控制系统的状态空间模型详细讲解4

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控制系统状态空间法

控制系统状态空间法

控制系统状态空间法控制系统状态空间法是现代控制理论中常用的一种方法,它描述了控制系统的动态行为,并通过状态变量来表示系统的内部状态。

在这篇文章中,我们将详细介绍控制系统状态空间法的基本概念、理论原理以及应用。

一、控制系统状态空间法的基本概念状态空间法是一种描述动态系统的方法,通过一组一阶微分方程来表示系统的动态行为。

在这个方法中,我们将控制系统看作是一个黑盒子,输入和输出之间的关系可以用状态方程和输出方程来描述。

1. 状态方程状态方程描述了系统的内部状态随时间的演化规律。

它是一个一阶微分方程组,通常用向量形式表示:ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t)其中,x(t)表示系统的状态向量,A是状态转移矩阵,B是输入矩阵,u(t)是输入向量。

2. 输出方程输出方程描述了系统的输出与内部状态之间的关系。

它通常用线性方程表示:y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,y(t)表示系统的输出向量,C是输出矩阵,D是直接传递矩阵。

3. 状态空间表示将状态方程和输出方程合并,可以得到系统的状态空间表示:ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)在状态空间表示中,状态向量x(t)包含了系统的所有内部状态信息,它决定了系统的行为和性能。

二、控制系统状态空间法的理论原理控制系统状态空间法基于线性时不变系统理论,通过分析系统的状态方程和输出方程,可以得到系统的稳定性、可控性和可观测性等性质。

1. 系统稳定性系统稳定性是判断系统是否能够在有限时间内达到稳定状态的重要指标。

对于线性时不变系统,当且仅当系统的所有状态变量都是稳定的,系统才是稳定的。

通过分析状态方程的特征值,可以判断系统的稳定性。

2. 系统可控性系统可控性表示是否可以通过选择合适的输入来控制系统的状态。

一个系统是可控的,当且仅当存在一组输入矩阵B的列向量线性组合可以使得系统的状态从任意初始条件变为目标状态。

通过分析状态转移矩阵的秩,可以判断系统的可控性。

【武汉大学】控制系统的状态空间模型【现代控制理论】

【武汉大学】控制系统的状态空间模型【现代控制理论】

的结构图如图2-5所示。
D(t)
+
u
+ B(t)
x& ∫
x C(t)
y
+
+
A(t)
图2-5 多输入多输出线性时变系统的结构图
现代控制理论
武汉大学 自动化系 丁李
2.1.3线性系统状态空间模型的结构图
若需要用结构图表示出各状态变量、各输入变量和各输出变 量间的信息传递关系,则必须根据实际的状态空间模型,画出各 变量间的结构图。
或观测的量; – 可以是物理的,也可以是非物理的、没有实际物理量与之
直接相对应的抽象数学变量。
现代控制理论
武汉大学 自动化系 丁李
2.1.1.1系统的状态和状态变量
状态变量与输出变量的关系: – 状态变量是能够完全描述系统内部动态特性行为的变
量。
– 而输出变量是仅仅描述在系统分析和综合(滤波、优化 与控制等)时所关心的系统外在表现的动态特性,并非 系统的全部动态特性。

RiL

L
diL dt
uC

ui
iL

C
duC dt
现代控制理论
武汉大学 自动化系 丁李
2.1.2系统的状态空间模型
2. 选择状态变量。 状态变量的个数应为独立一阶储能元件(如电感和电容) 的个数。 对本例
x1(t) iL , x2 (t) uC
3. 将状态变量代入各物理量所满足的方程,整理得一规范形式 的一阶矩阵微分方程组--状态方程。
武汉大学 自动化系 丁李
目录
2.1 状态和状态空间模型 2.2 根据系统机理建立状态空间模型 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形 2.5 传递函数阵 2.6 用MATLAB进行系统模型转换

现代控制理论控制系统的状态空间模型

现代控制理论控制系统的状态空间模型

方程 x:小车的水平位移
x l sin : 摆心瞬时位置
m
x l
在水平方向,利用牛顿第二定律,得到
2024/6/22
9
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
设: x1 i(t) x2 uC (t)
x
x1
x2
A -1RL
-
1 L
0
C
1
b
L 0
C 0 1
x Ax bu
则可以写成状态空间表达式:
y Cx
内部描述
2024/6/22
10
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
uc
u
传函表示形式:
图 R-L-C网络
Uc (s)
1
U (s) LCS 2 RCS 1
外部描述
2024/6/22
7
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
一阶微分方程表示形式:
C
d uc dt
i
L
di dt
Ri
uc
u
di(t) R i(t) uC (t) u(t)
dt L
x1 x2
ub
x
x
a
18
1.1 状态空间模型
1.1.1 状态空间模型表达式
线性定常多变量系统
状态变量图:
输入向量
r×1 维
u
+ B
Bu
输入矩阵 +
n ×r维
传递矩阵 m×r维
x Ax Bu
y
Cx
Du
D
状态向量
+
x

