4-SISO系统鲁棒性分析-part1-灵敏度2017
工业过程中系统鲁棒性研究及仿真分析
工业过程中系统鲁棒性研究及仿真分析随着工业化进程的推进，各种工业生产系统也得到了迅猛发展。
在这个过程中，除了注重生产效率、成本控制等指标之外，还需要考虑生产过程的稳定性和可靠性，以保证产品的质量和安全。
系统鲁棒性研究及仿真分析因此成为了工业领域的一个重要课题。
一、什么是系统鲁棒性所谓系统鲁棒性，通俗地说，就是指系统在面对外部环境变化、内部异常等因素时的稳定性和适应能力。
不同的系统在不同的环境下，面对各种不同的干扰或者异常，其表现和反应也会有所不同。
在工业生产过程中，系统鲁棒性的研究对于确保生产过程的稳定性和性能优化至关重要。
例如，在计算机制造过程中，如果生产系统的鲁棒性不够强，那么在组装、测试等过程中出现的异常情况可能会导致计算机产品存在缺陷或者无法正常工作。
因此，对于提高工业生产系统生产效率、可靠性和维修成本控制等方面具有至关重要的意义。
二、系统鲁棒性的研究方法如何研究系统的鲁棒性呢？从数学上讲，系统鲁棒性可以用一些参数来描述。
例如，对于一个控制系统或者人工智能算法，可以描述其对于外界参数、初始条件和噪声的容忍程度。
为了测量系统的鲁棒性，可以通过仿真分析等方式进行研究。
仿真分析可以模拟出工业生产过程中各种异常情况，从而测试系统的适应能力和弹性。
经过仿真分析研究后，可以得到一个系统鲁棒性指标。
这个指标通常由以下几个方面构成：1. 参数不确定性：即系统中参数变化或者干扰的容忍度。
2. 初始条件不确定性：即系统对于初始输入或者状态的容忍度。
3. 物理噪声：指物理环境中可能会对系统造成影响的因素。
4. 模型不确定性：指模型误差可能引起的不确定性。
通过对这些指标进行分析，可以评估系统的稳定性和可靠性，从而确定如何对系统进行改进。
三、系统鲁棒性的应用系统鲁棒性研究的应用领域非常广泛，除了工业生产系统之外，还包括金融、航空航天、医疗等领域。
具体应用如下：1. 工业生产领域在制造业、物流、供应链和质量管理等方面，系统鲁棒性的研究和应用都有很多的实例。
控制系统的鲁棒性分析与优化
控制系统的鲁棒性分析与优化为什么要关注控制系统的鲁棒性？控制系统的鲁棒性是指系统对于各种不确定性因素的响应能力，例如参数变化、噪声干扰、外部扰动等。
在实际工程应用中，不可避免地存在各种不确定性因素，因此控制系统的鲁棒性成为了一个至关重要的问题。
一个具备良好鲁棒性的控制系统可以更加稳定、精准地执行控制任务，避免系统失控或产生较大的误差，保证了安全稳定的工程运行。
常见的鲁棒性分析与控制方法鲁棒性分析主要是通过数学模型对系统的不确定性因素进行建模和分析，从而确定系统的稳定性、稳定域和敏感度等指标。
常见的鲁棒性分析方法包括Bode图法、根轨迹法、小波分析法等。
这些方法主要是通过对系统的传递函数进行分析，得出系统的稳定性和鲁棒性大小等指标，从而指导系统的控制方法选择和优化。
控制方法主要包括模型预测控制、自适应控制、滑模控制等。
这些方法是通过对控制器的设计和调整来实现对系统鲁棒性的优化和抑制不确定性的影响。
以滑模控制为例，滑模控制是一种适用于非线性、多变量、复杂和不确定的系统的控制方法，它通过建立“滑域”来实现对系统的控制。
滑模控制可以根据系统的鲁棒性要求，灵活调节控制参数、扰动抑制参数等，从而实现对系统的鲁棒性优化。
如何优化控制系统的鲁棒性？优化控制系统的鲁棒性需要针对不同系统情况和鲁棒性要求进行分析和选择适合的方法。
一般而言，可以从以下几个方面进行优化：1. 建立系统模型：在进行鲁棒性分析和控制优化之前，首先需要建立系统的数学模型。
