状态反馈控制器设计
极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理理论篇

设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
a0 f1 0 a1 f 2 1
an1 f n n1
f1 0 a0 f2 1 a1
fn n1 an1
举例
例8-21 设系统的状态空间描述为
x(t)
0 6
1 0 5x(t) 1u(t)
y(t) 2 1x(t)
试求:(1)求状态反馈矩阵F使闭环系统有期望 极点s1,2=-3±2j; (2)绘制带有状态反馈控制器的状态变量图
举例----求解过程
解: 0
B 1
0 1 0 1 AB 6 51 5
rankS
rankB
AB
0 1
1 5
2
系统能控。
举例----求解过程
期望闭环系统特征多项式为:
(s s1)(s s2 ) (s 3 2 j)(s 3 2 j) s2 6s 13
设: F f1 f2
s sI A BF
6 f1
SI系统,所以设 F f1 f2 fn
| sI A BF |
0 1
0 0
s 0
0
s
s
0
a0
0 a1
1
0
1
0
f1
f
2
f
n
an1 1
极点配置法设计状态反馈控制器
——《自动控制原理-理论篇》第8.8节
PID控制器与状态反馈控制器MATLAB教学实例设计

PID控制器与状态反馈控制器MATLAB教学实例设计作者:张栋来源:《教育教学论坛》2015年第04期摘要:为解决控制理论授课过程中PID控制器与状态反馈控制器设计的区别与联系,本文设计了一个MATLAB/SIMULINK仿真教学实例,便于学生深入理解与掌握教学过程中的基本理论与方法。
关键词:PID控制器;状态反馈;观测器;参数整定中图分类号:G642.1 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2015)04-0165-02一、引言PID控制器设计与状态反馈控制器两类控制器[1,2]相同之处为二者均属于反馈控制,因此在实际使用中,都需考虑闭环系统的稳定性;两类控制器最主要的相异之处为二者闭环系统极点的配置灵活性不同: PID控制器属于输出反馈,只能将闭环极点配置到闭环系统的根轨迹上;而状态反馈控制器在被控系统状态完全可控的条件下,可以将闭环极点任意配置。
本文利用MATLAB与SIMULINK仿真设计了一个实例,对同一个被控对象进行PID控制器设计与基于观测器的状态反馈控制器设计,将教学过程中较深刻的控制器设计理论用最直观的方式体现出来,利于学生的理解与掌握。
二、仿真实例设计选取被控对象微分方程数学模型如下:三种控制器下,单位阶跃响应曲线如图2所示。
在MATLAB中输入如下代码:G=tf([2.93*6 23.898*6 48.721*6],[1,6,41,7,0])%计算带有PID控制器的控制系统前向通道传递函数;rlocfind(G)%当K=1时,从根轨迹取相应闭环极点;rlocus(G)%绘制闭环系统根轨迹图;((a)闭环系统根轨迹图(根轨迹增益为1时的某一根);(b)PID控制器参数取某一数据时,闭环系统在根轨迹上的落点上。
)代码运行结果(图3)显示具有PID控制器的闭环系统闭环极点为-1.4771+6.3688i,-1.4771-6.3688i,-1.5229+2.1260i,-1.5229-2.1260i,一定落在该系统的根轨迹上。
状态反馈控制器设计

第五章 状态反馈控制器的设计题目:系统结构图如下图所示:要求:闭环系统的输出超调量σ≤5%,峰值时间t p ≤0.5s 。
分别求出开环、PID 闭环、状态反馈闭环、PID/状态反馈闭环的单位阶跃响应,并分析相应曲线得出结论。
1.开环系统单位阶跃响应图 1 开环系统仿真模型0.0.0.0.1.1.仿真时间(s )阶跃响应图2 开环系统单位阶跃响应分析:由图中的响应曲线可知开环系统不稳定,通过开环传递函数G K (s )=3211872s s s++也可以判断出开环系统不稳定。
2.闭环传递函数及其单位阶跃响应(1)闭环传递函数G B (s)=32118721s s s +++,特征根分别为λ1=-12.0138,λ2=-5.9722,λ3=-0.0139。
(2)闭环传递函数仿真模型及其单位阶跃响应曲线见图3、图4。
图3 闭环传递函数仿真模型图4 闭环传递函数单位阶跃响应分析:响应曲线表明,系统是稳定的,但是系统的响应时间太长,远达不到要求。
