状态反馈控制器设计

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极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理理论篇

极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理理论篇

设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法

a0 f1 0 a1 f 2 1

an1 f n n1
f1 0 a0 f2 1 a1

fn n1 an1
举例
例8-21 设系统的状态空间描述为
x(t)

0 6
1 0 5x(t) 1u(t)
y(t) 2 1x(t)
试求:(1)求状态反馈矩阵F使闭环系统有期望 极点s1,2=-3±2j; (2)绘制带有状态反馈控制器的状态变量图
举例----求解过程
解: 0
B 1
0 1 0 1 AB 6 51 5
rankS


rankB

AB

0 1
1 5

2
系统能控。
举例----求解过程
期望闭环系统特征多项式为:
(s s1)(s s2 ) (s 3 2 j)(s 3 2 j) s2 6s 13
设: F f1 f2
s sI A BF
6 f1
SI系统,所以设 F f1 f2 fn
| sI A BF |
0 1
0 0
s 0
0
s


s

0
a0
0 a1
1

0

1



0
f1
f
2

f
n

an1 1
极点配置法设计状态反馈控制器
——《自动控制原理-理论篇》第8.8节

PID控制器与状态反馈控制器MATLAB教学实例设计

PID控制器与状态反馈控制器MATLAB教学实例设计

PID控制器与状态反馈控制器MATLAB教学实例设计作者:张栋来源:《教育教学论坛》2015年第04期摘要:为解决控制理论授课过程中PID控制器与状态反馈控制器设计的区别与联系,本文设计了一个MATLAB/SIMULINK仿真教学实例,便于学生深入理解与掌握教学过程中的基本理论与方法。

关键词:PID控制器;状态反馈;观测器;参数整定中图分类号:G642.1 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2015)04-0165-02一、引言PID控制器设计与状态反馈控制器两类控制器[1,2]相同之处为二者均属于反馈控制,因此在实际使用中,都需考虑闭环系统的稳定性;两类控制器最主要的相异之处为二者闭环系统极点的配置灵活性不同: PID控制器属于输出反馈,只能将闭环极点配置到闭环系统的根轨迹上;而状态反馈控制器在被控系统状态完全可控的条件下,可以将闭环极点任意配置。

本文利用MATLAB与SIMULINK仿真设计了一个实例,对同一个被控对象进行PID控制器设计与基于观测器的状态反馈控制器设计,将教学过程中较深刻的控制器设计理论用最直观的方式体现出来,利于学生的理解与掌握。

二、仿真实例设计选取被控对象微分方程数学模型如下:三种控制器下,单位阶跃响应曲线如图2所示。

在MATLAB中输入如下代码:G=tf([2.93*6 23.898*6 48.721*6],[1,6,41,7,0])%计算带有PID控制器的控制系统前向通道传递函数;rlocfind(G)%当K=1时,从根轨迹取相应闭环极点;rlocus(G)%绘制闭环系统根轨迹图;((a)闭环系统根轨迹图(根轨迹增益为1时的某一根);(b)PID控制器参数取某一数据时,闭环系统在根轨迹上的落点上。

)代码运行结果(图3)显示具有PID控制器的闭环系统闭环极点为-1.4771+6.3688i,-1.4771-6.3688i,-1.5229+2.1260i,-1.5229-2.1260i,一定落在该系统的根轨迹上。

状态反馈控制器设计

状态反馈控制器设计

第五章 状态反馈控制器的设计题目:系统结构图如下图所示:要求:闭环系统的输出超调量σ≤5%,峰值时间t p ≤0.5s 。

分别求出开环、PID 闭环、状态反馈闭环、PID/状态反馈闭环的单位阶跃响应,并分析相应曲线得出结论。

1.开环系统单位阶跃响应图 1 开环系统仿真模型0.0.0.0.1.1.仿真时间(s )阶跃响应图2 开环系统单位阶跃响应分析:由图中的响应曲线可知开环系统不稳定,通过开环传递函数G K (s )=3211872s s s++也可以判断出开环系统不稳定。

2.闭环传递函数及其单位阶跃响应(1)闭环传递函数G B (s)=32118721s s s +++,特征根分别为λ1=-12.0138,λ2=-5.9722,λ3=-0.0139。

(2)闭环传递函数仿真模型及其单位阶跃响应曲线见图3、图4。

图3 闭环传递函数仿真模型图4 闭环传递函数单位阶跃响应分析:响应曲线表明,系统是稳定的,但是系统的响应时间太长,远达不到要求。

3.加入PID控制器,并进行参数整定后的单位阶跃响应图 5 PID控制仿真模型其中参数设置为:K p =256.8 ,K i =0.2,K d=23.2。

图6 PID 闭环控制输出波形图分析:通过Workspace 数据查询可知峰值时间tp=0.98686s ,最大输出值为1.0485,所以超调量为4.85%,满足要求,峰值时间达不到要求。

4.加入状态反馈控制器的单位阶跃响应图7 状态反馈控制仿真模型其中H1 到H3依次为10000、284.8、96.1。

0.0.0.0.1.-4t i m e(sec)O u t p u t图8 状态反馈控制单位阶跃响应分析:通过Workspace数据查询可知峰值时间tp=0.4492s,最大输出值为1.0449,所以超调量为4.49%,满足性能指标要求。

5.状态反馈/PID控制的单位阶跃响应图9 状态反馈/PID控制仿真模型其中PID参数设置为:K p =1.05 ,K i =0.01,K d=0;状态反馈控制H1 到H3依次为10000、284.8、96.1。

(完整版)状态反馈控制器的设计

(完整版)状态反馈控制器的设计

(完整版)状态反馈控制器的设计上海电⼒学院实验报告⾃动控制原理实验课程题⽬:状态反馈控制器的设计班级:姓名:学号:时间:⼀、问题描述已知⼀个单位反馈系统的开环传递函数为,试搭建simulink 模型。

仿真原系统的阶跃响应。

再设计状态反馈控制器,配置系统的闭环极点在,并⽤simulink 模型进⾏仿真验证。

⼆、理论⽅法分析MATLAB提供了单变量系统极点配置函数acker (),该函数的调⽤格式为K=place ( A,b,p)其中,P为期望闭环极点的列向量,K为状态反馈矩阵。

