多变量系统的可控性、可观测性和稳定性分析

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可控性与可观性

可控性与可观性




制 理 论
【例】
2
x
0
1 1
x
1 0
u,
试判别状态可控性
解:
Qc [b
1 Ab] 0
2
0

rankQc 1 n
∴系统不可控。
Modern Control Theory
Page: 5
连续时间系统状态完全可控的条件

代 控
定理2:
定理2
制 理
设连续时间系统 x Ax Bu, 系统状态完全可控的充要条件为:
理 论
y 1 0 x
解:上述动态方程可写成:
x1 x 2
x1 2x2
2u
y x1
输入u不能控制状态变量 x1,所以状态变量 x1是不可控的;
从输出方程看,输出y不能反映状态变量 x2 ,所以状态变量 x2 不能观测。
Modern Control Theory
Page: 3
状态完全可控的条件
在S平面上状态完全可控的条件


完全可观测性条件也可用传递函数或者传递矩阵阐述。完全
x
5 u
0 0 1 7
(3)
(4)
7 0 0 0 1
7 0 0 0 1
x
0
5
0
x
4
0 u
x
0
5
0
x
0
0 u
0 0 1 7 5
0 0 1 7 5
解:
(1)状态方程为对角标准型,B阵中不含有元素全为零的行,故系统是可控的。
(2)状态方程为对角标准型,B阵中含有元素全为零的行,故系统是不可控的。
C

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

将状态 x(t0 ) = 0 转移到 x(t f ) =x f 的控制作用,则称状态 x f 是 t0 时刻 可达的。若x f 对所有时刻都是可达的,则称状态x f 为完全可达或 一致可达。若系统对于状态空间中的每一个状态都是时刻 t0 可达的, 则称该系统是 t0 时刻状态完全可达的,或简称该系统是 t0 时刻可达
可观测性问题: 相应地,如果系统所有状态变量的任意形式 的运动均可由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,简称为系 统可观测。反之,则称系统是不完全可观测的,或简称为系统不可 观测。
可控性与可观测性概念,是卡尔曼于20世纪60年代首先提出 来的,是用状态空间描述系统引伸出来的新概念,在现代控制理论 中起着重要的作用。它不仅是研究线性系统控制问题必不可少的重 要概念,而且对于许多最优控制、最优估计和自适应控制问题,也 是常用到的概念之一。
在研究可观测性问题时,输出 y 和输入 u 均假定为已知,只有初始
状态 x0 是未知的。因此,若定义
t
y(t) = y(t) − C(t) (t, )B( )u( )d − D(t)u(t) t0
则式(9-79)可写为
y(t) = C(t)(t,t0 )x0
(9-80)
这表明可观测性即x0 可由 y 完全估计的性能,由于 y 和 x0 可任意取
y = −6x2
这表明状态变量 x1 和 x2 都可通过选择控制量 u 而由始点达到原
点,因而系统完全可控。 如何判别?
但是,输出 y 只能反映状态变量 x2 ,而与状态变量 x1 既无直
接关系也无间接关系,所以系统是不完全可观测的。如何判别?
变化:(1)b1=0 ? (2)a12≠0 ? (3) a21≠0 ?
值,所

现代控制理论3 第三章 线性系统的可控性和可观测性

现代控制理论3 第三章 线性系统的可控性和可观测性

A'
0
0
0
a0 a1 a2
0
0 可
0
0
B'
控 标
1
an1
0 1
准 形
AT=A’
BT=B’
0 0 0 1 0 0 A 0 1 0
a0
a1
C 0
0 1
0 0
a2
可观标准形
1 an1
结论:状态方程具有可观测标准形的系统一定可观测。
C 0 0
CA
0
0
V
CA2
3.2线性定常系统的可观测性
1.线性定常离散系统状态可观测性
(1) 离散系统可观测定义
x(k 1) Gx(k) Hu(k ) y(k) Cx(k) Du(k)
已知输入u(0),…,u(n-1)的情况下,通过在
有限个采样周期内测量到的输出y(0),y(1),…, y(n-1),能唯一地确定任意初始状态x(0)的n个分量, 则称系统是完全可观测的,简称系统可观测。
(2) 线性定常连续系统可控性判据
若线性定常连续系统的状态方程为
x Ax Bu
则该系统可控的充分必要条件为其可控性矩阵
Sc B AB
满秩,即 rankSc n
An1B
示例
(3) 可控标准形
结论:状态方程具有可控标准形的系统一定可控。
x1 0
x2
0
xn
1
0
xn a0
使上述方程组有解的充分必要条件是
Sc' Gn1H
GH H
满秩,且 rankSc' n
亦即 Sc H GH
Gn1H 且rankSc n
离散可控性例题

