上海大学 现代控制理论 第4章
现代控制理论第四章答案

G T PG P Q 1 3 1 P11 3 2 0 P 12 0 3 0 P13 P12 P22 P23 P13 1 3 0 P11 P23 3 2 3 P12 P33 1 0 0 13
P 12 P22 P23
19 1 0, 2 0, 3 0 78
19 78 P 13 10 P23 39 P33 1 2
10 39 49 78 19 13
0 0 0 P11 P12 P13 1 0 0 0 P P k P k 2 / 4 P P k / 2 P P P 0 0 0 11 13 33 12 23 12 22 23 0 P13 P23 P33 0 0 0 P12 P23 k / 2 P22
P 12 P22
P 1 1 1 0 12 2 3 0 1 P22
7 P 11 4 5 P 12 8 9 P22 24
2 P 4 P 1 11 12 P 4 P 2 P22 0 11 12 2 P 6 P 1 22 12
1 2 19 13 123 76
故:矩阵P是负定的,所以系统的平衡状态是不稳定的
【习题4-8 】设线性离散系统的状态方程为
0 1 0 x(k 1) 0 0 1 x(k ) 0 k / 2 0
1 Q 0 0 0 0 0 P 11 P P 12 P 13
I A
a11
a12
a21 a22 (a22 a11 a12 a21 ) 1 2 0 2 (a11 a22 ) 1 2 0 2
现代控制理论第4章

4.2 李雅普诺夫第一法
4.2.1 线性系统的稳定判据 线性定常系统
(1) 平衡状态 实部。 以上讨论的都是指系统的状态稳定性,或称内部稳定性。但从工程意义 渐近稳定的充要条件是矩阵A的所有特征值均具有负
上看,往往更重视系统的输出稳定性。
如果系统对于有界输入 所引起的输出 是有界的,则称系统为输出 稳定。 线性定常系统 输出稳定的充要条件是其传递函数:
1892年,俄国学者李亚普诺夫在他的博士论文“运动稳定性 的一般问题”中借助平衡状态稳定与否的特征对系统或系统运动 稳定性给出了严格定义,提出了解决稳定性问题的一般理论,即李亚 普诺夫稳定性理论。该理论基于系统的状态空间描述法,是对单变 量、多变量、线性、非线性、定常、时变系统稳定性分析皆适用 的通用方法,是现代稳定性理论的重要基础和现代控制理论的重要
(1) i 0 , i 1, 2,
i
即
,n
(i 1, 2, , n)
0, i为偶数 i 0, i为奇数
(3) 实对称矩阵P为半正定的充要条件是矩阵P的前n-1阶主子行列式非负,
且矩阵P的行列式为零,即
0, i 0,
i 1, 2, in
, n 1
为其各阶顺序主子行列式: (10)
(1)实对称矩阵P为正定的充要条件是矩阵P的各阶主子行列式均大于 零,即有
1 a11 0
a11 a12 a11 a12 2 0; a21 a22 ; n det P a21 a22 an1 an 2
a1n a2 n ann 0
(2) 实对称矩阵P为负定的充要条件是矩阵P的各阶主子行列式满足
的权矩阵。aij 为实数,且
aij a ji , i, j 1,2, , n。
第现代控制理论4章

V(x)
xτ
Px
1 2
xτ
3 1
1 2x 0
V(x)
xτ
Qx
xτ
1
0
01x 0
实用文档
例4-10 控制系统方块图如下图所示。 ➢ 要求系统渐近稳定,试确定增益的取值范围。
x3
x2
x1
k
1
1
s 1 -
s 2
s
解 由图可写出系统的状态方程为 x1 0 1 x2 0 2 x3 k 0
➢ 求得
k2 12k 6k 0
P
1 2(6k)
6k 0
3k k k 6
➢ 为使原点处的平衡状态是大范围渐近稳定的,矩阵P须为
正定。
实用文档
➢ 采用合同变换法,有
k2 1 2 k6 k0
k2 00
k2 0 0
6 k
3 kk 行 (1 ) (2 ) 2 (1 ) 03 kk 行 (3 ) (2 )/3 (3 ) 03 k
