(完整版)现代控制理论
《现代控制理论》课件
目录
• 引言 • 线性系统理论 • 非线性系统理论 • 最优控制理论 • 自适应控制理论 • 鲁棒控制理论
01
引言
什么是现代控制理论
现代控制理论是一门研究动态系统控制的学科,它利用数学模型和优化方法来分析 和设计控制系统的性能。
它涵盖了线性系统、非线性系统、多变量系统、分布参数系统等多种复杂系统的控 制问题。
20世纪60年代
线性系统理论和最优控制理论得到发展,为现代控制理论的建立奠定 了基础。
20世纪70年代
非线性系统理论和自适应控制理论逐渐发展起来,进一步丰富了现代 控制理论的应用范围。
20世纪80年代至今
现代控制理论在智能控制、鲁棒控制、预测控制等领域取得了重要进 展,为解决复杂系统的控制问题提供了更有效的工具。
01
利用深度学习算法对系统进行建模和学习,实现更高
效和智能的自适应控制。
多变量自适应控制
02 研究多变量系统的自适应控制方法,以提高系统的全
局性能。
非线性自适应控制
03
发展非线性系统的自适应控制方法,以处理更复杂的
控制系统。
06
鲁棒控制理论
鲁棒控制的基本概念
鲁棒控制是一种设计方法,旨在 提高系统的稳定性和性能,使其 在存在不确定性和扰动的情况下
自适应逆控制
一种基于系统逆动态特性的自适应控制方法,通过对系统 逆动态特性的学习和控制,实现系统的自适应控制。
自适应控制系统设计
系统建模
建立被控对象的数学模型,包括线性系统和非线性系统。
控制器设计
根据系统模型和性能指标,设计自适应控制器,包括线性自适应控制器和 非线性自适应控制器。
参数调整
根据系统运行状态和环境变化,调整控制器参数,以实现最优的控制效果 。
现代控制理论的概念、方法
THANKS FOR WATCHING和优化控制,注重系统的全局性、 最优性和鲁棒性。
现代控制理论的重要性
工业自动化
现代控制理论为工业自动化提供了理论基础和技 术支持,提高了生产效率和产品质量。
航天与航空
在航天和航空领域,现代控制理论的应用对于飞 行器的稳定性和安全性至关重要。
能源与环境
在能源和环境领域,现代控制理论有助于实现能 源的高效利用和环境的可持续发展。
VS
详细描述
线性二次型最优控制基于最优控制理论, 通过最小化系统状态和控制输入的二次型 代价函数来寻找最优的控制策略。这种方 法能够有效地优化系统的性能,提高系统 的稳定性和动态响应能力。
预测控制
总结词
预测控制是一种基于模型预测和滚动优化的 控制方法。
详细描述
预测控制通过建立系统的预测模型,对未来 的系统行为进行预测,并滚动优化控制策略 以减小预测误差。这种方法具有较好的鲁棒 性和适应性,广泛应用于工业过程控制和智 能控制等领域。
现代控制理论的历史与发展
历史
现代控制理论起源于20世纪50年代,随着计算机技术和数学理论的不断发展而 逐步完善。
发展
现代控制理论的发展涉及多个学科领域,如线性系统理论、最优控制、鲁棒控 制、自适应控制等,为复杂系统的控制提供了更广泛和深入的理论基础。
02 现代控制理论的基本概念
系统建模
总结词
系统建模是现代控制理论的基础,它通过数学模型描述系统的动态行为。
详细描述
性能指标是用来评估控制系统性能的关键因素,包括稳定性、准确性、快速性和鲁棒性 等。稳定性表示系统在受到扰动后恢复平衡的能力;准确性表示系统输出与理想输出之 间的误差大小;快速性表示系统达到稳定状态所需的时间;鲁棒性表示系统在存在不确
现代控制理论-第1章
它的模拟结构图示于下图
再以三阶微分方程为例: 将最高阶导数留在等式左边,上式可改写成 它的模拟结构图示于下图
同样,已知状态空间表达式,也可画出相应的模拟结构图,下图是下列 三阶系统的模拟结构图。
试画出下列二输入二输出的二阶系统的模拟结构图。
1.3 状态变量及状态空间表达式的建立(一)
(63)
故U—X间的传递函数为:
它是一个
的列阵函数。
间的传递函数为:
它是一个标量。
2.多输入一多输出系统 已知系统的状态空间表达式:
(64)
(66) 式中, 为r×1输入列矢量; 为m×1输出列矢量;B为n×r控制矩阵; C为m×n输出矩阵;D为m×r直接传递阵;X,A为同单变量系统。
