第八章 多变量控制系统

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法 多变量解耦控制方法 随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多女量矗解WSi+o其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。其发展主要以.血豹疔1964年提出的基于精确对消的全解竊映右全向癌及 Rosenbroc好20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法为代表，但这两种方 *法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。 近年来，随着控制理论的发展’多种解耦控制方渕应运而生,如特征结构配置解須、自校正解粮、拿性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解越等等护解耦控制丄直是一个充满活力、富有挑战性的问题。本文针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。-* 一、解耦控制的现状及问题 传统解耦控制 传统解耦方法包括前置补偿幺和现代频率法。前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦G扁陶鮒滾漆nuM玆佼疇fW擄林遞跖网禅融8 据是其理论基础，比较适合 于线性金常竝力系统。主要尙括：七？? 1）逆奈氏阵列法

逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。当然，当正规阵的上（下）三角元素明显大于下（上）三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。 2）特征轨迹法 特征轨迹法是一种分析.必滋系统性态的精确方法。当采用其中的増益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。倘若采用并矢展开法，则可利用其对角分解中变换矩阵与频率无关的特性解决补偿器工程难以实现的问题，但要求被控对象能够并矢分解，往往此条件难以满足’因而工程中应用不多见。 3）序列回差法 该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈，易于编程实现。从解耦的角度看’类似三角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦。 4）奇异值分解法 包括奇异值带域法和逆结构正则化法。主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主増益、主相位分析法，或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关系，从而判别系统的鲁棒稳定性，特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。它是近年来普遍使用的方法之一。 此外，还有一些比较成功的频率方法，包括相对増益法、逆曲线法、特征曲线分析法。以上解耦方法中，补偿器严重依赖被控对象的精确建模，在现代的工业生产中不具有适应性，难以保证控制过程品质，甚至导致系统不稳定。即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而且辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。 自适应解耦控制 自适应解耦岡是将自适应控制技术与解耦控制技术相结合并用于多变量系统，也即将被控对象的解耦、控制和辨识结合起来，以此实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。吉禹萸底宴将耦合项视为可测干扰，采用自校正前馈控制的方法，对耦合进行动、静态补偿，对补偿器的参数进行寻优。它是智能解耦理论的基础，适于时变对象。对于最小相位系统，自适应解耦控制采用最爪分臺佥前俺可以抑制交联，对于非最小相位系统，它可采用广义最小方差控制律，只要性能指标函数中含有耦合项，就可达到消

多变量系统解耦现状的分析

万方数据

万方数据

万方数据

多变量系统解耦现状的分析 作者：达成莉 作者单位：西安建筑科技大学控制理论与控制工程专业,陕西西安,710055 刊名： 工业控制计算机 英文刊名：Industrial Control Computer 年，卷(期)：2011,24(12) 被引用次数：1次 参考文献(15条) 1.闵娟;黄之初多变量解耦控制方法 2004(z2) 2.王启智工程解耦控制系统的研究 2002 3.史继森精馏塔的控制[期刊论文]-自动化博览 2008(08) 4.王诗宓多变量系统分析和设计 1992 5.李旭;张殿华;何立平特征轨迹法解耦活套高度和张力控制系统 2006(01) 6.古孝鸿;周立峰线性多变量系统频域法 1990 7.蒋慰孙;叶银忠多变量控制系统分析与设计 2001 8.Kouvaritaskis B;Rossiter J A Multivariable Nyquist self-tuning:a general approach 1989(05) 9.Wittenmark B;Middleton R;Goodwin G C Adaptive decoupling of multivariable systems 1987(06) 10.舒迪前;奉川东;尹怡欣多变量系统神经网络解耦广义预测控制及应用 2006(04) 11.平玉环;于希宇;孙剑多变量系统模糊解耦方法综述[期刊论文]-仪器仪表用户 2010(01) 12.曾静;薛定宇;袁德成非线件系统的多模型预测控制方法[期刊论文]-东北大学学报(自然科学版) 2009(01) 13.尹成强;岳继光多变量时滞过程的鲁棒解耦控制 2009 14.王晓燕多变量解耦内模控制在锅炉燃烧系统中的应用研究[学位论文] 2008 15.戴文战;丁良;杨爱萍内模控制研究进展[期刊论文]-控制工程 2011(04) 引证文献(1条) 1.张建华.鞠晓峰基于LMDI的中国石化产业CO2排放的解耦分析[期刊论文]-湖南大学学报（自然科学版） 2012(10)本文链接：https://www.360docs.net/doc/fd1847683.html,/Periodical_gykzjsj201112033.aspx