Acker ()函数时Ackerman 公式编写,若单输⼊系统可控的,则采⽤状态反馈控制后,控制量u=r+Kx 。

对于多变量系统的状态反馈极点配置,MATLAB也给出了函数place (),其调⽤格式为K=place ( A,B,P)状态反馈是将系统的状态变量乘以相应的反馈系数,然后反馈到输⼊端与参考输⼊叠加形成控制量,作为受控系统的输⼊,实现闭环系统极点的任意配置,⽽且也是实现解耦和构成线性最优调节器的主要⼿段。

只要给定的系统是完全能控且能观的,则闭环系统的极点可以通过状态反馈矩阵的确定来任意配置。

这个定理是⽤极点配置⽅法设计反馈矩阵的前提和依据。

在单输⼊,单输出系统中,反馈矩阵有唯⼀解,且状态反馈不改变系统的零点。

三、实验设计与实现1、搭建原系统的sumlink模型并观察其单位阶跃响应原系统sumlink模型原系统单位阶跃响应由原系统单位阶跃响应可知系统不稳定2、⽤极点配置法设计状态反馈控制器①利⽤matlab计算系统的状态空间模型的标准型>> a=[10];b=[1 5 6 0];[A B C D]=tf2ss(a,b)A = -5 -6 01 0 00 1 0B = 1C = 0 0 10③系统能控性矩阵>> uc=ctrb(A,B)uc = 1 -5 190 1 -50 0 1 >> rank(uc) ans = 3 所以系统完全能控③系统能观型矩阵>> vo=obsv(A,C) vo = 0 0 100 10 010 0 0 >> rank(vo) ans = 3 所以系统完全能观所以可以⽤极点配置法设计状态反馈控制器④求解系统反馈矩阵>> p=[-3 -0.5+j -0.5-j];k=acker(A,B,p)k = -1.0000 -1.7500 3.7500 加⼊反馈后的系统闭环极点为:>>sysnew=ss(A-B*k,B,C,D);pole(sysnew)ans = -3.0000-0.5000 + 1.0000i-0.5000 - 1.0000i⑤搭建加⼊反馈控制器后系统的sumlink模型⑥观察新系统的单位阶跃响应四、实验结果分析加⼊反馈控制器后系统的闭环极点在,符合题⽬要求。

极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理

极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理

这两个多项式的系数相等,可得出:
0 0
1
1
n n1
i中含F阵系数fij
当F阵为1 n时
n个方程可解n个系数 fi
(i 1,2,...,n)
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
设系统期望的闭环极点为s1、s2、sn ,则其
闭环特征式为s s1 s s2 s s3 s sn
SI系统,所以设 F f1 f2 fn
ห้องสมุดไป่ตู้
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
s
1
0
0
0
0
s
1
0
0
0
0
0
s
1
a0 f1 a1 f2 a2 f3 an2 fn1 an1 fn s
sn (an1 fn )sn1 a1 f2 s a0 f1
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
解:
系统能控。
举例----求解过程
期望闭环系统特征多项式为:
设: F f1 f2
F 7 1
w
u+
x2 ∫
--
++ -5
x2 x1
∫ x1
-
F 7 1
1
+
2
+
y
-6 1
7
a0 f1 0 a1 f 2 1
an1 f n n1
f1 0 a0 f2 1 a1
fn n1 an1
举例
例8-21 设系统的状态空间描述为
试求:(1)求状态反馈矩阵F使闭环系统有期望 极点s1,2=-3±2j; (2)绘制带有状态反馈控制器的状态变量图

现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计

现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计

现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计现代控制实验中,状态反馈器和状态观测器是设计系统的重要组成部分。

状态反馈器通过测量系统的状态变量,并利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合,以优化系统的性能指标。

状态观测器则根据系统的输出信息,估计系统的状态变量,以便实时监测系统状态。

本文将分别介绍状态反馈器和状态观测器的设计原理和方法。

一、状态反馈器的设计:状态反馈器的设计目标是通过调整反馈增益矩阵,使得系统的状态变量在给定的性能要求下,达到所需的一组期望值。

其设计步骤如下:1.系统建模:通过对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。

通常表示为:ẋ=Ax+Buy=Cx+Du其中,x为系统状态向量,u为控制输入向量,y为系统输出向量,A、B、C、D为系统的状态矩阵。

2.控制器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个适当的闭环极点位置,并计算出一个合适的增益矩阵。

常用的设计方法有极点配置法、最优控制法等。

3.状态反馈器设计:根据控制器设计得到的增益矩阵,利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合。

状态反馈器的输出为:u=-Kx其中,K为状态反馈增益矩阵。

4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的性能表现,并根据需要对状态反馈器的增益矩阵进行调整。

二、状态观测器的设计:状态观测器的设计目标是根据系统的输出信息,通过一个状态估计器,实时估计系统的状态变量。

其设计步骤如下:1.系统建模:同样地,对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。

2.观测器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个合适的观测器极点位置,以及一个合适的观测器增益矩阵。

常用的设计方法有极点配置法、最优观测器法等。

3.状态估计:根据观测器设计得到的增益矩阵,通过观测器估计系统的状态变量。

状态观测器的输出为:x^=L(y-Cx^)其中,L为观测器增益矩阵,x^为状态估计向量。

4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的状态估计精度,并根据需要对观测器的增益矩阵进行调整。

现代理论控制实验3

现代理论控制实验3
由Uc=ctrb(a,b);rank(Uc)得
ans =3,所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得
ans =3,所以系统是能观的
(2)
a.
选取K=[0 3 0] 为状态反馈矩阵,解得闭环ห้องสมุดไป่ตู้统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';k=[0 3 0];a1=a+b*k得
三、实验过程及结果
1. 已知系统
(1)求解系统的零点、极点和传递函数,并判断系统的能控性和能观测性。
(2)分别选取K=[0 3 0],K=[1 3 2],K=[0 16 /3–1/3]为状态反馈矩阵,求解闭环系统的零点、极点和传递函数,判断闭环系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变?为什么?
(3)任选三个输出反馈矩阵,求解闭环系统的零点、极点和传递函数,并判断系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变? 为什么?
[xo,x,t]=simobsv(g1,l);plot(t,x,'-k',t,xo,':r')
观测器观测到的状态如下
其中l=
(4)
三、实验结果
1(1)
系统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';c=[0.4 0.2667 0.3333];g1=ss(a,b,c,0);g1=tf(g1)得
g1=
由g1=zpk(g1)得
系统的零点为1,-2;系统的极点为-3,-1,2
系统的能控性和能观性判断如下
ans =3,所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得

