第⼆章状态转移矩阵与状态⽅程的解Example 1Collect函数的作⽤是合并同类项,ilaplace()函数的作⽤的求取laplace反变换,函数det ()的作⽤是求⽅阵的⾏列式。
高二物理竞赛:物理线性系统++Linear+System+课件
{a1 f1 (x, y) + a2 f2 (x, y) }
= {a1 f1 (x, y)} + {a2 f2 (x, y) }
= a1 {f1 (x, y)} + a2 {f2 (x, y) } = a1 g1 (x, y) + a2 g2 (x, y)
§2-1 线性系统简介
线性系统具有叠加Biblioteka 质§2-1 线性系统简介任意复杂的输入函数可以分解为脉冲 函数的线性组合
根据d 函数的卷积性质或d 函数的筛选性质:
f (x, y) f (,)d (x , y )dd
此式的物理意义: 脉冲分解
函数 f(x, y)可以看成输入(x, y)平面上不同位置处
的许多d 函数的线性组合.每个位于(, )的d 函 数的权重因子是 f (, ).
g(x, y) { f (x, y)} f (,) {d (x ; y )}dd
f (,)h(x ; y )dd
输出是输入与 脉冲响应函数
的卷积积分.这
f (x, y) h(x, y) 也是线性空不
变系统的判据.
§2-2 线性不变系统
二、线性不变系统的传递函数
由 g(x, y) f (x, y) h(x, y)
d (t)
h(t)
RC电路
0
d (t-t)
t
0
h(t-t)
t
0t
t
0t
t
空不变(二维)系统 : 等晕成像系统 光学成像系统在等晕
区内是空间不变的.
d (x,y)
h(x,y) d (x- ; y-)
( ;)
h(x- ; y-)
晕斑
x
y
y
线性系统应用实例【可编辑全文】
由此,式(10)、(11)可分别写为:
(mA mB )sA mBl FA
(12)
sA l g 0
(13)
上述近似处理,亦可理解为此系统在稳态工作点附近进行线 性化处理,由此得到的式(12)、(13)即为与此相对应的二阶线性 微分(偏差量)方程,其中sA可理解为相对于稳态工作点的位置偏 差量,而θ则为相对于垂直方向的摆角偏差量。FA亦应理解为偏 差量。
(24b)
C
c11
0
0 0
0 c23
0 0
0 0
(25显然,这是一个单输入、多输出量系统, 另外,在A、b中,小车、吊钩和驱动装置对应 的由各有关参数构成的子系统可由虚线加以区 分。
8.6.4 行车系统对应的方框图
驱动装置
小车 吊钩系统
u b5
+ _
1/s x5
(27a,b,c)
1,2 0,3,4 j2.21(1/s), 5 1(1/ s)
(28a,b,c)
8.6.6 调节对象(行车系统)自身动态特性分析
5 1/ TA 描述的是驱动装置的特性,由于该装置是串
联接入的一阶惯性环节,所以其对应的特征值将为负实数并可 单独给予分析。
x1与x21,之2 间0,描也述就的是是在小sA车与之s动A之力间学相特当性于,存因在为两在个系相统互结串构联图的中
x5
-1 TA
x5
KA TA
u
驱动装置 u
KA/(TAs+1)
1/mA
小车 吊钩系统
+
y1 1/s2
+
mBg/mA
1/(mAl)
1/[s2 (mA mxB3 )g ] mAl
y2
线性代数在实际生活中应用实例
0
(1) 某医院要购买这七种特效药,但药厂的第 3 号药和第 6 号 药已经卖完,请问能否用其它特效药配制出这两种脱销的药品? (2) 现在医院想用这 7 种草药配制三种新的特效药,表 2 给出 了三种新的特效药的成份,请问能否配制?如何配制?