多变量系统的可控性、可观测性和稳定性分析

《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：

PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制

%% 清空环境变量 clc clear %% 网络结构初始化 rate1=0.006;rate2=0.001; %学习率 k=0.3;K=3; y_1=zeros(3,1);y_2=y_1;y_3=y_2; %输出值 u_1=zeros(3,1);u_2=u_1;u_3=u_2; %控制率 h1i=zeros(3,1);h1i_1=h1i; %第一个控制量 h2i=zeros(3,1);h2i_1=h2i; %第二个控制量 h3i=zeros(3,1);h3i_1=h3i; %第三个空置量 x1i=zeros(3,1);x2i=x1i;x3i=x2i;x1i_1=x1i;x2i_1=x2i;x3i_1=x3i; %隐含层输出 %权值初始化 k0=0.03; %第一层权值 w11=k0*rand(3,2); w12=k0*rand(3,2); w13=k0*rand(3,2); %第二层权值 w21=k0*rand(1,9); w22=k0*rand(1,9); w23=k0*rand(1,9); %值限定 ynmax=1;ynmin=-1; %系统输出值限定 xpmax=1;xpmin=-1; %P节点输出限定 qimax=1;qimin=-1; %I节点输出限定 qdmax=1;qdmin=-1; %D节点输出限定 uhmax=1;uhmin=-1; %输出结果限定 %% 网络迭代优化 for k=1:1:200 %% 控制量输出计算 %--------------------------------网络前向计算-------------------------- %系统输出 y1(k)=(0.4*y_1(1)+u_1(1)/(1+u_1(1)^2)+0.2*u_1(1)^3+0.5*u_1(2))+0.3*y_1(2); y2(k)=(0.2*y_1(2)+u_1(2)/(1+u_1(2)^2)+0.4*u_1(2)^3+0.2*u_1(1))+0.3*y_1(3); y3(k)=(0.3*y_1(3)+u_1(3)/(1+u_1(3)^2)+0.4*u_1(3)^3+0.4*u_1(2))+0.3*y_1(1);

多变量解耦控制

多变量解耦控制 在现代化工业生产中，对过程控制的要求越来越高，因此，对一个生产装置中往往设置多个控制回路，稳定各个被控参数。此时，各个控制回路之间会发生相互耦合，相互影响，这种耦合构成了多输入-多输出耦合系统。由于这种耦合，使得系统的性能很差，过程长久不能平稳下来。例如发电厂的锅炉液位和蒸汽压力两个参数之间存在耦合关系。锅炉系统的示意图如图所示。 发电锅炉中，液位系统的液位是被控量，给水量是控制变量，蒸汽压力系统的蒸汽压力是被控量，燃料是控制变量。这两个系统之间存在着耦合关系。例如，蒸汽负荷加大，会使液位下降，给水量增加，而压力下降；又如压力上升时，燃料量减少，会使锅炉蒸汽蒸发量减少，液位升高，如此等等，各个参量之间存在着关联或耦合，相互影响。 实际装置中，系统之间的耦合，通常可以通过3条途径予以解决： （1） 在设计控制方案时，设法避免和减少系统之间有害的耦合； （2） 选择合适的调节器参数，使各个控制系统的频率拉开，以减少耦合； （3） 设计解耦控制系统，使各个控制系统相互独立（或称自治）。 8.4.1 解耦控制原理 工业生产中可以找出许多耦合系统。下面以精馏塔两端组分得到耦合，说明解耦控制原理。精馏塔组分控制如图8.65所示。 图中 q ),(t r q s (t)分别是塔顶回流量和塔底蒸汽流量； y 1(t),y 2(t)分别是塔顶组分和塔地组分。 显然，在精馏塔系统中，塔顶回流量q ),(t r 塔底蒸汽流量q s (t)对塔顶组分y 1(t)和塔底组分y 2(t)都有影响，因此，两个组分控制系统之间存在耦合，这种耦合关系，可表示成图 8.66所示。 图中R 1(s),R 2(s)分别为两个组分系统的给定值； Y 1(s) Y 2(s)分别为两个组分系统的被控量 D 1(s) D 2(s)分别为两个组分系统调节器的传递函数； g 2(s)是对象F(s)的传递矩阵，其中G 11(s)是调节器D 1(s)对Y 1(s)的作用通道。G 21(s)是调节器D 1(s)对Y 2(s)的作用通道。G 22(s)是调节器D 2(s)对Y 2(s)的作用通道。G 12(s)是调节器D 2(s)对的Y 1(s)作用通道。 由此可见，两个组分系统的耦合关系，实际上是通过对象特性G 21(s), G 12(s)相互影响的。为了解决两个组分之间的耦合，需要设计一个解耦装置F(s)。如图所示。F(s)实际上由F 11(s), F 12(s), F 21(s), F 22(s)构成。使得调节器D 1 (s)的输出U 1(s)除了主要影响Y 1(s)外，