状态反馈控制器与状态观测器

状态反馈控制器与状态观测器

测控系统课程设计题目:状态反馈控制器与状态观测器——方案B1 2院(系)机电及自动化学院专业测控技术与仪器(辅助)学号姓名级别 2 0 0 9指导老师2012年6月摘要在经典控制系统设计中,对于一个简单的SISO (单输入单输出)闭环系统而言,控制器部分只有简单的增益环节c K ,因此系统仅有唯一的控制参数c K 可供调整。

对于N 维控制系统,控制器需要至少N 个独立变量来调整系统所需根极点的位置,状态反馈控制器则可以将系统的所有状态变量X 都进行反馈,将系统的根极点调整到需要的位置。

而状态反馈控制的实现前提就是要求系统的所有状态变量可测,此时,利用系统某种数学形式的仿真来估计状态值,即系统的状态观测设计,就可以保证系统带全观测的状态反馈控制顺利实现。

本文主要介绍了带全观测器的状态反馈控制器。

关键词:状态反馈,状态观测AbstractThe classical control system design, for a simple SISO (SISO) closed loop system, a controller part is only the simple gain link, therefore only one control parameter can be adjusted. For the N control system, the controller needs at least N independent variable to adjust the system required root pole position, a state feedback controller can be a system of all state variables in X feedback, the system root poles are adjusted to the needs of the location of. While the state feedback control is the premise requirement system realizes all the state variables can be measured, this time using a mathematical form, system simulation to estimate the state value, namely the system state observer design, can guarantee system with full state feedback control for the smooth realization of observation. This paper mainly introduces the observer-based state feedback controller.Key words : state feedback, state observer目录1. 状态反馈控制器 ................................................................................................... - 4 -1.1状态反馈的定义 ................................................................................................ - 4 -1.2状态反馈控制器 ................................................................................................ - 4 -1.3完全可控性........................................................................................................... - 5 -1.4状态反馈控制器的极点配置...................................................................... - 6 -2.状态观测器设计 ...................................................................................................... - 7 -2.1系统状态观测器定义...................................................................................... - 7 -2.2完全可观性........................................................................................................... - 9 -2.3观测器增益的确定 ......................................................................................... - 10 -3.带全观测器的状态反馈控制 ...................................................................... - 10 -3.1仿真程序及分析 .............................................................................................. - 10 -3.2程序运行结果.................................................................................................... - 12 -4.学习小结....................................................................................................................... - 13 - 参考文献 ........................................................................................................................... - 13 -1. 状态反馈控制器1.1状态反馈的定义经典控制:只能用系统输出作为反馈控制器的输入; 现代控制:由于状态空间模型刻画了系统内部特征,故而还可用系统内部状态作为反馈控制器的输入。

极点配置状态反馈控制器的设计

极点配置状态反馈控制器的设计

极点配置状态反馈控制器的设计王俊伟于新海(河套学院机电工程系)摘要围绕双级倒立摆案例,对极点配置状态反馈控制器的设计方法展开讨论,对最终的计算结果进行仿真,并通过仿真结果分析了系统的稳定性、动态性能和稳态误差情况。

倒立摆的开环系统状态空间模型状态不稳定且动态性能较差,通过引进极点配置状态反馈控制器,倒立摆的闭环系统状态达到稳定,而且动态性能得到改善。

关键词状态反馈控制器双级倒立摆极点配置能控标准型爱克曼公式动态特性稳态误差中图分类号TH865文献标识码B文章编号1000-3932(2021)01-0015-05极点配置状态反馈控制器设计得好坏直接决定了控制系统动态性能的优劣!配置极点的目的不仅是使系统稳定还要使系统的动态性能满足控制要求[1]!在配置状态反馈控制器时,根据被控制对象的要求,可以采用3种方法实现:极点配置状态反馈控制器的直接法、极点配置状态反馈控制器的变换法和爱克曼公式[2]'这3种方法仅适用于单输入系统,优点是只要系统能控,就可以实现极点配置的状态反馈,缺点是不能用于多输入系统的极点配置状态反馈控制器。

对于单输入系统,如果系统能控可以实现极点的任意配置,改善动态性能,但有可能使闭环控制系统的稳态误差变大[3]!1极点配置状态反馈控制器的直接法线性时不变系统如下:x=Ax+Bu(])'=Cx其中,X是系统的*维状态向量;*是状态向量对时间的导数;u是状态反馈控制律;#、B和C是适当维数的已知常数矩阵;'是系统的输出。

采用的状态反馈控制律是:u=-kx+v(2)其中,-是一维外部输入;k是反馈增益矩阵。

将式(2)代入式(1)得到闭环系统状态方程:*二(.-Bk)x+B-(3)极点配置状态反馈控制器的直接法分5步实现⑷。

第1步,检验系统(1)的能控性,如果系统能控,进行第2步。

第2步,计算闭环系统特征多项式:)et[!0—(#—Bk)]二!*+(3*_]+k*_14!*i1--------(3]+k])!+30+,0(4)其中,!是闭环极点。

5.状态反馈控制器的设计

5.状态反馈控制器的设计

Chapter5状态反馈控制器设计控制方式有“开环控制”和“闭环控制”。

“开环控制”就是把一个确定的信号(时间的函数)加到系统输入端,使系统具有某种期望的性能。

然而,由于建模中的不确定性或误差、系统运行过程中的扰动等因素使系统产生一些意想不到的情况,这就要求对这些偏差进行及时修正,这就是“反馈控制”。

在经典控制理论中,我们依据描述控制对象输入输出行为的传递函数模型来设计控制器,因此只能用系统输出作为反馈信号,而在现代控制理论中,则主要通过更为广泛的状态反馈对系统进行综合。