3.加入PID控制器,并进行参数整定后的单位阶跃响应图 5 PID控制仿真模型其中参数设置为:K p =256.8 ,K i =0.2,K d=23.2。
图6 PID 闭环控制输出波形图分析:通过Workspace 数据查询可知峰值时间tp=0.98686s ,最大输出值为1.0485,所以超调量为4.85%,满足要求,峰值时间达不到要求。
4.加入状态反馈控制器的单位阶跃响应图7 状态反馈控制仿真模型其中H1 到H3依次为10000、284.8、96.1。
0.0.0.0.1.-4t i m e(sec)O u t p u t图8 状态反馈控制单位阶跃响应分析:通过Workspace数据查询可知峰值时间tp=0.4492s,最大输出值为1.0449,所以超调量为4.49%,满足性能指标要求。
5.状态反馈/PID控制的单位阶跃响应图9 状态反馈/PID控制仿真模型其中PID参数设置为:K p =1.05 ,K i =0.01,K d=0;状态反馈控制H1 到H3依次为10000、284.8、96.1。
(完整版)状态反馈控制器的设计

(完整版)状态反馈控制器的设计上海电⼒学院实验报告⾃动控制原理实验课程题⽬:状态反馈控制器的设计班级:姓名:学号:时间:⼀、问题描述已知⼀个单位反馈系统的开环传递函数为,试搭建simulink 模型。
仿真原系统的阶跃响应。
再设计状态反馈控制器,配置系统的闭环极点在,并⽤simulink 模型进⾏仿真验证。
⼆、理论⽅法分析MATLAB提供了单变量系统极点配置函数acker (),该函数的调⽤格式为K=place ( A,b,p)其中,P为期望闭环极点的列向量,K为状态反馈矩阵。
Acker ()函数时Ackerman 公式编写,若单输⼊系统可控的,则采⽤状态反馈控制后,控制量u=r+Kx 。
对于多变量系统的状态反馈极点配置,MATLAB也给出了函数place (),其调⽤格式为K=place ( A,B,P)状态反馈是将系统的状态变量乘以相应的反馈系数,然后反馈到输⼊端与参考输⼊叠加形成控制量,作为受控系统的输⼊,实现闭环系统极点的任意配置,⽽且也是实现解耦和构成线性最优调节器的主要⼿段。
只要给定的系统是完全能控且能观的,则闭环系统的极点可以通过状态反馈矩阵的确定来任意配置。
这个定理是⽤极点配置⽅法设计反馈矩阵的前提和依据。
在单输⼊,单输出系统中,反馈矩阵有唯⼀解,且状态反馈不改变系统的零点。
三、实验设计与实现1、搭建原系统的sumlink模型并观察其单位阶跃响应原系统sumlink模型原系统单位阶跃响应由原系统单位阶跃响应可知系统不稳定2、⽤极点配置法设计状态反馈控制器①利⽤matlab计算系统的状态空间模型的标准型>> a=[10];b=[1 5 6 0];[A B C D]=tf2ss(a,b)A = -5 -6 01 0 00 1 0B = 1C = 0 0 10③系统能控性矩阵>> uc=ctrb(A,B)uc = 1 -5 190 1 -50 0 1 >> rank(uc) ans = 3 所以系统完全能控③系统能观型矩阵>> vo=obsv(A,C) vo = 0 0 100 10 010 0 0 >> rank(vo) ans = 3 所以系统完全能观所以可以⽤极点配置法设计状态反馈控制器④求解系统反馈矩阵>> p=[-3 -0.5+j -0.5-j];k=acker(A,B,p)k = -1.0000 -1.7500 3.7500 加⼊反馈后的系统闭环极点为:>>sysnew=ss(A-B*k,B,C,D);pole(sysnew)ans = -3.0000-0.5000 + 1.0000i-0.5000 - 1.0000i⑤搭建加⼊反馈控制器后系统的sumlink模型⑥观察新系统的单位阶跃响应四、实验结果分析加⼊反馈控制器后系统的闭环极点在,符合题⽬要求。
极点配置法设计状态反馈控制器——自动控制原理

这两个多项式的系数相等,可得出:
0 0
1
1
n n1
i中含F阵系数fij
当F阵为1 n时
n个方程可解n个系数 fi
(i 1,2,...,n)
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
设系统期望的闭环极点为s1、s2、sn ,则其
闭环特征式为s s1 s s2 s s3 s sn
SI系统,所以设 F f1 f2 fn
ห้องสมุดไป่ตู้
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