解耦控制系统仿真

综合性设计型实验报告 系别：化工机械系班级：10级自动化（2）班2013—2014学年第一学期

系统的相对增益矩阵为： 0.570.43 0.430.57 ?? Λ=?? ?? 。 由相对增益矩阵可以得知，控制系统输入、输出的配对选择是正确的；通道间存在较强的相互耦合，应对系统进行解耦分析。 系统的输入、输出结构如下图所示 （2）确定解耦调节器 根据解耦数学公式求解对角矩阵，即 ()() ()()()()()() ()()()() ()()()()?? ? ? ? ? - - - = ? ? ? ? ? ? s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G s G P P P P P P P P P P P P P P P P 22 11 21 11 22 12 22 11 21 12 22 11 22 21 12 11 1 22 222 128.752.8 3.313.6530.15 1 216.282.8 5.882544055128.752.8 3.3 S S S S S S S S S S ?? ++--- =?? ++++++ ??采用对角矩阵解耦后，系统的结构如下图所示： 解耦前后对象的simulink阶跃仿真框图及结果如下： 1）不存在耦合时的仿真框图和结果

图a 不存在耦合时的仿真框图（上）和结果（下）2）对象耦合Simulink仿真框图和结果

图b 系统耦合Simulink仿真框图（上）和结果（下） 对比图a和图b可知，本系统的耦合影响主要体现在幅值变化和响应速度上，但影响不显著。其实不进行解耦通过闭环控制仍有可能获得要求品质。 3）对角矩阵解耦后的仿真框图和结果

现代控制理论基础第四章-2013

Elements of Modern Control Theory 主讲：董霞现代控制理论基础 西安交通大学机械工程学院

第四章控制系统的李亚普诺夫稳定性分析 控制系统的稳定性分析是系统分析的重要组成部分。系统稳定是控制系统 正常工作的前提条件,因此判别系统的稳定性及如何改善其稳定性是系统 分析和综合的首要问题。 对单输入－单输出的线性定常系统，以传递函数或频率特性为其数学模型，采用劳斯－胡尔维茨（Routh-Hurwitz）判据和乃奎斯特（Nyquist）判据等来判别系统的稳定性是比较简便的。 对于多变量系统，特别是时变系统和非线性系统，以状态空间表达式为数学模型，系统的稳定性,通常指系统的平衡状态是否稳定。简单地说, 稳定性是指系统在扰动消失后,由初始偏差状态恢复到原平衡状态的性能(这是系统的自身属性），分析其稳定性采用的方法是李亚普诺夫（A.M. Lyapunov）提出的稳定性理论。

本章主要内容 4.1引言 4.2李亚普诺夫意义下的稳定性 4.3判别系统稳定的李亚普诺夫方法4.4 线性系统的Lyapunov稳定性分析

4.1 引言 对于线性定常SISO系统，其稳定性分析可以通过经典控制理论的Routh-Hurwitz判据和Nyquist判据来解决。 在航空、航天以及其它科技领域发展中，控制系统日益向非线性、时变、MIMO系统延伸，由于关注的是系统平衡状态的稳定性，因而其稳定性分析无法利用经典控制理论解决，于是李亚普诺夫稳定性分析理论诞生。 1892年，李亚普诺夫（Lyapunov）发表了《运动稳定性的一般问题》论文，建立了运动稳定性的一般理论和方法。

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法 随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计。其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。其发展主要以Morgar于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法及Rosenbrock ????????于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法为代表，但这两种方法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。 近年来，随着控制理论的发 多种解耦控制方法应运而生, 如特征结构配置解耦、展，自校正解耦、线性二次型解 耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。本文针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。 一、解耦控制的现状及问题 传统解耦控制 传统解耦方法包括前置补偿法和现代频率法。前者包括矩阵求逆解耦、不变性解耦和逆向解耦；后者包括时域方法，其核心和基础是对角优势，奈氏（Nyquist）稳定判据是其理论基础，比较适合于线性定常MIM系统。主要包括： 1）逆奈氏阵列法 逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。当然，当正规阵的上（下）三角元素明显大于下（上）三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。 2）特征轨迹法 特征轨迹法是一种分析MIM系统性态的精确方法。当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。倘若采用并矢展开法，则可利用其对角分解中变换矩阵与频率无关的特性解决补偿器工程难以实现的问题，但要求被控对象能够并矢分解，往往此条件难以满足，因而工程中应用不多见。 3）序列回差法 该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈，易于编程实现。从解耦的角度看，类似三角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦。 4）奇异值分解法 包括奇异值带域法和逆结构正则化法。主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主

