最新62反馈控制与极点配置汇总

合集下载

状态反馈极点配置基本理论与方法

状态反馈极点配置基本理论与方法

状态反馈极点配置基本理论与方法IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】第2章 状态反馈极点配置设计基本理论引言大多数的控制系统的基本结构是由被控对象和反馈控制器构成的闭环系统。

反馈的基本类型包括状态反馈和输出反馈。

其中状态反馈能够提供更加丰富的状态信息。

状态反馈是将系统的每一个状态变量乘相应的反馈系数,然后反馈到输入端与参考输入相加形成的控制规律,作为被控系统的控制输入。

图是一个多输入多输出线性时不变系统状态反馈的基本结构:图 多输入-多输出系统的状态反馈结构图其中受控系统的状态空间表达式为:x Ax Buy Cx=+=由图可知,加入状态反馈后,受控系统的输入为:u Fx v =+其中v 为参考输入,F 为状态反馈增益阵,因此可以得到状态反馈闭环系统的状态空间表达式:()x A BF x Bv y Cx=++=闭环系统的传递函数矩阵:()()1s W s C sI A BF B -=-+⎡⎤⎣⎦由此可见,引入状态反馈后,通过F 的选择,可以改变闭环系统的特征值,是系统获得所要求的性能。

极点配置方法的选择对于一个线性时不变系统进行状态反馈极点配置,一般有四种方法: (1) 传统方法—将系统转化为一个或多个单输入单输出系统。

(2) 直接法—使用稳定的酉矩阵,将这种系统转化为标准型。

(3)矩阵方程法—对矩阵F ,直接解方程AX X BG -Λ=FX G =(4)特征向量法—先找到特征向量x j (等式中矩阵X 的列向量),然后利用等式求解F 。