同前,对式(66)作拉氏变换并认为初始条件为零,得:
(9)
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因而多输入一多输出系统状态空间表达式的矢量矩阵形式为: (10)
式中,x和A为同单输入系统,分别为n维状态矢量和n×n系统矩阵;
为r维输入(或控制)矢量;
为m维输出矢量;
为了简便,下面除特别申明,在输出方程中,均不考虑输入矢量的直接 传递,即令D = 0 。注意:矢量是小写字母,矩阵是大写字母。
1.4.2 传递函数中有零点时的实现 此时,系统的微分方程为:
相应地,系统传递函数为:
设待实现的系统传递函数为:
因为
上式可变换为
(26)
令 则 对上式求拉氏反变换,可得:
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31
每个积分器的输出为一个状态变量,可得系统的状态空问表达式: 或表示为: 推广到 阶系统,式(26)的实现可以为:
现代控制理论
3.1 自动控制理论的发展
3.1.2自动控制理论的发展
该二阶线性系统的输出方程为
x y x1 1 0 1 x2
将以上两组个方程用矩阵形式表示:
y C x
其中
x A x B u(t )
x x 1 x2
1 0 A b a 0 B 1
dy dt
则该二阶线性系统的动态特性可用状态方程表示为 :
x1 x2 x bx ax u(t ) 1 2 2
或
1 x1 0 x1 0 x x 1 u(t ) 2 b a 2
14
3.1 自动控制理论的发展
3.1.2自动控制理论的发展 智能控制理论
智能控制理论的 主要描述方法
智能控制(Intelligent Control)是人工智能和自动控制的结合物。智能 控制用于生产过程,让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验,建立起 以知识为基础的广义模型(知识模型),采用知识表示和自学习、推理与决 策等智能化技术,对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划,使 被控对象按一定要求达到预定的目的。
5
3.1 自动控制理论的发展
3.1.2自动控制理论的发展
自动控制理论自创立至今已经经过了三代的发展:第一代为20世纪初开始形成并于50年代趋于成熟的经典反 馈控制理论;第二代为50、60年代在线性数学基础上发展起来的现代控制理论;第三代为60中期即已萌芽, 在发展过程中综合了人工智能、自动控制、信息论等多学科的最新成果并在此基础上形成的智能控制理论。
,即已知系统的“状态”].
0) 可以看出,在经典控制理论的描述方法下,通常只能知道(或只关注)系统在某一时刻 t 0 的输出 y (t,那 么,即使给定该时刻系统的控制作用,也无法准确确定系统在下一个时刻的输出,当然也无法准确判断所施 加的控制作用的合理性(二阶系统的状态:位置+速度)。
现代控制理论完整版
现代控制理论HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】1、什么是对偶系统,从传递函数矩阵,特征多项式和能控、能观性说明互为对偶的两个系统之间的关系。
答:定义:如果两个系统满足A2=A1T,B2=C1T,C2=B1T,则称这两个系统互为对偶函数。
互为对偶系统传递函数矩阵互为转置特征多项式相同,一个函数的能控性等价于另一个函数的能观性。
2、什么是状态观测器?简述构造状态观测器的原则。
答:系统的状态不易检测,以原系统的输入和输出为输入量构造,一动态系统,使其输出渐近于原系统状态,此动态系统为原系统的状态观测器。
原则:(1)观测器应以原系统的输入和输出为输入量;(2)原系统完全能观或不能观于系统是渐近稳定的;(3)观测器的输出状态应以足够快速度超近于原系统状态;(4)有尽可能低的维数,以便于物理实现。
3、说明应用李氏第二法判断非线性系统稳定性基本思想和方法步骤和局限性。
答:基本思想:从能量观点分析平衡状态的稳定性。
