西工大—现代控制理论PPT课件
合集下载
现代控制理论多媒体课件
航空器自动驾驶
在民航和通用航空领域， 现代控制理论用于实现航 空器的自动驾驶和自动降 落等功能。
工业自动化
智能制造
现代控制理论在智能制造 领域中用于实现生产线的 自动化、优化和调度。
工业机器人
通过现代控制理论对工业 机器人进行精确控制，提 高生产效率和产品质量。
过程控制
在化工、制药、冶金等行 业中，现代控制理论用于 实现生产过程的自动化和 优化。
现代控制理论多媒 体课件
contents
目录
• 现代控制理论概述 • 现代控制理论的核心概念 • 现代控制理论的应用领域 • 现代控制理论的基本方法 • 现代控制理论的挑战与展望 • 现代控制理论案例分析
01
CATALOGUE
现代控制理论概述
定义与特点
定义
现代控制理论是研究如何通过输入信号来控制和调节系统状态的一门科学。它 以数学为主要工具，通过建立系统的数学模型，分析系统的动态行为，以达到 优化系统性能的目的。
未来展望
03Biblioteka 随着科技的不断进步，现代控制理论将继续发展，并应用于更
多领域，解决更复杂的实际问题。
02
CATALOGUE
现代控制理论的核心概念
状态空间法
01
状态空间法是一种描述动态系统的方法，通过状态 变量和输入变量来描述系统的运动过程。
02
它能够全面地反映系统的内部结构和动态特性，为 系统的分析和设计提供了有力的工具。
控制系统的安全与稳定性
安全性
在控制系统中，安全性是一个重要的考虑因 素。系统需要能够应对各种异常和故障情况 ，确保设备和人员的安全。
稳定性
稳定性是控制系统的一个重要特性，它涉及 到系统的长期行为和响应。保持系统的稳定
现代控制理论课件第四讲
现代控制理论的应用领域
现代控制理论广泛应用于航空航天、 工业自动化、交运输、能源等领域， 为解决复杂系统的控制问题提供了有 效的方法。
课程目标
掌握状态空间分析方法的基本原 理
通过本讲的学习，学习者应能够理解状态 空间分析方法的基本概念、原理及其在控 制系统中的应用。
学会建立状态空间模型
学习者应能够根据实际系统的动态特性， 建立相应的状态空间模型，为后续的控制 设计打下基础。
特点
强调数学建模、状态空间分析、 最优控制和自适应控制等理论和 方法的应用，以实现对系统的有 效控制。
现代控制理论的重要性
工业自动化
现代控制理论在工业自动化领域 中发挥着重要作用，通过自动化 控制系统实现对生产过程的精确 控制，提高生产效率和产品质量。
航天与航空
在航天和航空领域，现代控制理 论的应用对于飞行器的导航、制 导和控制至关重要，保证飞行器
现代控制理论课件第四 讲
目录
• 引言 • 现代控制理论概述 • 线性系统理论 • 最优控制理论 • 非线性系统理论 • 现代控制理论的应用与发展趋势
引言
01
课程背景
控制理论的发展历程
课件的定位与作用
从经典控制理论到现代控制理论，再 到智能控制理论，控制理论在不断发 展与完善。
本课件作为现代控制理论的第四讲， 旨在深入探讨状态空间分析方法，为 学习者提供系统、全面的知识体系。
详细描述
非线性系统的控制设计方法主要包括逆系统方法、状态 反馈方法、滑模控制方法等。这些方法可以根据具体的 系统特性和控制要求进行选择和应用。例如，逆系统方 法通过构造一个逆系统来补偿非线性系统的非线性特性 ，实现精确跟踪控制；状态反馈方法利用状态反馈控制 器来稳定非线性系统；滑模控制方法通过设计滑模面和 滑模控制器，使得系统状态在滑模面上滑动，实现对于 非线性系统的有效控制。
《现代控制理论》课件
现代控制理论
目录
• 引言 • 线性系统理论 • 非线性系统理论 • 最优控制理论 • 自适应控制理论 • 鲁棒控制理论
01
引言
什么是现代控制理论
现代控制理论是一门研究动态系统控制的学科，它利用数学模型和优化方法来分析 和设计控制系统的性能。
它涵盖了线性系统、非线性系统、多变量系统、分布参数系统等多种复杂系统的控 制问题。
20世纪60年代
线性系统理论和最优控制理论得到发展，为现代控制理论的建立奠定 了基础。
20世纪70年代
非线性系统理论和自适应控制理论逐渐发展起来，进一步丰富了现代 控制理论的应用范围。
20世纪80年代至今
现代控制理论在智能控制、鲁棒控制、预测控制等领域取得了重要进 展，为解决复杂系统的控制问题提供了更有效的工具。