现代控制理论 3-3 线性系统的可观性 3-4 可控可观标准型

现代控制理论 3-3 线性系统的可观性 3-4 可控可观标准型

返回
说说 明明
⎧x&(t) = Ax(t) ⎩⎨y(t) = Cx(t)
e 当输出个数与状态个数相等,且C 阵可逆时,
状态观测值可以立刻获得:x(t) = Cn×n−1y(t)
a 当输出个数少于状态个数时,状态观测值需要一定
c的时间来确定,即:
y(t0 ) = Cx(t0 )
y y(t1) = Cx(t1) = CeA(t1−t0 )x(t0 )
tc M
x(t ) = eA(t−t0 )x(t0 )
y(t) ⇒ x(t0 ) ⇒ x(t)
——由输出测量值求状 态初值,再由状态初值 求状态任意时刻的值。
定义
3
二、线性定常连续系统的可观测性判据
e 格拉姆矩阵判据
ca 线性定常连续系统完全可观 ⇔ 存在 t1 > 0
tcy ∫ 使格拉姆矩阵
注 意 对角阵含有相同元素时,要求更高!
e ⎡λ1


a ⎢
λ1
⎥ ⎥
⎢⎣
λ2 ⎥⎦
A 的两重特征值有两个 独立的特征向量
c¾¾CC矩矩阵阵的的列列线线性性无无关关 tcy or:秩判据
⎡C⎤
⎢ rank ⎢
CA
⎥ ⎥=n
⎢M⎥
⎢ ⎣CA
n−1
⎥ ⎦
返回
8
例:判别下列对角规范型线性定常系统的可观性。
CA M

⎥ ⎥
=
dim
A
=
n
tc ⎢⎣CA
n−1
⎥ ⎦
nq×n阶可观测性矩阵
返回
4
例:判别下列系统的可观性。
⎡0 1 0⎤
e x&

系统的能控性、能观测性、稳定性分析

系统的能控性、能观测性、稳定性分析

实 验 报 告课程 线性系统理论基础 实验日期 年 月 日 专业班级 姓名 学号 同组人实验名称 系统的能控性、能观测性、稳定性分析及实现 评分批阅教师签字一、实验目的加深理解能观测性、能控性、稳定性、最小实现等观念。

掌握如何使用MATLAB 进行以下分析和实现。

1、系统的能观测性、能控性分析;2、系统的稳定性分析;3、系统的最小实现。

二、实验内容(1)能控性、能观测性及系统实现(a )了解以下命令的功能;自选对象模型,进行运算,并写出结果。

gram, ctrb, obsv, lyap, ctrbf, obsvf, minreal ; (b )已知连续系统的传递函数模型,182710)(23++++=s s s as s G ,当a 分别取-1,0,1时,判别系统的能控性与能观测性;(c )已知系统矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B ,[]201=C ,判别系统的能控性与能观测性;(d )求系统1827101)(23++++=s s s s s G 的最小实现。

(2)稳定性(a )代数法稳定性判据已知单位反馈系统的开环传递函数为:)20)(1()2(100)(+++=s s s s s G ,试对系统闭环判别其稳定性 (b )根轨迹法判断系统稳定性已知一个单位负反馈系统开环传递函数为)22)(6)(5()3()(2+++++=s s s s s s k s G ,试在系统的闭环根轨迹图上选择一点,求出该点的增益及其系统的闭环极点位置,并判断在该点系统闭环的稳定性。

(c )Bode 图法判断系统稳定性已知两个单位负反馈系统的开环传递函数分别为ss s s G s s s s G 457.2)(,457.2)(232231-+=++=用Bode 图法判断系统闭环的稳定性。