A B C D E F G H I 1 号新药 40 62 14 44 53 50 71 41 14 2 号新药 162 141 27 102 60 155 118 68 52 3 号新药 88 67 8 51 7 80 38 21 30
xc1 0.94 0.02 0.3 0.2960 x1 = Ax0 = x = ⋅ = 0.7040 s1 0.06 0.98 0.7
从初始到 k 年,此关系保持不变,因此上述算式可扩展为 x= Axk −= A2 xk −= = Ak x0 . 2 k 1 经 Mablab 计算可得:
解:(1)把每一种特效药看成一个九维列向量,分析 7 个列 向量构成向量组的线性相关性。 若向量组线性无关,则无法配制脱销的特效药; 若向量组线性相关,并且能找到不含 u3,u6 的一个最大线性无 关组,则可以配制 3 号和 6 号药品。 经计算该向量组线性相关,一个最大无关组为 u1,u2,u4,u5,u7 且 u3=u1+2u2,u6=3u2+u4+u5. 所以可以配置处这两种脱销的药品。
解 将 M 和 P 相乘,得到的矩阵设为 Q,Q 的第一行第一列元 素为 Q(1,1)=0.10×4000+0.30×2000+0.15×5800=1870 其中 Q =
1870 3450 1670
2220 4020 1940 2070 3810 1830 1960
1740
判断线性系统举例
01
02
03
线性电阻电路
由电阻、电源和开关组成, 遵循欧姆定律和基尔霍夫 定律,是线性电路的典型 代表。
线性动态电路
包含电容、电感等储能元 件,通过一阶或二阶常微 分方程描述,仍为线性系 统。
线性网络电路
由多个线性电路元件组成, 通过网络方程描述其行为, 保持线性特性。
控制系统
线性时不变控制系统
系统输出与输入之间的关系是线性的,且系统参数不随时间变化。这类系统可以通过传递函数或状态空间方 程进行描述和分析。
03 线性系统举例分析
机械振动系统
简单振荡器
01
由弹簧、阻尼器和质量块组成,遵循胡克定律和牛顿第二定律,
是线性系统的典型代表。
复杂振荡器
02
包含多个质量块、弹簧和阻尼器,通过联立方程组描述其运动,
仍为线性系统。
连续体振动
03
如弦振动、板振动等,通过偏微分方程描述,在一定条件下可
简化为线性系统。
电路系统
线性系统性质
• 由于线性系统较容易处理,许多时候会将系统理想化或简化为线性系统。线性系统常应用在自动控制理论、信号处理及电 信上。像无线通讯讯号在介质中的传播就可以用线性系统来模拟。
线性系统分类
• 线性系统按照不同的分类标准可分为 多种类型,如:按系统的输入、输出 信号的数量可分为单输入单输出系统 和多输入多输出系统;按系统参数是 否随时间变化可分为时不变系统和时 变系统;按系统的输入、输出信号是 否为时间的连续函数可分为连续时间 系统和离散时间系统等。
非线性系统特点
不满足叠加原理
非线性系统的输出与输入之间不 存在简单的比例关系,即输出的 变化量与输入的变化量不成正比。
第二十三讲线性系统应用
− β λ 2 − λ1 − τ
αe
− βτ
− αλ 1
பைடு நூலகம்αe
− αλ 2
d λ1 d λ 2
=
ασ
2
2 2
α −β
[αe
− βτ
− βe
]
时域方法
β >0
解二:
R X (τ ) = σ 2 e
−β τ
S X (ω ) = F [ RX (τ )] = F [σ e
2
2 −β τ
2β ]=σ ω2 + β 2
ασ 2 −β τ −α τ = 2 [αe − βe ] 2 α −β
频域方法
三、输入和输出的互相关和互谱密度
• 定理3:在定理1的条件下,若输入X(t)是一个平 稳过程,则输入X(t)与输出Y(t)平稳相关,且有
RXY (τ ) = ∫ RX (τ − λ )h(λ )dλ
0
+∞
S XY (ω ) = S X (ω ) H (iω )
c1 y1 (t ) + c2 y2 (t ) = L[c1 x1 (t ) + c2 x2 (t )]
称L是线性系统。 定义:若系统L对任意 τ ,有 L( x(t + τ )) = y (t + τ ) 则称系统L是定常的或时不变系统。