nx×1

控制系统的状态空间分析与设计

控制系统的状态空间分析与设计

控制系统的状态空间分析与设计控制系统的状态空间分析与设计是现代控制理论的重要内容之一,它提供了一种描述和分析控制系统动态行为的数学模型。

状态空间方法是一种广泛应用于系统建模和控制设计的理论工具,其基本思想是通过描述系统内部状态的变化来揭示系统的特性。

一、状态空间模型的基本概念状态空间模型描述了系统在不同时间点的状态,包括系统的状态变量和输入输出关系。

在控制系统中,状态变量是指影响系统行为的内部变量,如电压、速度、位置等。

通过状态空间模型,可以将系统行为转化为线性代数方程组,从而进行分析和设计。

1. 状态方程控制系统的状态方程是描述系统状态演化的数学表达式。

一般形式的状态方程可以表示为:x(t) = Ax(t-1) + Bu(t)y(t) = Cx(t) + Du(t)其中,x(t)是系统在时刻t的状态向量,A是系统的状态转移矩阵,B是控制输入矩阵,u(t)是系统的控制输入,y(t)是系统的输出,C是输出矩阵,D是直接传递矩阵。

2. 状态空间矩阵状态空间矩阵包括系统的状态转移矩阵A、控制输入矩阵B、输出矩阵C和直接传递矩阵D。

通过这些矩阵,可以准确描述系统的状态变化与输入输出之间的关系。

3. 系统的可控性和可观性在状态空间分析中,可控性和可观性是评估系统控制性能和观测性能的重要指标。

可控性是指通过调节控制输入u(t),系统的状态可以在有限时间内从任意初始状态x(0)到达任意预期状态x(t)。

可控性可以通过系统的状态转移矩阵A和控制输入矩阵B来判定。

可观性是指通过系统的输出y(t)可以完全确定系统的状态。

可观性可以通过系统的状态转移矩阵A和输出矩阵C来判定。

二、状态空间分析方法状态空间分析方法包括了系统响应分析、系统稳定性分析和系统性能指标分析。

1. 系统响应分析系统的响应分析可以通过状态方程进行。

主要分析包括零输入响应和零状态响应。

零输入响应是指当控制输入u(t)为零时,系统的输出y(t)变化情况。

状态空间模型及其在控制系统中的应用

状态空间模型及其在控制系统中的应用

状态空间模型及其在控制系统中的应用状态空间模型是一种控制系统分析与设计的数学工具,它在控制系统领域中具有广泛的应用。

本文将从理论和实际应用的角度,论述状态空间模型的定义、性质以及在控制系统中的应用。

一、状态空间模型的定义与性质状态空间模型是一种描述系统动态行为的数学模型,它由状态方程和输出方程组成。

状态方程描述系统的演化规律,而输出方程则用于描述输出与状态之间的关系。

状态空间模型通常以矩阵的形式表示,其中状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递函数矩阵为模型的核心元素。

状态空间模型具有以下几个性质:1. 线性性质:状态空间模型适用于线性系统,而对于非线性系统需要进行线性化处理。

2. 可观测性:状态空间模型能够通过系统的输出来确定系统的状态,从而实现对系统状态的估计和监测。

但是,不可观测系统状态无法通过输出来确定。

3. 可控性:状态空间模型中的系统状态能够通过给定的输入来控制,即通过系统输入能够实现对系统状态的调节。

二、状态空间模型在控制系统中的应用状态空间模型在控制系统中有着广泛的应用。

以下分别从系统分析和系统设计两个方面介绍其应用。

1. 系统分析通过状态空间模型可以对系统进行建模和分析,利用数学方法研究系统的稳定性、控制性能等。

通过分析状态空间模型可以得到系统的特征根,进而判断系统的稳定性。

同时,状态空间模型可以用于系统的频域分析,通过传递函数矩阵进行系统性能的评估,如阻尼比、过冲量等。

2. 系统设计状态空间模型在控制器设计中起到关键作用。

利用状态反馈控制方法可以通过反馈系统的状态信息来实现对系统的控制。

同时,利用观测器设计可以通过系统的输出对系统的状态进行估计和监测,实现有限的状态反馈控制。

状态空间模型还可以用于系统的模型预测控制,通过对状态方程进行数学描述和求解,实现对系统的优化控制。

三、状态空间模型的应用案例下面将介绍一个实际的应用案例,展示状态空间模型在控制系统中的应用。

案例:飞机自动驾驶系统设计针对飞机自动驾驶系统的设计,可以通过状态空间模型进行系统建模和控制器设计。

控制系统的状态空间模型word资料11页

控制系统的状态空间模型word资料11页

第一章 控制系统的状态空间模型1.1 引言工程系统正朝着更加复杂的方向发展,这主要是由于复杂的任务和高精度的要求所引起的。

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合,可能是时变的。

由于需要满足控制系统性能提出的日益严格的要求,系统的复杂程度越来越大,为了分析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析与计算,并且要求能够方便地用大型计算机对系统进行处理。

