第四章 线性定常系统的可控性和可测性

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第4章(1)-线性控制系统的能控性和能观性

第4章(1)-线性控制系统的能控性和能观性

第四章 线性控制系统的能控性和能观性在现代控制理论中,能控性(Controllability)和能观性(Observ-ability)是两个重要的概念,它是卡尔曼(Kalman)在1960年提出的,是最优控制和最优估计的设计基础。

能观(测)性针对的是系统状态空间模型中的状态的可观测性,它反映系统的内部状态x(t)(通常是不可以直接测量的)被系统的输出量y(t)(通常是可以直接测量的)所反映的能力。

能控性严格上说有两种,一种是系统控制输入u(t)对系统内部状态x(t)的控制能力,另一种是控制输入u(t)对系统输出y(t)的控制能力。

但是一般没有特别指明时,指的都是状态的可控性。

所以,系统的能控性和能观性研究一般都是基于系统的状态空间表达式的。

4-1 线性连续定常系统的能控性定义 对于单输入n 阶线性定常连续系统若存在一个分段连续的控制函数u(t),能在有限的时间段 []f t t ,0内把系统从0t 时刻的初始状态()0t x 转移到任意指定的终态()f t x ,那么就称系统在0t 时刻的状态()0t x 是能控的;如果系统每一个状态()0t x 都能控,那么就称系统是状态完全可控的。

反之,只要有一个状态不可控,我们就称系统不可控。

对于线性定常连续系统,为简便计,可以假设00=t ,()0=f t x ,即00=t 时刻的任意初始状态()0x ,在有限时间段转移到零状态()0=f t x (原点)。

4-2线性连续定常系统的能控性判别4-2-1具有约旦标准型系统的能控性判别 1. 单输入系统 具有约旦标准型系统⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=Λn λλλλ0000000000000321 n λλλλ≠≠≠≠ 321即为n 个互异根 或bu Jx x += m 个重根1λn-m 个互异根n m m λλλ≠≠≠++ 21 例:分析下列系统的能控性(1)u b x x⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=221000λλ 解:⇒=111x xλ 1x 与u 无关,即不受u 控制 ⇒+=u b x x2222λ 2x 为能控状态 该系统为状态不完全能控,因而为不能控系统。

第四章线性系统的能控性和能观性

第四章线性系统的能控性和能观性
16
习题4-7 已知系统的状态方程为
1 0 0 0 x 0 u 0 x 0 1 0 3 1 1
试判断系统是否可以采用状态反馈,分别配置以下 两组闭环极点:{2,2,1};{2,2,3}。若能 配置,求出反馈阵K。
sI ( A BK) =
0
k1 3+ k2
sI ( A BK) = (s+1) [ s2 + (1+ k3) s + 3+ k2 ] 而希望的特征多项式为 (s +1)(s +2) (s +2) = (s +1) (s2 + 4s + 4) [ k2 k3] = [1 5]
19
习题4-5 受控系统的传递函数为
12
例4-11 已知系统的状态空间表达式为
0 0 5 A 1 0 0 C 0 0 1
设计输出反馈阵H,使闭环系统渐近稳定。 解: 利用能观测标准形可以判定原系统是能观测的。 列出原系统的特征多项式为 sI A = s3 + 3s2 + s 5 显然系统是不稳定的。 采用输出至输入的反馈控制,设u = r Hy,并设输 出反馈阵为
10
例4-10 已知线性定常系统的传递函数为 欲将闭环极点配置在s1= 2,s2 = 1+j,s3= 1j, 试确定状态反馈阵K。
10 G( s) s( s 1)(s 2)
解:因为给定系统的传递函数无零极点相消,所 以给定系统为能控的,能够通过状态反馈将闭环极点 配置在希望的位置上。由给定的传递函数可写出相应 的能控标准形 0 0 1 0
显然系统是不稳定的。
不管怎样选择h1和h2,都不能使闭环特征多项式的