(1)如果系统受扰后,其运动总是伴随能量的减少,当达到平衡状态时,能量达到最小值,则此平衡状态渐近稳定:(2)如果系统不断从外界吸收能量,储能越来越大,那么这个平衡状态就是不稳定的:(3)如果系统的储能既不增加也不消耗,那么这个平衡状态时李亚普诺夫意义下的稳定。
方法步骤:定义一个正定的标量函数V(x)作为虚构的广义能量函数,然后根据V(x)=dV(x)/dt的符号特征来判别系统的稳定性。
局限性:李雅普诺夫函数V(x)的选取需要一定的经验和技巧。
4、举例说明系统状态稳定和输出稳定的关系。
答:关系:(1)状态稳定一定输出稳定,但输出稳定不一定状态稳定;(2)系统状态完全能观且能控=状态稳定与输出稳定等价。
举例:A的特征值 =-1 =1 所以状态不是渐进稳点的,W(s)的极点S=-1,所以输出稳点。
5、什么是实现问题什么是最小实现说明实现存在的条件。
现代控制理论基础-第2章-控制系统的状态空间描述精选全文完整版
(2-18)
解之,得向量-矩阵形式的状态方程
(2-19)
输出方程为
(2-20)
(5) 列写状态空间表达式
将式(2-19)和式(2-20)合起来即为状态空间表达式,若令
则可得状态空间表达式的一般式,即
(2-21)
例2.2 系统如图
取状态变量:
得:
系统输出方程为:
写成矩阵形式的状态空间表达式为:
1.非线性系统
用状态空间表达式描述非线性系统的动态特性,其状态方程是一组一阶非线性微分方程,输出方程是一组非线性代数方程,即
(2-7)
2. 线性系统的状态空间描述
若向量方程中 和 的所有组成元都是变量 和 的线性函数,则称相应的系统为线性系统。而线性系统的状态空间描述可表示为如下形式: (2-8) 式中,各个系数矩阵分别为 (2-9)
4.线性定常系统的状态空间描述
式中的各个系数矩阵为常数矩阵
当系统的输出与输入无直接关系(即 )时,称为惯性系统;相反,系统的输出与输入有直接关系(即 )时,称为非惯性系统。大多数控制系统为惯性系统,所以,它们的动态方程为
(2-11)
1.系统的基本概念 2. 动态系统的两类数学描述 3. 状态的基本概念
2.2 状态空间模型
2.2.1状态空间的基本概念
1.系统的基本概念
■系统:是由相互制约的各个部分有机结合,且具有一定功能的整体。 ■静态系统:对于任意时刻t,系统的输出惟一地取决于同一时刻的输入,这类系统称为静态系统。静态系统亦称为无记忆系统。静态系统的输入、输出关系为代数方程。 ■动态系统:对任意时刻,系统的输出不仅与t时刻的输入有关,而且与t时刻以前的累积有关(这种累积在t0(t0<t)时刻以初值体现出来),这类系统称为动态系统。由于t0时刻的初值含有过去运动的累积,故动态系统亦称为有记忆系统。动态系统的输入、输出关系为微分方程。
现代控制理论ppt课件
5.2 极点配置
设状态反馈系统希望的极点为 s1, s2, , sn
其特征多项式为
n
Δ*K (s) (s si ) sn an*1sn1 a1*s a0* i 1
选择 k使i 同次幂系数相同。有
K a0* a0 a1* a1 an*1 an1
而状态反馈矩阵 K KP k0 k1 kn1 9
βn-1sn1 βn-2sn2 β1s sn an-1sn1 a1s a0
β0
(s) (s)
引入状态反馈 u V Kx V KP1x V Kx
令
K KP 1 k0 k1 kn1
其中 k0 , k1, , kn1为待定常数
7
5.2 极点配置
0 1
0 0
5
5.2 极点配置
证明:充分性
线性定常系统
x Ax Bu
y
Cx
经过线性变换 x P1x ,可以使系统具有能控标准形。
0 1 0 0
x
0
0
1
0
0
x
u
0
0 0
1
a0 a1 an1
0 1
y β0 β1 βn1 x
6
5.2 极点配置
系统传递函数:g(s) C[sI A]1b C [sI A]1b
0 0 1 P 0 1 12
16
1 18 144
5.2 极点配置
0 0 1
k kP 4 66 140 1 12
1 18 144
14 186 1220
17
5.2 极点配置
方法二:
k k1 k2 k3
s k1 k2
k3
a*
(
s)
现代控制理论教学课件
