11第十一章状态空间设计法

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6.状态空间设计法

6.状态空间设计法

控制器的状态空间设计法在这个部分,我们将展示如何用状态空间(时域)的方法设计控制器并观察。

本教程中用到的MTALAB关键命令有:eig,ss,lsim,place,acker目录•建模•稳定性•可控性和可观性•用极点配置控制•引入参考输入•观测器的设计建模Introduction: System Modeling系统建模部分。

对于单输入单输出系统,这状态空表示如下:这球的垂直位置是h,i是通过电磁铁的电流,V是电压,M是球的质量,g是重力加稳定性其我们想要做的第一件事情就是分析开环系统(不带任何控制)是否稳定。

正如所讨论的介绍:系统分析部分,系统矩阵的特征值,A(相当于传递函数的极点)确定的稳定性。

A矩阵的特征值是det(sI—A)=0的s的值。

poles =31.3050-31.3050-100.0000其中一个极点在又半平面,换言之,有正实数部分说明系统开环不稳定。

检查一下这个不稳定的系统,当有一个非零初始条件下,添加以下代码到您的m文件可控性和可观性如果存在一个控制输入u(t)那么一个系统是可控的,在有限的时间内系统的任何状态转移到零。

它可以表明,当且仅当其可控性矩阵,CO,具有满秩(即,如果CO的秩等于 n,其中n是状态的数量)。

LTI模型的可控性矩阵的秩可以用MATLAB命令rank (ctrb(A,B))或者rank(ctrb(sys))确定。

可控性和可观测性的双重概念。

一个系统(A,B)是可控的当且仅当一个系统(A’,C,B’,D)的观察。

当我们设计一个观察的这事有用的,正如我们下面将看到。

用极点配置控制让我们采用极点配置为系统建立一个控制器。

一个完整的状态反馈系统的原理图如下所示。

采用全状态,我们的意思是说,对于控制器任何时间所有的状态变量是已知的。

例如,在这个系统中,我们需要一个传感器测量球的位置,一个测量速度,和电磁铁的电流测量。

为简单起见,我们假设R = 0。

输入是超调量太大(传递函数中德零点可以增加超调量,在状态空间形式下你看不到零点)。

自动控制原理状态空间法

自动控制原理状态空间法
自动控制原理状态空间法
目录
• 引言 • 状态空间法基础 • 线性系统的状态空间表示 • 状态反馈与极点配置 • 最优控制理论 • 离散系Biblioteka 的状态空间表示01引言
状态空间法的定义
状态空间法是一种基于状态变量描述线性时不变系统的方法,通过建立系 统的状态方程和输出方程来描述系统的动态行为。
状态变量是能够完全描述系统内部状态的变量,可以是系统的物理量或抽 象的数学变量。
最优控制问题
在满足一定约束条件下,寻找一个控制输入, 使得被控系统的某个性能指标达到最优。
性能指标
通常为系统状态或输出函数的积分,如时间加 权或能量加权等。
约束条件
包括系统动态方程、初始状态、控制输入和终端状态等。
线性二次调节器问题
线性二次调节器问题是最优控制问题的一个特例, 其性能指标为系统状态向量的二次范数。
THANKS
状态方程描述了系统内部状态变量之间的动态关系,而输出方程则描述了 系统输出与状态变量之间的关系。
状态空间法的重要性
1
状态空间法提供了系统分析和设计的统一框架, 可以用于线性时不变系统的各种分析和设计问题。
2
通过状态空间法,可以方便地实现系统的状态反 馈控制、最优控制、鲁棒控制等控制策略。
3
状态空间法具有直观性和易于实现的特点,能够 直接反映系统的动态行为,便于理解和分析。
02
状态空间法基础
状态与状态变量
状态
系统在某一时刻的状态是由系统 的所有内部变量共同决定的。
状态变量
描述系统状态的变量,通常选择 系统的输入、输出和内部变量作 为状态变量。
状态方程的建立
根据系统的物理或数学模型,通过适 当的方法建立状态方程。