从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的。

大约从1960年升始发展起来。

这种新方法是建立在状态概念之上的。

状态本身并不是一个新概念,在很长一段时间内,它已经存在于古典动力学和其他一些领域中。

经典控制理论是建立在系统的输入-输出关系或传递函数的基础之上的,而现代控制理论以n 个一阶微方程来描述系统,这些微分方程又组合成一个一阶向量-矩阵微分方程。

应用向量-矩阵表示方法,可极大地简化系统的数学表达式。

状态变量、输入或输出数目的增多并不增加方程的复杂性。

事实上,分析复杂的多输入-多输出系统,仅比分析用一阶纯量微分方程描述的系统在方法上稍复杂一些。

本课程将主要涉及控制系统的基于状态空间的描述、分析与设计。

本章将首先给出状态空间方法的描述部分。

将以单输入单输出系统为例,给出包括适用于多输入多输出或多变量系统在内的状态空间表达式的一般形式、线性多变量系统状态空间表达式的标准形式(相变量、对角线、Jordan 、能控与能观测)、传递函数矩阵,以及利用MA TLAB 进行各种模型之间的相互转换。

第二章将讨论状态反馈控制系统的分析方法。

第三章将给出系统的稳定性分析。

第四章将给出几种主要的设计方法。

本章1.1节为控制系统状态空间分析的引言。

1.2节介绍状态空间描述1.3节讨论动态系统的状态空间表达式。

1.4状态空间表达式的标准形式。

1.5 介绍系统矩阵的特征值基本性质.1.6讨论用MATLAB 进行系统模型的转换问题。

状态空间模型

状态空间模型

若表示为
f ( x, x ) x
则说明二阶方程只有两个实际的未知变量。我们 为相变量。 称 x和 x
如果我们能够求出这两个量,这个系统的运动 状态就完全被确定了。
作为平面的直角坐标轴,则系统在 若采用x和 x 每一时刻的状态均对应于该平面上一点,当时间t变 化时,这一点在平面上绘出一条相应的轨迹线。该 轨迹线表征系统状态的变化过程,称为相轨迹。
y(t)
在采用模拟计算机对系统模拟时,必须根据实 际的状态空间表达式,画出各分量间的结构图 例:单输入-单输出系统
x1 ( t ) a11 a12 x1 b1 u( t ) x2 ( t ) a21 a22 x2 b2 y( t ) c c x1 1 2 x 2
我们把这种输入/输出描述的数学模型称为系统 的外部描述,内部若干变量,在建模的中间过程, 被当作中间变量消掉了。 现代理论模型:由状态变量构成的一阶微分方 程组来描述,其中包含了系统全部的独立变量。 特别是在数字计算机上求解一阶微分方程组比 求解与之相应的高阶微分方程要容易得多,而且能 同时给出系统的全部独立变量的响应。此外,在求 解过程中,还可以方便地考虑初始条件产生的影响。 因而能同时确定系统内部的全部运动状态。
定义:由系统的n个状态变量x1(t), x2(t), …, xn(t)为坐标轴,构成的n维欧氏空间,称为n维状 态空间。 引入状态空间后,即可把n个状态变量用矢量 形式表示出来,称为状态矢量。 记为:
x1 ( t ) x (t ) x( t ) 2 xn ( t ) n1
但因
uc1+uc2+uc3=0

1.控制系统的状态空间模型

1.控制系统的状态空间模型

Chapter1控制系统的状态空间模型1.1 状态空间模型在经典控制理论中,采用n 阶微分方程作为对控制系统输入量)(t u 和输出量)(t y 之间的时域描述,或者在零初始条件下,对n 阶微分方程进行Laplace 变换,得到传递函数作为对控制系统的频域描述,“传递函数”建立了系统输入量)]([)(t u L s U =和输出量)]([)(t y L s Y =之间的关系。