数字仿真软件 介绍常用的数字仿真软件,如 MATLAB/Simulink等,并解释其 基本原理和使用方法。
数字仿真实验设计 详细说明数字仿真实验的设计方 法,包括如何建立系统模型、如 何设计控制器、如何设置仿真参 数等。
该方法能够全面地反映系统的性能,具有较强的适用性和实用 性。同时,该方法可通过实验手段进行验证,可靠性高。
设计过程相对较为复杂,需要一定的专业知识和经验。
适用于高阶系统和多变量系统的控制器设计,广泛应用于工程 实践中。
最优控制设计法
定义
最优控制设计法是一种基于最优化理论进行控制器设计的 方法。
缺点
现代控制理论阶段
自20世纪60年代开始,状态空间 法成为主导,适用于多输入多输 出、非线性、时变系统的分析与 设计。
现代控制理论的特点
状态空间描述
现代控制理论基于状态空间描述 ,通过状态变量全面反映系统内 部状态,提供更深入的系统分析
。
时域分析法
相比古典控制理论的频域分析法, 现代控制理论采用时域分析法,能 够直接反映系统的时间响应特性。
05
现代控制理论进阶知 识
系统的数学模型 ,包括微分方程、差分方程和状态方程等
。
A 非线性现象
介绍系统中的非线性现象,如死区 、饱和、滞后等,并分析其对系统
性能的影响。
B
C
D
非线性系统设计
探讨非线性控制系统的设计方法,如反馈 线性化、滑模变结构控制、反步法等。
稳定性分析
利用状态空间方程的特征值分析系统的稳定性,通过判断 特征值的分布来确定系统的稳定性。
现代控制理论pdf
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1 现代控制理论
现代控制理论是一种控制策略,主要针对复杂系统而设计。
它将
传统的算法和最新的技术结合在一起,旨在实现平衡及对系统即时控制、自行调节。
简而言之,现代控制理论是一种使复杂系统更稳定更
健壮的以自适应为主的控制理论系统,该理论以创新的参数估计和变
化条件的识别而着称。
现代控制理论的基本原理是系统的全局预测,通过分析所有可能
的变化,对系统作出及时的反应和控制,以达到系统的最佳性能。
此外,现代控制理论更注重对系统的实时调节和迭代,以达到更高精度
的控制。
在系统变更和失效时,可以使用现代控制理论进行快速调节,以快速恢复系统性能。
数字控制系统是现代控制理论大部分应用于实践中的主要形式。
这种系统使用算法来跟踪系统状态,并使系统按照计划行动;同时,
它也允许实时调节以保持系统的预期性能。
实践中,该系统被广泛应
用于汽车、机器人和工业控制系统中。
另外,现代控制理论还使用多种优化算法,如模拟退火、遗传算
法等,以确定系统参数,使系统更自动化和准确。
现代控制理论也会
联合智能控制方法,有利于实现更复杂的控制效果,尽可能减少失常,从而实现系统的智能化运行。
综上所述,现代控制理论充分利用最新技术和自适应元素,为系统提供更可靠的稳定性,可以有效解决复杂系统的稳定性和可靠性等问题,是当前国际上先进的控制理论之一。
现代控制理论
现代控制理论基础
11
3.2 连续时间线性定常系统的能控性
例 试判别连续时间线性定常 系统的状态能控性。
x 10
0 1 1x1u
解
该系统的能控性判别矩阵为
Qc B
AB11
1 1
因为rank[Qc] = 1 < n,所以该系统不是状态完全能控的。
该系统是由两个结构上完全相 同,且又不是相互独立的一阶 系统组成的。显然,只有在其 初始状态x1(t0)和x2(t0)相同的条 件下,才存在某一u(t),将x1(t0) 和x2(t0)在有限时间内转移到状 态空间原点。否则是不可能的。
p11 1
P1
p12
0
p13 0
2=1时
p21 p21 2 4 5p21
2p22Ap220 1 0p22
2p2 14p22 5p23 0
任选
p23 p23 0 0 1p23
4/2
P2
1
0
5/2
P3
0
1
任选
2 0 0 A~ P1AP 0 1 0
0 0 1
现代控制理论基础
测性的关系 3.9 线性系统结构按能控性和能观测性的分解
现代控制理论基础
1
3.1 能控性和能观测性的概念
u(t)能否引起 x(t)的变化?
y(t)能否反映 x(t)的变化?