第11章 线性系统的状态变量分析法

第11章 线性系统的状态变量分析法

duC 1 dt RC di 1 L dt L
1 uC 0 C i 1 uS ( t ) 0 L L
若uL,ic,uR,iR作为输出
uL iC u R iR 1 1/ R 1 1/ R 0 1 1 uC 0 0 i L 0 uS ( t ) 0 0
L + uS(t) + uL iL + uC iC iL R C R 2 + uR
选uC , iL 为状态变量
列微分方程
duC uC iC C iL dt R
di L uL L uS ( t ) uC dt
duC 1 dt RC di 1 L dt L
输出方程
x1 x 2 y b0 ,b1 ,...., bm ,0,..., 0 x 3 ... xn
bm s m bm 1s m 1 b1s b0 x(t ) A x(t ) B e(t ) H (s) n n 1 s an 1s a1s a0
输出方程:
x1 y 10 4 0 x 2 x3
r(t)=10x1+4x2
y(t ) C x(t ) D e(t )
状态方程: x(t ) A x(t ) B e(t ) 输出方程:
y(t ) C x(t ) D e(t )
取相变量为状态变量
状态方程
1 0 x1 ' 0 x ' 0 1 2 0 x 3 ' 0 0 0 .. ... .. x n a 0 a1 a 2 0

知识表示与问题求解(状态空间法) ppt课件

知识表示与问题求解(状态空间法)  ppt课件
-2.2.3.1 基于状态空间法的问题描述
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自动化系仪自教研室
3
2.2.3 状态空间法
例:三数码难题(3 puzzle problem)
23 1
23 1
2 13
2 13
3
21
初始棋局
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12
3
目标棋局
自动化系仪自教研室
4
2.2.3 状态空间法
状态空间表示法就是以“状态空间”的形式来表 示问题及其搜索过程的一种方法。
最短的路径长度是3,它由3个算符组成:A(1,2)、 B(1,3)、A(2,3)。
ppt课件
自动化系仪自教研室
22
2.2.3 状态空间法
例1:翻转钱币问题
三枚钱币处于反、正、反状态,每次只许翻动一枚钱币 ,问连续翻动三次后,能否出现全正或全反状态。
初始状态Qs
ppt课件 目标状态自集动化合系仪{Q自教0,研Q室7} 23
算符A(i,j)表示把盘子A从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作;
算符B(i,j)表示把盘子B从第i号柱子移到第j号柱 子上的操作。
算符组F中共有12个算符:
A(1,2),A(1,3),A(2,1),A(2,3),A(3,1),A(3,2) B(1,2),B(1,3),B(2,1),B(2,3),B(3,1),B(3,2)
翻动钱币的操作抽象为改变上述状态的算子,
即F={a, b, c}
a:把钱币q0翻转一次
b:把钱币q1翻转一次
c:把钱币q2翻转一次
问题的状态空间为<{Q5},
{a, b, c},
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{Q0
Q7自}>2.2.3.2:翻转钱币问题

状态空间表示法

状态空间表示法

状态空间表示法状态空间表示是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和操作符为基础的。

在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。

由于状态空间法需要扩展过多的节点,容易出现“组合爆炸”,因而只适用于表示比较简单的问题。

状态空间是控制工程中的一个名词。

状态是指在系统中决定系统状态的最小数目的变量的有序集合。

而所谓状态空间则是指该系统的全部可能状态的集合。

简单来说,状态空间可以视为一个以状态变量为坐标轴的空间,因此系统的状态可以表示为此空间中的一个向量。

一个实际的物理系统通常以微分算子方程P(D)Z(t)=Q(D)u( t)Y(t)=R(D)Z(t)+H(D)u(t)来描述。

在一般控制原理中基于系统(2-1)的传递函数W(D)=R(D)P-1(D)Q(D)+H(D)借助于各种图解法,比如根轨图或乃氏图等来实现控制系统的分析与设计。

考虑到系统的相互耦合其传递函数相当复杂,有时为了简单,在定性分析中略去相互耦合,实现系统的近似分析。

然而,现代控制理论是基于系统的等效状态空间表示X=AX+ BuY=CX+Eu借助于数字计算机来实现系统的分析与设计,从而避免了一般控制理论中的弊病,实现了系统分析与设计的数值计算程序化。

