多变量控制系统分析与设计
多变量控制系统分析与设计

S(g)的特征值与G(s)的特征值是相互蕴含的,当s为闭环频率矩阵S(g)的特征值时,对应的g便是开环增益矩阵G(s)的特征值。反之亦然。这种严格对偶与相互蕴合关系,构成了将经典的单回路额率响应法推广到多变量系统的理论基础。
则称系统(4-5)BIBO稳定。
BIBO稳定性(有界输入-有界输出)
(4-5)
系统(4-5)的输出向量y(t)也有界,即满足:
4
3
65Biblioteka 系统稳定性的基本概念(二)
系统的外部稳定性
[定理4-4] 当且仅当G(s)的所有极点均位于左半开平面上时,系统BIBO 稳定。
系统稳定性考察
解
由于存在右半平面上的特征值s2=1,故此系统不稳定,或者更严格地说,此系统的零输入响应在平衡点X*=0处不稳定。
奈氏阵列稳定性判据(续)
奈氏阵列稳定性判据(续)
奈氏阵列稳定性判据(续)
【定理4-16】(INA稳定性判据) 若 和 在Nyquist D围线上均对角优势,则闭环系统稳定的充分必要条件是:其中 为 的对角线元素,p0为开环不稳定的极点数。
【推论】 行(列)对角优势矩阵的所有行(列)的Gershgorin圆不包含原点。反之,如果所有行(列)Gershgorin圆都不包含原点,则矩阵必有行(列)对角优势。
【推论】 对角优势矩阵没有零待征值。
奈氏阵列稳定性判据(续)
根据Gershgorin定理,当s取D围线上的某一点,z(s)的特征值处在以zii(s)为圆心,以 为半径的m个圆组成的并集内。我们把这m个圆称为z(s)的行Gershgorin圆,当s沿Nyquist D围线变化一周时,z(s)的m个行Gershgorin圆形成的m条带称为Gershgorin带。
第四章多变量控制系统-PPT全文编辑修改

u1 D21(s)
G11(s)
y1
G21(s)
r2
Gc2(s)
uc2
D12(s) u2
G12(s)
G22(s)
y2
前馈解耦原理:使y1与uc2无关联;使y2与uc1无关联
4、5 MIMO系统得解耦设计
• 前馈补偿法
uD1 21uD112uu22uuc1c2
u1 u2
1
1 D21D12
1 D21
4、5 MIMO系统得解耦设计
解耦控制得目得
解耦系统得目得就是寻求适当得控制律,使输入输出相互 关联得多变量系统实现每一个输出仅受相应得一个输入 所控制,每一个输入也仅能控制相应得一个输出,以此构 成独立得单回路控制系统,获得满意得控制性能。
解耦控制得先行工作
• 控制变量与被控参数得配对 • 部分解耦:即有选择性得解耦,在选择时可根据被控参
4、4 耦合测度与配对规则
u1(s)
y1(s)
u2(s) .
MIMO
y2(s) .
..
过程
..
un(s)
yn(s)
有无规则? 如何评价?
u1(s)
y1(s)
u2(s)
y2(s)
...
...