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

《自动控制原理》线性系统的可控性与可观测性

将状态 x(t0 ) = 0 转移到 x(t f ) =x f 的控制作用,则称状态 x f 是 t0 时刻 可达的。若x f 对所有时刻都是可达的,则称状态x f 为完全可达或 一致可达。若系统对于状态空间中的每一个状态都是时刻 t0 可达的, 则称该系统是 t0 时刻状态完全可达的,或简称该系统是 t0 时刻可达
可观测性问题: 相应地,如果系统所有状态变量的任意形式 的运动均可由输出完全反映,则称系统是状态可观测的,简称为系 统可观测。反之,则称系统是不完全可观测的,或简称为系统不可 观测。
可控性与可观测性概念,是卡尔曼于20世纪60年代首先提出 来的,是用状态空间描述系统引伸出来的新概念,在现代控制理论 中起着重要的作用。它不仅是研究线性系统控制问题必不可少的重 要概念,而且对于许多最优控制、最优估计和自适应控制问题,也 是常用到的概念之一。
在研究可观测性问题时,输出 y 和输入 u 均假定为已知,只有初始
状态 x0 是未知的。因此,若定义
t
y(t) = y(t) − C(t) (t, )B( )u( )d − D(t)u(t) t0
则式(9-79)可写为
y(t) = C(t)(t,t0 )x0
(9-80)
这表明可观测性即x0 可由 y 完全估计的性能,由于 y 和 x0 可任意取
y = −6x2
这表明状态变量 x1 和 x2 都可通过选择控制量 u 而由始点达到原
点,因而系统完全可控。 如何判别?
但是,输出 y 只能反映状态变量 x2 ,而与状态变量 x1 既无直
接关系也无间接关系,所以系统是不完全可观测的。如何判别?
变化:(1)b1=0 ? (2)a12≠0 ? (3) a21≠0 ?
值,所

§8.4 线性系统的可控性和可观测性

§8.4 线性系统的可控性和可观测性
可控性与可观测性的概念,是用状态空间描述系统引申出来的新概念,在现代控制理论 中起着重要的作用。可控性、可观测性与稳定性是现代控制系统的三大基本特性。
下面举几个例子直观地说明系统的可控性和可观测性。
(a)
(b)
(c)
图 8-20 电路系统可控性和可观测性的直观判别
对图 8-20 所示的结构图,其中,由图 8.20(a)显见, x1 受 u 的控制,但 x2 与 u 无关, 故系统不可控。系统输出量 y = x1 ,但 x1 是受 x2 影响的, y 能间接获得 x2 的信息,故系统 是可观测的。图 8.20(b)中所示的 x1 、, x2 均受 u 的控制,故系统可控,但 y 与 x2 无关,故 系统不可观测。图 8.20(c)中所示的 x1 、 x2 均受 u 的控制,且在 y 中均能观测到 x1 、 x2 ,
(8-94)
可控性矩阵为
S2 = ⎡⎣G Φ G L Φ n-1G ⎤⎦
(8-95)
⎡u(n −1)⎤
Δ x = ⎣⎡G
ΦG
L
Φ n−1G ⎤⎦
⎢ ⎢
M
⎥ ⎥
⎢⎣u(0) ⎥⎦
(8-96)
该阵为 n × np 矩阵,由于列向量 u(n −1),L, u(0) 构成的控制列向量是 np 维的,式(8-96) 含有 n 个方程和 np 个待求的控制量。由于 Δx 是任意的,根据解存在定理,矩阵 S2 的秩为 n
⎡ u0 ⎤
n−1
∑ e− Atf Δ x = Ambum = ⎡⎣b m=0
Ab
L
An−1b ⎤⎦
⎢ ⎢ ⎢
u1 M
⎥ ⎥ ⎥
⎢⎣un
−1
⎥ ⎦
(8-103)