1 2
实用文档
➢ 为了验证对称矩阵P的正定性,用合同变换法检验如下:
P1 21 3
1行 (2)(1)/3 (2)19 2列 (2)(1)/3 (2)60
0 5
➢ 由于变换后的对角线矩阵的对角线上的元素都大于零,故 矩阵P为正定的。因此,系统为大范围渐近稳定的。
➢ 此时,系统的李雅普诺夫函数和它沿状态轨线对时间t的
➢ 对任意给定的一个正定矩阵Q,都存在一个正定矩阵P为
矩阵方程
PA+AP=-Q 的解,并且正定函数V(x)=xPx即为系统的一个李雅普诺夫
函数。 □
实用文档
证明过程为:
➢ 已知满足矩阵方程
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第一章习题答案1-1试求图1-27系统的模拟结构图,并建立其状态空间表达式。
解:系统的模拟结构图如下:系统的状态方程如下:阿令,则所以,系统的状态空间表达式及输出方程表达式为状态变量的状态方程,和以电阻上的电压作为输出量的输出方程。
解:由图,令,输出量有电路原理可知:既得写成矢量矩阵形式为:1-3参考例子1-3(P19).1-4两输入,,两输出,的系统,其模拟结构图如图1-30所示,试求其状态空间表达式和传递函数阵。
解:系统的状态空间表达式如下所示:1-5系统的动态特性由下列微分方程描述列写其相应的状态空间表达式,并画出相应的模拟结构图。
解:令,则有相应的模拟结构图如下:1-6(2)已知系统传递函数,试求出系统的约旦标准型的实现,并画出相应的模拟结构图解:1-7给定下列状态空间表达式(1)画出其模拟结构图(2)求系统的传递函数解:(2)1-8求下列矩阵的特征矢量(3)解:A的特征方程解之得:当时,解得:令得(或令,得)当时,解得:令得(或令,得)当时,解得:令得1-9将下列状态空间表达式化成约旦标准型(并联分解)(2)解:A的特征方程当时,解之得令得当时,解之得令得当时,解之得令得约旦标准型1-10已知两系统的传递函数分别为W1(s)和W2(s)试求两子系统串联联结和并联连接时,系统的传递函数阵,并讨论所得结果解:(1)串联联结(2)并联联结1-11(第3版教材)已知如图1-22所示的系统,其中子系统1、2的传递函数阵分别为求系统的闭环传递函数解:1-11(第2版教材)已知如图1-22所示的系统,其中子系统1、2的传递函数阵分别为求系统的闭环传递函数解:1-12已知差分方程为试将其用离散状态空间表达式表示,并使驱动函数u的系数b(即控制列阵)为(1)解法1:解法2:求T,使得得所以所以,状态空间表达式为第二章习题答案2-4用三种方法计算以下矩阵指数函数。
(2)A=解:第一种方法:令则,即。
求解得到,当时,特征矢量由,得即,可令当时,特征矢量由,得即,可令则,第二种方法,即拉氏反变换法:第三种方法,即凯莱—哈密顿定理由第一种方法可知,2-5下列矩阵是否满足状态转移矩阵的条件,如果满足,试求与之对应的A阵。
现代控制理论基础第四章(1)

Ae e
第一节
李亚普诺夫理论基础
4.1.2 稳定性概念 规定几个简化记法。令BR表示状态空间中||x||<R由定义的球形区 域,SR表示由||x||=R定义的球面本身。 1。稳定性和不稳定性 定义4-1-3:如果对于任何R>0,存在r>0,使得对于所有t≥0如果 ||x(0)||<r,就有||x(t)||<R ,则称平衡点x=0是稳定(李亚普诺夫 稳定)的,否则就说平衡点是不稳定的。 2 我们将使用如下标准缩略语符号: 3 1 Sr 意思是“对于任何”,意思是“存在” 意思是“在集合中”(“属于”) x(0) 意思是“蕴涵” SR 当然我们可以互换地说:A蕴涵B,或者 说A是B的充分条件,或者说B是A的必要条件。
* f ( x *) x x (0) x0
x*(t) x1
f (x) x
x (0) x0 x0
x3
图4-1-2
第一节
李亚普诺夫理论基础
( 4 1 8)
那么e(t)满足下列非自治微分方程