用微分方程描述的定常线性系统
• 若输入x(t)和输出y(t)满足方程
a dt
• 作Laplace变换,p Y ( p) + Y ( p) = X ( p)
a
a a X ( p) 所以传递函数为 H ( p) = • 故Y ( p) = a+ p p+a
线性及其应用实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解线性结构的基本概念和特点。
2. 掌握线性结构的应用场景和实际操作。
3. 学习线性结构在计算机科学中的重要性。
4. 提高编程能力,通过实践加深对线性结构理解。
二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:C++3. 开发环境:Visual Studio 2019三、实验内容1. 线性结构的基本概念2. 线性结构的应用场景3. 线性结构的基本操作4. 线性结构在实际项目中的应用四、实验步骤1. 线性结构的基本概念(1)定义:线性结构是一种数据结构,其中的元素按照一定的顺序排列,每个元素都有一个前驱和一个后继(或前驱和后继都为空)。
(2)特点:线性结构具有以下特点:a. 有且只有一个根节点;b. 每个节点有且只有一个前驱和一个后继;c. 除根节点外,其他节点都有且只有一个前驱和一个后继。
2. 线性结构的应用场景(1)栈:用于处理先入后出(FILO)的场景,如函数调用、表达式求值等。
(2)队列:用于处理先入先出(FIFO)的场景,如打印任务、任务调度等。
(3)链表:用于处理动态数据,如动态数组、动态内存管理等。
(4)双向链表:在链表的基础上增加前驱指针,方便前后遍历。
(5)循环链表:在链表的基础上增加尾节点指向头节点,形成环状结构。
3. 线性结构的基本操作(1)插入操作:在链表的指定位置插入一个新节点。
(2)删除操作:删除链表中的指定节点。
(3)查找操作:查找链表中的指定节点。
(4)遍历操作:遍历链表中的所有节点。
4. 线性结构在实际项目中的应用(1)文件系统:文件系统中,文件内容以线性结构存储,方便读写操作。
(2)数据库:数据库中,数据以线性结构存储,如行和列。
(3)操作系统:操作系统中的进程管理、内存管理等功能都涉及到线性结构。
(4)编译器:编译器中的语法分析、语义分析等功能也涉及到线性结构。
五、实验结果与分析1. 实验结果(1)成功实现线性结构的基本操作,如插入、删除、查找、遍历等。
线性系统综述报告
线性系统理论应用综述系统控制的理论与实践被认为是20 世纪中对人类生产和社会生活活动产生重大影响的科学领域之一。
其中,线性系统理论是系统控制理论的一个最为基本的与成熟发展的分支。
线性系统理论发展经历了“经典线性系统理论”与“现代线性系统理论” 两个阶段。
经典理论形成于20 世纪三四十年代,以三项理论为标志。
1932年,美国物理学家H.奈奎斯特运用复变函数理论的方法建立了根据频率响应判断反馈系统稳定性的准则;波特(H.W.Bode)于20 世纪40 年代初期引入了波特图;1948年,美国科学家伊万思(W.R.Evans)提出了名为根轨迹的分析方法,用于研究系统参数(如增益)对反馈控制系统的稳定性和运动特性的影响,并于1950年进一步应用于反馈控制系统的设计,构成了经典控制理论的另一核心方法──根轨迹法。
在第二次世界大战中, 经典理论的应用取得了巨大成功。
20 世纪50 年代以后,随着航天等技术的发展和控制理论应用范围的扩大,经典线性控制理论的局限性日趋明显,这种状况推动线性系统的研究,线性系统理论在1960 年开始从经典理论向现代理论过渡。
美国学者卡尔曼(R.E.Kalman)把分析力学中的状态空间描述引入于对多变量线性系统的研究,并提出了能控性和能观测性及相应的判别准则。
1963 年他又和吉尔伯特一起得出揭示线性系统结构分解的重要结果,为现代线性系统理论的形成和发展作了开创性的工作。
20世纪60年代后期和70年代早期,线性二次型理论推广到无穷维系统(即以偏微分方程、泛函微分方程、积分微分方程和在巴拿赫空间的一般微分方程描述的系统)的工作得到很大进展。
20世纪70年代末80年代初,反馈控制的设计问题经历了一个重新修正的过程。