通过状态反馈来改变和控制系统的极点位置可使闭环系统具有所期望的动态特性。

利用状态反馈构成的调节器,可以实现各种目的,使闭环系统满足设计要求。

参见R38例5.3.3,通过状态反馈的极点配置,使闭环系统的超调量匚p乞5%,峰值时间(超调时间)t p乞0.5s,阻尼振荡频率壮乞10。

5.1线性反馈控制系统的结构与性质设系统S=(A, B,C)为x 二Ax Bu y 二Cx (5-1)图5-1 经典控制-输岀反馈闭环系统经典控制中采用输出(和输出导数)反馈(图5-1 ):其控制规律为:u二-Fy v F为标量,v为参考输入(5-2)x 二Ax Bu 二Ax B (- Fy V (A-BFC)x Bv可见,在经典控制中,通过适当选择F ,可以利用输出反馈改善系统的动态性能现代控制中采用状态反馈(图5-2 ):其控制规律为:u - -Kx v,K〜m n (5-3)(K的行=u的行,K的列=x的行)称为状态反馈增益矩阵。

状态反馈后的闭环系统S K =(A K,B,C)的状态空间表达式为x =(A-BK)x Bv = A K X Bv y = Cx (5-4)式中:|A K三A-BK若K -FC ,“状态反馈”退化成“输出反馈”,表明“输出反馈”只是“状态反馈”的一种特例,因此,在经典控制理论中的输出反馈”(比例控制P )和 输出导数反馈”(微分控制D )能实现的任务,状态反馈必能实现,反之则未必。

最优控制问题的状态反馈设计

最优控制问题的状态反馈设计

最优控制问题的状态反馈设计最优控制问题是控制论中的一个重要分支,旨在通过优化系统的性能指标来设计最佳控制策略。

其中,状态反馈设计作为一种常用的控制方法,通过测量系统的状态,并将此信息反馈给控制器,以实现期望的控制效果。

本文将介绍最优控制问题的状态反馈设计原理和方法。

一、最优控制问题简介最优控制问题旨在求解系统在一定约束条件下的最佳控制策略,使得系统的性能指标达到最优。

最优控制问题可以分为两种类型:定态最优控制和动态最优控制。

定态最优控制问题是指在系统达到稳定状态后,使系统达到最优性能。

动态最优控制问题是指在系统的整个过程中,通过调整控制策略使系统达到最优性能。

二、状态反馈设计原理状态反馈设计原理是基于系统状态可测性的假设,即系统的全部状态均可通过传感器进行测量。

状态反馈控制器的设计目标是调整反馈增益矩阵,使得系统的闭环特性满足一定的性能指标。

状态反馈设计的核心思想是通过反馈控制器实时地根据系统状态对控制信号进行修正,以实现期望的控制效果。

三、状态反馈设计方法1. 线性二次型(LQR)调节器法LQR调节器法是一种常用的状态反馈设计方法,其设计目标是使系统的性能指标最小化。

具体而言,LQR调节器法通过优化系统的二次型性能指标来确定状态反馈增益矩阵。

该方法需要先将系统建模为状态空间模型,然后通过求解Riccati方程得到最优的状态反馈增益矩阵。

2. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的参数估计方法,可用于状态反馈增益矩阵的设计。

基本思想是通过优化系统的输出与期望输出之间的误差平方和来确定状态反馈增益矩阵。

通过最小化误差函数,可以得到最优的状态反馈增益矩阵。

3. 公共部分系统方法公共部分系统方法是一种基于H∞控制理论的状态反馈设计方法。

该方法通过最小化系统的H∞性能指标,使系统的最坏情况下的性能达到最佳化。

具体而言,公共部分系统方法将控制器设计问题转化为一个凸优化问题,并通过求解线性矩阵不等式(LMI)来确定最优的状态反馈增益矩阵。

mpc中状态反馈控制器设计步骤

mpc中状态反馈控制器设计步骤

mpc中状态反馈控制器设计步骤MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)是一种基于数学模型的先进控制方法,其中包括状态反馈控制器的设计步骤。

下面是一般情况下设计MPC中状态反馈控制器的步骤:1. 系统建模:首先需要对被控制的系统进行建模,包括系统的状态方程和输出方程。

这可以通过物理方程、实验数据或系统辨识等方法来实现。

2. 状态空间表示:将系统的状态方程转换为状态空间表示,通常使用矩阵形式表示,即x(k+1) = Ax(k) + Bu(k),y(k) = Cx(k) + Du(k)。

其中,x是系统的状态量,u是系统的输入量,y是系统的输出量。

3. 状态预测模型构建:根据系统的状态空间表示,构建系统的状态预测模型。

这可以通过迭代计算系统的状态方程得到未来一段时间内的状态估计。

4. 目标函数定义:根据控制要求和目标,定义一个目标函数来衡量系统的性能。

目标函数通常由系统的状态误差、控制输入的变化率等组成。

5. 约束条件设定:根据系统的约束和控制要求,设定约束条件,如输入量的幅值限制、状态量的范围限制等。

6. 优化问题求解:将目标函数和约束条件组合成一个优化问题,并使用优化算法求解最优控制输入序列。

常用的优化算法包括二次规划(QP)算法、线性规划(LP)算法等。

7. 控制器设计:根据优化求解得到的最优控制输入序列,设计状态反馈控制器来实现系统的闭环控制。

状态反馈控制器通常采用线性矩阵不等式(LMI)方法或极点配置方法等进行设计。

8. 控制器实施:将设计好的状态反馈控制器实施到实际系统中,监测系统的状态和输出,根据控制输入调整系统的行为,以实现控制目标。

需要注意的是,MPC方法的设计和实施过程中还涉及到参数的选择、模型误差的补偿、鲁棒性分析等问题,这些都需要根据具体的应用情况进行综合考虑。

第五章状态反馈控制器设计ppt课件

第五章状态反馈控制器设计ppt课件

检验:eig(A-B*K)
极点配置的优点:
可以改善系统的稳定性、动态性能
5.4 跟踪控制器设计
极点配置的优点:改善系统的稳定性、动态性能
那么,对稳态性能、静态误差等的影响?
例 已知被控对象的状态空间模型为
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
如何从能控标准型模型的解导出一般模型的极
点配置控制器。
系统模型
假定该状态空间模型是能控的,则存在线性变换
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
其中
对能控标准型和给定的极点
可得极点配置状态反馈增益矩阵
矩阵P是对称的,
若选取
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
控制器设计转化为以下矩阵方程的求解问题:
(黎卡提矩阵方程)
优点:若对给定的常数,以上矩阵方程有解,
则对任意的
都是系统的稳
例 考虑系统在状态反馈
下的闭环系统
能控能观性。
结论:能控,不能观。
状态反馈使得闭环系统产生了零极点的对消。
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
定理5.1.2输出反馈不改变系统的能控能观性。

lqr控制器的设计与实践

lqr控制器的设计与实践

lqr控制器的设计与实践LQR (Linear Quadratic Regulator) 控制器是一种经典的优化控制方法,广泛应用于线性动态系统的稳定性和性能优化。