相应于系统的传递函数为W(D)=C(DI-A)-tB+E在研究中,通常假设E=0,这样并不影响所研究的问题的实质.那么W(D)=C(DI-A)-1B注意上面式子中,为微分算子,P(D),R(D),Q(D)和H(D)是关于D的适当阶次的多项式阵,Z(t)为系统的ml维部分状态,x(t)为n维状态矢量,y(t)为P维输出矢量,u(t)为q维输入矢量,(5)式还可表示成下面扼要介绍三种状态空间表示法状态空间表达式状态空间表达式由状态方程和输出方程构成,在状态空间中对控制系统作完整表述的公式。

在经典控制理论中,对一个线性定常系统,可用常微分方程或传递函数加以描述,可将某个单变量作为输出,直接和输入联系起来。

状态空间法PPT课件

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状态空间法基于状态空间的概念,将系统的输入、输出和内 部状态联系起来,通过状态变量和输入变量的变化来描述系 统的动态行为。
状态空间法的应用领域
控制系统设计
状态空间法广泛应用于控制系统设计,通过建立系统的状 态方程和输出方程,可以设计控制律来控制系统的行为。
信号处理
在信号处理领域,状态空间法可用于信号滤波、预测和估 计,通过建立信号的状态模型来描述信号的变化规律。
优势与局限
状态空间法具有直观、灵活和易于理解等优点,能够提供丰富的信息用于系统分 析和设计。然而,状态空间法也存在一些局限,例如对于高阶系统的计算可能较 为复杂,且在某些情况下难以得到解析解。
对未来研究的展望
进一步发展
随着科学技术的不断进步,状态空间法有望在更多领域得到应用和发展。例如,随着智能传感器和执行器技术的 进步,状态空间法在智能控制和自适应控制等领域的应用将更加广泛。此外,随着深度学习和人工智能技术的快 速发展,状态空间法有望与这些技术相结合,用于解决更复杂和高级的问题。
05 状态空间法的应用实例
在控制系统中的应用
控制系统建模
利用状态空间法建立控制系统的数学模型,以便 进行系统分析和设计。
控制系统优化
通过状态空间法对控制系统进行优化设计,提高 系统的性能和稳定性。
控制系统故障诊断
利用状态空间法对控制系统的故障进行诊断和定 位,及时发现和排除故障。
在信号处理中的应用
状态空间法ppt课件
contents
目录
• 引言 • 状态空间法的基本概念 • 状态空间法的实现 • 状态空间法的优势与局限性 • 状态空间法的应用实例 • 结论
01 引言
什么是状态空间法
状态空间法是一种数学方法,用于描述动态系统的状态变化 和输出响应。它通过建立状态方程和输出方程来描述系统的 状态变量和输出变量之间的关系,从而对系统进行建模、分 析和控制。

第11章面向对象的设计与实现一、填空题(30小题)1、类型一致性原则

第11章面向对象的设计与实现一、填空题(30小题)1、类型一致性原则

第11章面向对象的设计与实现一、填空题(30小题)1、类型一致性原则要求子类S必须满足6个限制条件:( )、( )、( )、( )、( )和( )。

答案:S的状态空间(State-space)必须与T的状态空间一致(但S可以拥有额外空间以延伸T的状态空间)、在S和T的共享空间中,S的状态空间必须等同于或位于T的状态空间之内。

对于T的每一操作(如T.叩),S覆盖或重定义为S.op,则:S.Op必须与T.op名称相同、S.op的形式函数原型的参数必须与T.op的形式函数原型的参数表一一对应、S.op 的前置条件必须等同于或弱于T.op的前置条件、S.op的后置条件必须等同于或强于T.op 的后置条件2、类的实例化是( )。

答案:对象3、对象之间进行通信的构造叫做( )。

答案:消息4、闭合行为原则是指:( )。

答案:在基于类型/子类型层次结构的继承层次结构中,类C的任何对象操作的执行,包括从C的超类继承的所有操作应满足C的类不变式5、类型( )对于创建类库的类层次结构至关重要。

答案:一致性原则6、输出端是指( )。

答案:通过一个给定程序的多行代码来测量引用其他程序的次数7、不同应用中信息共享的这种机制和构造是通过( )来实现的。

答案:类库8、类型一致性设计原则可表述为( )。

答案:如果S为T的真子类型,则S必须与T一致,即类型S的对象可以出现在类型T的对象所需要的任何环境中,并且当该对象的任何获取操作执行时,仍能保持其正确性9、耦合性用来度量( )。