01
利用深度学习算法对系统进行建模和学习，实现更高
效和智能的自适应控制。
多变量自适应控制
02 研究多变量系统的自适应控制方法，以提高系统的全
局性能。
非线性自适应控制
03
发展非线性系统的自适应控制方法，以处理更复杂的
控制系统。
06
鲁棒控制理论
鲁棒控制的基本概念
鲁棒控制是一种设计方法，旨在 提高系统的稳定性和性能，使其 在存在不确定性和扰动的情况下
自适应逆控制
一种基于系统逆动态特性的自适应控制方法，通过对系统 逆动态特性的学习和控制，实现系统的自适应控制。
自适应控制系统设计
系统建模
建立被控对象的数学模型，包括线性系统和非线性系统。
控制器设计
根据系统模型和性能指标，设计自适应控制器，包括线性自适应控制器和 非线性自适应控制器。
参数调整
根据系统运行状态和环境变化，调整控制器参数，以实现最优的控制效果 。
目录
• 引言 • 线性系统理论 • 非线性系统理论 • 最优控制理论 • 自适应控制理论 • 鲁棒控制理论
01
引言
什么是现代控制理论
现代控制理论是一门研究动态系统控制的学科，它利用数学模型和优化方法来分析 和设计控制系统的性能。
它涵盖了线性系统、非线性系统、多变量系统、分布参数系统等多种复杂系统的控 制问题。
20世纪60年代
线性系统理论和最优控制理论得到发展，为现代控制理论的建立奠定 了基础。
20世纪70年代
非线性系统理论和自适应控制理论逐渐发展起来，进一步丰富了现代 控制理论的应用范围。
20世纪80年代至今
现代控制理论在智能控制、鲁棒控制、预测控制等领域取得了重要进 展，为解决复杂系统的控制问题提供了更有效的工具。
01
利用深度学习算法对系统进行建模和学习，实现更高
效和智能的自适应控制。
多变量自适应控制
02 研究多变量系统的自适应控制方法，以提高系统的全
局性能。
非线性自适应控制
03
发展非线性系统的自适应控制方法，以处理更复杂的
控制系统。
06
鲁棒控制理论
鲁棒控制的基本概念
鲁棒控制是一种设计方法，旨在 提高系统的稳定性和性能，使其 在存在不确定性和扰动的情况下
自适应逆控制
一种基于系统逆动态特性的自适应控制方法，通过对系统 逆动态特性的学习和控制，实现系统的自适应控制。
自适应控制系统设计
系统建模
建立被控对象的数学模型，包括线性系统和非线性系统。
控制器设计
根据系统模型和性能指标，设计自适应控制器，包括线性自适应控制器和 非线性自适应控制器。
参数调整
根据系统运行状态和环境变化，调整控制器参数，以实现最优的控制效果 。
《现代控制理论基础》课件
预测控制
预测控制是一种基于模型预测 未来系统行为的控制方法。
控制器
控制器是控制系统中的核心 组件，负责计算并施加控制 信号。
操作对象
控制系统的操作对象可以是 各种各样的设备或系统，了 解操作对象的特性是设计有 效控制策略的基础。
模型化
系统状态方程
通过建立系统状态方程，我们 可以描述控制系统的动态行为。
传递函数
传递函数是描述输入和输出之 间关系的数学表达式，常用于 分析系统的频率响应。
通过绘制根轨迹来分析系统的稳定性和性能。
2 Nyquist法
利用Nyquist图来评估系统的稳定性和抗干扰能力。
鲁棒性设计
扰动抑制
了解如何设计鲁棒控制器来抑制 系统中的扰动。
鲁棒控制
鲁棒控制是一种能够保持系统稳 定性和性能的控制策略。
H∞控制
H∞控制是一种能够优化系统鲁 棒性和性能的控制策略。
非线性控制
《现代控制理论基础》PPT课件
现代控制理论基础是一门关于控制系统的基本概念、模型化、控制器设计、 稳定性分析、鲁棒性设计、非线性控制和优化控制的课程。通过本课程的学 习，您将掌握现代控制理论的基础知识和思想，并能够运用所学知识解决实 际控制问题。
控制系统基本概念
控制过程
了解控制过程是理解控制系 统工作原理的重要一步。
1 反馈线性化
通过反馈线性化技术，我们可以设计控制器来稳定非线性系统。
2 滑模控制
滑模控制是一种鲁棒而有效的非线性控制方法。
3 非线性规划
非线性规划方法可以用来优化非线性系统的控制策略。
优化控制
最优化法
最优化法是一种通过优化目标 函数来设计最优控制策略的方 法。
非线性规划
现代控制论第1章PPT课件
将在状态空间x 描( t )绘出一条轨
迹，称为状态轨迹。
1.1.4 状态方程