传递函数只能描述系统的外部特性,不能完全反映系统内部的动态特征,并且由于只考虑零初始条件,难以反映系统非零初始条件对系统的影响。

现代控制理论是建立在“状态空间”基础上的控制系统分析和设计理论,它用“状态变量”来刻画系统的内部特征,用“一阶微分方程组”来描述系统的动态特性。

系统的状态空间模型描述了系统输入、输出与内部状态之间的关系,揭示了系统内部状态的运动规律,反映了控制系统动态特性的全部信息。

1.1.1 状态空间模型的表示法例1-1(6P 例1.1.1) 如下面RLC (电路)系统。

试以电压u 为输入,以电容上的电压C u 为输出变量,列写其状态空间表达式。

例1-1图 RLC 电路图解:由电路理论可知,他们满足如下关系⎪⎩⎪⎨⎧==++)(d )(d )()()(d )(d t i t t u C t u t u t Ri t t i L C C 经典控制理论:消去变量)(t i ,得到关于)(t u C 的2=n 阶微分方程:)(1)(1d )(d d )(d 22t u LCt u LC t t u L R t t u C C C =++ 对上述方程进行Laplace 变换:)()()2(20202s U s U s s C ωωζ=++得到传递函数:202202)(ωζω++=s s s G ,LC10=ω,L R 2=ζ 现代控制理论:选择⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)()(21t u t i x x C 流过电容的电流)(t i 和电容上的电压)(t u C 作为2个状态变量,2=n (2个储能元件);1个输入为)(t u ,1=m ;1个输出C u y =,1=r 。

第二章 控制系统的状态空间模型

第二章 控制系统的状态空间模型

2.1 状态空间表达式的建立
d dt
uo
t
1 RC
uo
t
1 RC
ui
t
uo
1 RC
uo
1 RC
ui
uo uo
GRC (s)
Uo (s) Ui (s)
1 RCs
1
令 u ui
y
uo
x1 uo
形式上
x1 y
ax1 cx1
bu
x Ax Bu y Cx Du
13
2.1 状态空间表达式的建立
状态方程: x(t) Ax(t) Bu(t)
(A:系统矩阵 B:输入矩阵)
输出方程 (Output equation)
系统的输出量与状态变量、输入变量之间的关系
y(t) Cx(t) Du(t)
(C:输出矩阵 D:直传矩阵)
2.1 状态变量及状态空间表达式
状态空间表达式(Description of state space)
2.2 状态空间表达式的建立
2.2.1 由物理机理建立
例1. 如下图RC电路,输入为ui ,输出为uo
ui
R
uo
i
C
ui t uo t Ri t
C
duo
t
i
t
dt
i(t) C
ui
(t)
uo
(t)
RC
duo t
dt
u(t)
u
t
1 C
i
t
dt
d dt
uo
t
1 RC
uo
t
1 RC
ui
t
12
x2
x2
x2

控制系统的状态空间描述

控制系统的状态空间描述
解: 方法一、直接根据微分方程求解
03
方法二、根据传递函数求解
状态方程的标准形式
状态方程的定义 状态方程 所谓状态方程,就是描述系统的状态之间以及输入和状态之间动态关系的一阶微分方程组。
3.2.2 状态空间表达式
向量矩阵形式为
状态向量
输入向量
维的函数向量
3、线性定常系统的状态方程
向量矩阵形式为
维的系数矩阵
维的系数矩阵
输出方程
输出方程的标准形式
解:列写回路的电压方程和节点的电流方程
选取 为状态变量,输出 ,得系统的状态空间表达式为
消去 并整理得
设初始条件为零,对上式两端进行拉普拉斯变换,得
写成向量矩阵形式为
其中
输入变量的Laplace变换象函数
2)数目最小的含义:是指这个变量组中的每个变量都是相互独立的。
二、状态向量
若一个系统有n个状态变量: ,用这n个状态变量作为分量所构成的向量 ,就称为该系统的状态向量,用 表示。
例 试建立下图所示电路网络的状态方程和输出方程。
01
考虑标量的一阶微分方程
02
用拉氏变换解有:
3.2.2 状态微分方程的解
定义矩阵指数函数为:
上式也经常写做状态转移矩阵的形式
系统的零输入响应为:
1.3 传递函数矩阵
例:系统如下图所示,输入为 和 ,输出为 。
较之传递函数,状态空间描述的优点有:
3、状态空间分析是一种时域分析方法,可用计算机直接在时域中进行数值计算。
2、由前面的分析可以看出,对于不同维数的系统,可以采用同一表达方式来进行描述,由此可见从低维系统得到的结论可以方便地推广到高维系统,只是计算复杂一些而已。