(d )判断下列系统是否状态渐近稳定、是否BIBO 稳定。

复杂系统的非线性动力学分析

复杂系统的非线性动力学分析

复杂系统的非线性动力学分析复杂系统是指由许多相互作用的要素构成的系统,在很多领域都有广泛的应用,例如生物、天气、社会和经济等。

复杂系统具有许多特点,其中一个重要的特点就是非线性。

在非线性系统中,当系统受到外部扰动或内部变化时,系统的响应是不可预测的,因此非线性动力学的研究受到越来越多的关注。

非线性动力学研究的重点是在非线性系统中探索混沌、周期和奇异吸引子等动力学现象。

为了更好地理解这些现象,我们需要掌握一些基本的概念和数学工具。

1. 相空间和相轨道相空间是指由系统的所有可能状态组成的空间,在非线性系统中,相空间通常是高维的。

在相空间中,一个状态可以用一个点来表示。

当系统的初始状态确定后,系统将按照一定的动力学规律在相空间中运动,这条轨道就是相轨道。

2. 相平面和自由度相平面是相空间的一个子空间,它只包含与某个变量有关的状态。

在非线性系统中,自由度指的是系统中独立的有意义的变量的个数。

3. 动力学方程动力学方程是描述系统运动规律的数学公式。

在非线性系统中,由于存在相互作用和非线性效应,动力学方程通常是高阶的、非线性的微分方程组。

4. 混沌吸引子混沌吸引子是非线性系统中的一种特殊的吸引子,指的是在相空间中具有分维的奇异吸引子。

混沌吸引子的出现是混沌现象的重要特征,它是一种长期的、不可预测的振荡行为。

5. 可控性和可观测性可控性和可观测性是非线性动力学研究中的重要概念。

可控性指的是系统是否能被外部控制,可观测性指的是系统是否能被观测。

这两个概念对于控制和预测非线性系统的行为至关重要。

6. 分岔理论分岔理论是非线性动力学的重要分支之一,它研究的是系统在参数变化时的运动规律。

在分岔理论中,分岔点是一个重要的概念,指的是当系统的参数变化到一定程度时,系统的运动规律发生突然变化。

总之,非线性动力学是一门重要而复杂的学科,它涉及到数学、物理、化学、生物和工程等多个领域。

随着科技的不断发展,非线性动力学的研究将在许多领域发挥重要的作用。

4.系统的可控可观性

4.系统的可控可观性

事实上,在该系统的传递函数中存在相约因子。
由于X1(s)和U (s)之间的传递函数为:
X1(s)
1
U(s) (s1)s(2)s(3)
提示:A的最后一行6, 11, 6 确定
又Y (s)和X1(s)之间的传递函数为: Y(s) (s1)(s4) X1(s)
故Y(s)与U(s)之间的传递函数为:
Y(s) (s1)s(4) U(s) (s1)s(2)s(3)
4.1 可控性和可观测性
4.1.1 系统的可控性概念 如果系统所有状态变量的运动都可以通过有限
点的控制输入来使其由任意的初态达到任意设定的 终态,则称系统是可控的,更确切的说是状态可控 的;否则,就称系统是不完全可控的,简称为系统 不可控。
说明1: 系统在时刻 t 的运动状态是由n个状态变量综 合描述的。系统可控就意味着这n个状态变量都必须与 系统的控制输入存在确定的联系,如果有一个或部分状 态变量不接受输入控制,就称系统是不可控的,或称系 统是部分可控。这样系统状态空间就分为可控状态空间 和不可控状态空间。
测值y(t)中消去。因此,为研究能观测性的充要条件,
只考虑式零输入系统就可以了。
4.1.5 系统的可观性判据
判据一:考虑下式所描述的线性定常系统。
x Ax
其输出向量为
y Cx
y(t)CA ext(0)
由于:
n1
eAt k(t)Ak k0
提示:凯莱-哈密顿
将y(t)写为A的有限项的形式,即:
2
0 0
u1 u 2
1
0
2 1
0 x1 4
x
2
2
0
2
5
1
x x
3 4

线性系统的可控性与可观测性

线性系统的可控性与可观测性
第3章 线性系统的可控性和可观测性
Image No
第三章 线性系统的可控性与可观测性
本章主要介绍定性分析方法,即对决定系统运
动行为和综合系统结构有重要意义的关键性质(如
可控性、可观测性、稳定性等)进行定性研究。
在线性系统的定性分析中,一个很重要的内容
是关于系统的可控性、可观测性分析。系统的可控、
可观测性是由卡尔曼于60年代首先提出的,事后被
证明这是系统的两个基本结构属性。
本章首先给出可控性、可观测性的严格的数学
定义,然后导出判别线性系统的可控性和可观测性
的各种准则,这的。
整理版
1
Image No
第3章 线性系统的可控性和可观测性
第三章 线性系统的可控性与可观测性
3.1 可控性和可观测性的定义 3.2 线性定常连续系统的可控性判据(※) 3.3 线性定常连续系统的可观测性判据(※) 3.4 对偶原理
如果系统内部所有状态变量的任意形式的运动均可
由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,否则就
称系统为不完全可观测的,或简称为系统不可观测。
整理版
3
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第3章 线性系统的可控性和可观测性
例3-1:给定系统的状态空间描述为
xx1204 05xx1212u
y 0
6
x1 x2
图3-1 系统结构图
如果对取定初始时刻 t0 Tt 的一个非零初始状态 x(t0) =x0,存在一个时刻 t1Tt,t1t0 和一个无约 束的容许控制u(t),t [t0,t1],使状态由x(t0)=x0转 移到t1时的x(t1)=0 ,则称此x0是在时刻t0可控的.
整理版
5
第3章 线性系统的可控性和可观测性