(t ) f ( x * e, t ) f ( x*, t ) g (e, t ) e
第一节
李亚普诺夫理论基础
如果A是奇异的,它就有无穷多个平衡点,这些平衡点包含在矩 阵A的零空间内,即Ax=0定义的子空间内。这隐含着这些平衡 点不是孤立的。如例子 x 0 所反映的那样,其相平面x轴 x 上所有点都是平衡点。 一个非线性系统可以有几个(或无穷多个)孤立平衡点。 例4-1-1 单摆 考虑图4-1-1所示的单摆,它的动态特性 由下列非线性自治方程给出 R 2 MR b MgR sin 0 (4 1 5) θ 式中R为单摆长度,M为单摆质量, b为铰链的摩擦系数,g是重力常数。 令x1=θ,x2= 则相应的状态空间方程是
现代控制理论-4

雅可比(Jacobian)矩阵。 引入偏差向量 x x xe,即 可导出系统的线性化方程, 或称一次近似式为 x Ax
式中
现代控制理论基础
A
f x T
x x e
12
4.2 李亚普诺夫第一方法
①假如矩阵A的所有特征值都具有负实部,则原非线性系 统的平衡状态 xe 是渐近稳定的,且系统的稳定性与高阶项
point from the stability properties of its linear approximation.)
现代控制理论基础
2
引
言
直接法又称第二方法,它通过构造一个称之为 Lyapunov 函数
的纯量函数来判别系统的稳定性。它是分析线性和非线性、时 变和定常动力学系统稳定性的一种普遍方法,而且还可以有效 地应用于系统的分析和综合。
4 控制系统的稳定性—Lyapunov第二方法
4.1 关于稳定性的几个定义
4.2 李亚普诺夫第一方法
重点!
4.3 李亚普诺夫第二方法 4.4 非线性系统的Lyapunov稳定性分析 4.5 线性定常系统的Lyapunov稳定性分析 4.6 Lyapunov第二方法在线性系统设计中
的应用
1
引
言
1892年,俄国数学家李亚普诺夫(Lyapunov)在其发表的 论文《运动稳定性的一般问题》(The general problem of motion stability) 中提出了两种用于分析由常微分方程描述的系统稳定 性的方法:线性化方法和直接法 。 (linearization method and direct method)
x x
T x xe
( x xe ) ( x xe )
现代控制理论第4章1

Φ(t; x0 , t0 ),
在式(4.1)的系统中,总存在 在式(4.1)的系统中, (4.1)的系统中 , 对所有t f ( x , t) ≡ 0 则称 为系统的平衡状态或平衡点。 xe 为系统的平衡状态或平衡点。
(4.2)
如果系统是线性定常的, 如果系统是线性定常的,也就是说 为非奇异矩阵时, 为非奇异矩阵时,系统存在一个唯一的平衡状态
(2) 如果平衡状态
类似地,如果δ 与t0无关,则称此时之平衡状态 无关, 类似地,如果δ
为一致渐近稳定的。 为一致渐近稳定的。 实际上,渐近稳定性比Lyapunov意义下的稳定性更重要。 Lyapunov意义下的稳定性更重要 实际上,渐近稳定性比Lyapunov意义下的稳定性更重要。 考虑到非线性系统的渐近稳定性是一个局部概念, 考虑到非线性系统的渐近稳定性是一个局部概念,所以简单 地确定渐近稳定性并不意味着系统能正常工作。 地确定渐近稳定性并不意味着系统能正常工作。 通常有必要确定渐近稳定性的最大范围或吸引域。 通常有必要确定渐近稳定性的最大范围或吸引域。它是发生 渐近稳定轨迹的那部分状态空间。换句话说, 渐近稳定轨迹的那部分状态空间。换句话说,发生于吸引域内 的每一个轨迹都是渐近稳定的。 的每一个轨迹都是渐近稳定的。
Lyapunov意义下的稳定性问题 4.2 Lyapunov意义下的稳定性问题