un(s)
yn(s)
配对规则 耦合测度
4、4 耦合测度与配对规则
以TITO系统为例:
u1(s) u2(s)
y1(s) y2(s)
4、2 MIMO系统得稳定性分析
MIMO传递函数模型为
其中
Y s GsU s Gd sds
g11s g12 s g1m s
d11s d12 s d1k s
G
速度雅可比矩阵定义

速度雅可比矩阵定义摘要:1.速度雅可比矩阵的定义2.速度雅可比矩阵的应用3.速度雅可比矩阵的性质正文:速度雅可比矩阵是控制理论中的一个重要概念,它主要用于描述系统状态变量的变化规律。
在多变量系统中,速度雅可比矩阵能够反映系统状态变量之间的相互关系,从而为分析和设计控制系统提供有力工具。
首先,我们来了解速度雅可比矩阵的定义。
速度雅可比矩阵,简称雅可比矩阵,是指系统状态变量的一阶导数与系统输入之间的矩阵关系。
具体来说,如果系统状态变量x(t) 可以表示为x(t)=x0(t)+∫u(t)dt,其中x0(t) 表示系统状态变量的零阶保持器,u(t) 表示系统输入,那么速度雅可比矩阵J 就可以表示为J=x/u,即系统状态变量的一阶导数与系统输入的偏导数组成的矩阵。
接下来,我们来探讨速度雅可比矩阵的应用。
在控制系统设计中,速度雅可比矩阵具有重要的应用价值。
首先,速度雅可比矩阵可以用于分析系统的稳定性。
如果系统的速度雅可比矩阵J 满足J=J^T(J 的转置矩阵)且行列式det(J)>0,那么系统就是稳定的。
此外,速度雅可比矩阵还可以用于分析系统的可控性。
如果系统的速度雅可比矩阵J 满足det(J)=0 且rank(J)=n(n 为系统状态变量维数),那么系统就是完全可控的。
最后,我们来研究速度雅可比矩阵的性质。
根据速度雅可比矩阵的定义,可以得出以下性质:1)速度雅可比矩阵是系统状态变量的一阶导数与系统输入之间的矩阵关系;2)速度雅可比矩阵是系统状态变量变化规律的重要表征;3)速度雅可比矩阵可以用于分析系统的稳定性和可控性。
总之,速度雅可比矩阵是控制理论中的一个重要概念,它可以反映系统状态变量之间的相互关系,并为分析和设计控制系统提供有力工具。
过程控制系统-多变量解耦控制系统!!

Y2
解耦器N(S)
二输入二输出解耦系统 Y (s) G p (s)U (s) U ( s) N ( s)Uc ( s)
Y ( s) G p ( s) N ( s)Uc ( s)
1/4/2016
若是对角阵,则 可实现完全解耦
15
解耦控制设计的主要任务是解除控制回路或系统 变量之间的耦合。 解耦设计可分为完全解耦和部分解耦。
1/4/2016
22
U1 (s)
G11 ( s )
G21 (s)
Y1 ( s)
G12 (s)
U 2 (s)
G22 ( s)
Y2 ( s )
G11 ( s) G12 ( s) 开环系统的传递函数为 Go ( s) G ( s ) G ( s ) 22 21 1/4/2016
8
闭环控制系统
R1 ( s )
Y1 ( s) G p11 ( s) Y ( s) 0 2
1/4/2016
U c1 ( s) U ( s ) G p 22 ( s) c2 0
20
R1
R2
Gc1 ( s ) Gc 2 ( s )
U c1
Uc2
Gp11(s) Gp22(s)
Y 1 Y2
13
1/4/2016
第四节 解耦控制系统设计
在耦合非常严重的情况下,最有效的方法是采用 多变量系统的解耦设计。
1/4/2016
14
R1
Gc ( s ) Gc1 ( s )
U c1
N ( s)
N 11 N 21 N12
U1
G p (s)
Y1
R2
《自动控制原理》复习提纲