方法(1)一般难以应用或者数值不稳定。

方法(3)需要解方程,并且对于系统矩阵A 的特征值不能再分配。

最有效并且数值稳定的方法是方法(2)和方法(4)。

其中方法(4)通过使用一系列的迭代算法找到最优解,所以比较复杂。

对于方法(2),当系统的输入多于一个信号输入时,不能确定系统的鲁棒性。

本文结合以上方法提出了一种新的设计方法:首先通过酉变换将状态方程化为一种控制规范形,然后利用最小二乘法解方程的得到最佳的状态反馈矩阵。

控制器极点配置方法

控制器极点配置方法

控制器极点配置方法如果已知系统的模型或传递函数,通过引入某种控制器,使得闭环系统的极点可以移动到指定的位置,从而使系统的动态性能得到改善。

这种方法称为极点配置法。

例6-12 有一控制系统如图6-38,其中,要求设计一个控制器,使系统稳定。

图6-38解:(1)校正前,闭环系统的极点:> 0因而控制系统不稳定。

(2)在控制对象前串联一个一阶惯性环节,c>0,则闭环系统极点:显然,当,时,系统可以稳定。

但此对参数c 的选择依赖于 a 、b 。

因而,可选择控制器,c 、d ,则有特征方程:当,时,系统稳定。

本例由于原开环系统不稳定,因而不能通过简单的零极点相消方式进行控制器的设计,其原因在于控制器的参数在具体实现中无法那么准确,从而可能导致校正后的系统仍不稳定。

例6-13 已知一单位反馈控制系统的开环传递函数:要求设计一串联校正装置Gc(s) ,使校正后系统的静态速度误差系统,闭环主导极点在处。

解:首先,通过校正前系统的根轨迹可以发现,如图6-39所示,其主导极点为:。

图6-39为使主导极点向左偏移,宜采用超前校正装置。

(2)令超前校正装置,可采用待定系数法确定相关参数:又其中、、、为待定系数。

进一步可得:即将代入式子可以得到:,,,。

进一步可得超前校正装置的传递函数:校正后系统的根轨迹如图6-39所示。

该校正装置与例6-7中由超前装置获取的校正装置结果基本相同,说明结果是正确的。

在matlab中,亦有相应的命令可进行极点配置,主要有三个算法可实现极点配置算法:Bass-Gura算法、Ackermann 算法和鲁棒极点配置算法。

这些算法均以状态空间进行表征,通过设定期望极点位置,获取状态反馈矩阵K。

下面通过示例介绍其中的一种算法。

例6-14 考虑给定的系统,其状态方程模型如下:,期望的闭环系统配置在,,,试设计其控制器。

解:可以使用下面的MATLAB语句来实现极点的配置:A=[0,1,0,0;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0]; B=[0;1;0;-1];eig(A)'ans =0 0 3.3166 -3.3166P=[-1;-2;-1+sqrt(-1);-1-sqrt(-1)];K=place(A,B,P)place: ndigits= 15Warning: Pole locations are more than 10% in error.K =-0.4000 -1.0000 -21.4000 -6.0000eig(A-B*K)'ans =-1.0000 - 1.0000i -1.0000 + 1.0000i -2.0000 -1.0000。

输出反馈

输出反馈

C H
T
T

(5-15)
(5-15)是一个q个未知量,n个方程的方程组,而 是 任意的n维向量,它由所期望的极点所决定。
方程(5-15)对任意的 有解,显然要求 C 是n×n可逆方阵。
一般来说当q<n 时,对于任意 ,(5-15)无解。
对于给定的 ,方程(5-15)有解的条件是它们 相容,亦即当C的秩为q时,q个方程的唯一解应满足 剩下的n-q个方程。这时,这n-q个等式给出了加在
用静态输出反馈配置极点 首先研究单输入多输出的系统,以说明用静态 输出反馈配置极点时所遇到的困难,而这些困难是 用全部状态变量作反馈时所未遇到的。一个单输入 多输出系统动态方程为
Ax bu x y Cx
(5-11)
(5-12)
u=Hy+v
联合(5-11)和(5-12)可得闭环系统的动态方程为
i
i , i 0 使得扰动后的S非奇异,由于 C 的秩为q,
这总是可以做到的。式(5-17)给出了H的一个明显 表达式,并且 i H i 是给定的 1 , 2 ,, q 的函数, i S非奇异,则可精确地使闭环 如果所给的 能使
全维状态观测器及其设计
状态观测器 状态估计器 状态重构
^
2n阶复合系统:
. x . A ^ L HC x
y C
Bk x B ^ v A Bk HC L x B
x 0 ^ x
ˆ x x ( A Hc )( x x ) L 由(1)-(2):
3. 分离定理: . cx 原系统 x Ax Bu y ^ 引入状态反馈: u v k x
x Ax Bk x Bv, y cx . ^ ^ ^ 全维观测器:

综合性实验 极点配置全状态反馈控制指导书

综合性实验  极点配置全状态反馈控制指导书

综合性实验 极点配置全状态反馈控制一、实验目的1.学习并掌握用极点配置方法设计全状态反馈控制系统的方法。

2.用电路模拟与软件仿真方法研究参数对系统性能的影响。

二、实验内容1.设计典型二阶系统的极点配置全状态反馈控制系统,并进行电路模拟与软件仿真研究。

2.设计典型三阶系统的极点配置全状态反馈控制系统,并进行电路模拟与软件仿真研究。

三、实验前准备工作1 推导图1的数学模型(状态空间表达式),分析系统的能控性。

2 若系统期望的性能指标为:超调量25%p M ≤,峰值时间0.5p t ≤,求出期望的极点值。

根据以上性能指标要求设计出状态反馈控制器。

3 推导图2的数学模型(传递函数),求出其单位阶跃响应的动态性能指标(超调量、调节时间、静态速度误差系数)。

4 推导图4的数学模型(状态空间表达式),分析系统的能控性。

5考虑系统稳定性等要求,选择理想极点为:S 1=-9,S 2 =-2+j2,S 3=-2-j2, 根据以上性能指标要求思考如何设计状态反馈控制器。

6 推导图7的数学模型(传递函数)。

四、实验步骤1.典型二阶系统(1)对一已知二阶系统(见图1)用极点配置方法设计全状态反馈系数。

(2)见图2和图3,利用实验箱上的电路单元U9、U11、U12和U8,按设计参数设计并连接成系统模拟电路,测取阶跃响应,并与软件仿真结果比较。

(3)改变系统模拟电路接线,使系统恢复到图1所示情况,测取阶跃响应,并与软件仿真结果比较。

(4)对实验结果进行比较、分析,并完成实验报告。

2.典型三阶系统(1)对一已知三阶系统(见图4)用极点配置方法设计全状态反馈系数。

(2)见图5和图7,利用实验箱上的电路单元U9、U11、U12、U15和U8,按设计参数设计并连接成系统模拟电路,测取阶跃响应,并与软件仿真结果比较。

(3)改变系统模拟电路接线,使系统恢复到图5所示情况,测取阶跃响应,并与软件仿真结果比较。

软件仿真直接在MATLAB 中实现。

极点配置与状态反馈

极点配置与状态反馈

输出反馈对能控性、能观性的影响
定理:输出至状态微分处的反馈不改变系统 的能观性,但可能改变系统的能控性。
u
B
x x C y
A
x (A HC)x Bv
y Cx
H
示例:Y (s) U (s)
b1s b0 s2 a1s a0
A
0 1
a0 a1
,
b
b1 b2
,
c
0
1
A
hc
0 1
无直接传输系统的状态反馈
原系统
x Ax Bu
y Cx
引入状态反馈 新系统
u v Kx
x (A BK)x Bv
y Cx
v uB
x x C y
A
K
状态反馈增益矩阵K的维数?系统的特征多项式和传 递函数?
输出反馈至参考微分处
新系统
x (A HC)x Bu y Cx
传递函数 C(sI A HC)1B
Ao P1AP, bo P1b, co cP
0 1 0 0 0 0
0
0
1
0
0
1
Ao
0 0
0 0
0 0
1 0
0 1
,
bo
2 3
,
co
1
0
0
0
0
a0 a1 a2 a3 a4 4
第一能观标准型
Review
SISO系统第二能控、能观标准型1
第二能控标准型
0 1 0 0 0
0 0 0 0 a0
b1
1
0
0
0
a1
b2
Ao
0 0
1 0
0 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

(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。

状态反馈控制

(9-157)式的系统通过 x Px 的变换化为可控标准形。
9
x Ax b u
y cx (9-161)
式中 0 1
A
0
1
a0
a1
an1
c c0 c1 cn1
现引入 k k 0 k1 k n1
0
b
0
1
(9-162)
10
这时(9-158)式的状态反馈式可写为:
28
按给定极点,期望多项式为
( s 2 )( s 1 j )( s 1 j ) s3 4s2 6s 4
比较上两特征多项式,令s同次的系数相等,可得
k0 4
k1 4

k=[4 4 1 ]
k2 1
状态反馈系统的方框图如图9-16所示。
29
图9-16 例9-23在引入状态反馈后的结构图
det[sI (A bk)] det[sI (PAP1 PbkP 1)]
det{P[sI (A bk)]P1} det[sI (A bk)]
故 A b k 的特征式即是 A bk 的特征式,所以 A b k 和 A bk 有相同的特征值。
12
设任意给定的闭环极点为 1 ,2 , ,n , 且
(
s
1
)( s
2
)(
s
n
)
sn
s n1 n1
1s
0
(9-166)
式中 i ( i 1,2,,n 1 ) 完全由 i 所决定。比较 (9-165a) 式和(9-166)式可知,若要(9-166)的根为 i ,需有
ai ki i ( i 0,1,,n 1)
ki i ai
(9-167)
u v kx v kP1x v kx