胡寿松《自动控制原理》笔记和课后习题(含考研真题)详解(线性系统的状态空间分析与综合)【圣才】

胡寿松《自动控制原理》笔记和课后习题(含考研真题)详解(线性系统的状态空间分析与综合)【圣才】
2.状态空间的基本概念 (1)状态:系统在时间域中的行为或运动信息的集合。 (2)状态变量:能够完全表征系统运动状态的一组独立的变量,常用符号 x1(t),x2 (t),…,xn(t)表示。 (3)状态向量:由 n 个用来描述系统状态的状态变量 x1(t),x2(t),…,xn(t)组 成的向量 x(t)称为 n 维状态向量,表示为 x(t)=[x1(t),x2(t),…,xn(t)]T。 (4)状态空间:以 n 个状态变量为基底所组成的 n 维空间。 (5)状态轨迹:系统状态在状态空间中随时间变化而形成的轨迹,又称状态轨迹。 (6)线性系统的状态空间表达式:又称为动态方程。
具有非正(负或零)实部,且具有零实部的特征值为 A 的最小多项式单根。
(2)系统的唯一平衡状态 xe=0 是渐近稳定的充分必要条件:A 的所有特征根均具有
3.线性定常连续系统状态方程的解 (1)齐次方程求解方法:幂级数法;拉普拉斯变换法。 (2)非齐次方程求解方法:积分法;拉普拉斯变换法。
4.传递函数矩阵 表达式:G(s)=C(sI-A)-1B+D
二、线性系统的可控性与可观测性 1.可控性 如果系统的每一个状态变量的运动都可由输入来影响和控制,而由任意的始点达到原点, 则该系统是完全可控系统,简称为系统可控。 (1)可控标准形
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的任意初始态 x0 出发的运动轨迹 x(t;x0,t0),在 t→∞都满足:||x(t;x0,t0)-xe||≤ε,
t≥t0,则称 xe 是李雅普诺夫意义下稳定的。
(3)渐近稳定
系统不仅满足李氏意义下的稳定,且
(2)可观测性判据
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可控可观与稳定性分析

可控可观与稳定性分析

(2)、直接根据状态方程的A阵和B阵确定其能
控性
第三章
23
3.1
线性定常连续系统的可控性
本节要求: 1、明确现代控制理论中存在可控、可观问题的
原因
2、掌握状态可控性、状态可达性及输出可控性
的定义
3、牢固掌握各可控性判据(代数判据、模态判 据1、模态判据 2、传递函数判据),注意条 件限制,并能根据题意灵活应用 4、掌握输出可控判据及应用
可控、可观性是由kalman 于1960年提出的,在现代控 制理论中起重要作用。 第三章
3
3.1
线性定常连续系统的可控性
本节主要内容
线性定常连续系统的可控性 可控性定义 可控性判据
代数判据 模态判据 传递函数判据 输出可控判据
第三章
4
3.1
线性定常连续系统的可控性
一、可控性定义
1、状态可控性:
第三章 16
0 J1 x Bu x 0 Jk
3.1
线性定常连续系统的可控性
例3.4 判别下列系统的状态可控性。 2 1 0 0 4 1 0 (2) x 0 2 0 x 1u x u (1) x 0 4 2 0 0 3 0
种情况叙述:
第三章 5
3.1
线性定常连续系统的可控性
① 把系统的初始状态规定为状态空间中的任意非 零点,而把终端目标规定为状态空间中的原点。 状态可控性:对于给定的线性定常系统,如果存
在一个分段连续的输入,能在有限 时间间隔内,将系统由任意非零初 始状态转移到零状态,则称此系统 是状态完全可控的,简称系统是可 控的。
系统可控标准型和可观标准型 单输入系统的可控标准型 单输出系统的可观标准型 对偶原理 线性定常离散系统的可控可观测性 离散系统的可控性 离散系统的可观性 线性定常系统的结构分解 系统按可控性的结构分解 系统按可观性的结构分解 系统按可控性和可观性的结构分解 Lyapunov稳定性分析方法