建立准确的系统模型可以更好地反映实际系统的动态特性和不确定性因素，为鲁棒性分析提供重要的依据。
2. 分析系统的稳定性和鲁棒性：通过Bode图、根轨迹等方法，分析系统的稳定性和鲁棒性情况，评估系统对不确定性因素的响应能力并找出系统弱点。
3. 选择合适的控制方法：根据系统的鲁棒性要求和分析结果，选择合适的控制方法进行鲁棒性优化。
例如，在需要对非线性等复杂系统进行鲁棒性优化时，可采用非线性控制方法或者滑模控制等方法。
控制系统中的鲁棒性分析与设计
控制系统中的鲁棒性分析与设计在控制系统中，鲁棒性是指控制系统对于参数变化、外部干扰、测量噪声等不确定性因素的稳定性和性能表现。
鲁棒性分析与设计主要目的是提高控制系统的稳定性、鲁棒性和性能，以适应实际工程环境中的不确定性。
1. 鲁棒性分析鲁棒性分析是控制系统设计的重要环节。
它可以帮助工程师评估以及量化控制系统对于参数变化、干扰和噪声的容忍程度。
以下是一些常用的鲁棒性分析方法：1.1 系统感度函数分析系统感度函数是用来描述控制系统输出对于参数变化的敏感程度。
通过分析系统感度函数，可以确定系统的脆弱性和稳定性。
系统感度函数分析常用于评估系统的稳定性边界、参数不确定性边界和鲁棒性边界。
1.2 线性矩阵不等式(LMI)方法线性矩阵不等式方法是一种基于数学理论的鲁棒性分析方法。
它通过建立一系列矩阵不等式，来刻画控制系统的稳定性和性能。
LMI方法在控制系统设计中被广泛应用，它不仅可以评估系统的鲁棒性，还可以用于设计鲁棒控制器。
1.3 干扰分析干扰是控制系统中常见的不确定因素，对系统的性能和稳定性产生重要影响。
干扰分析可以帮助工程师了解系统对于不同干扰的响应，并根据需要采取相应的措施来改进系统鲁棒性。
常用的干扰分析方法包括频域分析、时域分析和能量分析等。
2. 鲁棒性设计鲁棒性设计旨在采取控制策略和控制器结构，使得控制系统对于不确定性因素具有较好的稳定性和性能。
以下是一些常见的鲁棒性设计方法：2.1 鲁棒控制器设计鲁棒控制器设计是指根据鲁棒性需求，设计出满足控制系统鲁棒性要求的控制器。
常用的鲁棒控制器设计方法包括H∞控制、μ合成、鲁棒PID控制等。
这些方法都是基于数学理论，可用于设计满足鲁棒性和性能要求的控制器。
2.2 鲁棒优化设计鲁棒优化设计是指结合鲁棒控制与优化方法，兼顾控制系统的稳定性和性能。
通过优化设计，可以在满足鲁棒性要求的前提下，使系统的性能指标达到最优。
鲁棒优化设计方法包括H∞优化、线性二次调节器和状态反馈等。
控制系统的鲁棒性分析
控制系统的鲁棒性分析
鲁棒性分析是控制系统设计中的重要步骤，在系统设计过程中
起到了至关重要的作用。
本文将介绍控制系统的鲁棒性分析的定义、目的、方法和应用。
1. 定义
控制系统的鲁棒性是指系统对于不确定性、干扰和参数变化的
容忍程度。
即使面对这些外部因素的变化，系统仍能保持稳定的性
能和可靠的控制。
2. 目的
鲁棒性分析的目的是评估控制系统设计在不确定性和干扰下的
性能表现。
通过鲁棒性分析，可以确定系统设计的合理性，并对系
统进行进一步的优化和改进。
3. 方法
控制系统的鲁棒性分析可以采用以下几种方法：
- 系统优化：通过系统参数的调整和优化，提高系统的鲁棒性
能力。
- 稳定性分析：通过对系统的稳定性进行分析，评估系统在不
确定性因素下的性能表现。
- 敏感性分析：通过对系统输入和参数的敏感性分析，评估系
统对不确定性的容忍程度。
- 频域分析：通过频域分析方法，评估系统的频率响应和抗干
扰能力。
4. 应用