离散控制系统中的状态反馈控制

离散控制系统中的状态反馈控制在离散控制系统中,状态反馈控制是一种常用的控制策略。

它通过测量系统的状态并将其作为反馈信号,采取相应的控制动作来实现系统性能的优化。

本文将介绍离散控制系统中的状态反馈控制原理、设计方法和应用场景。

一、原理状态反馈控制的原理基于系统的状态空间表示。

离散控制系统的状态空间模型可以表示为以下形式:x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)y(k) = Cx(k)其中,x(k)为系统在时刻k的状态向量,u(k)为控制输入向量,y(k)为输出向量;A、B、C为系统的矩阵参数。

状态反馈控制的目标是设计一个状态反馈矩阵K,使得控制输入u(k)与系统状态x(k)之间存在一定的线性关系。

即u(k) = -Kx(k)通过选择适当的状态反馈矩阵K,可以实现系统的稳定性、性能和鲁棒性等要求。

二、设计方法状态反馈控制的设计方法通常可以分为全状态反馈和部分状态反馈两种情况。

1. 全状态反馈全状态反馈指的是利用系统的全部状态信息进行控制。

在这种情况下,状态反馈矩阵K的每一个元素都与系统的状态变量相关。

全状态反馈可以实现系统的最优控制,但需要测量系统的全部状态变量,因此在实际应用中可能会受到限制。

2. 部分状态反馈部分状态反馈是指只利用系统的部分状态信息进行控制。

在这种情况下,状态反馈矩阵K的某些元素与系统的状态变量相关,而其他元素设为零。

部分状态反馈可以在减少测量需求的同时实现系统的稳定和性能优化。

状态反馈控制的设计方法通常采用基于稳定极点配置和线性二次型优化的思想。

具体的设计步骤包括:确定系统的状态空间模型,分析系统的稳定性和性能要求,选择适当的稳定极点位置,根据稳定极点位置计算状态反馈矩阵K,验证系统的性能和稳定性。

三、应用场景离散控制系统中的状态反馈控制在工业自动化、机器人控制、飞行器控制等领域有广泛的应用。

1. 工业自动化在工业自动化系统中,状态反馈控制可以实现对生产过程的精确控制。

例如,在温度控制系统中,通过测量系统的温度状态并进行反馈调节,可以实现对温度的精确控制,提高生产过程的稳定性和可靠性。

极点配置与状态观测器课件

1. 机器人导航的特点 需要精确的定位和导航
存在复杂的障碍物和动态环境
案例二:机器人导航中的极点配置与状态观测
机器人的运动状态和控制输入信号可能不稳定 2. 极点配置的作用
提高机器人的运动稳定性和导航精度
案例二:机器人导航中的极点配置与状态观测
优化避障和路径规划的性能 极点配置方法可以有效地抑制噪声和干扰 3. 状态观测器的应用价值
02 极点配置的合理与否直接影响到状态观测的精度 和稳定性。
02 极点配置的稳定性对于状态观测的抗干扰性能有 着至关重要的影响。
状态观测器对极点配置的优化
通过状态观测器的反馈控制,可 以实时调整极点配置,以达到最
优的控制效果。
状态观测器的观测精度和稳定性 对于极点配置的优化有着重要的
影响。
通过状态观测器的实时反馈,可 以实现对极点配置的在线优化和
加强与其他学科领域的交叉融合,如人工智能 、机器学习等,以探索新的理论和方法,推动 极点配置与状态观测器技术的发展。
针对实际应用中的难点和需求,开展更加深入 的研究和应用案例分析,以推动极点配置与状 态观测器在实际工程领域的应用和发展。
THANKS
感谢观看
调整。
二者结合的优势与挑战
优势
极点配置和状态观测器相结合,可以充分发挥各自的优势,实现系统性能的最优控制。
挑战
二者的结合需要考虑到系统的复杂性和实际运行环境,设计合理的控制策略和算法,以实现最 优的控制效果。
05
案例分析
案例一
1. 无人机控制系统的特点
受到风、干扰等外部因素 影响
需要对飞行姿态、位置等 状态进行实时控制
在实际应用中,极点配置与状态观测器面临着诸多挑 战,如模型不确定性、外部干扰、时变参数等。