9-8_系统的可控制性与可观测性

9-8_系统的可控制性与可观测性

问这两个系统是否都可控性。 只要观察系统的M矩阵是否满秩 对(a)系统有
1 1 1 1 AB 0 1 0 0
1 1 M B | AB 0 0
所以, rank B | AB 1
因而系统(a)是不完全可控的。 对(b)系统有:
所以rankN=2满秩,系统是完全可观的。
返回
例9-8-5
给定离散系统状态方程
0 n 1 1 1 0 1 n 3 x n
y n 1 0 n
系统是否完全可观?
0 1 0 1 CA 1 0 1 0
给定系统的状态方程和输出方程为
0 2 0 0 1 t 0 t 1 e t 0 2 - 3 3 t 1
1 t r t 1 1 0 2 t 试讨论系统的可控性与可观性。 3 t
因而要在0< t <t1 时间间隔内,根据r(t)惟一确定(0-) 必须使矩阵
C CA N k 1 CA
有k个线性无关列向量,亦即只要N满秩。 这是连续系统可观性的充要条件。
返回
三.可控、可观性与系统转移函数之关系
由转移函数表达式: H s C sI A B D
(1) 检查系统的可控性和可观性。 (2) 求可控与可观的状态变量个数。 (3) 求系统的输入—输出转移函数。 (1)按系统可控性判据,即M是否满秩。为此求:
M B | AB| A B
2

1 2 1 2 5 1 3 AB 0 3 0 0 0 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 13 0 3 0 1 9 A 2B 0 3 0 0 0 2 0 0 2 1 4 2 5 13 M 1 3 9 1 2 4

模糊控制介绍

模糊控制介绍

模糊控制介绍附件:一、模糊控制概况模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。

1965年,美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论;1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。

1974年,英国的E.H.Mamdani 首先用模糊控制语句组成模糊控制器,并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制,在实验室获得成功。

这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

模糊控制实质上是一种非线性控制,从属于智能控制的范畴。

模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论,又有着大量实际应用背景。

模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力;然而在东方尤其是在日本,却得到了迅速而广泛的推广应用。

近20多年来,模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步,成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。

其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面,例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等;在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制;在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。

二、模糊控制基础模糊控制的基本思想是利用计算机来实现人的控制经验,而这些经验多是用语言表达的具有相当模糊性的控制规则。

模糊控制器(Fuzzy Controller,即FC)获得巨大成功的主要原因在于它具有如下一些突出特点:模糊控制是一种基于规则的控制。

它直接采用语言型控制规则,出发点是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识,在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型,因而使得控制机理和策略易于接受与理解,设计简单,便于应用。

由工业过程的定性认识出发,比较容易建立语言控制规则,因而模糊控制对那些数学模型难以获取、动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

非奇异变换与矩阵函数在现代控制理论中的应用

非奇异变换与矩阵函数在现代控制理论中的应用

则求出的传递函数矩阵 G(s )和状态空间描述系数矩阵间的关系为: B+D (3)动态系统的行为和性能是由系统运动过程的形态所决定的。运动分析是系统控制 理论所要研究的一个基本课题。 状态空间描述的建立为严格地和定量的分析系统的运动提供 了基础。 线性系统的一个基本属性是满足叠加原理。 基于叠加原理, 把系统同时在初始状态 和 输入 u 的作用下的状态运动 和 的叠加, 即 ,分解为由初始状态 和输入 u 分别单独作用所产生的运动 。 并且称 为系统的零输入响应, 的
其中 与每个约当小块 (i=1,2, 同理可得系统能观测判据。
)的最后一行相应的所有元素不完全为零。
(5)稳定性是系统的一个基本结构的特性稳定性问题是系统控制理论研究的一个重要 课题。在大多数情况下,稳定是控制系统能够正常运行的前提。系统运动稳定性可分为基于 输入输出描述的外部稳定性和基于状态空间描述的内部稳定。 在一定条件下内部稳定和外部 稳定是等价的关系。 外部稳定性也常称为有界输入——输出稳定性, 简称为 BIBO 稳定性。 内部稳定性是意 指自治系统状态运动的稳定性。实质上内部稳定性等同于李雅普诺夫意义下的渐近稳定性。 也就是工程意义下稳定。 内部稳定性和外部稳定性有一定的等价关系, 若系统为内部稳定即
性表示由观测量 y 能否判断状态 x,它反映由系统输出量确定系统状态的可能性。因此,能 控性和能观测性从状态的控制能力和状态的识别能力两个方面反映系统本省的内在特性。 实 际上,现代控制理论中研究的许多问题,如最优控制、最佳估计等,都以能控性和能观测性 作为其解存在的条件。
一、 能控性及能观测性的问题的提出 在现代控制理论中常遇到如下的线性时不变系统:
试用李亚普诺夫第二法分析系统的稳定性。 解: ,根据 则有