LQR 控制器的设计基于状态反馈和最小二乘优化技术,通过调整状态反馈增益矩阵,可以使系统的状态收敛到期望值,并且最小化系统性能指标。

一、LQR控制器设计原理LQR 控制器的设计基于线性动态系统的状态空间表达形式,通常用以下形式表示:x_dot = Ax + Buy = Cx + Du其中,x是系统的状态向量,u是控制输入,y是输出,A、B、C、D是系统的矩阵参数。

LQR 控制器的设计目标是最小化系统的性能指标,通常采用二次型形式:J = ∫(x^TQx + u^TRu)dt其中,Q和R是权重矩阵,用于调整状态误差和控制输入的相对重要性。

LQR 控制器的设计可以通过求解Riccati 方程来实现。

Riccati 方程的解可以给出最优状态反馈增益矩阵K,用于计算控制输入:u = -KxRiccati 方程的一般形式为:A^TP + PA - PBR^(-1)B^TP + Q = 0其中,P是对称正定的矩阵,满足A^TP + PA = -Q,K的表达式为:K = R^(-1)B^TP通过求解Riccati 方程,可以得到最优的状态反馈增益矩阵K,从而实现系统的最优控制。

二、LQR控制器的设计步骤下面是LQR控制器的设计步骤:1. 确定系统的状态空间表达形式,即确定系统的状态方程和输出方程中的矩阵参数A、B、C、D。

2. 选择合适的权重矩阵Q和R。

Q矩阵用于调整状态误差的重要性,R矩阵用于调整控制输入的重要性。

权重矩阵的选择可以根据实际需求进行调整,一般来说,Q和R矩阵都是对称正定的。

3. 求解Riccati 方程。

根据系统的状态方程和输出方程,以及选择的权重矩阵Q和R,求解Riccati 方程可以得到最优的状态反馈增益矩阵K。

4. 计算控制输入。

状态反馈控制器的设计

状态反馈控制器的设计

状态反馈控制器的设计状态反馈控制器是一种常见的控制器设计方法,用于调节系统的动态响应和稳定性。

它通过测量系统的输出和状态,并将这些信息与期望输出进行比较,来计算出控制器的控制输入。

接下来,我将介绍状态反馈控制器的基本原理、设计步骤和两个常见的设计方法。

状态反馈控制器的基本原理是基于系统的状态反馈,即通过系统的状态变量来进行控制。

在状态反馈控制器的设计中,首先需要确定系统的状态方程或状态空间表达式。

状态方程描述了系统的状态变化关系,通常使用微分方程或差分方程表示。

状态空间表达式则是将系统的状态方程转换为矩阵形式,以便于计算和分析。

设计一个状态反馈控制器包括以下步骤:1.系统建模:首先需要建立系统的数学模型,确定系统的输入、输出和状态变量。

这可以通过物理建模、数学建模或实验数据分析等方法来完成。

系统的模型可以是连续时间模型,也可以是离散时间模型。

2.系统稳定性分析:通过分析系统的特征值或极点,判断系统的稳定性。

如果系统的特征值都位于单位圆内或实部小于零,则系统是稳定的。

3.设计目标确定:根据系统的性能要求和目标,确定设计的指标,例如系统的快速响应、稳定性、误差补偿等。

4.控制器设计:根据系统的状态方程和控制目标,使用控制理论和方法,设计控制器的增益矩阵。

常用的设计方法有极点配置法和最优控制方法。

5.系统闭环仿真:将设计好的控制器与系统模型相连,进行闭环仿真,检验系统在不同工况和干扰下的响应性能。

可以通过调整控制器的参数来优化系统的性能。

接下来,我将介绍两种常见的状态反馈控制器设计方法:极点配置法和最优控制方法。

1.极点配置法:该方法通过选择恰当的状态反馈增益矩阵,使系统的极点移动到预定位置。

首先需要确定期望的系统极点位置,然后使用反馈增益矩阵的公式进行计算和调整。

极点配置法的优点是设计简单,但对系统的模型和性能要求较高。

2.最优控制方法:该方法是基于最优控制理论,对系统的控制性能进行优化设计。

最优控制方法通常需要确定一个性能指标,例如系统的能量消耗、误差最小化等,然后使用最优化算法来计算最优的控制器增益矩阵。

状态反馈控制系统的设计与实现

状态反馈控制系统的设计与实现

控制工程学院课程实验报告:现代控制理论课程实验报告实验题目:状态反馈控制系统的设计与实现班级自动化(工控)姓名曾晓波学号2009021178 日期2013-1—6一、实验目的及内容实验目的:(1 )掌握极点配置定理及状态反馈控制系统的设计方法;(2 )比较输出反馈与状态反馈的优缺点;(3 )训练Matlab程序设计能力。

实验内容:(1 )针对一个二阶系统,分别设计输出反馈和状态反馈控制器;(2 )分别测出两种情况下系统的阶跃响应;(3 )对实验结果进行对比分析。

二、实验设备装有MATLAB的PC机一台三、实验原理一个控制系统的性能是否满足要求,要通过解的特征来评价,也就是说当传递函数是有理函数时,它的全部信息几乎都集中表现为它的极点、零点及传递函数。