由系统的状态变量构成的一阶微分方程组称为系统的 状态方程。
用下图所示的 一系统。
网络，说明如何用状态变量描述这
图一
9
根据电学原理，容易写出两个含有状态变量的一阶微分方程组：
亦即
（1）
式(1)就是图1.1系统的状态方程，式中若将状态变量用
40
则有：M 1 y 1 B 1 y 1 k 1 y 1 k 2 ( y 2 y 1 ) B 2 ( y 2 y 1 ) 及：M 2 y 2 B 2 ( y 2 y 1 ) k 2 ( y 2 y 1 ) f
将所选的状态变量 x 1 y 1 ,x 2 y 2 ,x 3 y 1 v 1 ,x 4 y 2 v 2
则得一阶微分方程
组为：
x1 x2
x2
1 LC
x1
R L
x2
1u LC
15
（8）
状态变量选取不同，状态方程也不同。 从理论上说，并不要求状态变量在物理上一定是可以测量 的量，但在工程实践上，仍以选取那些容易测量的量作为状态 变量为宜，因为在最优控制中，往往需要将状态变量作为反馈。
设单输入一单输出定常系统，其状态变量为 则状态方程的一般形式为：
1 L2 2
u2
uA i1R1 i2R1 u2
38
3）状态空间表达式为：
i1 i2
LR21RL11
R1 L1 R1R2 L2
ii12
0L11
1 L1
1 L2
u1 u2
uA R1 R1ii120 1uu12
39
例2：试列出在外力f作
用的下位，移以y1质, y量2 为M输1,出M的2
迹，称为状态轨迹。
1.1.4 状态方程
由系统的状态变量构成的一阶微分方程组称为系统的 状态方程。
用下图所示的 一系统。
网络，说明如何用状态变量描述这
图一
9
根据电学原理，容易写出两个含有状态变量的一阶微分方程组：
亦即
（1）
式(1)就是图1.1系统的状态方程，式中若将状态变量用
40
则有：M 1 y 1 B 1 y 1 k 1 y 1 k 2 ( y 2 y 1 ) B 2 ( y 2 y 1 ) 及：M 2 y 2 B 2 ( y 2 y 1 ) k 2 ( y 2 y 1 ) f
将所选的状态变量 x 1 y 1 ,x 2 y 2 ,x 3 y 1 v 1 ,x 4 y 2 v 2
则得一阶微分方程
组为：
x1 x2
x2
1 LC
x1
R L
x2
1u LC
15
（8）
状态变量选取不同，状态方程也不同。 从理论上说，并不要求状态变量在物理上一定是可以测量 的量，但在工程实践上，仍以选取那些容易测量的量作为状态 变量为宜，因为在最优控制中，往往需要将状态变量作为反馈。
设单输入一单输出定常系统，其状态变量为 则状态方程的一般形式为：
1 L2 2
u2
uA i1R1 i2R1 u2
38
3）状态空间表达式为：
i1 i2
LR21RL11
R1 L1 R1R2 L2
ii12
0L11
1 L1
1 L2
u1 u2
uA R1 R1ii120 1uu12
39
例2：试列出在外力f作
用的下位，移以y1质, y量2 为M输1,出M的2
1.2-现代控制理论的主要内容PPT优秀课件
6
最优控制(1/1)
1.2.2 最优控制
最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最 优解的一门学科。 ➢ 具体地说就是研究被控系统在给定的约束条件和性能指 标下,寻求使性能指标达到最佳值的控制规律问题。 ➢ 例如要求航天器达到预定轨道的时间最短、所消耗的燃 料最少等。
该分支的基本内容和常用方法为 ➢ 变分法； ➢ 庞特里亚金的极大值原理； ➢ 贝尔曼的动态规划方法。
8
随机系统理论和最优估计(2/2)
最优估计讨论根据系统的输入输出信息估计出或构造出随机 动态系统中不能直接测量的系统内部状态变量的值。 ➢ 由于现代控制理论主要以状态空间模型为基础,构成反馈 闭环多采用状态变量,因此估计不可直接测量的状态变量 是实现闭环控制系统重要的一环。 ➢ 该问题的困难性在于系统本身受到多种内外随机因素扰 动,并且各种输入输出信号的测量值含有未知的、不可测 的误差。
系统辨识是重要的建模方法,因此亦是控制理论实现和应用 的基础。 ➢ 系统辨识是控制理论中发展最为迅速的领域,它的发展还 直接推动了自适应控制领域及其他控制领域的发展。
11
自适应控制(1/5)
1.2.5 自适应控制