1.控制系统的状态空间模型

1.控制系统的状态空间模型

Chapter1控制系统的状态空间模型1.1 状态空间模型在经典控制理论中,采用n阶微分方程作为对控制系统输入量)(t u和输出量)(ty之间的时域描述,或者在零初始条件下,对n阶微分方程进行Laplace变换,得到传递函数作为对控制系统的频域描述,“传递函数”建立了系统输入量)]([)(tuLsU=和输出量)]([)(tyLsY=之间的关系。

传递函数只能描述系统的外部特性,不能完全反映系统内部的动态特征,并且由于只考虑零初始条件,难以反映系统非零初始条件对系统的影响。

现代控制理论是建立在“状态空间”基础上的控制系统分析和设计理论,它用“状态变量”来刻画系统的内部特征,用“一阶微分方程组”来描述系统的动态特性。

系统的状态空间模型描述了系统输入、输出与内部状态之间的关系,揭示了系统内部状态的运动规律,反映了控制系统动态特性的全部信息。

1.1.1 状态空间模型的表示法例1-1(6P例1.1.1)如下面RLC(电路)系统。

试以电压u为输入,以电容上的电压Cu为输出变量,列写其状态空间表达式。

例1-1图 RLC电路图解:由电路理论可知,他们满足如下关系⎪⎩⎪⎨⎧==++)(d)(d)()()(d)(dt ittuCtututRitt iLCC经典控制理论:消去变量)(t i,得到关于)(tuC的2=n阶微分方程:)(1)(1d)(dd)(d22tuLCtuLCttuLRttuCCC=++对上述方程进行Laplace变换:)()()2(222sUsUssCωωζ=++得到传递函数:202202)(ωζω++=s s s G ,LC10=ω,L R 2=ζ 现代控制理论:选择⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛)()(21t u t i x x C 流过电容的电流)(t i 和电容上的电压)(t u C 作为2个状态变量,2=n (2个储能元件);1个输入为)(t u ,1=m ;1个输出C u y =,1=r 。

现代控制理论:控制系统的状态空间模型资料

现代控制理论:控制系统的状态空间模型资料

a1n
A a21 a22
a2n
an1 an2
ann
系统矩阵,
n×n矩阵。
2020/10/7
16
1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
x Ax bu y cx du
单输入单输出系统状态空间模型
b1
b
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
b2
bn
输入矩阵,n×1列矩阵。
c c1,c2, ,cn
输出矩阵,1×n行矩阵
线性时变系 统
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
y(t)
C(t)
x(t)
D(t)u(t)
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1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
x Ax bu y cx du
单输入单输出系统状态空间模型
x1
式中:
x
x2
xn
n维状态矢量
a11 a12
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1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
状态向量: 用状态变量作为分量构成的向量。
x(t) [x1(t), x2 (t), , xn (t)]T
状态空间:以n个状态变量作为坐标轴所组成的n维空间。
状态方程:
x(t) f [x(t),u(t),t],
x(tk1) f [x(tk ), u(tk ), tk ]
输出方程: y(t) g[x(t),u(t),t]
y(tk ) g[x(tk ), u(tk ), tk ]
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1.1 状态空间模型 1.1.1 状态空间模型表达式
线性定常系 统
x Ax Bu

控制系统状态空间应用

控制系统状态空间应用

控制系统状态空间应用引言:控制系统是现代工程中十分重要的一个领域,它涉及到工业自动化、电气工程、通信系统等多个方面。

其中,状态空间模型是一种广泛应用的数学工具,可用于描述和分析控制系统的动态行为。

本文将介绍控制系统的状态空间模型以及其在工程实际中的应用。

一、状态空间模型的基本原理状态空间模型是一种用于描述连续时间系统的数学模型,由状态方程和输出方程组成。

在状态空间模型中,系统的状态变量是描述系统动态行为的重要参数,而输入和输出变量则是表示系统输入和输出的信息。

1.1 状态方程状态方程描述了系统状态变量随时间变化的规律。

一般形式如下:dx/dt = Ax + Bu其中,dx/dt表示状态变量x随时间的变化率,A是状态矩阵,描述了状态变量之间的相互关系,B是控制矩阵,描述了输入变量对状态变量的影响。