控制系统的鲁棒性分析广泛应用于各个领域，包括工业自动化、航空航天、机器人控制等。
通过鲁棒性分析，可以为控制系统的设
计和优化提供有效的指导和支持。
结论
在控制系统设计中，鲁棒性分析是不可或缺的一环，它可以帮
助评估系统的性能和可靠性，并为系统的优化和改进提供有效的方
法和策略。
掌握鲁棒性分析的方法和技巧对于控制系统设计的成功
非常重要。
以上是对控制系统的鲁棒性分析的简要介绍，希望对您有所帮助。
运动控制系统的鲁棒性分析与改进策略研究
运动控制系统的鲁棒性分析与改进策略研究1. 引言运动控制系统在现代工业自动化中扮演着重要的角色。
然而，由于环境条件的变化以及输入信号的干扰等原因，控制系统的鲁棒性成为了一个重要的研究课题。
本文旨在对运动控制系统的鲁棒性进行分析，并提出一些改进策略。
2. 鲁棒性分析运动控制系统的鲁棒性主要指在系统参数不确定性或外界扰动的情况下，系统仍能保持期望的性能。
鲁棒性分析可以通过稳定性分析、敏感性分析和鲁棒性设计三个方面进行。
2.1 稳定性分析稳定性是控制系统最基本的要求之一。
传统的稳定性分析方法包括根轨迹法、频率域法和状态空间法等。
然而，这些方法往往局限于线性系统，对于非线性系统的稳定性分析不够准确。
因此，对于非线性运动控制系统，可以采用Lyapunov稳定性理论进行分析。
利用Lyapunov函数的正定性可以判断系统的稳定性。
2.2 敏感性分析敏感性分析是评估控制系统对于参数变动的敏感程度。
常见的敏感性指标包括系统传递函数的极点位置和传递函数的灵敏函数。
通过敏感性分析，可以确定控制系统哪些参数对系统性能影响最为显著，进而对这些参数进行合理的调整和设计。
2.3 鲁棒性设计鲁棒性设计是指在设计过程中考虑到系统的不确定性和外界干扰，以提高系统的鲁棒性能。
鲁棒性设计方法主要有H∞控制、鲁棒控制和自适应控制等。
H∞控制是一种重要的鲁棒性设计方法，通过最小化系统的加权灵敏度和互补灵敏度函数来获得一种鲁棒性能足够好的控制器。
3. 鲁棒性改进策略在运动控制系统中，常见的鲁棒性问题包括非线性摩擦、负载变动和外界干扰等。
针对这些问题，可以采取以下改进策略：3.1 摩擦补偿技术摩擦是运动控制系统中常见的非线性因素，对系统性能造成较大影响。
为了改进系统的鲁棒性，可以采用摩擦补偿技术。
常见的摩擦补偿技术包括基于模型的方法和基于自适应控制的方法。
基于模型的方法通过建立摩擦力模型并进行参数估计，实现对摩擦力的补偿。
自适应控制方法则通过在线调整控制器参数，以适应摩擦力的变化。
鲁棒性分析ppt课件
………… 11预约代理输入顾客姓名 12.预约代理点击“查询”按钮 13.如果没有找到匹配的顾客：
13.1预约代理输入地址信息 13.2预约代理输入电话信息 13.3预约代理点击“增加新顾客” 14.否则 14.1系统显示匹配信息列表 14.2预约代理选择所要查找的顾客 14.3系统跳转到顾客信息界面
xx
6
鲁棒性分析
鲁棒性分析是这样一个过程，它引导我们从用例转换为 支持用例的模型：
需求模型 设计模型
SRS
用例模型 域模型
xx
7
鲁棒性分析
鲁棒性分析的输入： 一个用例 这个用例的用例场景 这个用例的活动图（如果可以用到） 域模型（domain model）
鲁棒性分析的输出： 通过一个UML序列图和一些设计组件：边界、服务、 实体组件，我们得出设计模型。
xx
25
序列图元素
xx
26
利用序列图弄清设计模型
1.按照对第一次动作反映的时间顺序将合作者安排在序 列图的顶部。
2.在第一次活动中为每一个消息添加信息链（message link）和活动条（activation bars）.