自适应控制研究当被控系统的数学模型未知或者被控系统的 结构和参数随时间和环境的变化而变化时,通过实时在线修正 控制系统的结构或参数使其能主动适应变化的理论和方法。 ➢ 自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输 出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息 按一定的设计方法,做出决策去更新控制器的结构和参数 以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。 ➢ 该分支诞生于1950年代末,是控制理论中近60年发展最为 迅速、最为活跃的分支。
12
自适应控制(2/5)
最优控制(1/1)
1.2.2 最优控制
最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最 优解的一门学科。 ➢ 具体地说就是研究被控系统在给定的约束条件和性能指 标下,寻求使性能指标达到最佳值的控制规律问题。 ➢ 例如要求航天器达到预定轨道的时间最短、所消耗的燃 料最少等。
该分支的基本内容和常用方法为 ➢ 变分法； ➢ 庞特里亚金的极大值原理； ➢ 贝尔曼的动态规划方法。
8
随机系统理论和最优估计(2/2)
最优估计讨论根据系统的输入输出信息估计出或构造出随机 动态系统中不能直接测量的系统内部状态变量的值。 ➢ 由于现代控制理论主要以状态空间模型为基础,构成反馈 闭环多采用状态变量,因此估计不可直接测量的状态变量 是实现闭环控制系统重要的一环。 ➢ 该问题的困难性在于系统本身受到多种内外随机因素扰 动,并且各种输入输出信号的测量值含有未知的、不可测 的误差。
系统辨识是重要的建模方法,因此亦是控制理论实现和应用 的基础。 ➢ 系统辨识是控制理论中发展最为迅速的领域,它的发展还 直接推动了自适应控制领域及其他控制领域的发展。
11
自适应控制(1/5)
1.2.5 自适应控制
自适应控制研究当被控系统的数学模型未知或者被控系统的 结构和参数随时间和环境的变化而变化时,通过实时在线修正 控制系统的结构或参数使其能主动适应变化的理论和方法。 ➢ 自适应控制系统通过不断地测量系统的输入、状态、输 出或性能参数,逐渐了解和掌握对象,然后根据所得的信息 按一定的设计方法,做出决策去更新控制器的结构和参数 以适应环境的变化,达到所要求的控制性能指标。 ➢ 该分支诞生于1950年代末,是控制理论中近60年发展最为 迅速、最为活跃的分支。
12
自适应控制(2/5)
现代控制理论(II)-讲稿课件ppt
03
通过具体例子说明最小值原理在最优控制问题中的应
用方法。
06 现代控制理论应用案例
倒立摆系统稳定控制
倒立摆系统模型建立
分析倒立摆系统的物理特性，建立数学模型，包括运动方程和状态 空间表达式。
控制器设计
基于现代控制理论，设计状态反馈控制器，使倒立摆系统实现稳定 控制。
系统仿真与实验
利用MATLAB/Simulink等工具进行系统仿真，验证控制器的有效性； 搭建实际实验平台，进行实时控制实验。
最优控制方法分类
根据性能指标的类型和求解方法， 最优控制可分为线性二次型最优控 制、最小时间控制、最小能量控制 等。
最优控制应用举例
介绍最优控制在航空航天、机器人、 经济管理等领域的应用实例。
05 最优控制理论与方法
最优控制问题描述
控制系统的性能指标
定义控制系统的性能评价标准，如时间最短、能量最小等。
随着网络技术的发展，分布式控制系统逐渐 成为现代控制理论的研究热点，如多智能体 系统、协同控制等。
下一步学习建议
01
02
03
04
深入学习现代控制理论相关知 识，掌握更多先进的控制方法
和技术。
关注现代控制理论在实际系统 中的应用，了解不同领域控制
系统的设计和实现方法。
加强实践环节，通过仿真或实 验验证所学理论知识的正确性
机器人运动学建模
分析机器人的运动学特性， 建立机器人运动学模型， 描述机器人末端执行器的 位置和姿态。
运动规划算法设计
基于现代控制理论，设计 运动规划算法，生成机器 人从起始点到目标点的平 滑运动轨迹。
控制器设计与实现
设计机器人运动控制器， 实现机器人对规划轨迹的 精确跟踪；在实际机器人 平台上进行实验验证。
第2章 现代控制理论1PPT课件
时不变系统状态转移矩阵Φ tt0或 Φ t是满足如下矩阵微分