多变量解耦控制方法

多变量解耦控制方法 多变量解耦控制方法 随着被控系统越来越复杂，如不确定性、多干扰、非线性、滞后、非最小相位 等，需要控制的变量往往不只一个，且多个变量之间相互关联，即耦合，传统的单变量控制系统设计方法显然无法满足要求，工程中常常引入多变量的解耦设计．．．．．．．． 。其思想早在控制科学发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统，配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统。其发展主要以Morgan 于1964年提出的基于精确对消的全解耦状态空间法．．．．．．．．及Rosenbrock 于20世纪60年代提出的基于对角优势化的现代频率法．．．．．为代表，但这两种方法都要求被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。 近年来，随着控制理论的发展，多种解耦控制方法应运而生，如特征结构配置解 耦、自校正解耦、线性二次型解耦、奇异摄动解耦、自适应解耦、智能解耦、模糊解耦等等。解耦控制一直是一个充满活力、富有挑战性的问题。本文针对解耦方法进行了概述，并分析了其应用现状。 一、解耦控制的现状及问题 传统解耦控制 传统解耦方法包括前置补偿法和现代频率法。前者包括矩阵求逆解耦、不变性解 耦和逆向解耦；后者包括时域方法，其核心和基础是对角优势，奈氏(Nyquist )稳定判据是其理论基础，比较适合于线性定常MIMO 系统。主要包括： 1)逆奈氏阵列法 Company Document number ：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

逆奈氏阵列法是对控制对象进行预先补偿，使传统函数的逆成为具有对角优势和正规性的矩阵。由于正规阵特征值对摄动不敏感，因而有较强的鲁棒性，其应用广泛。当然，当正规阵的上(下)三角元素明显大于下(上)三角元素时，可采用非平衡补偿法进行修正来提高鲁棒性，同时由于利用逆奈氏判据选择反馈增益时并不能保证闭环传递函数本身的对角优势，因此需反复调整补偿器的参数，使设计结果真正符合对角优势。 2)特征轨迹法 特征轨迹法是一种分析MIMO 系统性态的精确方法。当采用其中的增益平衡法和特征向量配正法对补偿器进行近似处理时，其精确性难以得到保证，因而工程应用有限。倘若采用并矢展开法，则可利用其对角分解中变换矩阵与频率无关的特性解决补偿器工程难以实现的问题，但要求被控对象能够并矢分解，往往此条件难以满足，因而工程中应用不多见。 3)序列回差法 该方法是将补偿器逐个串入回路构成反馈，易于编程实现。从解耦的角度看，类似三角解耦，但其补偿器的确定方法并不明确，不能实现完全解耦。 4)奇异值分解法 包括奇异值带域法和逆结构正则化法。主要是先绘制开环传递函数的奇异值图，采用主增益、主相位分析法，或者广义奈氏定理来确定主带域与临界点的关系，从而判别系统的鲁棒稳定性，特别适于无法特征分解或并矢分解的系统。它是近年来普遍使用的方法之一。 此外，还有一些比较成功的频率方法，包括相对增益法、逆曲线法、特征曲线分析法。以上解耦方法中，补偿器严重依赖被控对象的精确建模，在现代的工业生产中不具有适应性，难以保证控制过程品质，甚至导致系统不稳定。即使采用这些方法进行部分解耦或者单向解耦，也不能实现完全解耦，而且辅助设计的工作量很大，不易实现动态解耦。 自适应解耦控制 也即将被控对象的解耦、控制和辨识结合起来，以此实现参数未知或时变系统的在线精确解耦控制。它的实质是．．．．． 将耦合项视为可测干扰，采用自校正前馈控制的方法，对耦合进行动、静态补偿，对补偿器的参数进行寻优。它是智能解耦理论的基础，适于时变对象。对于最小相位系统，自适应解耦控制采用最小方差．．．．控制律．．． 可以抑制交联，对于非最小相位系统，它可采用广义最小方差控制律，只要性能指标函数中含有耦合