对于一个给定的控制系统,稳定性分析通常是最重要的。 对于一个给定的控制系统,稳定性分析通常是最重要的。 如果系统是线性定常的, 那么有许多稳定性判据, Routh如果系统是线性定常的 , 那么有许多稳定性判据 , 如 RouthHurwitz稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用 稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用。 Hurwitz稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可资利用。
现代控制理论第4章答案

现代控制理论第四章习题答案4-1判断下列二次型函数的符号性质:(1)222123122313()31122Q x x x x x x x x x x =---+-- (2)222123122313()4262v x x x x x x x x x x =++---解:(1)由已知得[]11231231232311232311()31122111113211112x Q x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=-+------⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥---⎣⎦110∆=-<,2112013-∆==>-,31111711302411112--∆=--=-<--- 因此()Q x 是负定的 (2)由已知得[][]112312312323112323()433111143131x Q x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎡⎤⎢⎥=---+---+⎢⎥⎢⎥⎣⎦--⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦110∆=>,2113014-∆==>-,3111143160131--∆=--=-<--因此()Q x 不是正定的 4-2已知二阶系统的状态方程:11122122a a xx a a ⎛⎫= ⎪⎝⎭试确定系统在平衡状态处大范围渐进稳定的条件。
解:方法(1):要使系统在平衡状态处大范围渐进稳定,则要求满足A 的特征值均具有负实部。
即:111221222112211221221()0a a I A a a a a a a a a λλλλλ---=--=-++-= 有解,且解具有负实部。
即:1122112212210a a a a a a +<>且方法(2):系统的原点平衡状态0e x =为大范围渐近稳定,等价于T A P PA Q +=-。
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选取Lyapunov函数:
显然它是正定的,即满足 而
( x) = 2 x x V 1 1 + 2 x2 x2
V ( x ) > 0 V ( x ) = 0
x≠0 x=0
将状态方程代入上式,化简后得
( x ) = −2a (1 + x ) 2 x 2 V 2 2
定理4-3 设系统状态方程为 数,并且满足:
= f ( x) x
在平衡状态 xe = 0 的某邻域内,标量函数V ( x ) 具有连续一阶偏导
( x ) 为半负定;3)除了x = 0 平衡状态外, V V ( x ) 为正定; 2) 1) e ( x) = 0 ( x ) = 0 的点,但是不会在整条状态轨线上有 V V 还有
[例4.4.1] 系统的状态方程如下,判别系统稳定性。
1 = x2 x 2 = −( x1 + x2 ) x
V ( x ) > 0 解 选取Lyapunov函数,显然是正定的,即满足 V ( x) = 0 1 1 2 V ( x ) = ( x1 + x2 ) 2 + x12 + x2 2 2 ( x ) = ( x + x )( x 而 1 + x 2 ) + 2 x1 x 1 + x2 x 2 V 1 2