(第11讲)极点配置与状态反馈


Ao P 1 AP, bo P 1b, co cP
第一能观标准型 四川理工自动化教研室
tgq77@
Review
SISO系统第二能控、能观标准型
第二能控标准型 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 Ac 0 0 0 1 0 , b c 0, cc b0 b1 b2 b3 b4 0 0 0 0 1 0 a0 a1 a2 a3 a4 1 1 n 1 1 cAn 1
•在外扰下无静差跟踪。如使状态和控制的 二次型积分函数最小,即最优控制。
J (x, u) xT Qx uT Ru dt
0


四川理工自动化教研室
tgq77@
SISO系统的极点配置:问题表述
已知系统方程
x Ax bv y cx
* * 1 , * ,, * 和n个期望闭环极点值 2 n
A
y
四川理工自动化教研室
tgq77@
Review
0 1 Ac 0 0 0
SISO系统第一能控、能观标准型
T Qc b Ab An 1b
第一能控标准型
Ao
0 0 0 a0 1 Ac T 1 AT , b c T 1b, c c cT 0 0 0 0 a1 1 0 0 a2 , b c 0, c c 1 2 3 4 5 0 1 0 a3 0 0 0 0 1 a4 T T T T P 1 Qo c cA cAn1 A ,b c ,c b
u
B
x

A
H
  1. 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. 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. 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)。