1.2 输出方程输出方程描述了系统的输出变量与状态变量之间的关系。

一般形式如下:y = Cx + Du其中,y表示输出变量,C是输出矩阵,描述了状态变量与输出变量之间的关系,D是直接传递矩阵,表示输入变量对输出变量的直接影响。

二、控制系统状态空间模型的应用控制系统状态空间模型在工程实际中有着广泛的应用。

以下将分别介绍其在系统分析和控制设计中的具体应用。

2.1 系统分析状态空间模型可用于分析系统动态响应特性以及系统稳定性。

通过求解状态方程或者输出方程,可以获得系统的状态变量和输出变量的时间响应。

通过分析时间响应曲线,可以了解系统的超调量、响应速度等性能指标,从而对系统的动态特性有一个直观的认识。

2.2 控制设计状态空间模型在控制器的设计和参数调节中起到重要作用。

通过状态反馈控制策略,可以将系统状态变量作为反馈信号,根据系统状态的变化对控制器输出进行调节,以实现对系统的稳定控制。

此外,通过状态观测器的设计,可以根据系统输出变量推测出系统状态变量的估计值,从而实现对系统状态的可观测性。

三、控制系统状态空间模型的优势相比于传统的传输函数模型,控制系统的状态空间模型具有以下优势:3.1 描述能力强状态空间模型可以直观地描述系统的动态行为,包括状态变量和输出变量的时域特性。

控制系统的状态空间模型

控制系统的状态空间模型
称系统 (A, B, C, D) 和 ( A, B , C , D ) 是代数等价系统。 代数等价的系统, 可以认为描述的是同一个系统. 性质: 等价系统的传递函数相同, 特征多项式(方程)相同, 能控 性, 能观性,稳定性都相同. 等价变换(简化手段): 各类(能控性等)规范型; 若当标准型(A若 当形)
注释:
状态对系统的完全表征性:只要已知在t=t0时刻的该组变量值和tt0 时刻的输入,便能完全确定在tt0的任意时刻系统的任何一个内部变 量。
最小性:从物理直观上看,“最小”的含义是减少其中的任一个变量 就会破坏它们对系统行为表征的完全性,而增加一个变量将不增加行 为表征的信息量;从数学的角度来看,“最小”指它们是系统所有内 部变量中线性无关的一个极大变量组。
即:
y(t ) g ( x(t ), u(t ))
其中g ( x(t ),u(t )) [ g1 ( x(t ),u(t )),, gl ( x(t ),u(t ))]T 是向量函数
线性定常系统的输出量是状态变量和输入变量的线性组合!
y1 c11 x1 c12 x2 c1n xn d11u1 d1mum y c x c x c x d u d u l1 1 l2 2 ln n l1 1 lm m l
即:
x(t ) f ( x(t ), u(t ))
其中f ( x(t ),u(t )) [ f1 ( x(t ),u(t )),, f n ( xຫໍສະໝຸດ t ),u(t ))]T 是向量函数
线性定常系统的状态方程是一阶线性微分方程
x1 a11 x1 a12 x2 a1n xn b11u1 b1mu m x a x a x a x b u b u n1 1 n2 2 nn n n1 1 nm m n

第一章 控制系统的状态空间模型

第一章 控制系统的状态空间模型
• 要求确定系统的传递函数
• 即传递函数矩阵为
可见其由状态空间模型的系数矩阵唯一确定。
例:求下述状态空间模型的传递函数矩阵
利用 于是
可得
1.3 状态空间模型的性质
• 对状态空间模型 • 考虑状态向量的一个线性变换
• 变换后的系数矩阵
• 定理1线性变换前后的系统具有相同的传递函数 证明:
一个传递函数有无穷多个状态空间实现。 • 按极点定义
• 对一般的传递函数 状态空间实现
该形式的状态空间实现称为能控标准型
• 分解法建立复杂系统的状态空间模型 • 串联法:
分解成
系统结构图
状态变量图
状态方程为 于是,串联结构的状态空间实现为
• 并联法 分解成
系统结构图
状态变量图
状态方程为 于是,并联结构的状态空间实现为
• 1.2.2 由状态空间模型确定传递函数 • 已知状态空间模型
y = x1
写成矩阵形式
• 推广到一般情形:
• 例2 一般的传递函数
利用前面的结论来导出其状态空间的实现
传递函数
的实现为
而 经拉氏变换,并利用状态变量的定义
状态空间模型:
状态变量图:
一般系统状态空间实现的另一种思路: • 对于微分方程
先考虑
则它的状态空间模型表示是
而对 系统的输出为 同理并利用线性系统的叠加性
精确模型
x