控制系统的非线性控制理论与应用

控制系统的非线性控制理论与应用

控制系统的非线性控制理论与应用控制系统是现代工程领域中必不可少的一部分,它通过对系统的输入输出进行调节和控制,以实现预期的目标。

传统的控制系统常常基于线性控制理论,但是对于一些复杂的系统,线性控制理论的应用显得力不从心。

为了解决这个问题,非线性控制理论应运而生。

在本文中,我将介绍非线性控制理论的基本原理和常见的应用。

一、非线性控制理论的基本原理非线性控制理论是建立在非线性动力学系统理论的基础上的,它主要研究非线性动力学系统中的稳定性、可控性和可观测性等问题。

相比于线性系统,非线性系统的动力学行为更为复杂,因此需要引入更高级的数学工具和方法来进行分析和设计。

非线性控制理论主要包括以下几个方面的内容:1. 非线性控制系统的数学建模:非线性控制系统的数学建模是非线性控制理论的基础,通过将实际系统抽象为数学模型,可以研究系统的动态行为并进行系统设计和控制。

2. 非线性系统的稳定性分析:稳定性是控制系统中最基本的性质之一,非线性系统的稳定性分析是非线性控制理论的核心内容之一。

常用的方法有利奥普诺夫稳定性准则、小扰动稳定性分析等。

3. 非线性系统的控制方法:非线性系统的控制方法主要有两种:基于模型的控制方法和基于经验的控制方法。

基于模型的控制方法包括最优控制、自适应控制和鲁棒控制等,而基于经验的控制方法则是通过实验和观测来设计和调整控制器。

二、非线性控制理论的应用非线性控制理论在实际工程中有着广泛的应用。

以下介绍几个常见的应用领域:1. 机械系统控制:机械系统往往具有复杂的非线性特性,例如摩擦、非线性刚度和质量分布等。

非线性控制理论可以用来设计高性能的机械系统控制器,提高系统的稳定性和响应速度。

2. 电力系统控制:电力系统是一个多变量、非线性和时变的系统,非线性控制理论可以用于电力系统的稳定性分析和控制。

例如,通过引入非线性控制器,可以提高电力系统的抗干扰能力和控制精度。

3. 化学过程控制:化学过程中的反应速率、温度、浓度等因素往往呈现出强烈的非线性特性。

多变量系统的可控性,可观测性和稳定性分析

多变量系统的可控性,可观测性和稳定性分析

实验二 多变量系统的可控性、可观测性和稳定性分析一、实验目的1. 学习多变量系统状态可控性及稳定性分析的定义及判别方法;2. 学习多变量系统状态可观测性及稳定性分析的定义及判别方法;3. 通过用MA TLAB 编程、上机调试,掌握多变量系统可控性及稳定性判别方法。

二、实验要求1. 掌握系统的可控性分析方法。

2. 掌握可观测性分析方法。

3. 掌握稳定性分析方法。

三、实验设备1. 计算机1台2. MATLAB6.X 软件1套。

四、实验原理说明1. 设系统的状态空间表达式q p n R y R u R x D Cx y Bu Ax x ∈∈∈⎩⎨⎧+=+= (2-1)系统的可控性分析是多变量系统设计的基础,包括可控性的定义和可控性的判别。

系统状态可控性的定义的核心是:对于线性连续定常系统(2-1),若存在一个分段连续的输入函数U (t ),在有限的时间(t 1-t 0)内,能把任一给定的初态x (t 0)转移至预期的终端x (t 1),则称此状态是可控的。

若系统所有的状态都是可控的,则称该系统是状态完全可控的。

2. 系统输出可控性是指输入函数U (t )加入到系统,在有限的时间(t1-t0)内,能把任一给定的初态x (t0)转移至预期的终态输出y (t1)。

可控性判别分为状态可控性判别和输出可控性判别。

状态可控性分为一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态可控性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态可控性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。

输出可控性判别式为:[]q D B CA CAB CBRank RankS n o ==-1 (2-2) 状态可控性判别式为:[]n B A AB B Rank RankS n ==-1 (2-3)系统的可观测性分析是多变量系统设计的基础,包括可观测性的定义和可观测性的判别。