s
1
0
0
0
0
s
1
0
0
0
0
0
s
1
a0 f1 a1 f2 a2 f3 an2 fn1 an1 fn s
sn (an1 fn )sn1 a1 f2 s a0 f1
设计算法--适用于用能控标准形表示的SI系统的算法
解:
系统能控。
举例----求解过程
期望闭环系统特征多项式为:
设: F f1 f2
F 7 1
w
u+
x2 ∫
--
++ -5
x2 x1
∫ x1
-
F 7 1
1
+
2
+
y
-6 1
7
a0 f1 0 a1 f 2 1
an1 f n n1
f1 0 a0 f2 1 a1
fn n1 an1
举例
例8-21 设系统的状态空间描述为
试求:(1)求状态反馈矩阵F使闭环系统有期望 极点s1,2=-3±2j; (2)绘制带有状态反馈控制器的状态变量图
现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计

现代控制实验状态反馈器和状态观测器的设计现代控制实验中,状态反馈器和状态观测器是设计系统的重要组成部分。
状态反馈器通过测量系统的状态变量,并利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合,以优化系统的性能指标。
状态观测器则根据系统的输出信息,估计系统的状态变量,以便实时监测系统状态。
本文将分别介绍状态反馈器和状态观测器的设计原理和方法。
一、状态反馈器的设计:状态反馈器的设计目标是通过调整反馈增益矩阵,使得系统的状态变量在给定的性能要求下,达到所需的一组期望值。
其设计步骤如下:1.系统建模:通过对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。
通常表示为:ẋ=Ax+Buy=Cx+Du其中,x为系统状态向量,u为控制输入向量,y为系统输出向量,A、B、C、D为系统的状态矩阵。
2.控制器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个适当的闭环极点位置,并计算出一个合适的增益矩阵。
常用的设计方法有极点配置法、最优控制法等。
3.状态反馈器设计:根据控制器设计得到的增益矩阵,利用反馈回路将状态变量与控制输入进行耦合。
状态反馈器的输出为:u=-Kx其中,K为状态反馈增益矩阵。
4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的性能表现,并根据需要对状态反馈器的增益矩阵进行调整。
二、状态观测器的设计:状态观测器的设计目标是根据系统的输出信息,通过一个状态估计器,实时估计系统的状态变量。
其设计步骤如下:1.系统建模:同样地,对被控对象进行数学建模,得到描述系统动态行为的状态空间表达式。
2.观测器设计:根据系统的动态性能要求,选择一个合适的观测器极点位置,以及一个合适的观测器增益矩阵。
常用的设计方法有极点配置法、最优观测器法等。
3.状态估计:根据观测器设计得到的增益矩阵,通过观测器估计系统的状态变量。
状态观测器的输出为:x^=L(y-Cx^)其中,L为观测器增益矩阵,x^为状态估计向量。
4.性能评估与调整:通过仿真或实验,评估系统的状态估计精度,并根据需要对观测器的增益矩阵进行调整。
现代理论控制实验3

ans =3,所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得
ans =3,所以系统是能观的
(2)
a.
选取K=[0 3 0] 为状态反馈矩阵,解得闭环ห้องสมุดไป่ตู้统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';k=[0 3 0];a1=a+b*k得
三、实验过程及结果
1. 已知系统
(1)求解系统的零点、极点和传递函数,并判断系统的能控性和能观测性。
(2)分别选取K=[0 3 0],K=[1 3 2],K=[0 16 /3–1/3]为状态反馈矩阵,求解闭环系统的零点、极点和传递函数,判断闭环系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变?为什么?
(3)任选三个输出反馈矩阵,求解闭环系统的零点、极点和传递函数,并判断系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变? 为什么?