答案:程序之间联系的次数和强度10、没有经过封装的原始代码规定为( )封装。

答案:0级11、一个( )可以具体实现为多个类,每个类又包括自己独特的内部设计。

答案:类型12、受限关联由两个类和一个( )组成。

答案:限定词13、类具有属性,描述类的属性用( )。

答案:数据结构14、一个标准的面向对象系统包含的类通常来自于4个主要领域:( )。

(1)基础领域包含了( )。

《状态空间描述法》课件

《状态空间描述法》课件

案例二:飞行器姿态控制系统设计
总结词
飞行器的姿态控制是保证飞行安全的关键环 节。通过状态空间描述法,可以建立飞行器 姿态控制系统的数学模型,为控制系统设计 提供依据。
详细描述
飞行器的姿态控制涉及多个动态变量,如角 速度、角位移、俯仰角、偏航角等。状态空 间描述法能够全面地描述这些变量之间的关 系,建立起飞行器姿态控制的数学模型。基 于这个模型,可以设计各种控制器,如PID 控制器、模糊控制器等,以实现对飞行器姿 态的精确控制。
PART 05
状态空间描述法的应用实 例
REPORTING
案例一:倒立摆控制系统设计
要点一
总结词
要点二
详细描述
倒立摆是一个不稳定的系统,其控制目标是使摆杆保持稳 定,避免倒塌。状态空间描述法在倒立摆控制系统中被广 泛应用,通过建立状态方程和输出方程,对系统进行精确 的数学描述,为控制系统设计提供基础。
状态空间图
• 状态空间图:以图形方式表示系统状态变量、输 入和输出的关系,有助于直观理解系统的动态行 为。
PART 03
状态空间描述法的实现
REPORTING
建立状态方程和输出方程
状态方程
描述系统内部状态变量的动态关系,通 常表示为x(t+1)=Ax(t)+Bu(t)。
VS
输出方程
描述系统输出与状态变量和输入的关系, 通常表示为y(t)=Cx(t)+Du(t)。
如何克服局限性
降维处理
并行计算和分布式计算
对于高维系统,可以通过降维处理来 降低系统的维度,从而简化状态空间 描述法的计算。
采用并行计算和分布式计算技术可以 降低大规模系统的计算复杂性,提高 计算效率。
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yˆ(k )
A
取误差状态为:X~(k) X(k) Xˆ (k)
X~(k 1) X(k 1) Xˆ (k 1) AX(k) Bu(k){AXˆ (k) Bu(k) L[y(k) yˆ(k)]} AX(k) Bu(k){AXˆ (k) Bu(k) LC[X(k) Xˆ (k)]} (A LC)[X(k) Xˆ (k)] (A LC)X~(k)
Χ [1 0]
系统状态不可直接获得,按状态观测器法设计 L ,z1 0.2 z2 0.3 2)求状态反馈 K ,使期望极点为 z1 0.4 ,
z2 0.6
解:1)能观矩阵:
C CA
1 1
0 1
满秩,观测器可任意极点配置
设闭环观测器方程 Xˆ (k 1) AXˆ (k) Bu(k) L[y(k) yˆ(k)]
B1u(t)
相应的离散状态方程
x(k 1) Ax(k) Bu(k) y(k) Cx(k)
A eA1T
B
T
e
A1τ