方程和初始条件的解,这也是检验一个矩阵是不是状态转移
的条件。
Φ (tt0)AΦ (tt0)或 Φ (t)AΦ (t)
Φቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ(0)I
Φ (0)I
（2.5）
1Φ t在 t0的值 lim ΦtI
t0
(2)Φt对t的导 Φ 数 tA Φ tΦ tA
故可求出其解为：
t
X ( t) ( t) X ( 0 ) o ( t ) B () U d ( 2 .2 b )
式中 (t) eAt 为系统的状态转移矩阵。
对于线性时变系统非齐次状态方程，
X ( t) A ( t) X ( t) B ( t) U ( t) ( 2 3 )
类似可求出其解为
x (0 )e a t tb(u )e a (t )d 0
同样，将方程（2.1）写为 X (t)A(X t)B(U t)
在上式两边左乘eAt ，可得：
e A [X t(t) A(t) X ]d[e AX t(t) ]e A B t (tU )
dt
3
将上式由 0 积分到 t ，得
X ( t) e A X t ( 0 ) te A (t )B () U d (2 .2 a ) o
的解，X(t)=Ф (t, t0)X(0) 。 下面不加证明地给出线性时变系统状态转移矩阵的几个
重要性质： 1、 (t,t)I
2 、 ( t 2 ,t 1 ) ( t 1 ,t 0 ) ( t 2 ,t 0 )
3 、 1 (t,t0) (t0 ,t) 4、当A给定后，(t,t0) 唯一
5、计算时变系统状态转移矩阵的公式
令 x (t) b 0 b 1 t b 2 t2 b iti b iti,t 0
现代控制理论ppt课件
5.2 极点配置
设状态反馈系统希望的极点为 s1, s2, , sn
其特征多项式为
n
Δ*K (s) (s si ) sn an*1sn1 a1*s a0* i 1
选择 k使i 同次幂系数相同。有
K a0* a0 a1* a1 an*1 an1
而状态反馈矩阵 K KP k0 k1 kn1 9
βn-1sn1 βn-2sn2 β1s sn an-1sn1 a1s a0
β0
(s) (s)
引入状态反馈 u V Kx V KP1x V Kx
令
K KP 1 k0 k1 kn1
其中 k0 , k1, , kn1为待定常数
7
5.2 极点配置
0 1
0 0
5
5.2 极点配置
证明：充分性
线性定常系统
x Ax Bu
y
Cx
经过线性变换 x P1x ，可以使系统具有能控标准形。
0 1 0 0
x
0
0
1
0
0
x
u
0
0 0
1
a0 a1 an1
0 1
y β0 β1 βn1 x
6
5.2 极点配置
系统传递函数：g(s) C[sI A]1b C [sI A]1b
0 0 1 P 0 1 12
16
1 18 144
5.2 极点配置
0 0 1
k kP 4 66 140 1 12
1 18 144
14 186 1220
17
5.2 极点配置
方法二：
k k1 k2 k3
s k1 k2
k3
a*
(
s)
现代控制理论(1-8讲第1-2章知识点)精品PPT课件
dia dt
Ke
I fD Coபைடு நூலகம்st
n f Const
nDJ , f
其中：Kf 为发电机增益常数；Ke 为电动机反电势常数。
(3).电动机力矩平衡方程：J
d
dt
f
Kmia
(Km
-电动机转矩常数)
以上三式可改写为：
d
dt
f J
Km J
ia
dia dt
Ke Ra
La
La
ia
Kf La
if
试写出其状态空间表达式。
解：选择相变量为系统的状态变量，有
•
•
•• •
x1 y x2 y x1 x3 y x2
故
即
•
x1 x2
•
x2 x3
•
x3
a0 a3
x1
a1 a3
x2
a2 a3
x3
1 a3
u
•
0
x 0
a0
a3
1 0 a1 a3
0
0
1 x 0 u
a2
1
a3 a3
a1 y a0 y
bnu (n)
b u (n1) n 1
b0u
(1)
分为两种情况讨论。
一、输入信号不含有导数项：
此时系统的运动方程为：
•
y(n)
a y(n1) n1
a1 y a0 y b u
故选
x1 y
•
x2 y
..