《自动控制原理》复习提纲自动控制原理复习提纲第一章:自动控制系统基础1.1自动控制的基本概念1.2自动控制系统的组成1.3自动控制系统的性能指标1.4自动控制系统的数学建模第二章:系统传递函数与频率响应2.1一阶惯性系统传递函数及特性2.2二阶惯性系统传递函数及特性2.3高阶惯性系统传递函数及特性2.4惯性环节与纯时延环节的传递函数2.5开环传递函数与闭环传递函数2.6频率响应曲线及其特性第三章:传递函数的绘制和分析3.1 Bode图的绘制3.2 Bode图的分析方法3.3 Nyquist图的绘制和分析3.4极坐标图的应用3.5稳定性分析方法第四章:闭环控制系统及稳定性分析4.1闭环控制系统4.2稳定性的概念和判据4.3 Nyquist稳定性判据4.4 Bode稳定性判据4.5系统的稳态误差分析第五章:比例、积分和微分控制器5.1比例控制器的原理和特性5.2积分控制器的原理和特性5.3微分控制器的原理和特性5.4比例积分(P)控制系统5.5比例积分微分(PID)控制系统第六章:根轨迹法6.1根轨迹的概念和基本性质6.2根轨迹的绘制方法6.3根轨迹法的稳定性判据6.4根轨迹设计法则6.5根轨迹法的应用案例第七章:频域设计方法7.1频域设计基本思想7.2平衡点反馈控制法7.3频域设计法的应用案例7.4系统频率响应的优化设计7.5频域方法的灵敏度设计第八章:状态空间分析和设计8.1状态空间模型的建立8.2状态空间的矩阵表示8.3状态空间系统的特性8.4状态空间系统的稳定性分析8.5状态空间设计方法和案例第九章:模糊控制系统9.1模糊控制的基本概念9.2模糊控制系统的结构9.3模糊控制器设计方法9.4模糊控制系统的应用案例第十章:遗传算法与控制系统优化10.1遗传算法的基本原理10.2遗传算法在控制系统优化中的应用10.3遗传算法设计方法和案例第十一章:神经网络及其应用11.1神经网络的基本概念和结构11.2神经网络训练算法11.3神经网络在控制系统中的应用11.4神经网络控制系统设计和优化方法第十二章:自适应控制系统12.1自适应控制的基本概念12.2自适应控制系统的结构12.3自适应控制器设计方法12.4自适应控制系统的应用案例第十三章:系统辨识与模型预测控制13.1系统辨识的基本概念13.2建模方法及其应用13.3模型预测控制的原理13.4模型预测控制系统设计和优化方法第十四章:多变量控制系统14.1多变量控制系统的基本概念14.2多变量系统建模方法14.3多变量系统稳定性分析14.4多变量系统控制器设计14.5多变量系统优化控制方法以上是《自动控制原理》的复习提纲,内容覆盖了自动控制系统的基本概念、传递函数与频率响应、传递函数的绘制和分析、闭环控制系统及稳定性分析、比例、积分和微分控制器、根轨迹法、频域设计方法、状态空间分析和设计、模糊控制系统、遗传算法与控制系统优化、神经网络及其应用、自适应控制系统、系统辨识与模型预测控制、多变量控制系统等知识点。
多变量系统的辨识与闭环控制及相应matlab程序

多变量系统的辨识与闭环控制及相应matlab程序文章标题:多变量系统的辨识与闭环控制一、引言在工程领域中,多变量系统的辨识与闭环控制一直是一个备受关注的重要课题。
本文将从系统辨识和闭环控制的角度探讨多变量系统,并结合相关的matlab程序进行深入分析和讨论。
二、多变量系统的特点1. 多变量系统是指具有多个输入和多个输出的系统,其特点是相互之间存在较强的耦合关系,一个输入的变化会对多个输出产生影响,反之亦然。
2. 在实际工程中,多变量系统的辨识和控制具有挑战性,需要综合考虑各个变量之间的相互影响和耦合关系,以及系统内部的非线性因素。
三、多变量系统的辨识1. 多变量系统的辨识是指通过实验数据或模拟方法,确定系统的数学模型,包括系统的传递函数、状态空间模型等。
2. 为了对多变量系统进行辨识,可以使用系统辨识工具箱中的一些方法,如最小二乘法、最大似然法等,结合matlab程序进行数据处理和参数估计,从而得到系统的数学模型。
四、多变量系统的闭环控制1. 多变量系统的闭环控制是指在实际应用中,通过设计控制器来实现系统的稳定性、鲁棒性和性能指标的要求。
2. 针对多变量系统的闭环控制,可以采用多变量控制系统设计方法,如模态分解控制、鲁棒控制等,并通过matlab程序进行设计和仿真验证。
五、matlab程序实现1. 通过matlab中的系统辨识工具箱,可以使用辨识命令对多变量系统的数据进行辨识,得到系统的数学模型。