能控性 已知系统的当前时刻及其状态,研究是否存在一
个容许控制,使得系统在该控制的作用下在有限时间内到
达希望的特定状态。
能观测性 已知系统及其在某时间段上的输出,研究可否
依据这一时间段上的输出确定系统这一时间段上的状态。
能控性和能观测性是现代控制理论中两个基础性概念,由 卡尔曼(R. E. Kalman)于1960年首次提出。
现代控制理论》课后习题答案(完整版)
现代控制理论》课后习题答案(完整版)试求图1-27所示系统的状态空间表达式和输出方程表达式。
解:系统的模拟结构图如下:image.png]()根据模拟结构图,可以列出系统的状态方程:begin{cases} \dot{x}_1 = -2x_1 + 3x_2 + u \\ \dot{x}_2 = -x_1 + 2x_2 \end{cases}$$其中,$u$为输入量,$x_1$和$x_2$为状态变量。
将状态方程写成矩阵形式:begin{bmatrix} \dot{x}_1 \\ \dot{x}_2 \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} -2 & 3 \\ -1 & 2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} u$$系统的输出方程为:y = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$$因此,系统的状态空间表达式为:begin{cases} \dot{x} = Ax + Bu \\ y = Cx \end{cases}$$其中。
A = \begin{bmatrix} -2 & 3 \\ -1 & 2 \end{bmatrix}。
B =\begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix}。
C = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix}$$输出方程表达式为:y = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix}x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$$因此,系统的状态空间表达式和输出方程表达式为:begin{cases} \dot{x} = \begin{bmatrix} -2 & 3 \\ -1 & 2\end{bmatrix} x + \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} u \\ y = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} x \end{cases}$$对于下面的文章,我们首先删除了明显有问题的段落,然后进行了小幅度的改写和格式修正。
西工大-现代控制理论课件
CHAPTER 02
现代控制理论的核心概念
系统建模
系统建模
通过数学模型描述系统的动态行为,是现代控制理论 的基础。
线性时不变系统
最常用的系统模型,其动态行为由微分方程或差分方 程描述。
状态空间模型
一种更全面的系统描述方式,包括系统的状态、输入 、输出及其相互关系。
状态空间分析
状态空ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ表示
将系统的动态行为从输入输出表示转化为状态空 间表示。
最优控制问题的解决方案,通常采用极值原理或动态规划方法求解。
CHAPTER 03
现代控制理论的应用
航空航天控制
无人机控制
利用现代控制理论实现对无人机 的精确控制,实现自主飞行、导 航、目标跟踪等功能。
卫星姿态控制
通过现代控制理论,实现对卫星 姿态的精确调整,确保卫星稳定 运行和有效载荷的正常工作。
工业自动化控制
智能制造
运用现代控制理论,实现生产线的自 动化、智能化,提高生产效率和产品 质量。
工业机器人
通过现代控制理论,实现对工业机器 人的精确控制,提高机器人作业的准 确性和灵活性。
机器人控制
自主移动机器人
利用现代控制理论,实现机器人的自主导航、避障、目标跟踪等功能。
机械臂控制
通过现代控制理论,实现对机械臂的精确控制,提高机械臂作业的准确性和效率 。
鲁棒控制
总结词
鲁棒控制是一种设计控制系统的技术, 旨在使系统在面对模型误差、参数变化 和不确定性时仍能保持稳定和良好的性 能。
VS
详细描述
鲁棒控制的主要思想是设计具有较强抗干 扰能力的控制系统,以应对各种不确定性 和扰动。鲁棒控制系统在工业控制、航空 航天和智能交通等领域具有广泛的应用价 值。
现代控制理论92课件
线性控制系统的稳定性条件 :通过分析系统的特征根来 判断,要求特征根均在复平
面的左半平面。
线性控制系统的稳定性分析 方法:包括劳斯判据、赫尔 维茨判据等。