4.3.4 大范围渐进稳定
x (t ) = xe 如果 x (t0 ) = x0 是整个状态空间中任一点,并且都有 lim t →∞
则为大范围渐近稳定或称为Lyapunov意义下全局渐近稳定。 当稳定性与 t0 的选择无关时,称一致全局渐近稳定。 4.3.5 不稳定 对于任意的实数 ε > 0 ,存在一个实数 δ > 0 ,不论 δ 取的多么小,在满足不 x0 − xe < δ 等式 的所有初始状态中,至少存在一个初始状 态 x0 ,由此出发的轨线 x (t ) ,满足
则 xe = 0 为一致渐近稳定的。
V ( x ) → ∞ ,则V ( x ) 是大范围一致渐近稳定的。 如果 x → ∞ ,
(注:本定理是将定理4-1的条件稍微放宽了一点)
1 = x2 x [例4.4.2] 系统的状态方程为 2 = −a (1 + x2 ) 2 x2 − x1 x
其中, a 为大于零的实数。判别系统的稳定性。 解 系统的平衡状态为 xe = 0
4.1
动态系统的外部稳定性
4.1.1 有界输入-有界输出稳定 Bounded Input Bounded Output (BIBO) Stable 定义:对于初始松弛系统,任何有界输入,其输出也是有界的,称 为BIBO系统。 如果输入 u 有界,是指 u ≤ K1 < ∞ 如果输入 y 有界,是指 y ≤ K 2 < ∞
a>0 a=0
可见,只有当 a > 0 时,才有有限值 K 3 存在,系统才是BIBO稳定 的。
4.1.2
BIBO稳定与平衡状态稳定性之间的关系
x = Ax + Bu y = Cx
对于线性定常系统
(4.1-2)
平衡状态 xe = 0的渐近稳定性由A 的特征值决定。而BIBO的稳定性 是由传递函数的极点决定的。 的极点。可能存在零极点对消。所以, xe = 0 处的渐近稳定就包含 了BIBO稳定,而BIBO稳定却可能不是 xe = 0 处的渐近稳定。 那么在什么条件下,BIBO稳定才有平衡状态 xe = 0 渐近稳定呢? 结论是:如果(4.1-2)式所描述的线性定常系统是BIBO稳定,且 系统是既能控又能观测的,则系统在 xe = 0处是渐近稳定的。
G ( s )的所有极点都是A 的特征值,但 A 的特征值并不一定都是 G ( s )
4.2 动态系统的内部稳定性
4.2.1、系统的平衡状态
e = f ( xe ) = 0 ,称xe为系统 平衡状态:对所有时间t,如果满足 x 的平衡状态或平衡点。稳定性针对平衡状态而言。 说明: e = f ( xe ) = Ax = 0 1、对于线性定常系统: x
A为非奇异阵时,x=0是其唯一的平衡状态。 A为奇异阵时,系统有无穷多个平衡状态。 2、对于非线性系统,有一个或多个平衡状态。 3、对任意 xe ≠ 0 ,总可经过一定的坐标变换,把它化到坐标 原点(即零状态)。一般将平衡状态取为状态空间原点。 4、孤立平衡状态:如果多个平衡状态彼此是孤立的,则称这 样的状态为孤立平衡状态。单个平衡状态也是孤立平衡状态。
y =
∫
t
t0
H (t − τ )u( τ ) d τ
≤
∫
t
t0
H (t − τ ) ⋅ u( τ ) d τ = K1 ∫
t
t0
H (t − τ ) ⋅ u( τ ) d τ
如果
∫
t
t0
H (t − τ ) d τ
≤ K3 < ∞
于是
y ≤ K1 K 3
可以取
K 2 = K1 K 3
= Ax + Bu x 定理4-1 由方程 y = Cx 描述的线性定常系统。
≤ K3 < ∞
= −ax + u x [例4.1.1] 线性定常系统方程为
y = cx
其中,a 为一个非负的实数,而系统的脉冲响应函数为 h(t ) = c e − at 分析系统是否BIBO稳定。 解
∫
∞ 0
h( τ ) d τ = c a ∞