2. 在多变量系统的闭环控制设计中,可以利用matlab中的控制系统工具箱,设计控制器并进行仿真验证,以实现闭环控制的目标。
六、个人观点和总结通过本文的讨论,我们深入了解了多变量系统的辨识与闭环控制的重要性和复杂性,以及matlab程序在系统分析与设计中的作用。
多变量系统的辨识和控制是一个具有挑战性和发展前景的研究领域,需要我们在实践中不断探索和创新。
多变量系统的辨识与闭环控制是一个重要且复杂的课题,需要我们不断学习和实践,以期能够在工程领域中取得更好的应用与推广。
化工仪表及自动化课件第七章__复杂控制系统

4 高度动态
具有快速响应和大幅度变化的特点,在控制 中需要实时调节。
化工行业中的复杂控制系统应用案例
石油化工
发电厂控制
在炼油、化工加工等领域应用广泛,如精馏塔温度、 压力控制。
保证功率输出、温度和气体流量的稳定性和高效性。
水处理厂
用于控制投加量、能耗和废水回收,保障水质水量。
反馈控制和前馈控制的区别
复杂控制系统简介
探索复杂控制系统的特点和应用领域,了解它们的基本原理和设计方法,并 探讨优化和调节的最佳实践。
复杂控制系统的特点
1 高度集成
由多个子系统和模块交互作用形成,复杂性 高且相互依赖。
2 多变量
控制多个输入和输出,要考虑多种因素的相 互作用。
3 非线性响应
与系统输入之间存在非线性关系,需要进行 非线性建模和控制。
1
反馈控制
根据输出信号的反馈来调节控制器的输入,在实时中调整控制参数。
2
前馈控制
通过提前计算和预测来预防或纠正系统中的异常,避免震荡和控制错误。
单变量控制和多变量控制的对比
单变量控制
只控制一个特定的过程变量,如温度或流量,适用于简单的系统。
多变量控制
控制多个输入和输出,可同时监测和控制多个过程变量,用于复杂系统。
模型预测控制(MPC)的优势与应用
优势
使用数学模型对系统进行预测和优化,确保系统在发电、水处理等领域的复杂系统 控制中。
自适应控制算法的应用
基本概念
将捕捉的反馈信号与预期模型进行比较,自动调整 控制器的输入参数。
应用实例
在化工、制造和航天等领域得到广泛应用,如火箭 推进系统和异丙醇工艺过程中的控制。
系统优化的目标与方法
多变量非线性飞行控制系统的神经网络动态逆控制方法

1 引言
现代飞行控 制系统均为 多变量的非线性 ,这 系统
类系统的输入输 出关系复杂 ,响应 不满足 叠加原理 ,
斗机和 X 3 一 3空天飞机的飞行控制 ,以及将神经 网络
用于导弹 的制导和控制 ,均说 明了神经 网络在飞行控 制方 面的独特优势。但上述研究仅限于美军特定的控 制对象 ,本文对神经网络 动态逆方法用于一般的多变
且各变量之间还存在耦合关系 ,使输入与输 出之间的
关系更加 复杂 ,因此现在对 于这类 非线性系统的控 制 还存在理论上的困难 ,更是一个工程难题。
量非线性飞行系统的控 制开展研究 ,并针对特定 的飞
行器( 动力伞) 制加 以验证 ,取得的非线性逼近和 自学
计划中 ,研究将神经 网络逆控 制用于 X 3 一 6无尾翼战
① 基 金项 目: 队十一 五装备 预研基 金 (1 0 5 5 0 J 3 1 ) 军 9 4 A2 0 01 6 B 4 2
收稿时 间:0 - 3 1 : 到修 改稿时 间 :01 - 4 2 2 1 0 — 收 O S 2 0—2 O
计 算 机 系 统 应 用
2 1 0 0年 第 1 9卷 第 1 1期
多变量非线性飞行控制系统 的神经网络
动态逆控制方法①
钱克 昌 陈 自力 李 建 ( 军械工程 学院 光学与电子工程 系 河北 石家庄 0 0 0 ) 5 0 3
摘 要: 针对 多变量非 线性飞行控 制 系统 ,从理论上对其逆 系统的解析 形式进行 了详细推导 ,根 据神 经网络逼 近逆 系统的原理 分析 ,提 出了一种 由静态神经 网络和积分器组成的动 态神经网络 ,构造 了多变量非线