随着人工智能的发展和引入了新的计算机结构,控制理论和计算机科学的联系愈来愈密切,使得最近25年线性系统理论的研究非常活跃。
经典控制理论的主要研究对象是单输入、单输出的线性定常系统。
线性系统 演示文稿 ppt课件
• 语句执行结果为
• a=
•
x1
x2 x3 x4
• x1 -10 -2.188 -0.3906 -0.09375
• x2 16
0
0
0
• x3
0
8
0
0
• x4
0
0
2
0
• b=
•
u1
• x1 1
• x2 0
• x3 0
• x4 0
• c=
•
x1 x2 x3 x4
• y1
1 0.4375 0.1875 0.09375
•
1 0 1 -2 -2 -4
•
2 1 -5 -2 9 6
•
0 2 3 2 6 -4
Qo =
100
•
0 -1 0
•
1 0 -1
•
120
•
-2 0 -2
•
-1 -4 -1
• Rc =
•
3
Ro =
3
• 从计算结果可以看出,系统能控性矩阵和能观性矩阵的秩都是3,
为满秩,因此该系统是能控的,也是能观测的。
• 例4 Simulink中的线性定常系统状态空间描述下 的响应
• d=
•
u1
• y1 0
• 这个结果表示,该系统的状态空间表达式为
• X = [-10 -2.188 -0.3906 -0.09375 ]x
[1]u
[16
0
0
0
]
[0]
•
[0
8
0
0
] + [0]
•
[0
0
2
0
]
[0]
线性系统在维纳滤波器的应用
线性系统在维纳滤波器的应用Abstract: In digital signal processing, we often meet with the problem of noise.If noise is additive,Wiener filtering is one simple method to delete it, and this filtering can minimize the mean standard error.In this article, the author considers the noise which is non- additive, by using the method of Wiener filtering we can also obtain the filtering which minimizes the mean standard error.Key words: image processing; noise; additive;Wiener filtering摘要:在图像处理中, 噪声问题是经常会遇到的问题。
一般情形下都假定噪声是加性的, 此时, 维纳滤波器是一种最简便的降噪方法,而且它在均方误差意义下是最优的。
将噪声推广到非加性的情形, 利用维纳滤波的基本思想, 同样可以得到均方误差意义下的最优滤波。
关键词:图像处理;噪声;加性;维纳滤波器一引言在图像处理和信号处理中,噪声问题是经常会遇到的问题,因为从实验中得到的信号或多或少伴随着噪声,它使得图像信息受损, 降低了信噪比。
如何消除或减弱噪声,恢复真实的信号,是信号处理面临的首要问题,这类问题人们通常称之为滤波【1】。
一种最重要的自适应滤波器是维纳滤波器【2】,它是1949年由Norbert Wiener提出来的,是一种最优的线性最小二乘滤波器,在一定的约束条件下,其输出与一给定函数(通常称为期望输出)的差的平方达到最小,通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题,其广泛应用于预测、估计、内插、信号和噪声的过滤等领域。
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x4
x3=y2
a43:吊钩自身的负 a43 (m A m :吊 1 反馈作用, a23B ) g 钩对小车的反作用 x3 图8.6.1 桥式吊车系统结构图 x4 x5 m l m l
A A
-1 KA x5 x5 u TA TA
驱动装臵
u KA/(TAs+1) 1/mA
4 5 A
(18a,b,c,d,e)
控制量与输出量:
u u A (V), y1 s A (m), y2 (rad)
则由式(15)~(17)和式(18)、(19a)可得:
(19a,b,c)
x1 x2 x2 mB g 1 x3 x5 mA mA ( m A mB ) g 1 x3 x5 m Al m Al
A
(11)
至此,小车-吊钩(机械)系统可用式(10)、(11)两个二阶非 线性微分方程进行描述,显然这是一个四阶动力学系统。 解析求解式(10)、(11)是困难的,也没有必要,可以从工程 角度(或通过非线性方程线性化)进行化简。
从调节(控制)技术角度讲,常可采用某种调节(控制)手 段,如全状态反馈闭环调节(控制),使θ 角的变化(相对于稳 ,在此前提 3 态值的偏差量)控制在一个很小的范围内,例如 下,就可以进行如下近似处理,即令:
8.6.4 行车系统对应的方框图
驱动装臵 u 小车 吊钩系统 x1=y1
b5
+
_
1/s
a55
x5
a25
_
+ + a23 x3
1/s
x2
1/s
x1 x2
a45 _ _ 1/s 1/s mB g 1 x2 x3 x5 mA mA a25与a45:驱动装臵 Kd 对小车与吊钩的作用, 阻尼系数 x3 x4
sin , cos 1, 2 sin 0
由此,式(10)、(11)可分别写为:
(mA mB )A mBl FA s
(12)
A l g 0 s
(13)
上述近似处理,亦可理解为此系统在稳态工作点附近进行 线性化处理,由此得到的式(12)、(13)即为与此相对应的二阶 线性微分(偏差量)方程,其中sA可理解为相对于稳态工作点的位 臵偏差量,而θ则为相对于垂直方向的摆角偏差量。FA亦应理解 为偏差量。
(6)
将(2)、(3)两边分别乘以cosθ和(-sinθ)后再相加得:
mB B cos mB B sin mB g sin s z
(7)
式(6)、(7)中不再含参数p,进一步由(4)、(5)又可分别得:
B A l ( 2 sin cos ) mAA mB B FA s s s s (8) B l ( 2 cos sin ) z mB B cos mB B sin mB g sin (9) s z
0 0 A 0 0 0
1 0 0 0
0 a23 0 0
0 0 1 0 0
0 - a43
0 小车 a25 0 吊钩 - a45 - a55 驱动装臵
(23a)
其中
a23
mB g 1 (m mB ) g 1 1 , a25 , a43 A , a45 , a55 mA mA mAl mAl TA
8.6.1 小车-吊钩(机械)系统动力学方程
在不计小车与桥架(轨道)之间摩擦力的情况下,小车在水 平(s轴)方向上有如下作用力平衡方程:
mAA FA p sin s
(1)
对于吊钩,则在水平与垂直(z轴)方向上可分别得到如下 作用力平衡方程:
mB B p sin s mB B mB g p cos z
2 现代控制理论题解分析与指导,龚乐年, 东南大学出版社,2005
主要内容
8.6.1 小车-吊钩(机械)系统动力学方程 8.6.2 小车驱动装臵的数学描述
8.6.3 行车系统的状态空间方程
8.6.4 行车系统对应的方框图 8.6.5 行车系统对应的(开环)特征值 8.6.6 调节对象(行车系统)自身动态特性分析 8.6.7 行车系统可控性分析 8.6.8 利用极点配臵法设计全状态反馈调节器 8.6.9 实际系统全状态观测器设计 8.6.10 行车系统设计调节器以及全状态观测器后闭环调节特性 分析
(2) (3)
与上述3个力平衡方程相对应,在假定绳索长度l不变条件 下,还可得如下两个运动学方程: sB s A l sin (4)
z B l cos
(5)
为消去式(1)~(3)中的中间变量:绳索拉力p,可将式(1)、(2)两 边相加得:
mAA mB B FA s s
8.6.6 调节对象(行车系统)自身动态特性分析
5 1/ TA 描述的是驱动装臵的特性,由于该装臵是串
联接入的一阶惯性环节,所以其对应的特征值将为负实数并可 单独给予分析。
x1与 x2 之间,也就是在sA与 A之间相当于存在两个相互串联的 s 积分环节,且无反馈支路存在。
1,2 0 描述的是小车之动力学特性,因为在系统结构图中