04
非线性控制系统
非线性控制系统的基本概念
非线性控制系统
在控制过程中,系统的输入与输出关系是非线 性的。
线性控制系统
在控制过程中,系统的输入与输出关系是线性 的。
非线性系统的特点
非线性系统具有更高的复杂性和多样性,具有非线性的输入输出关系。
非线性控制系统的数学模型
建立非线性数学模型
通过非线性函数关系描述系统的输入和输出 关系。
常见的非线性函数
饱和非线性、死区非线性、分段非线性等。
非线性模型的参数确定
通过实验和辨识方法确定非线性模型的参数 。
非线性控制系统的稳定性分析
描述系统内部状态变量和外部输 入、输出的关系。
02
线性控制系统的状 态空间表达式
通过状态变量描述系统的内部动 态,包括状态转移矩阵、输入矩 阵和输出矩阵。
03
线性控制系统的标 准型
通过坐标变换将状态空间表达式 转换为标准型,便于分析和设计 。
线性控制系统的稳定性分析
稳定性的定义:如果系统受 到扰动后能够回到原始状态
随着新能源技术的不断发展,现代控制理论在风能、太阳 能等新能源领域的应用将更加广泛。例如,实现高效稳定 的能源管理,提高能源利用效率。
医疗健康领域
现代控制理论在医疗健康领域的应用将有助于实现精准医 疗和个性化治疗。例如,通过智能化的医疗设备和技术, 实现精准的诊断和治疗。
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性能指标
衡量系统性能优劣的标准,如控制误差、过渡过程时 间等。
(完整版)现代控制理论
(完整版)现代控制理论第⼀章线性离散系统第⼀节概述随着微电⼦技术,计算机技术和⽹络技术的发展,采样系统和数字控制系统得到⼴泛的应⽤。
通常把采样系统,数字控制系统统称为离散系统。
⼀、举例⾃动测温,控温系统图;加热⽓体图解:1. 当炉温h变化时,测温电阻R变化→R,电桥失去平衡状态,检流计指针发⽣偏转,其偏转⾓度为)e;(t2. 检流计是个⾼灵敏度的元件,为防磨损不允许有摩擦⼒。
当凸轮转动使指针),接触时间为τ秒;与电位器相接触(凸轮每转的时间为T样偏差)(t e 是连续信号,电位器的输出的e *τ(t)是脉冲信号。
连续信号转变为脉冲信号的过程,成为采样或采样过程。
实现采样的装置成为采样器。
To —采样周期,f s =--To1采样频率,W s =2πf s —采样⾓频率 2.信号复现因接触时间很⼩,τo T ??τ,故可把采样器的输出信号)(t e *近似看成是⼀串强度等于矩形脉冲⾯积的理想脉冲,为了去除采样本⾝带来的⾼额分量,需要把离散信号)(t e *恢复到原信号)(t e 。
实现⽅法:是在采样器之后串联⼀个保持器,及信号复现滤波器。
作⽤:是把)(t e *脉冲信号变成阶梯信号e h (t)3.采样系统结构图r(t),e(t),c(t),y(t)为连续信号,)(t e *为离散信号)(s G h ,)(s G p ,)(s H 分别为保持器,被控对象和反馈环节的传递函数。
(t)r4.采样系统⼯作过程由保持器5. 采样控制⽅式采样周期To ??=≠=?相位不同步采样常数常数6. 采样系统的研究⽅法(或称使⽤的数字⼯具)因运算过程中出现s 的超越函数,故不⽤拉式变换法,⼆采⽤z 变换⽅法,状态空间法。
第⼆节信号的采样和复现第⼀节是定性认识与分析,本节是定量研究。
⼀、采样过程从第3个图形可知,采样器输出信号)(t e *是⼀串理想的脉冲信号,k 瞬时)(t e *的脉冲强度等于此时)(T e 的幅值)(0kT e ,即)0(0T e ,)(0T e ,)2(0T e …. )(0nT e ….采样过程可以看成为⼀个幅值调制过程,采样器如同⼀个幅值调制器。
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第一章线性离散系统第一节概述随着微电子技术,计算机技术和网络技术的发展,采样系统和数字控制系统得到广泛的应用。
通常把采样系统,数字控制系统统称为离散系统。
一、举例自动测温,控温系统图;加热气体图解:1. 当炉温h变化时,测温电阻R变化→R∆,电桥失去平衡状态,检流计指针发生偏转,其偏转角度为)e;(t2. 检流计是个高灵敏度的元件,为防磨损不允许有摩擦力。
当凸轮转动使指针),接触时间为τ秒;与电位器相接触(凸轮每转的时间为T3. 当炉温h 连续变化时,电位器的输出是一串宽度为τ的脉冲信号e *τ(t);4.e *τ(t)为常值。
加热气体控制阀门角度调速器电动机放大器h →→→→→→ϕ 二、相关定义说明(通过上例来说明) 1. 信号采样偏差)(t e 是连续信号,电位器的输出的e *τ(t)是脉冲信号。
连续信号转变为脉冲信号的过程,成为采样或采样过程。
实现采样的装置成为采样器。
To —采样周期,f s =--To1采样频率,W s =2πf s —采样角频率 2.信号复现因接触时间很小,τo T 〈〈τ,故可把采样器的输出信号)(t e *近似看成是一串强度等于矩形脉冲面积的理想脉冲,为了去除采样本身带来的高额分量,需要把离散信号)(t e *恢复到原信号)(t e 。