[xo,x,t]=simobsv(g1,l);plot(t,x,'-k',t,xo,':r')
观测器观测到的状态如下
其中l=
(4)
三、实验结果
1(1)
系统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';c=[0.4 0.2667 0.3333];g1=ss(a,b,c,0);g1=tf(g1)得
g1=
由g1=zpk(g1)得
系统的零点为1,-2;系统的极点为-3,-1,2
系统的能控性和能观性判断如下
ans =3,所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得
状态反馈控制器与状态观测器

测控系统课程设计题目:状态反馈控制器与状态观测器——方案B1 2院(系)机电及自动化学院专业测控技术与仪器(辅助)学号姓名级别 2 0 0 9指导老师2012年6月摘要在经典控制系统设计中,对于一个简单的SISO (单输入单输出)闭环系统而言,控制器部分只有简单的增益环节c K ,因此系统仅有唯一的控制参数c K 可供调整。
对于N 维控制系统,控制器需要至少N 个独立变量来调整系统所需根极点的位置,状态反馈控制器则可以将系统的所有状态变量X 都进行反馈,将系统的根极点调整到需要的位置。
而状态反馈控制的实现前提就是要求系统的所有状态变量可测,此时,利用系统某种数学形式的仿真来估计状态值,即系统的状态观测设计,就可以保证系统带全观测的状态反馈控制顺利实现。
本文主要介绍了带全观测器的状态反馈控制器。
关键词:状态反馈,状态观测AbstractThe classical control system design, for a simple SISO (SISO) closed loop system, a controller part is only the simple gain link, therefore only one control parameter can be adjusted. For the N control system, the controller needs at least N independent variable to adjust the system required root pole position, a state feedback controller can be a system of all state variables in X feedback, the system root poles are adjusted to the needs of the location of. While the state feedback control is the premise requirement system realizes all the state variables can be measured, this time using a mathematical form, system simulation to estimate the state value, namely the system state observer design, can guarantee system with full state feedback control for the smooth realization of observation. This paper mainly introduces the observer-based state feedback controller.Key words : state feedback, state observer目录1. 状态反馈控制器 ................................................................................................... - 4 -1.1状态反馈的定义 ................................................................................................ - 4 -1.2状态反馈控制器 ................................................................................................ - 4 -1.3完全可控性........................................................................................................... - 5 -1.4状态反馈控制器的极点配置...................................................................... - 6 -2.状态观测器设计 ...................................................................................................... - 7 -2.1系统状态观测器定义...................................................................................... - 7 -2.2完全可观性........................................................................................................... - 9 -2.3观测器增益的确定 ......................................................................................... - 10 -3.