0.12F

0.036sin 2 0.9sin 0.24 0.09 cos2

cos



0.3cos
F
0.09sin 0.09 cos2
cos 2
0.24

现代控制理论控制系统的状态空间模型

现代控制理论控制系统的状态空间模型

线性时变系统的特点
线性时变系统的动态行为由线性时变微 分方程描述,其特点是系统参数随时间 变化。
线性时变系统的稳定性分析较为复杂,需要 考虑参数变化对系统稳定性的影响。
线性时变系统在航空航天、机器人、 化工等领域有广泛应用,其控制策 略需要根据具体应用场景进行设计。
05
非线性系统的状态空间 模型
状态空间模型的近似线性化
线性化方法
由于非线性系统的分析和设计通常比较复杂,因此常常采 用近似线性化的方法将非线性系统转化为线性系统进行分 析。
泰勒级数展开
一种常用的近似线性化方法是使用泰勒级数展开,将非线 性函数展开成多项式形式,并保留低阶项以获得近似的线 性模型。
局部线性化
另一种常用的近似线性化方法是局部线性化,即将非线性 系统在某个平衡点附近进行线性化处理,以获得该点附近 的线性模型。
线性微分方程具有叠加性和时不变性,即对于任意常数c,若x(t) 是方程的解,则cx(t)也是方程的解;同时,若在时间t=t0时, x(t0)=x0,则对于任意时间t>t0,x(t)都等于x0。
状态空间模型的建立
状态空间模型是一种描述控制系统动态行为的方法,它由状态方程和输出方程组成。状态方程描述了系统内部状态的变化规 律,输出方程描述了系统输出与内部状态和输入的关系。
状态空间模型的建立需要确定系统的状态变量、输入变量和输出变量,然后根据系统的物理特性和实际需求来选择合适的系 统矩阵A、B和C。
线性时不变系统的特点
01
线性时不变系统具有叠加性、 均匀性和时不变性,这些性质 使得线性时不变系统在分析和 设计上相对简单。
02
线性时不变系统的动态行为可 以通过系统的极点和零点来描 述,这些极点和零点决定了系 统的动态响应特性和稳定性。
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状态方程的通式为:
1 a11 x1 a12 x2 a1n xn b11u1 b12 u2 b1r ur x 2 a21 x1 a22 x2 a2 n xn b21u1 b22 u2 b2 r ur x n an1 x1 an 2 x2 ann xn bn1u1 bn 2 u2 bnr ur x
m n维输出矩阵 表征输出和每个状态变量的关系
d11 d12 d1r d d d 21 22 2r D , dm1 dm 2 dmr
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m r维前馈矩阵, 又称为直接转移矩阵 表征输入对输出的直接传递关系 通常D=0
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状态向量:把x1 ( t ), x2 ( t ),...,xn ( t ) 这几个状态变量看成是向量 X ( t ) 的分量,则 X ( t ) 称为状态向量。记作: 分量之间 的关系? x1 ( t ) T 或: X (t ) [ x1 (t ), x2 ( t )..., xn (t )] X(t) xn ( t )
线性系统是实际非线性对象的线性化近似; 线性系统的处理方法可以为非线性系统问题的解决 提供思路。
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[系统动态方程的模拟结构图]: 常用符号: 积分器