Ab t a t A i ig a u t v ra l o i e rfih o to y tm ,h sp p ra ay e h n ltc l n e s y t m sr c: m n t m li a ib en nl a g tc n r l se t i a e n lz stea ay ia v res se i — n l s i n t e r ea ldy By t a k gp icp eof e r l ew o k ad n m i e r l ewo ki r s n e , ih h o yd ti l. t c i rn i l u a t r , y a cn u a t r sp e e td wh c e he r n n n n c n ito ttc n u a e o k a d itg ao s o ss fsa i e r ln t r n n e r tr .Th a e e in o to eh d o y a c iv r in w e p p rd sg sa c n r lm t o fd n mi n e so w i e r l e o k u e o ut- a ibe n n ie i h o to y tm , ndm a e i ua in o ih t n u a t r s d f rm li ra l o l a f g tc nr ls se a k ssm lto ff g t h nw v nr l l c nr l y tm fp we a ao l Si uai n rs lsd m o s aet a h o tol eh a to g a ii o to se o o rp r f i. m lto e u t e n t t h tt ec n s r r todh ssr n b l y m t
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Φ(t1,t0 )Φ(t0 ,t1)x1 x1
关于时变系统(一般的情况)可控性充要条件(续)
(必要性) 反证法
假设系统在t0是可控的,然而Φ(t0, ·) B(·)的各行在所有t1>t0的区间[t0,t1] 是线性相关的。由于线性相关,必然存在非零的1×n维系数行向量α能使
αΦ(t0,t1)B(t) 0
aT eAt B AB A2B L An1B @0 rank eAt B AB A2B L An1B n
rank B AB A2B L An1B n
eAtB 各行线性线性相关
rank B AB A2B L
An1B n
线性定常系统可控性充要条件(续)
x(t) eAtx0
t eA(t )Bu( )d
其中
x0
n1
AkB
t 0
(1)k
1 k
(
)u(
)d
n1
AkBu%k
k =0
k =0
u%k (1)k1
t
0k ( )u( )d
线性定常系统可控性充要条件(续)
除了A的特征值以外,矩阵(sI-A)都是非奇异的
rank sI A B n
对应于A的特征值
rank sI A B n
βI A B 0
t1
)
@
t1 t0
Φ(t0
,
)B(
)B*
(
)Φ*
(t0
,
)
d
u(t) B*(t)Φ*(t0,t)W1(t0,t1)[x0 Φ(t0,t1)x1]
x(t1) Φ(t1,t0)
x0
t1 t0
Φ(t0
,
)B(
)B*
(
)Φ*
(t0
,
)d
W1
(t0
,
t1
)
g[x0 Φ(t0,t1)x1]
Φ(t1,t0 ) x0 W(t0,t1)W1(t0,t1)g[x0 Φ(t0,t1)x1]
β βA
βB
0
βA2 βA 2β βAi iβ i 1, 2,K
βB βB L n1βB 0
β B AB L An1B 0
rank I A B n
系统状态完全可控的
输出可控性问题
y(t) Cx(t) Du(t)
与状态可控性的定义相类似,对系统规定两组输出向量值y(t0)=y0和
[证明] (充分性) Φ(t0, ·) B(·)的n行是线性独立的
维克兰姆矩阵
W(t0
,
t1
)
@
t1 t0
Φ(t0
,