带全观测器的状态反馈控制 ...................................................................... - 10 -3.1仿真程序及分析 .............................................................................................. - 10 -3.2程序运行结果.................................................................................................... - 12 -4.学习小结....................................................................................................................... - 13 - 参考文献 ........................................................................................................................... - 13 -1. 状态反馈控制器1.1状态反馈的定义经典控制:只能用系统输出作为反馈控制器的输入; 现代控制:由于状态空间模型刻画了系统内部特征,故而还可用系统内部状态作为反馈控制器的输入。
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从能控系统入手,以3阶能控标准型为例:
状态反馈控制律: 得到的闭环系统是
其特征多项式是
期望的闭环特征多项式 要实现极点配置,须
结论:������ 对3阶能控标准型系统,极点配置问题可解; 导出了极点配置状态反馈控制律;������ 极点配置状态反馈控制律是惟一的。 例 对系统 设计状态反馈控制,使得闭环系统的极点是-2和-3
其中 由原系统的能控性 ⇒ 量线性无关。
的行向
必要条件: :输入的个数不能小于输出的个数 :所有的测量输出都是独立的。 跟踪外部参考输入的控制律是 积分比例控制器
针对前面的例子,再来设计一个状态反馈控制 器,不仅使得闭环系统具有理想的过渡过程特 性,而且还能无静差地跟踪阶跃参考输入。
设计要求:保持原闭环极点-4,-5; 增加的增广闭环系统极点-8。 利用 MATLAB 可得 K=[-17.6667 13.0000 53.3333] 跟踪控制律 单位阶跃响应: 改善动态性能; 消除静态误差。
5.4 跟踪控制器设计 极点配置的优点:改善系统的稳定性、动态性能 那么,对稳态性能、静态误差等的影响? 例 已知被控对象的状态空间模型为
设计状态反馈控制律,使得闭环极点为-4和-5, 并讨论闭环系统的稳态性能。 期望的闭环特征多项式是
所要设计的状态反馈增益矩阵是 相应的闭环系统状态矩阵
闭环传递函数
状态反馈控制器 闭环多项式: 期望多项式:
实现极点配置的条件:
极点配置状态反馈控制器是 分析:优点:能控标准型使得计算简单; 缺点:能控标准型的状态难以直接测量; 解决方法:考虑新的实现。串连分解
状态空间实现是
直接法 反馈增益矩阵
闭环特征多项式 期望特征多项式
比较后可得 极点配置状态反馈控制器是 变换法 确定变换矩阵
极点配置状态反馈增益矩阵
直接法和变换法得到的结果是一致的。说明了惟一性。
例 对系统设计状态反馈控制器,使得闭环系统渐 近稳定,
且闭环系统的输出超调量 系统的一个状态空间模型
,峰值时间
系统能控,故可以通过状态反馈任意配置极点。 系统无开环零点,闭环系统性能完全由极点决定! 一对主导极点:
ζ和
是二阶系统的阻尼比和无阻尼自振频率
闭环特征多项式: 期望特征多项式:
比较可得:
极点配置状态反馈控制律: 闭环系统状态变量图:
以上的方法可以推广到n阶能控标准型模型
问题:对一般状态空间模型,如何解极点配置? 思路:考虑能控状态空间模型 将能控状态空间模型等价地转化为能控标准型 如何从能控标准型模型的解导出一般模型的极 点配置控制器。
分别乘以
,再相加可得
由能控性,可得
爱克曼公式: 例 对传递函数描述的二阶系统 ,确定 一个状态反馈控制律,使得闭环极点位于 解 期望闭环多项式: 对象的状态空间实现:
能控性矩阵:
爱克曼公式:
关于极点配置问题:
1。n个极点,以共轭对的形式出现; 2。主导极点; 3。考虑到零点的影响; 4。系统响应速度并非越快越好; 5。单输入系统,极点配置不影响零点分布; 6。单输入能控系统,控制器惟一,多输入则不惟一; 7。区域极点配置。 不足:需要用到全部状态。
状态和输出反馈均可保持闭环系统的能控性; 输出反馈保持闭环系统的能观性,但状态反馈不能; 利用系统的信息多,所能达到的性能好。
5.2 稳定化状态反馈控制器设计
基于李雅普诺夫稳定性理论设计稳定化控制器 系统模型: 控制律: 闭环系统: 闭环系统渐近稳定的充分必要条件是: 即李雅普诺夫稳定性定理 关键的问题:如何确定以上的矩阵K 和P。
5.3.5 应用MATLAB求解极点配置问题 提供了两个函数: acker:基于爱克曼公式,单输入系统,多重极点 place:多输入系统,相同极点个数不超过B的秩 对单输入系统,所得的K是一致的 K=acker(A,B,J) K=place(A,B,J)
检验:eig(A-B*K) 极点配置的优点: 可以改善系统的稳定性、动态性能
可得 取 则 为保证主导极点,第3个极点选为
期望特征多项式:
原模型等价变换为能控标准型
要求的状态反馈增益矩阵
闭环系统:
单位阶跃响应: 峰值时间为0.4到0.5秒 5.3.4 爱克曼(Ackermann)公式 极点配置状态状态反馈增益矩阵K的解析表达式 闭环系统特征多项式:
闭环矩阵满足 问题:如何从以上的关系式来确定增益矩阵K? 从关系式
5.3.1 问题的提出 闭环系统: 根据系统性能要求确定闭环极点 求矩阵K,使得
,
5.3.2 极点配置问题可解的条件和方法 在什么条件下,极点配置问题可解?即存在使 得闭环系统具有给定极点的控制器。������ 如何设计具有给定闭环极点的控制器?