2020/8/12
第6章 线性系统综合
• 下面分别讨论:
– 状态反馈极点配置定理 – SISO系统状态反馈极点配置方法 – 输出反馈极点配置
2020/8/12
第6章 线性系统综合
6.2.1 状态反馈极点配置定理
在进行极点配置时,存在如下问题: ➢ 被控系统和所选择的期望极点满足哪些条件,则是可以进 行极点配置的。 ➢ 下面的定理就回答了该问题。
y [10 0 0 ]x
2. 系统的开环特征多项式f(s)和由期望的闭环极点所确定的闭环 特征多项式f*(s)分别为 f(s)=s3+3s2+2s f*(s)=s3+4s2+6s+4
则相应的反馈矩阵K为 K=[a3*-a3 a2*-a2 a1*-a1]
2020/8/12
第6章 线性系统综合
因此,在反馈律u=-Kx+v下,闭环系统状态方程为
2- (-2)] 16 --11
2 8
-7/3 26/3
则在反馈律u=-Kx+v下的闭环系统的状态方程为
2020/8/12
第6章 线性系统综合
x13141
58 2 17x1u
通过验算可知,该闭环系统的极点为-1±j2,达到设计要求。
2020/8/12
第6章 线性系统综合
例6-3 已知系统的传递函数为 G(s) 10 s(s1)(s2)
x Ax Bu
y
Cx
2020/8/12
第6章 线性系统综合
确定反馈控制律 uHxv
使得状态反馈闭环系统的闭环极点配置在指定的n个期望的闭环
极点也就是成立
i(A B)K si*, i1 ,2 ,.n ..,
• 下面,先通过一输出反馈闭环系统的极点变化,考察输出反馈 能否像状态反馈那样对能控系统进行极点配置,然后给出相关 结论。
试选择一种状态空间实现并求状态反馈阵K,使闭环系统的极点 配置在-2和-1±j上。
解 1:要实现极点任意配置,则系统实现需状态完全能控。 ➢ 因此,可选择能控规范II形来建立被控系统的状态空间模 型。 ➢ 故有
2020/8/12
第6章 线性系统综合
0 1 0 0
x 0 0
1
x
0
u
0 2 3 1
➢ 由于状态变量是描述系统内部动态运动和特性的,因此对 实际控制系统,它可能不能直接测量,更甚者是抽象的数学 变量,实际中不存在物理量与之直接对应。
➢ 若状态变量不能直接测量,则在状态反馈中需要引入所谓 的状态观测器来估计系统的状态变量的值,再用此估计值 来构成状态反馈律。这将在下节中详述。
2020/8/12
K a n * a n a n * 1 a n 1
a 1 * a 1
因此/12
第6章 线性系统综合
下面通过两个例子来说明计算状态反馈阵K的方法。 例6-2 设线性定常系统的状态方程为
x11 23x12u
求状态反馈阵K使闭环系统的极点为-1±j2。
2020/8/12
第6章 线性系统综合
解 1: 判断系统的能控性。
➢ 开环系统的能控性矩阵为
[B
AB]12
-4 1
则开环系统为状态能控,可以进行任意极点配置。
2. 求能控规范II形:
T1 [0 1][B AB]1 1/6 1/3
T1 c2
T1 T1A
1 6
1 1
2 8
A~ Tc21ATc2
62反馈控制与极点配置
由于线性定常系统的特征多项式为实 系数多项式,因此考虑到问题的可解性, 对期望的极点的选择应注意下列问题:
1) 对于n阶系统,可以而且必须给出n 个期望的极点;
2) 期望的极点必须是实数或成对出 现的共轭复数;
3) 期望的极点必须体现对闭环系统 的性能品质指标等的要求。
p2 p1
p3
2020/8/12
第6章 线性系统综合
• 基于指定的期望闭环极点,线性定常连续系统的状态反馈极点 配置问题可描述为: – 给定线性定常连续系统 x AxBu
确定反馈控制律 uKxv
使得状态反馈闭环系统的闭环极点配置在指定的n个期望的闭环 极点也就是成立
i(A B)K si*, i1 ,2 ,.n ..,
0 5
1 2
B~
Tc21B
0 1
2020/8/12
第6章 线性系统综合
3. 求反馈律:
➢ 因此开环特征多项式
f(s)=s2-2s-5,
而由期望的闭环极点-1j2所确定的期望闭环特征多项式
f*(s)=s2+2s+5,
则得状态反馈阵K为 K K~Tc21 [a2* -a2 a1* -a1]Tc21
[5-(-5)
0 1 0 0
x
0
0
1
x
0
u
4 6 4 1
y [10 0 0 ]x
在例6-3中,由给定的传递函数通过状态反馈进行极点配置时 需先求系统实现,即需选择状态变量和建立状态空间模型。
➢ 这里就存在一个所选择的状态变量是否可以直接测量、 可以直接作反馈量的问题。
2020/8/12
第6章 线性系统综合
2020/8/12
第6章 线性系统综合
2. 若SISO被控系统的状态空间模型不为能控规范II形,则由 4.6节讨论的求能控规范II形的方法,利用线性变换x=Tc2 x , 将系统(A,B)变换成能控规范II形 ( A , B ) ,即有
AT c 2 1A T c2 BT c 2 1B
对能控规范II形~进行极点配置,求得相应的状态反馈阵如 下
第6章 线性系统综合
6.2.3 输出反馈极点配置
• 由于输出变量空间可视为状态变量空间的子空间,因此输出反 馈也称之为部分状态反馈。
– 由于输出反馈包含的信息较状态反馈所包含的信息少,因此 输出反馈的控制与镇定能力必然要比状态反馈弱。
• 线性定常连续系统的输出反馈极点配置问题可描述为: – 给定线性定常连续系统
2020/8/12
第6章 线性系统综合
定理6-1 对线性定常系统(A,B,C)利用线性状态反馈阵K,能使 闭环系统K(A-BK,B,C)的极点任意配置的充分必要条件为被 控系统(A,B,C)状态完全能控。
2020/8/12
第6章 线性系统综合
6.2.2 SISO系统状态反馈极点配置方法
求反馈矩阵K的方法: 1. 对于SISO线性定常连续系统的极点配置问题,若其状态空 间模型为能控规范II形,则相应反馈矩阵为 K=[k1 … kn]=[an*-an … a1*-a1] 其中ai和ai*(i=1,2,…,n)分别为开环系统特征多项式和所期望 的闭环系统特征多项式的系数。
相关文档
最新文档