3.对于每一个活动都重复第2步操作，直至转换完成为 止。
xx
27
第1步——为第一个活动安排组件
xx
8
边界组件
“一个边界类（或者边界组件）用于针对系统和参与者 （用户或者外部系统）之间交互建模。”（Jacobson， Booch，和Rumbaugh 第183页）。
Booபைடு நூலகம்ingAgent
ResvUI
抽取用户界面、传感器(sensors) 、通信接口等。 高层（High-level）用户接口组件。 每一个边界组件必须至少与一个参与者关联起来。
鲁棒控制系统
函数对系统进行优化设计，就可使具有有限功率谱的干 扰对系统期望输出的影响最小。
对于反馈系统 w
re
u
y
-
kK(s)
P(s)
其中K(s)为控制器，w为干扰信号，r为参考输入，u
为控制输入，e为控制误差信号，y为输出信号。系统
G(s)
s2
1 as
,a 1
[a ,
a
]
可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC电路等。这种不确 定性通常不会改变系统的结构和阶次。
▪ 动态不确定性
也称未建模动态 (s) ，我们通常并不知道它的结构、
阶次，但可以通过频响实验测出其幅值界限：
( j) W( j) , R,W( j)为确定函数
• 加性不确定性： G(s, ) G0 (s) (s) • 乘性不确定性： G(s, ) (I (s))G0 (s)
• Kharitonov区间理论； • H控制理论；
• 结构奇异值理论(理论)；
等。
Kharitonov定理
具有不确定参数的系统
假设系统的特征多项式为
f (s) ansn an1sn1 a1s a0
(1)
其系数满足
ai ai ai , i 0,1,, n,0 [ai , ai ]
P1(s) a0 a1s a2s2 a3s3 a4s4 a5s5 P2 (s) a0 a1s a2s2 a3s3 a4s4 a5s5 P3(s) a0 a1s a2s2 a3s3 a4s4 a5s5 P4 (s) a0 a1s a2s2 a3s3 a4s4 a5s5
一个例子
设汽车质量为M,路面摩擦系数为 ，汽车的力学模型如
系统鲁棒性——精选推荐
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。
它是在异常和危险情况下系统生存的关键。
比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。
所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。
根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。
以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。
目录详细介绍内容结构渐近稳定性结构无静差性详细介绍内容结构渐近稳定性结构无静差性展开编辑本段详细介绍溯源和背景鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世通信网络的鲁棒性纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。
在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。
产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。
因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。
对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。
原理鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。
当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。
早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。
现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。
控制系统的一个鲁棒性是指控制系统在某种类型的扰动作用下，包括自身模型的扰动下，系统某个性能指标保持不变的能力。
控制系统的鲁棒性分析与设计
控制系统的鲁棒性分析与设计控制系统是现代科技中的重要组成部分，它广泛运用于工业自动化、机械控制、电力系统等领域。
在控制系统设计中，鲁棒性是一个非常重要的概念。
它可以指控制系统的稳定性、抗扰性和适应性。
这篇文章旨在介绍鲁棒性的概念、分析和设计方法，以帮助读者更好地理解控制系统的鲁棒性问题。
一、鲁棒性的概念控制系统的鲁棒性是指该系统对于环境扰动和系统参数变化的变动能力。
它是保证控制系统稳定性和良好性能的基础，也是控制系统设计中的重要问题。
例如，对于温度控制系统，如果控制系统鲁棒性不够好，当它遇到外界温度变化时，可能导致系统失去稳定性，无法维持所需温度。
因此，鲁棒性可以看作是控制系统抵抗外界扰动和环境变化的能力。
二、鲁棒性的分析方法要分析控制系统的鲁棒性，可以使用现代控制理论中的鲁棒控制方法。