xn1
y(n2)
xn y(n1)
对左边各式求导一次，即有
18
24
2-3 化系统的频域描述为状态空间描述
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
为系统的状态方程，它不含输入的微积分项。一般情况下，状态方程既是非线性
的，又是时变的，可以表示为 x(t) f x(t),u(t),t
6) 输出方程：描述系统输出变量与系统状态变量和输入变量之间函数关系的代数方
程称为输出方程，当输出由传感器得到时，又称为观测方程。输出方程的一般形
7) 式动为态方程y(：t) 状 态g 方x程(t)与,u输(t出),方t 程的组合称为动态方程，又称为状态空间表达式 。
内容：线性系统理论、最优控制、最优估计、系统辨识、自适应控制
2
第一章 控制系统的状态空间描述 第二章 线性系统的运动分析 第三章 控制系统的李雅普诺夫稳定性分析
第四章 线性系统的可控性和可观测性 第五章 线性系统非奇异线性变换及系统的规范分解 第六章 线性定常控制系统的综合分析
3
第一章 控制系统的状态空间
2、由于状态变量的选取不是唯一的，因此状态方程、 输出方程、动态方程也都不是唯一的。但是，用独立变量所描述的系统的 维数应该是唯一的，与状态变量的选取方法无关。
3、动态方程对于系统的描述是充分的和完整的，即系统中的任 何一个变量均可用状态方程和输出方程来描述。 例1－1 试确定图8-5中（a）、（b）所示电路的独立状态变量。图中u、i分别是是输入
输入分控制与干扰。
1) 输出：系统的被控量或从外部测量到的系统信息 。若输出是由传感器测量得到的， 又称为观测。
2) 状态、状态变量和状态向量 ：能完整描述和唯一确定系统时域行为或运行过
程的一组独立（数目最小）的变量称为系统的状态；其中的各个变量称为状态变 量。当状态表示成以各状态变量为分量组成的向量时，称为状态向量。
3) 状态空间：以状态向量的各个分量作为坐标轴所组成的n维空间称为状态空间。 4) 状态轨线：系统在某个时刻的状态，在状态空间可以看作是一个点。随着时间的
推移，系统状态不断变化，并在状态空间中描述出一条轨迹，这种轨迹称为状态 轨线或状态轨迹。
5) 状态方程：描述系统状态变量与输入变量之间关系的一阶向量微分或差分方程称
控制系统的状态空间分析与综合
经典控制理论:
引论
数学模型:线性定常高阶微分方程和传递函数;
分析方法: 时域法(低阶1～3阶)
根轨迹法 频域法
近似分析
适应领域:单输入－单输出（SISO）线性定常系统
缺 点:只能反映输入－输出间的外部特性，难以揭示系统内部的结构和运行状态。
现代控制理论：
数学模型:以一阶微分方程组成差分方程组表示的动态方程
分析方法:精准的时域分析法
适应领域：（1）多输入－多输出系统（MIMO、SISO、MISO、SIMO）
（2）非线性系统
（3）时变系统
优越性：（1）能描述系统内部的运行状态
（2）便于考虑初始条件（与传递函数比较）
（3）适用于多变量、非线性、时变等复杂大型控制系统
ห้องสมุดไป่ตู้
（4）便于计算机分析与计算
（5）便于性能的最优化设计与控制
8
已知：
x1
x
x
2
x
n
u1
u
u
2
u
p
y1
y
y
2
y
q
分别写出状态矩阵 A、控制矩阵 B、输出矩阵 C、前馈矩阵 D :
a11 a12 a1n
A a21
a22
电压和输入电流，y为输出电压，xi为电容器电压或电感器电流。
x3
解 并非所有电路中的电容器电压和电感器电流都是独立变量。对图8-5（a），
不失一般性，假定电容器初始电压值均为0，有
dq1 dq2
d1p
d2
p
dqp
为书写方便，常把连续系统和离散系统分别简记为S(A,B,C,D)和S(G,H,C,D)。
11) 线性系统的结构图 ：线性系统的动态方程常用结构图表示。