比例器
ki
加法器

模拟结构图:
D
U
B
X



A
X
C

Y
SISO System
MIMO System
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X AX BU Y CX DU
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1.2 状态空间表达式的建立
1、由系统物理模型建立动态方程
(详见课本1.1.3节内容)
2、由微分方程建立动态方程 3、由传递函数建立动态方程
(系统的实现问题,详见1.3.2节内容)
4、由结构图建立动态方程
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一、从系统物理模型建立动态方程
核心问题——合理选择系统的状态变量 通常有三种规则:
控制科学的重要性 控制理论的产生与发展 现代控制理论的研究内容 现代控制理论与经典控制理论的差异 现代控制理论的应用与挑战
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现代控制理论与经典控制理论的对比(1)
经典(频域法) 理论基础 现代(时域法)
以常微分方程稳定性理 常微分方程稳定性理论; 论和Fourier变换为基础 状态空间分析;泛函分析、 的根轨迹和奈奎斯特判 微分几何等现代数学工具 据理论 传递函数(研究系统外 部特性,不完全描述) 状态空间表达式(深入系 统内部,是内部描述,完 全描述)
代入上式并整理得: 1 x3 x x 2 x4 状态方程: k1 k1 B1 B2 1 3 x1 x2 x3 x4 u x M1 M1 M1 M1 M1 k1 k1 k2 B1 B1 B2 4 x1 x2 x3 x4 x M2 M2 M2 M2
b11 b B 21 bn1 b12 b22 bn 2 b1r b2 r , bnr
n r维输入矩阵, 表征输入对每个变量的作用
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y(t ) C (t ) x(t ) D(t )u(t )
c11 c12 c1n c c c 22 2n C 21 , cm1 cm 2 cmn
输出方程的通式为:
y1 c11 x1 c12 x2 c1n xn d11u1 d12u2 d1r ur y2 c21 x1 c22 x2 c2 n xn d 21u1 d 22u2 d 2 r ur ym cm1 x1 cm 2 x2 cmn xn bm1u1 d m 2u2 d mr ur
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动力学系统能储存输入信息的系统,系统中要有储能元件。
[基本概念]:
状态:指系统的运动状态(可以是物理的或非物理的)。 状态可以理解为系统记忆,t=to时刻的初始状态能记忆系统在 t<to时的全部输入信息。 状态变量:指足以完全描述系统运动状态的最小变量组。 完全描述:如果给定了t=to时刻这组变量值,和 t>=to时输入 的时间函数,那么,系统在t>=to的任何瞬间的行为就完全确 定了。 最小变量组:意味着这组变量是互相独立的。减少变量,描 述不完整,增加则一定存在线性相关的变量,毫无必要。
fi 是线性或非线性函数。
输出方程:在指定输出的情况下,该输出与状态变量和输入之 间的函数关系。反映系统中输出变量与状态变量和输入变量的因 果关系。方程形式如下:
y j j ( x1, x2 ,, xn ; u1, u2 ,, um ),
j 是线性或非线性函数。
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j 1,2,..., p
1 y 2 ) B2 y 2 k2 y2 M 2 y2 k1 ( y1 y2 ) B1 ( y
1 y 2 ) k1 ( y1 y2 ) M1 y1 f B1 ( y
1 v1, x4 y 2 v2 , u f x1 y1 , x2 y2 , x3 y
C
x1 1 x 2 x3
此为SISO系统, 状态变量与系统 的储能元件个数相同
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[例2]试列出在外力f作用下,以质量 M1 , M2 的位移 y1 , y2 为输出的动态方程。
机械阻尼运动模型
2015/则据牛顿第二 定律有: 选状态变量
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2)根据基尔霍夫定律,列写2个回路的方程:
L L
di1 1 dt di2 2 dt duc dt
(i1 i2 ) R1 uc (i2 i1 ) R1 i2 R2 uc 0 i2
R1 L1 1 R1 L1 2
C
整理得:
1 i i L u 1 di2 R1 R1 R2 1 i i dt L2 1 2 L2 L2 uc duc 1 i 2 dt C di1 dt
T
T
其中:
x x1
u u1 u2 ur , r 1维输入向量
y y1
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y2 ym , m 1维输出向量
T
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(t ) A(t ) x(t ) B(t )u(t ) x
a11 a12 a1n a a a 2n A 21 22 , n n维系统矩阵, 表征各状态变量间的关系 a a a nn n1 n 2
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状态方程:由系统的状态变量构成的一阶微分方程组,称为状 态方程。反映系统中状态变量和输入变量的因果关系,也反映 每个状态变量对时间的变化关系。方程形式如下:
i fi ( x1, x2 ,, xn ; u1, u2 ,, um ), x
i 1, 2,..., n
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状态空间模型表达式
u1 u2 y1
ur
状态变量 (x1,x2,…,xn)
y2
ym
Fig.1 MIMO 系统
动态方程
(t ) f ( x(t ), u(t ), t ) 状态方程:x 状态空间模型表达式 输出方程:y(t ) ( x (t ), u(t ), t )
注:f ()和 ()分别是n维和p维的向量函数
数学模型
适用对象
仅适用于单输入单输出 可推广至:多输入多输出 系统(SISO),线性、 系统,非线性、时变系统 定常系统
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第一章 连续控制系统状态空间描述
1、状态变量和状态变量模型
状态、状态变量、状态向量、状态空间、状态方程、 状态空间表达式 状态结构图
2、状态空间表达式的建立
d 2 y(t ) dv(t ) ma m 2 m f (t ) dt dt f (t ) v(t ) t v(t0 ) m 1 f (t ) 2 y (t ) y(t0 ) v(t0 )t t 2 m
6
1 t i (t ) u ( )d I 0 L t0
选择系统中储能元件的输出物理量 选择系统的输出及其各阶导数 选择能使状态方程成为某种标准形式的变量
注意事项:
同一系统选择状态变量不同,则其空间表达式不同; 两个不同的系统,其状态空间表达式有可能相同。
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例1:求图示RLC回路的状态空间表达式
分析如下系统:
方法:
1、根据物理定律建立系统的物理模型。 2 选择系统中储能元件的输出作为状态变量,将物理模型 转化为状态方程和输出方程。
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令x1 i1、x2 i2、x3 uc, 则系统的状态方程为: R1 R1 L L1 1 1 x R1 R2 R x 2 1 L2 L2 3 x 1 0 C 输出方程为: A y 0 0 0 1 L2 0 1 x1 L1 x2 0 u x 0 3 B
可简记为
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( A(t ), B(t ), C(t ), D(t ))
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线性时不变(定常)系统的状态空间表达式
(t ) Ax(t ) Bu(t ) 可简记为: x y(t ) Cx(t ) Du(t )
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