解决问题的思路:首先对特殊的系统讨论; 对一般的系统,设法化成特殊系统分析算法的可行性。
展开矩阵方程,得到
求取一个正定的解矩阵
对任意的
,稳定化控制律:
5.3 极点配置 系统性能:稳态性能和动态性能 稳态性能:稳定性、静态误差 动态性能:调节时间、振荡、超调、上升时间... 系统稳定性的决定因素:系统极点 影响动态性能的因素:二阶系统(极点位置) 高阶系统(一对主导极点) 结论:极点影响系统的稳定性和动态性能
5.2.1 黎卡提方程处理方法 如何使 是闭环系统李雅普诺夫方程?
矩阵P是对称的,
若选取
控制器设计转化为以下矩阵方程的求解问题: (黎卡提矩阵方程) 优点:若对给定的常数,以上矩阵方程有解, 则对任意的 都是系统的稳 定化控制律。 结论:正无穷大的稳定增益裕度! 例 设计系统的一个稳定化状态反馈控制律
结论:反馈可以改变系统的动态特性。 定理5.1.1 状态反馈不改变系统的能控性。 例 考虑系统在状态反馈 下的闭环系统 能控能观性。 结论:能控,不能观。
状态反馈使得闭环系统产生了零极点的对消。
定理5.1.2输出反馈不改变系统的能控能观性。 定理5.1.3状态反馈不改变单输入单输出系统零点 5.1.3 两种反馈形式的讨论:������ ������
第5章 状态反馈控制器设计
√ 建立了状态空间模型������ √ 提出了基于状态空间模型的运动分析������ √ 探讨了系统的定性分析: 稳定性、能控性、能观性 设计控制系统! 开环控制、闭环控制 经典控制中,用系统输出作为反馈控制器的入; 根据系统信息:状态反馈、输出反馈。
5.1 线性反馈控制系统 系统模型
求拉氏变换,得到
参考输入和外部扰动都是பைடு நூலகம்跃信号时,由终值 定理
即 x 和 q 趋向于常值。从而
趋于零。
针对增广系统,设计状态反馈控制律,只要闭 环系统渐近稳定,则系统无静态误差。 若需要系统有一定的过渡过程特性,极点配置!
要求:增广系统是能控性的。 定理 增广系统能控的充分必要条件是 (1)原来系统是能控的 (2) 证明:
5.1.1 反馈控制系统结构。 v为外部输入; 控制器:动态补偿器、静态反馈控制器。 状态反馈控制器: K称为是状态反馈增益矩阵。 闭环系统:
静态线性输出反馈控制:
若v表示系统的参考输入,用 代替, 可得 用输出误差来校正系统。当 时,状态 反馈变为输出反馈。一类特殊输出反馈。
5.1.2 反馈控制的性质 在静态反馈下,闭环系统矩阵变为
5.3.3 极点配置状态反馈控制器的设计算法 给定系统模型 和闭环极点 1。检验系统的能控性; 2。根据 确定参数 3。确定转化为能控标准型的变换矩阵 4。确定期望特征多项式系数 5。确定极点配置反馈增益矩阵
例
已知被控系统的传递函数是
设计一个状态反馈控制器,使闭环极点是-2,-1±j 解 确定能控标准型实现
系统模型 假定该状态空间模型是能控的,则存在线性变换 其中
对能控标准型和给定的极点 可得极点配置状态反馈增益矩阵
,
即: 问题:目前的增益矩阵用到变换后的状态。 如何得到适合于原来模型的控制律呢? 利用特征值的关系:
定理 对一个能控系统,可以通过状态反馈任意配 置闭环系统极点。 理论上可以证明:若一个系统可以通过状态反馈 任意配置极点,那么它一定是能控的。
当参考输入为单位阶跃时,输出的稳态值
开环系统是稳定的,且开环传递函数 开环系统的稳态误差 开环系统是无静差的。闭环系统的稳态输出 因此闭环系统有稳态误差
考虑系统
参考输入 外部扰动 问题:在存在扰动下,使输出跟踪设定值。 定义误差向量: 引入偏差的积分:
引入增广系统
对增广系统设计状态反馈控制律
使得闭环系统是稳定的