石群自动控制原理(第9章)完整版
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第九章线性系统的状态空间分析与综合9-1 线性系统的状态空间描述
9-2 线性系统的可控性与可观性
9-3 线性定常系统的反馈结构及状态观测器9-4 李雅普诺夫稳定性分析
9-5 控制系统状态空间设计
9凯莱-哈密顿定理
设n 阶矩阵A 的特征多项式:
则A 满足其特征方程,即
推论1 矩阵A 的次幂可表示为A 的n-1阶
多项式:
式中与A 阵的元素有关。
1110
()n n n f I A a a a λλλλλ−−=−=++++ 1110()n n n f A A a A a A a I
−−=++++ ()k k n ≥1
0 , n k m
m m A A k n α−==≥∑m α
9秩判据
线性定常连续系统:其状态完全可控的充分必要条件是:
其中,A 为n 维方阵;称为系统的可
控性判别阵。0()()(), (0), 0x
t Ax t Bu t x x t =+=≥ 1
n rank B AB A B n −⎡⎤=⎣⎦
1 n S B AB A B −⎡⎤=⎣⎦
9PBH 秩判据
线性定常连续系统:其状态完全可控的充分必要条件是:
式中,
是矩阵A 的所有特征值。另一种等价描述为:
说明:因为这个判据是由波波夫(Popov ) 和贝尔维奇(Belevitch ) 首先提出,并由豪塔斯(Hautus ) 最先指出其可广泛应用性,故称为PBH 秩判据。
0()()(), (0), 0x
t Ax t Bu t x x t =+=≥ (1,2,,)i i n λ= [] ; 1,2,,i rank I A B n i n
λ−== [] ; rank sI A B n s C
−=∀∈
9对角线规范型判据
线性定常连续系统:矩阵A 的特征值两两相异,变为对角线规范型:
系统完全可控的充要条件不包含元素全为零的行12,,,n λλλ 12 0 0 n x x Bu λλλ⎡⎤⎢⎥
⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 0()()(), (0), 0x
t Ax t Bu t x x t =+=≥ B
4. 输出可控性
如果系统需要控制的是输出量,而不是状态,则需要研究系统的输出可控性。
9输出可控性(与状态可控没有必然联系)
若在有限时间间隔内,存在无约束分段连续控制
函数能使任意初始输出转移到任意最终输出,则称此系统是输出完全可控,简称输出可控。¾输出可控性判据
设线性定常连续系统的状态空间描述为:[]01,t t []01(),,u t t t t ∈0()y t 1()y t []01, (0), 0,x
Ax Bu x x t t y Cx Du
=+=∈=+
输出可控性矩阵:输出可控充要条件是10 n S CB CAB CA B D −⎡⎤=⎣⎦
(1)q n p ×+0 rank S q
=111111()100
()1010()()()()()
t At A t t t At A t t x t e x e Bu t dt y t Ce x C e Bu t dt Du t −−=+=++∫∫[]01, (0), 0,x
Ax Bu x x t t y Cx Du
=+=∈=+ 系
统式中,u 为p 为输入向量;y 为q 维输出向量;x 为n 维状态向量。
状态空间表达式的解为:
5. 线性定常连续系统的可观测性判据
考虑时系统的状态方程和输出方程为:
式中,x 为n 维状态向量,y 为q 维输出向量。A 为常值矩阵,C 为常值矩阵。
¾格拉姆矩阵判据
上述系统完全可观测的充分必要条件是,存在有限时刻,使如下定义的格拉姆矩阵为非奇异。
格拉姆矩阵0u =0, (0), 0, x
Ax x x t y Cx ==≥= n n ×q n ×10t >110(0,)T t A t T At M t e C Ce dt Δ=∫1 n C CA rank n CA −⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 21 () ()T T T T T T n T rank C A C A C A C n −⎡⎤=⎣⎦
¾秩判据线性定常连续可观充要条件可观测阵
9PBH 秩判据
线性定常连续系统:其完全可观测的充分必要条件是:式中,
是A 的所有特征值。
9对角线规范型判据
上述系统完全可观测充要条件是:
当A 特征值两两相异时,对角线规范型中不包含全零列。0, (0), 0, x
Ax x x t y Cx ==≥= (1,2,,)i i n λ= ; 1,2,, ; i i C rank n i n I A C rank n s C I A λλ⎡⎤==⎢⎥−⎣⎦⎡⎤=∀∈⎢⎥−⎣⎦ 12 0 , 0 n x x y Cx λλλ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 12,,,n λλλ C
¾数学基础矩阵的对角化
一个矩阵如果和对角阵相似,则称这个矩阵可对角化。9矩阵可对角化的条件
设方阵A 可对角化,即A 与相似,
则存在可逆阵P ,使得:
即。是A 的n 个线性无关特征向量,
是A 的n 个特征值。
12(,,,)n D diag λλλ= 1 P AP D AP PD −==12121212121122(,,,)
(,,,)(,,,)(,,,)(,,,)(,,,)
1,2,,0 , 1,2,,n n n n n n n i i i i P X X X A X X X X X X diag AX AX AX X X X AX X i n
X i n
λλλλλλλ=====≠= 12,,,n X X X 12,,,n λλλ