因此若被控系统完全能控,则可以通过状态反馈任意配置极点,使被控系统达到期望的时域性能指标。

闭环系统性能与闭环极点(特征值)密切相关,在状态空间的分析和综合中,除了利用输出反馈以外,主要利用状态反馈来配置极点,它能提供更多的校正信息.(一) 利用状态反馈任意配置闭环极点的充要条件是:受控系统可控。

设SIMO (Single Input —Multi Output )受控系统的动态方程为状态向量x 通过状态反馈矩阵k ,负反馈至系统参考输入v ,于是有这样便构成了状态反馈系统,其结构图如图1-1所示图1—1 SIMO 状态反馈系统结构图状态反馈系统动态方程为闭环系统特征多项式为()()f I A bk λλ=-+ (1—2) x b v u 1s C A k-y x设闭环系统的期望极点为1λ,2λ,…,n λ,则系统的期望特征多项式为)())(()(21*n f λλλλλλλ---= (1—3) 欲使闭环系统的极点取期望值,只需令式(1—2)和式(1-3)相等,即)()(*λλf f = (1-4) 利用式(1-4)左右两边对应λ的同次项系数相等,可以求出状态反馈矩阵 []n k k k 21=k(二) 对线性定常连续系统∑(A ,B ,C ),若取系统的输出变量来构成反馈,则所得到的闭环控制系统称为输出反馈控制系统。

第5章状态反馈控制器设计

第5章状态反馈控制器设计

第5章状态反馈控制器设计第5章是关于状态反馈控制器设计的,状态反馈控制器是一种常用的控制器设计方法。

它基于系统的状态变量来设计控制器的反馈信号,以达到控制系统的稳定性、性能和鲁棒性要求。

在状态反馈控制器设计中,首先需要确定系统的状态方程,也就是描述系统动态特性的微分方程。

然后,根据系统的状态方程,可以得到系统的状态变量的表达式。

状态变量是可以直接测量或估计的物理量,如位置、速度、加速度等。

接下来,需要设计控制器的反馈信号的表达式。

为了保证控制系统的稳定性,通常选择线性组合的形式,即反馈信号是状态变量的线性组合。

选择合适的线性组合方式可以使得控制系统的响应更快、稳态误差更小。

常用的状态反馈控制器设计方法有两种:全局状态反馈和局部状态反馈。

全局状态反馈是指控制器的反馈信号包含所有的状态变量,可以使得控制系统的稳定性得到保证。

局部状态反馈是指控制器的反馈信号只包含部分的状态变量,可以使得控制系统的性能得到提升。

在设计状态反馈控制器时,需要满足以下几个步骤:1.系统模型化:将系统的动态特性表达为状态空间模型。

状态空间模型可以用矩阵形式表示,包括状态方程、输出方程和初始条件。

2.系统可控性分析:通过计算系统的可控性矩阵来判断系统是否是可控的。

如果可控性矩阵的秩等于系统的状态变量的个数,则系统是可控的,可以设计状态反馈控制器。

3.控制器设计:选择合适的反馈信号的线性组合方式,设计控制器的反馈矩阵。

反馈矩阵的选择会影响到控制系统的稳定性、性能和鲁棒性。

通常,可以使用经验法则、优化算法或者现代控制理论来进行设计。

4.控制器实现:将控制器的反馈信号与系统的输出信号进行比较,计算出控制器的输出信号。

根据控制器的输出信号来调节系统的输入信号,以实现对系统状态的控制。

最后,需要对设计出的状态反馈控制器进行仿真验证和实验测试。

通过仿真和实验可以评估控制系统的性能,并对控制器进行进一步的改进和优化。

总结起来,状态反馈控制器是一种基于系统状态变量的控制器设计方法。

锅炉汽温状态反馈控制器的一种设计方法

锅炉汽温状态反馈控制器的一种设计方法
c mp tto n t e in fc n p r me e s The u c sf smu ai n e t h ws ha t e e o u ai n a d h sg i a t a a tr . i s c e sul i l t t s s o t t h n w o me o se e tv . h t d i f ci e Ke r s: y wo d p we sai n a t ma in; p o e s f se m t mpe au e prc s o r tt uo t o o r c s o ta e r t r o e s; s t e d a k; a t e fe b c
p o e s t n fr f n t n sa d r r r c s r se u ci tn a d f m. T e o t l s se t n fr f n t n i e i e y t e a o o h c nr y tm r se u ci s d rv d b o a o h Ma o S s a - o an f r u a a d t e c n r l b e l r mo e .T e u e o e e i n meh d s n’ i l w g i o n g l f m l n o t l l l m d 1 h s fn w d s t o h o a o g c n ma e i p s i l t n s h tb e c n i o e in a d t e t n i o r c s e i t t e a k t o s e o f i t e s l o d t n d s n r st n p e s d s b i h a i g h a i o n g a h s me t . T e e a i me h n w meh i u tb e o n i e r g p l a in to s d s i l a fr e gn e i a p i t wi t e i l ag b a n c o h t h smpe l e r

线性时不变系统的状态反馈控制器设计

线性时不变系统的状态反馈控制器设计

线性时不变系统的状态反馈控制器设计前言前面一篇博客介绍了基于状态空间模型的系统分析。

本篇博客将针对线性时不变系统,基于状态空间模型并根据系统的性能要求来设计控制系统。

一个系统的控制方式有开环控制和闭环控制。

开环控制指的是把一个确定的控制信号(关于时间的函数)加到系统的输入端,使得系统具有其中一种期望的性能,如稳定的跟踪一些参考输入或者使系统的状态达到一些特定值,等等。

上一篇博客讲的系统的能控性就是利用了开环控制,即存在一个特定的控制作用(开环控制)使得系统在有限时间内,从初始状态转移到零状态。

然而,由于建模存在的不确定性或误差、系统运行过程中的扰动等因素,使得我们没办法获得实际物理系统的真实动态方程,我们能得到的仅仅是粗略的低阶的名义模型或有时又称标称模型。

因此在对实际系统的控制过程中,若不能根据系统当前的运行状况及时修改系统的行为,而仍按照名义模型设计的开环控制作用会使得实际系统产生一些意想不到的情况,很难使实际物理系统按我们原先所期望的方式运行。