图中，I为(n n
)单位矩阵，s是拉普拉斯算子，z为单位延时算子。
9
讨论： 1、状态变量的独立性。
一般形式为
7
x(t) f x(t), u(t), t y(t) g x(t), u(t), t
或离散形式 x(tk1) f x(tk ), u(tk ), tk y(tk ) g x(tk ), u(tk ), tk
9) 线性系统：线性系统的状态方程是一阶向量线性微分或差分方程，输出方程是向量代
数方程。线性连续时间系统动态方程的一般形式为 x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t) D(t)u(t)
10) 线性定常系统：线性系统的A，B，C，D或G，H，C，D中的各元素全部是常数。即
x(t) Ax(t) Bu(t) y(t) Cx(t) Du(t) 或离散形式 x(k 1) Gx(k ) Hu(k ) y(k ) Cx(k ) Du(k ) 若有 x Ax Bu y Cx Du
1.1 系统数学描述的两种基本方法 1.2 状态空间描述常用的基本概念 1.3 系统的传递函数矩阵 1.4 线性定常系统动态方程的建立
4
1.1 系统数学描述的两种基本方法
控制u
执行器
被控过程 x
被控对象
传感器
控制器
控制输入
典型控制系统方框 图
观测y 反馈控制
u1
y1
u2
x1, x2 ,xn
a2
n
an1
an2
ann
b11 b12 b1p
B
b21
b22
b2
p
bn1
bn2
bnp
c11 c12 c1n
C
c21
c22
c2n
cq1
cq2
cqn
d11 d12 D d21 d22
y2
up
yq
被控过程
5
典型控制系统由被控对象、传感器、执行器和控制器组成。
被控过程具有若干输入端和输出端。
数学描述方法： 输入－输出描述（外部描述）:高阶微分方程、传递函数矩阵。
种完整的描述。
状态空间描述（内部描述）：基于系统内部结构，是对系统的一
6
1.2 状态空间描述常用的基本概念
1) 输入：外部对系统的作用（激励）； 控制：人为施加的激励；
的，又是时变的，可以表示为 x(t) f x(t),u(t),t
6) 输出方程：描述系统输出变量与系统状态变量和输入变量之间函数关系的代数方
程称为输出方程，当输出由传感器得到时，又称为观测方程。输出方程的一般形
7) 式动为态方程y(：t) 状 态g 方x程(t)与,u输(t出),方t 程的组合称为动态方程，又称为状态空间表达式 。
内容：线性系统理论、最优控制、最优估计、系统辨识、自适应控制
2
第一章 控制系统的状态空间描述 第二章 线性系统的运动分析 第三章 控制系统的李雅普诺夫稳定性分析
第四章 线性系统的可控性和可观测性 第五章 线性系统非奇异线性变换及系统的规范分解 第六章 线性定常控制系统的综合分析
3
第一章 控制系统的状态空间
2、由于状态变量的选取不是唯一的，因此状态方程、 输出方程、动态方程也都不是唯一的。但是，用独立变量所描述的系统的 维数应该是唯一的，与状态变量的选取方法无关。
3、动态方程对于系统的描述是充分的和完整的，即系统中的任 何一个变量均可用状态方程和输出方程来描述。 例1－1 试确定图8-5中（a）、（b）所示电路的独立状态变量。图中u、i分别是是输入
输入分控制与干扰。
1) 输出：系统的被控量或从外部测量到的系统信息 。若输出是由传感器测量得到的， 又称为观测。
2) 状态、状态变量和状态向量 ：能完整描述和唯一确定系统时域行为或运行过
程的一组独立（数目最小）的变量称为系统的状态；其中的各个变量称为状态变 量。当状态表示成以各状态变量为分量组成的向量时，称为状态向量。
3) 状态空间：以状态向量的各个分量作为坐标轴所组成的n维空间称为状态空间。 4) 状态轨线：系统在某个时刻的状态，在状态空间可以看作是一个点。随着时间的