线性定常系统的能控性和能观测性

线性定常系统的能控性和能观测性

线性定常系统的能控性和能观测性一、实验设备PC 计算机,MATLAB 软件,控制理论实验台;二、实验目的1学习系统状态能控性、能观测性的定义及判别方法;2通过用 MATLAB 编程、上机调试,掌握系统能控性、能观测性的判别方法,掌握将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形;3掌握能控性和能观测性的概念;学会用 MATLAB 判断能控性和能观测性;4掌握系统的结构分解;学会用 MATLAB 进行结构分解;5掌握最小实现的概念;学会用 MATLAB 求最小实现三、实验原理1参考教材 P117~118“4.2.4 利用 MATLAB 判定系统能控性”P124~125“4.3.3 利用 MATLAB 判定系统能观测性”2MATLAB 现代控制理论仿真实验基础3控制理论实验台使用指导四、实验内容1已知系统状态空间描述如下1判断系统状态的能控性和能观测性,以及系统输出的能控性;说明状态能控性和输出能控性之间有无联系;代码:A=0 2 -1;5 1 2;-2 0 0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;Uc=B,AB,A^2B,A^3B;rankUc%能控性判断Uo=C,CA,CA^2,CA^3;rankUo%判断能观性Uco=CB,CAB,CA^2B,CA^3B;rankUco%判断输出能控性(2)令系统的初始状态为零,系统的输入分别为单位阶跃函数和单位脉冲函数;用 MATLAB 函数计算系统的状态响应和输出响应,并绘制相应的响应曲线;观察和记录这些曲线;当输入改变时, 每个状态变量的响应曲线是否随着改变能否根据这些曲线判断系统状态的能控性(3)单位阶跃输入:代码:A=0,2,-1;5,1,2;-2,0,0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;Uc=B,AB,A^2B,A^3B;rankUc%判断状态能控性Uo=C,CA,CA^2,CA^3;rankUo%判断能观性Uco=CB,CAB,CA^2B,CA^3B;rankUco%判断输出能控G=ssA,B,C,D;t=0:.04:2;y,t,x=stepG,t;%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions ','original target positions','X','Y'单位脉冲输入:代码:A=0,2,-1;5,1,2;-2,0,0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;G=ssA,B,C,D;t=0:.04:2;y,t,x=impulseG,t%单位脉冲输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','X','Y'当输入改变时, 每个状态变量的响应曲线并没有随着改变;(4)将给定的状态空间表达式变换为对角标准型,判断系统的能控性和能观测性,与 1的结果是否一致为何(5)代码:A=0,2,-1;5,1,2;-2,0,0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;G=ssA,B,C,D;G1=canonG,'model'A1=-3.89,0,0;0,3.574,0;0,0,0.8234;B1=0.389;-0.7421;-0.6574;C1=-0.2313,-1.37,-0.1116;D1=0;Uc=B,AB,A^2B,A^3B;rankUc%判断状态能控性Uo=C,CA,CA^2,CA^3;rankUo%判断能观性系统的能控性和能观测性,与 1的结果是一致的4令 3中系统的初始状态为零, 输入分别为单位阶跃函数和单位脉冲函数;用MATLAB 函数计算系统的状态响应和输出响应,并绘制响应的曲线;观察和记录这些曲线;当输入改变时, 每个状态变量曲线是否随着改变能否根据这些曲线判断系统以及各状态变量的能控性不能控和能控状态变量的响应曲线有何不同单位阶跃输入:代码:A=0,2,-1;5,1,2;-2,0,0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;G1=ssA,B,C,D;t=0:.04:3;y,t,x=stepG1,t%单位脉冲输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','X','Y'单位脉冲输入:A=0,2,-1;5,1,2;-2,0,0;B=1;0;-1;C=1,1,0;D=0;G=ssA,B,C,D;G1=canonG,'model't=0:.04:2;y,t,x=impulseG,t%单位脉冲输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','X','Y'输入改变时, 每个状态变量曲线并没有随着改变;4根据 2和 4所得曲线能否判断系统状态以及各状态变量的能观测性答:能观性表述的是输出yt反映状态变量xt的能力,与控制作用没有直接关系;(1)已知如下和所描述的系统已知系统1将给定的状态空间模型转换为传递函数模型;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,绘制和记录相应的曲线;代码:A=-3 -4;-2 0;B=5;1;C=-1 -1;D=0;G=ssA,B,C,D;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','X','Y'②代码:A=-1 0 0 0;0 -3 0 0;0 0 -2 0;0 0 0 -5;B=2;1;0;0;C=1 0 1 0;D=0;G=ssA,B,C,D;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t;%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','original target positions','X','Y'2按能控性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型;它与 1中所得的传递函数模型是否一致为什么令初始状态为零,用MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线;这一曲线与 1中的输出曲线是否一致为什么A=-3 -4;-2 0;B=5;1;C=-1 -1;D=0;Ac Bc Cc Tc Kc=ctrbfA,B,C;G=ssAc,Bc,Cc,0;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t;%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','X','Y'按能控性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型一致的;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是一致的;②代码:A=-1 0 0 0;0 -3 0 0;0 0 -2 0;0 0 0 -5;B=2;1;0;0;C=1 0 1 0;D=0;Ac Bc Cc Tc Kc=ctrbfA,B,C;G=ssAc,Bc,Cc,0;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t;%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','original target positions','X','Y'按能控性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型是不一致的;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是不一致的;3按能观测性分解给定的状态空间模型并记录分解所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型;它与 1中的传递函数模型是否一致为何令初始状态为零,用MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线;这一曲线与 1中的输出曲线是否一致A=-3 -4;-2 0;B=5;1;C=-1 -1;D=0;Ao Bo Co To Ko=obsvfA,B,C;G=ssAo,Bo,Co,0;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','original target positions','X','Y'按能观测性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型一致的;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是不一致的;②代码:A=-1 0 0 0;0 -3 0 0;0 0 -2 0;0 0 0 -5;B=2;1;0;0;C=1 0 1 0;D=0;Ao Bo Co To Ko=obsvfA,B,C;G=ssAo,Bo,Co,0;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','original target positions','original target positions','X','Y'按能观测性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型不一致的;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是不一致的;4按能控性能观测性分解给定的状态空间模型并记录分解所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型;它与 1中的传递函数模型是否一致为何令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应的曲线;这一曲线与 1中的输出曲线是否一致为什么代码:A=-3 -4;-2 0;B=5;1;C=-1 -1;D=0;Ak Bk Ck Tk = kalmdecA,B,C;G= ssAk,Bk,Ck,0;G1=tfGt=0:.04:5;y,t,x=stepG,t%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','X','Y'按能控性能观测性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型是一致的;令初始状态为零,用MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是不一致的;②代码:A=-1 0 0 0;0 -3 0 0;0 0 -2 0;0 0 0 -5;B=2;1;0;0;C=1 0 1 0;D=0;Ak Bk Ck Tk = kalmdecA,B,C;G=ssAk,Bk,Ck,0;G1=tfGy,t,x=stepG,t%单位阶跃输入plott,x,'b',t,y,'m'%状态及输出响应曲线legend'original target positions','X','Y'按能观测性分解给定的状态空间模型并记录所得的结果,然后再将其转换为传递函数模型,它与 1中所得的传递函数模型不一致的;令初始状态为零,用 MATLAB 计算系统的单位阶跃输出响应,并绘制和记录相应曲线这一曲线与 1中的输出曲线是一致的;3 已知系统1)求最小实现用函数 minreal ;a代码:A = -1,0,0,0;0,-3,0,0;0,0,-2,0;0,0,0,-4;B = 2;1;0;0;C = 1,0,1,0;D = 0;G = ssA,B,C,D;Gm = minrealGbnum=1,1;den=1,6,11,6;G=tfnum,den;G1=ssGGm=minrealG12)判断所得系统的能控性和能观测性a代码:A = -1,0,0,0;0,-3,0,0;0,0,-2,0;0,0,0,-4;B = 2;1;0;0;C = 1,0,1,0;D = 0;G = ssA,B,C,D;Gm = minrealGUc = B,AB,A^2B,A^3B;rankUc%判断能控性Uo = C,CA,CA^2,CA^3;rankUo%判断能观性b代码:num=1,1;den=1,6,11,6;G=tfnum,den;G1=ssGGm=minrealG1A=-6 -2.75 -1.5;4 0 0;0 1 0; B=0.5;0;0;C=0 0 0.5;D=0;Uc = B,AB,A^2B,A^3B;rankUc%判断能控性Uo = C,CA,CA^2,CA^3;rankUo%判断能观性3求得的结果是否是最小实现答:求得的结果是最小实现五、实验心得本次试验是研究线性定常系统的能控性和能观测性;通过本次实验学习了解到系统状态能控性、能观测性的定义及判别方法;通过用 MATLAB 编程、上机调试,掌握系统能控性、能观测性的判别方法,学习到将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形,以及再能控性和能观测性的概念,如何用 MATLAB 判断能控性和能观测性; 并且了解系统的结构分解,学会用 MATLAB 进行结构分解;并且再了解最小实现的概念后学会用 MATLAB 求最小实现 ;。