因此,我们必须根据系统的运行状况实时地来确定控制信号而不是采用预先设计好的控制信号,这就是反馈控制(feedback control)。

在经典控制理论中,我们依据描述对象输入输出行为的传递函数模型来设计控制器,因此只能用系统的可测量输出作为反馈信号。

而现代控制理论则是用刻画系统内部特征的状态空间模型来描述对象,出了可测量的输出信号外,还可以用系统的内部状态来作为反馈信号。

根据可利用的信息是系统的输出还是状态,相应的反馈控制可分为输出反馈和状态反馈。

本篇博客以状态空间模型描述的线性时不变系统为研究对象,介绍状态反馈控制器的一些设计方法。

首先介绍反馈控制的种类、结构及其对系统性能的影响。

进而介绍改善系统动态性能的极点配置方法,提出极点配置状态反馈控制律的设计算法。

针对极点配置方法可能影响系统稳态性能的问题,介绍了实现精确跟踪的控制系统设计方法。

线性反馈控制系统控制系统结构控制系统由被控对象和控制器(controller)两部分组成。

状态空间设计pid控制器原理

状态空间设计pid控制器原理

状态空间设计pid控制器原理全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:状态空间设计PID控制器原理PID控制器是控制系统中常用的一种控制策略,它通过比例、积分和微分三种控制方式来实现对系统的控制。

在工业自动化等领域,PID 控制器通常被广泛应用,以实现对系统的精确控制。

在PID控制器设计中,状态空间方法为设计者提供了一种简洁而有效的设计框架,可以更好地理解和分析控制系统的性能。

一、PID控制器的基本原理PID控制器由比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)三个部分组成,其基本原理是通过计算控制误差的比例、积分和微分量,来调节系统输出,使系统的输入与期望输出尽可能接近。

具体而言,PID控制器的输出可以表示为:\[ u(t)=K_{p}e(t)+K_{i}\int_{0}^{t}e(\tau)d\tau+K_{d}\frac{de(t)}{dt} \]\[ e(t) \]表示系统的误差信号,\[ K_{p} \]、\[ K_{i} \]和\[ K_{d} \]分别表示比例、积分和微分的系数,\(u(t)\)表示PID控制器的输出。

比例部分的作用是根据当前系统误差的大小来调节输出信号,使系统能够快速响应并收敛到设定值。

积分部分则用于消除系统的静态误差,通过对误差信号的积分来实现系统的稳定性。

微分部分则可以消除系统的瞬时波动,提高系统的响应速度。

状态空间方法是一种描述线性时间不变系统的数学模型的方法,它可以将系统表示为状态方程和输出方程的组合形式。

在设计PID控制器时,状态空间方法可以将系统的状态向量、输入和输出表示为矩阵形式,从而更好地理解系统的结构和参数。

在状态空间设计PID控制器时,首先需要将系统的状态方程表示为如下形式:\[ \dot{x}(t)=Ax(t)+Bu(t) \]\[ x(t) \]表示系统的状态向量,\[ u(t) \]表示系统的输入信号,\[ y(t) \]表示系统的输出信号,\[ A \]、\[ B \]、\[ C \]和\[ D \]分别表示系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和传递矩阵。

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从能控系统入手,以3阶能控标准型为例:
状态反馈控制律: 得到的闭环系统是
其特征多项式是
期望的闭环特征多项式 要实现极点配置,须
结论:������ 对3阶能控标准型系统,极点配置问题可解; 导出了极点配置状态反馈控制律;������ 极点配置状态反馈控制律是惟一的。 例 对系统 设计状态反馈控制,使得闭环系统的极点是-2和-3
其中 由原系统的能控性 ⇒ 量线性无关。
的行向
必要条件: :输入的个数不能小于输出的个数 :所有的测量输出都是独立的。 跟踪外部参考输入的控制律是 积分比例控制器
针对前面的例子,再来设计一个状态反馈控制 器,不仅使得闭环系统具有理想的过渡过程特 性,而且还能无静差地跟踪阶跃参考输入。
设计要求:保持原闭环极点-4,-5; 增加的增广闭环系统极点-8。 利用 MATLAB 可得 K=[-17.6667 13.0000 53.3333] 跟踪控制律 单位阶跃响应: 改善动态性能; 消除静态误差。
5.4 跟踪控制器设计 极点配置的优点:改善系统的稳定性、动态性能 那么,对稳态性能、静态误差等的影响? 例 已知被控对象的状态空间模型为
设计状态反馈控制律,使得闭环极点为-4和-5, 并讨论闭环系统的稳态性能。 期望的闭环特征多项式是
所要设计的状态反馈增益矩阵是 相应的闭环系统状态矩阵
闭环传递函数
状态反馈控制器 闭环多项式: 期望多项式:
实现极点配置的条件:
极点配置状态反馈控制器是 分析:优点:能控标准型使得计算简单; 缺点:能控标准型的状态难以直接测量; 解决方法:考虑新的实现。串连分解
状态空间实现是
直接法 反馈增益矩阵
闭环特征多项式 期望特征多项式
比较后可得 极点配置状态反馈控制器是 变换法 确定变换矩阵
极点配置状态反馈增益矩阵
直接法和变换法得到的结果是一致的。说明了惟一性。
例 对系统设计状态反馈控制器,使得闭环系统渐 近稳定,
且闭环系统的输出超调量 系统的一个状态空间模型
,峰值时间
系统能控,故可以通过状态反馈任意配置极点。 系统无开环零点,闭环系统性能完全由极点决定! 一对主导极点:
ζ和
是二阶系统的阻尼比和无阻尼自振频率
闭环特征多项式: 期望特征多项式:
比较可得:
极点配置状态反馈控制律: 闭环系统状态变量图:
以上的方法可以推广到n阶能控标准型模型
问题:对一般状态空间模型,如何解极点配置? 思路:考虑能控状态空间模型 将能控状态空间模型等价地转化为能控标准型 如何从能控标准型模型的解导出一般模型的极 点配置控制器。
分别乘以
,再相加可得
由能控性,可得
爱克曼公式: 例 对传递函数描述的二阶系统 ,确定 一个状态反馈控制律,使得闭环极点位于 解 期望闭环多项式: 对象的状态空间实现:
能控性矩阵:
爱克曼公式:
关于极点配置问题:
1。n个极点,以共轭对的形式出现; 2。主导极点; 3。考虑到零点的影响; 4。系统响应速度并非越快越好; 5。单输入系统,极点配置不影响零点分布; 6。单输入能控系统,控制器惟一,多输入则不惟一; 7。区域极点配置。 不足:需要用到全部状态。
状态和输出反馈均可保持闭环系统的能控性; 输出反馈保持闭环系统的能观性,但状态反馈不能; 利用系统的信息多,所能达到的性能好。
5.2 稳定化状态反馈控制器设计
基于李雅普诺夫稳定性理论设计稳定化控制器 系统模型: 控制律: 闭环系统: 闭环系统渐近稳定的充分必要条件是: 即李雅普诺夫稳定性定理 关键的问题:如何确定以上的矩阵K 和P。
5.3.5 应用MATLAB求解极点配置问题 提供了两个函数: acker:基于爱克曼公式,单输入系统,多重极点 place:多输入系统,相同极点个数不超过B的秩 对单输入系统,所得的K是一致的 K=acker(A,B,J) K=place(A,B,J)
检验:eig(A-B*K) 极点配置的优点: 可以改善系统的稳定性、动态性能
可得 取 则 为保证主导极点,第3个极点选为
期望特征多项式:
原模型等价变换为能控标准型
要求的状态反馈增益矩阵
闭环系统:
单位阶跃响应: 峰值时间为0.4到0.5秒 5.3.4 爱克曼(Ackermann)公式 极点配置状态状态反馈增益矩阵K的解析表达式 闭环系统特征多项式:
闭环矩阵满足 问题:如何从以上的关系式来确定增益矩阵K? 从关系式
5.3.1 问题的提出 闭环系统: 根据系统性能要求确定闭环极点 求矩阵K,使得