一般情况下,吊车的工作任务在于:首先将负载从地面上吊 至一个预先规定的位臵(改变zB),然后再送至某个对象的上方(改 变sA) ,最后将负载在一个确定的位臵上卸下(再次改变zB) 吊车的上述动作在利用闭环调节(控制)装臵实现过程控 制自动化时,常常会遇到这样一些问题: 1)由于小车在s轴方向上的启动与制动,会使吊钩出现不希望 的摆动(通过θ角的变化与大小来反映);由于系统阻尼通常 很小又将使这种摆动的衰减变得十分缓慢,从而增加负载上吊 与下卸时的困难与时间。 2)吊车的传送能力,即工作效率在很大程度上是同上吊与下 卸速度有关的,并且吊车工作过程的自动化又将同此速度构 成一个有机的整体。 因此,如何借助于调节手段来避免或减弱θ角的这种不 希望的摆动,或者至少将其限制在允许的范围内,这就是自 动控制应解决的问题。
θ(rad)
0
FA(kN)
2.84
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0
-0.01
-0.02
0
5
10
15
20
25
30
5
10
15
20
25
30
图8.6.3 桥式吊车开环系统响应曲线
8.6.5 行车系统对应的(开环)特征值
由式(23a)可知此调节对象对应的开环特征方程为:
( m A mB ) g 1 ( a43 )( a55 ) 0 ( )( ) 0 m Al TA
(mA mB ) g 3, 4 j a43 j m Al 这一对共轭虚数特征值描述 的是吊钩的无阻尼(Kd=0)振荡(摆动)之动力学特性,因为在系统 结构图中下方闭环负反馈子系统对应的传递函数为
2 2 2 2
(26)
1, 0,3, 2 4
( m A mB ) g j a43 j , 5 a55 1 / TA m Al
(27a,b,c)
1, 0,3, j2.21(1/s) 5 1(1 / s) , 2 4
(28a,b,c)
A s
mB g 1 FA mA mA
(15) (16) (17)
(mA mB ) g 1 F A m Al m Al -1 K (14)式 FA FA A u A TA TA
如下选择状态变量:
x1 s A (m), x2 s A (m / s), x3 (rad ) x (rad / s), x F (kN )
最后,把式(8)、(9)代入式(6)、(7)后可分别得:
(mA mB )A mBlcos mBl 2 sin FA s
(10)
mB (A l cos - l 2 sin ) cos s mB ( l 2 cos lsin ) sin mB g sin cos l g sin 0 s
下图为大型工厂中使用的桥式吊车(又称行车,天车)示意图, 后续分析全部在由s轴与z轴构成的平面中进行(y=0)。 图中,点A表示运行在桥架上的吊车,其中sA为小车在s轴上的 坐标(sA≠0,zA=0),mA为小车质量,FA为作用在小车上由驱动马 达产生的水平驱动 sA 力,p为由吊钩与负 小车 y轴 载(后面简称吊钩)产 A sB FA s轴 O mA 生并作用在小车上的 绳索拉力。 点B表示吊钩, 桥架(轨道) 墙 墙 m Ag θ p 体 sB,zB分别为吊钩在s 体 l 轴和z轴上的坐标, mB为吊钩质量。 -p 吊钩 zB l,θ分别为绳索 B (含负载) 长度、绳索同垂直 m Bg 方向之间的夹角 l sin z轴 (摆角)。
小车 吊钩系统
+ + mBg/mA 1/s2 y1
(mA mB ) g x3 ] 1/(mAl) 1 /[ s mAl
2
y2
图8.6.2 桥式吊车系统简化后的结构图
假定系统参数如下:KA=0.1(kN/V)、TA=1(s), mA=1000(kg), mB=4000(kg), l=10(m),则有: a23=39.2(m/s2),a25=10-3(1/kg),a43=4.9(1/m2),a45=10-4(1/(kg*m)), a55=1(1/s),b5=0.1(kV/(V*s))
(23b)
b 0 0 0 0
小车 b5=KA/TA 吊钩
b5
(24a)
(24b)
驱动装臵
c11 0 0 C 0 0 c23 c11 c23 1
0 0 0 0
(25a)