鲁棒控制方法主要有两类：1）基于频域方法；2）基于时域方法。
下面分别介绍这两种方法。
1、基于频域方法基于频域方法主要利用控制系统的传递函数描述控制系统稳定性和鲁棒性问题。
具体方法包括Bode图和Nyquist图等方法。
其中，Bode图是一种将传递函数的幅频特性和相频特性绘制于同一图像中的图形。
Nyquist图则可以描述传递函数对相位变化的响应特性。
这两种方法均依赖于传递函数，因此并不是所有的控制系统都可以用这种方法进行鲁棒性分析。
2、基于时域方法基于时域方法则主要利用控制系统的状态空间模型来描述控制系统的稳定性和鲁棒性。
基于时域方法主要有两种：Lyapunov函数法和Pole Placement法。
其中，Lyapunov函数法是通过构造Lyapunov函数来对控制系统进行稳定性分析的方法。
Pole Placement法则是通过选择控制系统的极点来使得控制系统保持稳定性。
三、鲁棒性的设计方法设计鲁棒控制器是控制系统鲁棒性分析的重要环节。
鲁棒控制器的设计可以基于H∞控制器或者μ控制器。
其中，H∞控制器是一种基于最优控制思想的，优化控制器的灵敏度权重函数来制定控制器的方法。
自动控制系统的鲁棒性分析与优化
自动控制系统的鲁棒性分析与优化自动控制系统的鲁棒性是指系统对未知扰动或者模型误差的抵抗能力，是评价系统稳定性和控制性能的重要指标。
然而，实际控制系统中常常存在各种不确定性，如外部干扰、传感器失效、电机摩擦等，这些不确定因素必然对系统的控制效果产生影响。
因此，对自动控制系统实现鲁棒性分析和优化是至关重要的。
一、鲁棒性分析自动控制系统的鲁棒性可以通过对控制系统的传递函数或状态空间模型进行稳定性分析来进行评估。
传递函数稳定性的判断可以通过判别式或者Nyquist曲线等方法来实现。
状态空间模型稳定性的判定则可以通过判断系统的矩阵A的特征值的实部是否均小于0来进行。
不同于确定性系统，鲁棒性系统需要采用不同的控制策略。
鲁棒PID控制算法，是一种常用的控制策略，它通过引入一个鲁棒补偿器，将预测误差作为控制输入，从而实现对控制系统的鲁棒性的提升。
二、鲁棒性优化对于鲁棒性差的控制系统，我们可以通过一些方法来对其进行优化，包括结构调整、参数调节和输入补偿等。
结构调整：在控制系统中添加一些合理的元件或者取消一些不必要的元件，从而使系统的运动性能更加稳定，并提高鲁棒性。
参数调节：通过调整控制器的参数来提高系统的鲁棒性。
包括选择合适的控制器类型、调整增益和带宽等。
输入补偿：加入一些合理的控制输入，如鲁棒控制策略中的鲁棒补偿器等，来改善系统的不确定因素对控制系统稳定性的影响。
三、鲁棒性优化案例将鲁棒PID算法应用到一辆启动加速车的控制中。
该系统存在不确定性因素，如轮胎摩擦系数变化和发动机的动态响应等。
在该案例中，通过设计鲁棒PID控制算法，可以使系统在不同工况下有良好的鲁棒性和控制性能。
通过对传感器误差和干扰源等因素的分析，可以合理设计控制器和补偿器，并依据模糊PID算法和鲁棒PID算法等方法进行参数调节和输入补偿操作，从而提高系统的鲁棒性和稳定性。
四、总结自动控制系统的鲁棒性对于实际控制应用具有重要意义，正确评估和优化鲁棒性可以提高系统的稳定性和控制性能。
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被控对象 P(s)
S
T P
=1
被控对象 P(s)
SPT
=1 1+ PC
被控对象 P= (s) SPT
= 1 , G 1+ GH
PC
反馈环节 H= (s) SHT
= −GH , G 1+ GH
PC
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度计算实例 R(s)
—
例：天线的灵敏度函数。
C(s) H (s)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ问题1
本节重点
如何求取SISO系统 灵敏度函数？
问题2
问题3
系统灵敏度的定义？
系统灵敏度的含义？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
3.1.1 灵敏度定义 问题：
由于被控对象的变化而引起 的系统输出的变化有多大？
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
闭环系统：
1 系统灵敏度 22 反馈系统的内部稳定性
3 鲁棒稳定性判据 4 鲁棒性能
控制与仿真中心
内容回顾
系统中的存在不确定性
R(s)
—
C(s)
( P0 , ∆P )
D(s) + Y (s)
频域模型的不确定性表示方法： 加性不确定性 乘性不确定性
被控对象模型的不确定性对系统输出带来多大变化？
控制与仿真中心
Y (s)
H (s)
当GH很大时，灵敏度约为-1，则H(s) 的变化将直接 影响输出响应。因此，保持反馈部分不因环境的改变而 改变，或者说保持反馈增益为常数，是非常重要的。
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度分析
四种情况
可变参数
灵敏度
开环系统 单位反馈闭环系统 非单位反馈闭环系统 非单位反馈闭环系统
则灵敏度定义为：
∆T (s) S = ∆P (s)
T (s) P(s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度定义