实现方法:是在采样器之后串联一个保持器,及信号复现滤波器。
作用:是把)(t e *脉冲信号变成阶梯信号e h (t)3.采样系统结构图r(t),e(t),c(t),y(t)为连续信号,)(t e *为离散信号)(s G h ,)(s G p ,)(s H 分别为保持器,被控对象和反馈环节的传递函数。
(t)r4.采样系统工作过程⇒由保持器5. 采样控制方式采样周期To ⎪⎩⎪⎨⎧=≠=⇒相位不同步采样常数常数6. 采样系统的研究方法(或称使用的数字工具)因运算过程中出现s 的超越函数,故不用拉式变换法,二采用z 变换方法,状态空间法。
第二节 信号的采样和复现第一节是定性认识与分析,本节是定量研究。
一、 采样过程从第3个图形可知,采样器输出信号)(t e *是一串理想的脉冲信号,k 瞬时)(t e *的脉冲强度等于此时)(T e 的幅值)(0kT e ,即)0(0T e ,)(0T e ,)2(0T e …. )(0nT e ….采样过程可以看成为一个幅值调制过程,采样器如同一个幅值调制器。
)(t T δ的数学表达式为:)()(0∑∞∞--=nT t t T δδ调制过程 )(t e *=e(t))(t T δ=e(t)∑∞∞--)n t 0T (δ 式中)(t T δ是一个周期函数,可以展开富氏级数,写成级数的复指数形式。
)(t T δ=∑∞∞-t jnw n se C , Ws=oT π2--采样角频率(基频率) 富氏级数的系数C n =Tdt t T T T dt t T T dt e t TT Tt jnw T TT s 1)(0010211)(0011)(12022==+⋅⋅+=⋅⎰⎰⎰⎰⎰-++-+----δδδ 的函数性质(定义))(t δ:1dt t )0t ()0t (0t =∞-∞ ⎝⎛=∞≠=⎰)(且)(δδ把C n 结果带入到)(t T δ中,得: ∑∞∞-=tjn T s e T t ωδ1)(:t e *)中,得(再代入到∑∑∞∞-∞∞-=⋅=t jnw t jnw *s s e )(1e 1)(e t e t e T T t )( 进行富氏变换:{F[e(t)]=E(jw),F[e(t)e t jnw s ]=E(jw+jnw s )}E ∑∞∞-+=)(1)(*s jnw jw E T jw上式说明,一个连续信号)(t e 经过理想采样后,它的频谱将沿着频率轴,从0=ω开始,每隔一个采样频率s ω重复出现一次,另乘一个常数T1,即频谱产生周期延拓。
设连续信号)(t e 的频谱)jw (E 是一个单一的连续频谱,其最高频率为max ω,如下图:延拓后的E )如下图所示。
(jw *二、采样定理(香农采样定理shamnon )从上图可知,只有当n=0的频谱才是)(t e 的频谱,其余的均是高次谐波。
若要从采样信号e )(*t 中完全复现出采样前的连续信号)(t e ,必须满足香农采样定理(乃氏定理),即“采样频率s ω大于或等于两倍的连续信号)(t e 频谱中的最高频率”。
s ω>2max ω 三、信号恢复如果按香农定理来采样,即s ω>2max ω,又如何去除高次谐波频谱,又能保留基频呢?为此,设置一个低通滤波器,其理想的频率特性)(jw F 必须等于想的窗式滤波器”。
处实现截止,称为“理2sω。
理想是不存在的,实际应用中,常用三种保持器,即低通滤波器。
常值-----零阶保持器 0阶 线性-----按比例增加或减小 1阶 二次函数-----按两次方关系变化 2阶22零件保持器1.作用能使采样信号e )(*t 每一个瞬时的采样值)0(e ,)(T e ,…)(nT e 一直保持到下一个采样瞬时,从而使采样信号e )(*t 由脉冲序列变为阶梯信号。
为何称零阶保持器:)(t e h 在每个采样区间内的值均为常数)(nt e ,其导数为零,故称为零阶保持器。
如果吧)(t e h 的中点联起来,则可以得到与)(t e 形状一直,在时间上滞后2/0T 的时间响应曲线)2(0T t e -。
2、零阶保持器的传递函数和频率特性设某瞬间时零阶保持器输出应该是幅值为1的,持续时间为T的脉冲过渡函数,必须增加一个)(1Tt--信号,才能完成上述的假定。
即)(1)(1)(Ttttgh--=传递函数:)(SGh=[]()S Th eStLtgL11)]([)(--=δ频率特性:)(jwGh=())()(110jwGjwGejw hhjwT<=--(;0jSinwTCoswTe jwT+=;0jSinwTCoswTe jwT-=-;212CoswTwTSin-=) 幅频特性:)(jwG=jw11jSinwTCoswT+-=)1(21CoswTw-=220wTwTSinT相频特性:)(jwG∠=1SinwTCoswTarctg--2wT=(弧度)设置保持器(低统滤波器)并不理想。