5.3.2 极点配置问题可解的条件和方法 在什么条件下,极点配置问题可解?即存在使 得闭环系统具有给定极点的控制器。������ 如何设计具有给定闭环极点的控制器?
解决问题的思路:首先对特殊的系统讨论; 对一般的系统,设法化成特殊系统分析算法的可行性。
展开矩阵方程,得到
求取一个正定的解矩阵
对任意的
,稳定化控制律:
5.3 极点配置 系统性能:稳态性能和动态性能 稳态性能:稳定性、静态误差 动态性能:调节时间、振荡、超调、上升时间... 系统稳定性的决定因素:系统极点 影响动态性能的因素:二阶系统(极点位置) 高阶系统(一对主导极点) 结论:极点影响系统的稳定性和动态性能
5.2.1 黎卡提方程处理方法 如何使 是闭环系统李雅普诺夫方程?
矩阵P是对称的,
若选取
控制器设计转化为以下矩阵方程的求解问题: (黎卡提矩阵方程) 优点:若对给定的常数,以上矩阵方程有解, 则对任意的 都是系统的稳 定化控制律。 结论:正无穷大的稳定增益裕度! 例 设计系统的一个稳定化状态反馈控制律
结论:反馈可以改变系统的动态特性。 定理5.1.1 状态反馈不改变系统的能控性。 例 考虑系统在状态反馈 下的闭环系统 能控能观性。 结论:能控,不能观。
状态反馈使得闭环系统产生了零极点的对消。
定理5.1.2输出反馈不改变系统的能控能观性。 定理5.1.3状态反馈不改变单输入单输出系统零点 5.1.3 两种反馈形式的讨论:������ ������
第5章 状态反馈控制器设计
√ 建立了状态空间模型������ √ 提出了基于状态空间模型的运动分析������ √ 探讨了系统的定性分析: 稳定性、能控性、能观性 设计控制系统! 开环控制、闭环控制 经典控制中,用系统输出作为反馈控制器的入; 根据系统信息:状态反馈、输出反馈。
5.1 线性反馈控制系统 系统模型
求拉氏变换,得到
参考输入和外部扰动都是பைடு நூலகம்跃信号时,由终值 定理
即 x 和 q 趋向于常值。从而
趋于零。
针对增广系统,设计状态反馈控制律,只要闭 环系统渐近稳定,则系统无静态误差。 若需要系统有一定的过渡过程特性,极点配置!
要求:增广系统是能控性的。 定理 增广系统能控的充分必要条件是 (1)原来系统是能控的 (2) 证明:
5.1.1 反馈控制系统结构。 v为外部输入; 控制器:动态补偿器、静态反馈控制器。 状态反馈控制器: K称为是状态反馈增益矩阵。 闭环系统:
静态线性输出反馈控制:
若v表示系统的参考输入,用 代替, 可得 用输出误差来校正系统。当 时,状态 反馈变为输出反馈。一类特殊输出反馈。
5.1.2 反馈控制的性质 在静态反馈下,闭环系统矩阵变为
5.3.3 极点配置状态反馈控制器的设计算法 给定系统模型 和闭环极点 1。检验系统的能控性; 2。根据 确定参数 3。确定转化为能控标准型的变换矩阵 4。确定期望特征多项式系数 5。确定极点配置反馈增益矩阵

已知被控系统的传递函数是
设计一个状态反馈控制器,使闭环极点是-2,-1±j 解 确定能控标准型实现
系统模型 假定该状态空间模型是能控的,则存在线性变换 其中
对能控标准型和给定的极点 可得极点配置状态反馈增益矩阵

即: 问题:目前的增益矩阵用到变换后的状态。 如何得到适合于原来模型的控制律呢? 利用特征值的关系:
定理 对一个能控系统,可以通过状态反馈任意配 置闭环系统极点。 理论上可以证明:若一个系统可以通过状态反馈 任意配置极点,那么它一定是能控的。
当参考输入为单位阶跃时,输出的稳态值
开环系统是稳定的,且开环传递函数 开环系统的稳态误差 开环系统是无静差的。闭环系统的稳态输出 因此闭环系统有稳态误差
考虑系统
参考输入 外部扰动 问题:在存在扰动下,使输出跟踪设定值。 定义误差向量: 引入偏差的积分:
引入增广系统
对增广系统设计状态反馈控制律
使得闭环系统是稳定的
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