系统状态可观测性的定义:对于线性连续定常系统(2-1),如果对t 0时刻存在t a ,t 0<t a <∞,根据[t 0,t a ]上的y(t)的测量值,能够唯一地确定S 系统在t 0时刻的任意初始状态x 0,则称系统S 在t 0时刻是状态完全可观测的,或简称系统在[t 0,t a ]区间上可观测。

92线性连续系统的可控性和可观测性

92线性连续系统的可控性和可观测性

例: 给定系统的状态空间模型与结构图分别为
1 x1 x 2 x1 2 x2 u x

1/s -1
x1

1/s -2
x2
y
u
本例中,状态变量x1的运动只受初始状态x1(0)的影响,与输入无 关, 即输入u(t)不可控制x1(t)的运动,而且x1(t)不能在有限 时间内衰减到零。 因此,状态x1(t)不可控,则整个系统是状态不完全可控的。
若图1所示的电桥系统是不平衡的, 两电容的电 压x1(t)和x2(t)可以通过输入电压u(t)控制,则系统 是可控的。
由状态空间模型来看, 当选择两电容器两端电压为状态变量 x1(t)和x2(t)时,可得如下状态方程: 1 1 1 x x1 u RC1 RC1
+ x1 + C1 R + R R -
定义1 若线性时变连续系统 x(t ) A(t ) x(t ) B(t )u (t )
x(t0) x2
x(t0)
对初始时刻t0(t0T,T为时间定义域) 和初始状态x(t0),
存在另一有限时刻t1(t1>t0,t1T),
可以找到一个控制量u(t),
x(t0)
0
x1
能在有限时间[t0,t1]内把系统状 态从初始状态x(t0)控制到原点,即x(t1)=0,
x(0) e A Bu( )d
0
t1
证明如下:
对于线性定常系统,由可控性定义可知,其状态可控性 与初始时刻无关。
因此,不失一般性,可设初始时刻t0为0。
根据状态方程解的表达式,有
x(t1 ) e
At1
x(0) e A(t1 ) Bu( )d
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《现代控制理论》实验报告
学校:西安邮电大学
班级:自动1101
姓名:(31)
学号:06111031
实验二 多变量系统的可控性、可观测性
和稳定性分析
一、实验目的
1. 学习多变量系统状态可控性及稳定性分析的定义及判别方法;
2. 学习多变量系统状态可观测性及稳定性分析的定义及判别方法;
3. 通过用MATLAB 编程、上机调试,掌握多变量系统可控性及稳定性判别方法。

二、实验要求
1.掌握系统的可控性分析方法。

2.掌握可观测性分析方法。

3.掌握稳定性分析方法。

三、实验设备
1.计算机1台
2.软件1套。

四、实验原理说明
1. 设系统的状态空间表达式
q p n R y R u R x D Cx y Bu Ax x ∈∈∈⎩⎨⎧+=+= (2-1)
系统的可控性分析是多变量系统设计的基础,包括可控性的定义和可控性的判别。

系统状态可控性的定义的核心是:对于线性连续定常系统(2-1),若存在一个分段连续的输入函数U (t ),在有限的时间(t 1-t 0)内,能把任一给定的初态x (t 0)转移至预期的终端x (t 1),则称此状态是可控的。

若系统所有的状态都是可控的,则称该系统是状态完全可控的。

2. 系统输出可控性是指输入函数U (t )加入到系统,在有限的时间(t1-t0)内,能把任一给
定的初态x (t0)转移至预期的终态输出y (t1)。

可控性判别分为状态可控性判别和输出可控性判别。

状态可控性分为一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态可控性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态可控性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。

输出可控性判别式为:
[]
q D B CA CAB CB Rank RankS n o ==-1 (2-2)
状态可控性判别式为: []
n B A AB B Rank RankS n ==-1 (2-3) 系统的可观测性分析是多变量系统设计的基础,包括可观测性的定义和可观测性的判别。

系统状态可观测性的定义:对于线性连续定常系统(2-1),如果对t 0时刻存在t a ,t 0<t a <∞,根据[t 0,t a ]上的y(t)的测量值,能够唯一地确定S 系统在t 0时刻的任意初始状态x 0,则称系统S 在t 0时刻是状态完全可观测的,或简称系统在[t 0,t a ]区间上可观测。