从上式知,当0=ω时,)(2,)(00====ωωπωωj G T T j G h s h 时,,不像理想滤波器只有一个截止频率,这里有几个截止频率)3,2(⋅⋅⋅s s ωω。
在基频之外尚有高频部分通过,恢复后的)(t e 中含有误差信号。
只有让↓0T ,即↑↑s ω,才能使误差↓↓。
3、零阶保持器的实现把传递函数)1(1)(0sT h e s s G --=中的s T e 0展成泰勒级数)21(2000⋅⋅⋅+++=s T s T e s T ,取前两项,得s T T s T s es e s s G s T s T h 0001)111(1)11(1)1(1)(00+=+-=-=-=-近似为一阶惯性环节的传递函数。
可近似用一个无源四端网络来实现。
等效于RC 低通网络的传递函数:11)()()(0+==RCs s U s U s G i u i 0(t)若对s T e 0取前三项,即2122000s T s T esT ++=2121)(220000sT s T s T T s G h +++=是一个振荡环节加一阶导前环节,等效于R-L-C 无源电路。
R 21R[])()()()(1)()()()()()()()()()()()()()()()(212002211312212231212130s I s I s I s I Css U s U s I R s U s LsI s I R s U s U s I R s U s C LR C R s R R R R R L R R LsR s U s U s AB AB AB i i +==+=+=+=++++++++==φ第三节 Z 变换与Z 反变换连续系统)()()(0nT x t x t x =−−−→−*离散系统采样开关)()()()()(0nT t t x t t x t x -=⋅=∑∞∞-δδ )0)(,0(=<t x t 则⋅⋅⋅+-+⋅⋅⋅+-+-+=)()()2()2()()()()0(000000nT t nT x T t T x T t T x t x δδδδ∑∞=*-=000)()()(n nT t nT x t x δ 进行拉氏变换,得[]∑∞=-**==000)()()(n s nT e nT x s Z t x L其中)(0nT x 为常数,[]1)(=t L δ,对[])(0nT t L -δ应用位移定理,得[]s nT e nT t L 0)(0-=-δ。
上式中s nT e 0-为s 的超越函数,不易求反变换,引入Z 变换定义,令z T s e z s T ln 10==或(z 为变换算子) ∑∞=-=*==00ln 1)()(|)(0n n z T s z nT x z Z s Z称)(z Z 为)(t x *的Z 变换,记作[][])()()()(S Z z Z t x Z t x Z **===Z 变换仅是一种s T e z 0=的变量置换,通过它可将S 的超越函数转变为Z 的幂级数,是拉氏变换的变异。
一、 求离散函数Z 变换的几种方法1、级数求和法(是最基本方法,优点是直观,缺点是难以写成闭式)此方法是按定义求变换,要写出各采样点的值。
)()()2()2()()()()0()()()(00000000*nT t nT x T t T x T t T x t x nT t nT x t x -++-+-+=-=∑δδδδδ拉氏变换: +++++=---*s nT s T s T e nT x e T x e T x x s Z 000)()2()()0()(0200 用s T e z 0=代入,上式为(即为Z 变换)Z 变换: +++++=---n z nT x z T x z T x x z Z )()2()()0()(02010 写成闭式:∑∞=-=00)()(n n z nT x z Z例1:求)(1)(t t x =的Z 变换。
解:[]nzzz t Z nT x T x x ---++++===== 21001)(11)()()0(若11<-z ,几何级数收敛。
求闭式(和式),[])0)(1(111)(1)(11>>-=-==-s R z z zzz t Z e ,即 例2、求)0(>=-a e x at 的Z 变换 解:依图看)(0nT x 值[]+⋅++⋅+⋅+=-------n naT aT aT at z e z e z e e Z 0002211若110<⋅--z e aT ,收敛 则[]0111aT aT at ez zz e e Z -----=⋅-=2、部分分式法若)(t x 变换得∑=+=++++++==ni ii n n s s A s s A s s A s s A s N s M s z 12211)()()( 由1-L 变换,得[]∑∑=-=--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+==n i ts in i i i i e A s s A L s z L t x 1111)()( 成为指数函数形式。