)B(
)B*
(
)Φ*
(t0
,
)
d
非奇异
关于时变系统(一般的情况)可控性充要条件(续)
x0 x1
t
x(t) Φ(t,t0 )x0
Φ(t, )B( )u( )d
t0
W(t0
,
关于时变系统(一般的情况)可控性充要条件
x&(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
t
x(t) Φ(t,t0 )x0
Φ(t, )B( )u( )d
t0
t
Φ(t,t0) exp[
A( )d ]
t0
[定理4-1] 系统在时间t0可控的充分和必要条件是存在有限时间内t1>t0, 在[t0,t1]区间内,ห้องสมุดไป่ตู้×m维矩阵函数Φ(t0, ·) B(·)的n行是线性独立的。
x(t0 ) @x0 α*
t
x(t) Φ(t,t0 )x0
Φ(t, )B( )u( )d
t0
x(t1) Φ(t1,t0 )x0
t1 Φ(t, )B( )u( )d
t0
Φ(t0,t1)x(t1) x0
t1 t0
Φ(t0
,
t
)Φ(t
,
)B(
)u(
)
d
关于时变系统(一般的情况)可控性充要条件(续)
第3章 可控性、可观性、标准形
本章解决的主要问题
(1)不直接求解系统时域解,考察系统结构一定条件下,系统性质与系 统参数间的关系;
(2)可控性、可观性; (3)系统描述的标准形(规范形)及其变换方法; (4)不同系统描述方法(状态空间、传递函数阵)相互转换方法与算法; (5)系统的零点、极点
3.1 可控性、可观性和解耦零点
0
x(t) 0
0 eAtx0
t eA(t )Bu( )d
0
eAt x0
t eA(t )Bu( )d
0
x0 eAt
t eA(t )Bu( )d
0
t eA Bu( )d
0
由Cayley—Hamilton定理
eAt 0 (t)I 1(t)A 2 (t)A2 +L +n1(t)An1
因为拉氏变换是一一对应的线性交换,表述形式2和1是完全等价的。
eAtB 各行线性独立,可以等价为可控性矩阵ψC的秩为n。
aT eAtB @0
连续求导
aT eAt AB @0 aT eAt A2B @0
M
线性定常系统可控性充要条件(续)
aT eAt B AB A2B L An1B L @0
由Cayley—Hamilton定理,上式[·]中写到An-1B项就足够了:
线性定常系统可控性充要条件
x&(t) Ax(t) Bu(t)
[定理4-2] 系统状态可控的充分和必要条件可用下列5种等价形式的任何
一种来表述:
(1) eAtB或 eAtB 的所有各行,在复数平面 L 的[0,]域内线性独立; (2) (sI A)1 的所有各行在复数平面C 内线性独立;
(3) 可控性克兰姆矩阵Wc在t>0的任意时刻都是非奇异的:
x& Ax Bu y Cx Du
状态可控性
输出可控性
[定义4-1] 如对系统规定两种状态x(t0)=x0和x(t1)=x1,时间t1>t0,倘使在规 定的时间区间[t0,t1]内,存在能使状态由x0达到x1的控制作用u(t),则称该系 统是状态可控的。如果不满足该一条件,则系统是不可控或不完全可控的,不 可能使状态向量由任选的初值条件x(t0)达到另一个任选的条件x(t1)。
Wc
@
t eA BB*eA* d
0
(4) n ×(nm)维可控性矩阵的秩为n,
Ψc @B AB A2B L An1B
线性定常系统可控性充要条件(续)
(5) 对应于A的每个特征值λ,n×(n+m)复数矩阵 I A B 的秩为n,或者说
(I A) 和B是左互质的。
[证明] L eAtB (sI A)1B
Φ(t0,t1)x(t1) α*
t1 t0
Φ(t0
,
)B(
)u(
)
d
αΦ(t0,t1)x(t1) αα*
t1 t0
αΦ(t0
,
)B(
)u(
)d
令 x(t1) 0 αΦ(t0,t1)B(t) 0
αα* 0 α0
导致与Φ(t0, ·) B(·)的各行在所有t1>t0的区间[t0,t1]是线性相关 的假设矛盾