状态可观测性分为一般判别和直接判别法,后者是针对系统的系数阵A 是对角标准形或约当标准形的系统,状态可观测性判别时不用计算,应用公式直接判断,是一种直接简易法;前者状态可观测性分为一般判别是应用最广泛的一种判别法。

状态可观测性判别式为:
n CA CA C Rank RankV n =⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=-1 (2-4)
3. 只要系统的A 的所有特征根的实部为负,系统就是状态稳定的。

式(1-2)又可写成:
D B A sI C s D s N s G +-==-1)()
()()( 当状态方程是系统的最小实现时,A sI s D -=)(,系统的状态渐近稳定与系统的BIBO (有界输入有界输出)稳定等价; 当A sI s D -≠)(时,若系统状态渐近稳定则系统一定是的BIBO 稳定的。

五、实验步骤
1. 先调试[例]、[例]系统可控性、可观测性程序,然后根据所给系统的系数阵A 和输入阵B ,依
据可控性、可观测性判别式,对所给系统采用MATLA 的编程;在MATLA 界面下调试程序,并检查是否运行正确。

2. 调试[例]系统稳定性分析程序,验证稳定性判据的正确性。

3. 按实验要求,判断所给的具有两个输入的四阶系统的可控性。

[例]:已知系数阵A 和输入阵B 分别如下,判断系统的状态可控性
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A , ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=110B 程序:
A =[
0 1
0 2];
B=[0; 1; 1];
q1=B;
q2=A*B; %将AB 的结果放在q2中
q3=A^2*B; %将A 2B 的结果放在q3中,
S=[q1 q2 q3] %将可控性矩阵S 显示在MATLAB 的窗口
Q=rank(S) %可控性矩阵S 的秩放在Q
程序运行结果:
S =
Q = 3
从程序运行结果可知,可控性矩阵S 的秩为3=n ,所以系统是状态可控的。

[例]:已知系数阵A 和输入阵C 分别如下,判断系统的状态可观测性。

⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=2101013333.06667.10666.6A , []201=C 程序:
A =[
0 1
0 2];
C=[1 0 2];
q1=C;
q2=C*A; %将CA 的结果放在q2中
q3=C*A^2; %将CA 2的结果放在q3中,
V=[q1; q2; q3] %将能观矩阵V 显示在MATLAB 的窗口
Q=rank(V) %能观矩阵V 的秩放在Q
程序运行结果:
V =
Q =3
从程序运行结果可知,能观矩阵V 的秩为3=n ,由式(2-4)可知,系统是状态完全可观测的。

[例]:已知系数阵A 、B 、和C 阵分别如下,分析系统的状态稳定性。

⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=234100010A ⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=631B []001=C (2-6) ④ 根据题义编程:
A=[0 1 0;0 0 1;-4 -3 -2];
B=[1;3;-6];
C=[1 0 0];
D=0;
[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D,1)
程序运行结果:
z =
p =
+
-
k = 1
由于系统的零、极点均具有负的实部,则系统是BIBO 稳定的;又因为状态方程是系统的最小实现,系统的状态渐近稳定与系统的BIBO 稳定等价,所以系统是状态渐近稳定的。

六、实验要求
①在运行以上[例]程序的基础上,编程判别下面系统的可控性。

⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1010121101100203A ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=01
100010B []0101=C 提示:从B 阵看,输入维数 p=2,S 的维数为n ×(p ×n)=4×8,而Q=rank(S)语句要求S 是方阵,所以先令T S S R *=,然后Q=rank(R)。

② 要求调试自编程序,并写出实验报告。

七、实验结果
程序:
>> A=[3 0 2 0; 0 1 1 0;1 1 2 1;0 1 0 1];
>> B=[0 1;0 0;0 1;1 0];
>> q1=B;
>> q2=A*B;
>> q3=A^2*B;
>> S=[q1 q2 q3]
>> R=S*S.'
>> Q=rank(S)
从程序运行结果可知,可控性矩阵S的秩为4,等于n,所以系统是状态可控的。

八、实验结果
相对于上一次的实验,我明显感觉到这次实验的难度有些提高,要求分析系统的可控性、稳定性。

这要求我们结合平时课堂上所学的知识,根据实验要求,完成实验目的。

在认真做完实验指导书中给的例子后,我学会了判断系统的状态可控性和状态可观测性,以及学会了分析系统的状态稳定性。

但实验只是要求判断系统的可控性,虽然没有全用到例子里的方法,但是例子里的方法我也认真掌握了,受益匪浅。

这也是以后认真做实验的目的,可以学到很多课堂上学不到的东西。

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