0
假设控制规律是线性状态反馈
u(k) kX(k)
闭环系统的状态方程
x(k 1) (A Bk)X(k)
闭环特征方程
zI A BK 0
设计反馈控制规律L,使得闭环系统具有所需要的极点配置。
X(k 1) AX(k) BU(k)
A
1 0
1
1
0 B 1
按极点配置法设计反馈控制系统,使期望极点为 z1 0.4 z2 0.6
解法1:Qc
[B
AB
]
0 1
1
1
rank(Q c )
2
因此 Qc
能控
令反馈矩阵 K k1 k2
z 1 det(zI A BK)
k1
1 z 1 k2
系统满足秩的要求,k 就有唯一的解。
对于高阶系统反馈矩阵可用Ackermann公式求解:
K enQc1λ(A)
en 0 0 1
Qc B AB A2B An1B
λ(z) zn α1zn1 αn
λ(A) An α1An1 αn
例:设被控对象完全能控,且对象离散状态方程为:
1
1
rank(Q c ) 2
,因此Qc 能控。令反馈矩阵
K k1 k 2 ,则特征方程为
z 1 det(zI A BK)
k1
1 z 1 k2
z2 (k2
2)z (1 k1 k2 ) 0
闭环控制极点:
βi (i 0,1,2, ,n)
求得闭环特征方程为:
βc (z) (z β1 )(z β2 ) (z βn ) zn α1zn1 αn 0 反馈控制矩阵K应满足方程:
zI A BK βc(z)
状态完全可控的充要条件是:
rank B AB An1B n
λ(A)
A2
A
0.24I
0.24
0
1 0.24
K enQc1λ(A) 0
111
10.24 0 0
1 0.24
Байду номын сангаас
0.24
1
第二节 状态观测器设计法
观测器的设计思想:根据能够测量的系统输出量和输入量,重 构出全部状态。
全维观测器、降阶观测器。
状态观测器方法:将系统状态变量模拟出来用它来代替真实的 状态变量构成反馈系统,这种方法称状态观测器法。
z2
(k2
2)z (1k1
k2)
0
特征方程: (z 0.4)(z 0.6) z2 z 0.24 0
K 对比系数得: 0.24 1
解法2:用Ackerman公式求解:
0
Qc [B AB
期望特征方程
]

1
1
1
Q1c
0 1
11 1
1
1
1 0
λ(z) z2 z 0.24 0
L
L1 L2
误差状态方程的特征方程为 ZI A LC 0
z 0
0 z
1 0
1
1
L1 L2
[1
0]
0
z 1 L1
L2
1 z 1 0
z2 (L2 2)z 1 L1 L2 0
(z 0.2)(z 0.3) 0 L1 0.56 L2 1.5
0 Qc [B AB ] 1
误差状态特征方程为: zI A LC 0
若期望的极点为βi (i 1,2, ,n) ,期望观测器特征多项式:
n
η(z) (z βi ) zI A LC 0 i 1 对于高阶系统,也有Ackerman公式:
K
η(A)Q
e 1 T
on
en 0 0 1 η(z) zn α1zn1 αn
第十一章 状态空间设计法
第一节 极点配置设计法
设计目的:在已知被控对象的状态空间模型的前提下,可按 极点配置来设计控制器,使闭环系统既有克服扰动的能力,
又有跟踪给定值的能力。
控制器组成: ► 状态观测器 ► 控制规律
一、 按极点配置设计控制规律
设:连续控制对象的状态方程
x(t) y(t)
A1x(t) C1x(t)
降阶观测器:根据系统可测状态,重构出其余那些不能测量 的状态。
X(k 1) AX(k) Bu(k) Y(k) CX(k)
按上述系统构造模拟系统:
Xˆ (k 1) AXˆ (k ) Buˆ (k ) Yˆ (k ) CXˆ (k )
u(k) B
B
z X (k) 1 C
y(k)
A +
zL Xˆ (k ) 1 C
Qo C CA CA 2 CA n1
η(A) An α1An1 αn
二、带观测器的状态反馈系统
u(k ) B
z X (k) 1 C
y(k )
A +
B
zL Xˆ (k ) 1 C
yˆ (k )
A K
由于被控对象取状态较难,从观测器取状态得:
u(k) Kxˆ(k) X(k 1) AX(k) Bu(k) AX(k) BKXˆ (k)
det(zI A BK)(zI A LC) 0
分离定理:状态反馈和观测器可以分别独立设计。它 们之间无关联性。
det(zI A BK) 0 det(zI A LC) 0
例:系统的状态方程为
X(k 1) AX(k) BU(k) y(k) CX(k)
1 1
A 0
1
0 B 1
AX(k) BK[X(k) X~(k)] (A BK)X(k) BKX~(k) X~(k) X(k) Xˆ (k) 将此方程与误差方程合并,得闭环系统动态方程:
X(k X~ (k
1) 1)
A
BK 0
BK X(k) A LCX~(k)
A BK BK
detzI
0
A LC 0
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