推移，系统状态不断变化，并在状态空间中描述出一条轨迹，这种轨迹称为状态 轨线或状态轨迹。
5) 状态方程：描述系统状态变量与输入变量之间关系的一阶向量微分或差分方程称
控制系统的状态空间分析与综合
经典控制理论:
引论
数学模型:线性定常高阶微分方程和传递函数;
分析方法: 时域法(低阶1～3阶)
根轨迹法 频域法
近似分析
适应领域:单输入－单输出（SISO）线性定常系统
缺 点:只能反映输入－输出间的外部特性，难以揭示系统内部的结构和运行状态。
现代控制理论：
数学模型:以一阶微分方程组成差分方程组表示的动态方程
分析方法:精准的时域分析法
适应领域：（1）多输入－多输出系统（MIMO、SISO、MISO、SIMO）
（2）非线性系统
（3）时变系统
优越性：（1）能描述系统内部的运行状态
（2）便于考虑初始条件（与传递函数比较）
（3）适用于多变量、非线性、时变等复杂大型控制系统
ห้องสมุดไป่ตู้
（4）便于计算机分析与计算
（5）便于性能的最优化设计与控制
8
已知：
x1
x
x
2
x
n
u1
u
u
2
u
p
y1
y
y
2
y
q
分别写出状态矩阵 A、控制矩阵 B、输出矩阵 C、前馈矩阵 D :
a11 a12 a1n
A a21
a22
电压和输入电流，y为输出电压，xi为电容器电压或电感器电流。
x3
解 并非所有电路中的电容器电压和电感器电流都是独立变量。对图8-5（a），
不失一般性，假定电容器初始电压值均为0，有
dq1 dq2
d1p
d2
p
dqp
为书写方便，常把连续系统和离散系统分别简记为S(A,B,C,D)和S(G,H,C,D)。
11) 线性系统的结构图 ：线性系统的动态方程常用结构图表示。
图中，I为(n n
)单位矩阵，s是拉普拉斯算子，z为单位延时算子。
9
讨论： 1、状态变量的独立性。
一般形式为
7
x(t) f x(t), u(t), t y(t) g x(t), u(t), t
或离散形式 x(tk1) f x(tk ), u(tk ), tk y(tk ) g x(tk ), u(tk ), tk
9) 线性系统：线性系统的状态方程是一阶向量线性微分或差分方程，输出方程是向量代
数方程。线性连续时间系统动态方程的一般形式为 x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t) D(t)u(t)
10) 线性定常系统：线性系统的A，B，C，D或G，H，C，D中的各元素全部是常数。即
x(t) Ax(t) Bu(t) y(t) Cx(t) Du(t) 或离散形式 x(k 1) Gx(k ) Hu(k ) y(k ) Cx(k ) Du(k ) 若有 x Ax Bu y Cx Du
1.1 系统数学描述的两种基本方法 1.2 状态空间描述常用的基本概念 1.3 系统的传递函数矩阵 1.4 线性定常系统动态方程的建立
4
1.1 系统数学描述的两种基本方法
控制u
执行器
被控过程 x
被控对象
传感器
控制器
控制输入
典型控制系统方框 图
观测y 反馈控制
u1
y1
u2
x1, x2 ,xn
a2
n
an1
an2
ann
b11 b12 b1p
B
b21
b22
b2
p
bn1
bn2
bnp
c11 c12 c1n
C
c21
c22
c2n
cq1
cq2
cqn
d11 d12 D d21 d22
y2
up
yq
被控过程
5
典型控制系统由被控对象、传感器、执行器和控制器组成。
被控过程具有若干输入端和输出端。
数学描述方法： 输入－输出描述（外部描述）:高阶微分方程、传递函数矩阵。
种完整的描述。
状态空间描述（内部描述）：基于系统内部结构，是对系统的一
6
1.2 状态空间描述常用的基本概念
1) 输入：外部对系统的作用（激励）； 控制：人为施加的激励；