4.3.1 引言 对于一个给定的控制系统,稳定性分析通常是最重要 的。如果系统是线性定常的,那么有许多稳定性判据,如 Routh-Hurwitz稳定性判据和Nyquist稳定性判据等可利 用。然而,如果系统是非线性的,或是线性时变的,则上 述稳定性判据就将不再适用。所以, 1892年,俄国 Lyapunov在《运动稳定性的 一般问题》中提出了稳定性 理论。
为初始松弛系统。其输出向量的解为
y (t ) = ∫ H (t − τ )u( τ ) d τ
t0 t
(4.1-1)
BIBO稳定的充分必要条件是存在一个常数K3,有
∫
∞ 0
H (t − τ ) d τ ≤ K 3 < ∞
或者对于 H (t − τ ) 的每一元素,都有
∫
∞ 0
hij ( τ ) d τ
则 xe = 0 为一致稳定的。
V ( x ) → ∞ ,则 xe = 0是大范围一致稳定的。 如果 x → ∞ ,
(注:本定理只是比定理4-2少了第3个条件,不能保证 渐近稳定,只能保证一致稳定。)
( x ) ≤0 因为 V ( x ) = 0 ,则系 则系统可能存在闭合曲线(极限环),在上面恒有 V 统可能收敛到极限环,而不收敛到平衡点。因此 xe = 0 是一致稳 定的。
x − xe > ε
不稳定
称 xe = 0 为Lyapunov意义下不稳定
4.4 李亚普诺夫第二法
定义 如果标量函数 V ( x ) ≥0 ,并且当
V ( x ) > 0 ;仅当 x ≠ 0 时,
V ( x ) = 0 ;则称 V ( x ) 为正定的。除了 x = 0 以外,还有 x = 0 时,
第4 章
控制系统的稳定性分析
1. 动态系统的外部稳定性 2. 动态系统的内部稳定性 3. 李亚普诺夫意义下稳定性的定义 4. 李亚普诺夫第二法 5. 线性连续系统的稳定性 6. 线性定常离散系统的稳定性 7. 有界输入-有界输出稳定 8. 非线性系统的稳定性分析
稳定性是控制系统能否正常工作的前提条件。 控制系统的稳定性,通常有两种定义方式: 1、外部稳定性:是指系统在零初始条件下通过其外部状态, 即由系统的输入和输出两者关系所定义的外部稳定性。有界输 入有界输出稳定(BIBO)。 2、内部稳定性:指系统在零输入条件下通过其内部状态变化 所定义的内部稳定性。状态稳定。 外部稳定性只适用于线性系统,内部稳定性不但适用于线性系 统,而且也适用于非线性系统。对于同一个线性系统,只有在 满足一定的条件下两种定义才具有等价性。 不管哪一种稳定性,稳定性是系统本身的一种特性,只和系统 本身的结构和参数有关,与输入-输出无关。也即在受到外界 扰动后,虽然其原平衡状态被打破,但在扰动消失后,仍然能 恢复到原来的平衡状态,或者趋于另一平衡状态继续工作。
( x ) = 0 ,而 x ≠ 0 和任意 x1 可见,当 x2 = 0 和任意的 x1 时,有 V 2 ( x ) < 0。又因为 x 1 = x2 就不为零,因此 1 = x2,只要 x1 变化 x 时, V ( x) ≡ 0 。 在整条状态轨线上不会有 V xe = 0 是一致渐进稳定的。 因此,
当 x → ∞ ,有V ( x ) → ∞ ,故系统 xe = 0是一致大范围渐进稳定的。
= f ( x) 定理4-4 设系统状态方程为 x
在平衡状态xe = 0 的某邻域内,标量函数V ( x ) 具有连续一阶偏导 数,并且满足:
V ( x ) 为正定; 1)
( x ) 为半负定; V 2)
4.2.2、状态向量范数
符号
• 称为向量的范数,x − xe 为状态向量端点至
平衡状态向量端点的范数,其几何意义为“状态偏差 向量”的空间距离的尺度,其定义式为:
x − xe = ( x1 − xe1 ) 2 + ( x2 − xe 2 ) 2 + + ( xn − xen )
[
1 2 2
]
4.3 李亚普诺夫意义下稳定性的定义
x≠0 x=0
将状态方程代入上式,化简后得
( x ) = −( x 2 + x 2 ) V 1 2
( x) < 0 x ≠ 0 V V ( x ) 是负定的,即满足 可见, V ( x ) = 0 x = 0