∆T (s) T (s) S = ∆P (s) P (s)
取微小增量的极限形式，则：
dT (s) T (s) d lnT (s) =S d= P (s) P (s) d ln P (s)
控制与仿真中心 Control and Simulation Center
鲁棒控制
第三章：SISO系统的鲁棒性分析 ——Part 1
课程类别：本科生选修课 授课教师：马 杰 、贺风华
哈尔滨工业大学控制与仿真中心 Control and Simulation Center, HIT
控制与仿真中心
目录
G(s) + ∆G(s) Y (s) + ∆Y (s)
闭环输出为：
—
H (s)
Y (s) + ∆Y (s)
1
+
G (s) + ∆G (s) G (s) + ∆G (s) H
(
s)
⋅
R
(
s
)
输出的变化为：
∆Y (s)
1 +
G
(
s
)
H
(
s
)
+
∆G
∆G (s)
(s
H
) (
s
)
⋅
1
+
G
(
s
)
H
(
s
)
⋅
R
(
s
)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化 R(s)
G(s) + ∆G(s) Y (s) + ∆Y (s)
—
∆Y (s)
1 +
G
(
s
)
H
(
s
)
+
∆G
∆G
(s)
(s) H(
s
)
⋅
1 +
G
(
s)
H
(
s
)
⋅
R
(s)
H (s)
通常情况下，有
G (s) H (s) >> ∆G (s) H (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
3.1.2 灵敏度分析
① 开环系统对被控对象P (s)变化的灵敏度表示为
S
T P
=
d ln T = d ln P
dT ⋅ P = dP T
1
R(s) P(s)
Y (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度分析
② 单位反馈闭环系统对被控对象P (s)变化的灵敏度表示为
SPT =
d ln T = d ln P
dT ⋅ P = dP T
1 1+ PC
R(s)
C(s)
—
P(s) Y (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度分析
③ 非单位闭环系统被控对象P (s)变化的灵敏度为
S
T P
=
d ln T = d ln P
dT ⋅ P = dP T
1 1+ GH
T
(
s
)
=
1
+
G(s) G(s)H
(
s
)
R(s)
—
C(s) H (s)
P(s) Y (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度分析
④ 非单位闭环系统对反馈因子H(s)变化的灵敏度为
R(s)
S
T H
=
d ln T = d ln H
dT ⋅ H = dH T
−GH 1+ GH
—
G(s)
于是，
= ∆Y (s)
1 +
∆G (s) G(s)H (
s ) 2
⋅
R
(
s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
= ∆Y (s)
1 +
∆G (s) G(s)H (
s ) 2
⋅
R
(
s)
可见，由于 1+ G ( s) H ( s) 在所关心的复频率范
围内常常是远大于1的，因此闭环系统输出的变化减小
G (s) + ∆G (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化
闭环系统：
R(s)
—
C(s) H (s)
P0 (s) Y (s)
R(s)
—
C(s)
Y (s) + ∆Y (s)
P0 (s) + ∆P (s)
H (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
闭环系统的输出变化 R(s)
P0 (s) Y (s)
P0
(
s)
=
s
(
1
s +1)
C (s) = 10(0.5s +1)
0.1s +1
H (s) =1
天线系统的灵敏度函数。
=S
= 1 1+ P0C
0.1s3 +1.1s2 +1.1 0.1s3 +1.1s2 + 6s +10
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
例：天线的灵敏度函= 数。 S
R(s)
—
C(s) H (s)
P0 (s) Y (s)
R(s)
—
C(s)
Y (s) + ∆Y (s)
P0 (s) + ∆P (s)
H (s)
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
开环系统输出的变化
开环系统：
R(s) G(s)
Y (s)
∆Y (s) = ∆G (s) ⋅ R(s)
R(s)
Y (s) + ∆Y (s)
了。因子 1+ G (s) H (s) 在反馈控制系统的特性中具
有十分重要的作用。
3.1 SISO反馈系统的灵敏度
控制与仿真中心
灵敏度定义
灵敏度（Sensitivity）是反馈控制系统的一个
重要性能指标。系统灵敏度定义为：系统传递函数
的变化率与对象传递函数的变化率之比。
若系统传递函数为：
T
Y (s) = R(s)