《自动控制原理》线性定常连续系统的可控性判据

《自动控制原理》线性定常连续系统的可控性判据


x = A x+ Bu
其中
J1
A =
( nn )
J2
B
Jl
, (n p)
=
B
1
B2
B
l
J i1
Bi1
Ji
=
( i i )
Ji2
B
J
i i
,i ( i p)
=
Bi2
Bii
i
Jik
(rik rki )
=
1
i
1
b
1ik
,
1
Bik
rankS0 = 1 = q ,故输出可控。
五.线性定常连续系统的可观测性判据
考虑输入u=0时系统的状态方程和输出方程

x = Ax, x(0) = x0 ,t 0, y = Cx
其中,x为n维;y为q维;A和C分别为 和 的常值矩阵。
(9-124)
1.秩判据 线性定常连续系统(9-124)完全可观测的充分必要
)
x1
+
1u L

x2
=
−1 C
( R1
1 +
R2

R3
1 +
R4
)x2
可控性矩阵为
S = [b
1
Ab]
=
L 0

1 L2
( R1R2 R1 + R2
+
R3 R4 R3 + R4
)
0
rankS = 1 n ,系统不可控,u 不能控制 x2, x2 是不可控状态变量。
例9-21 判别下列系统的可控性:
n−1

第四章可控与可观

Ax bu 定理:线性定常单输入系统 x
若系统可控,则
x P 1 x
Ax bu , 使其状态方程化为可控标准型x
a i ( i 0, , n 1)为 I A n a n 1 n 1 a1 a0 各项系数
Modern Control Theory
现 代 控 制 理 论
(3 )
4 1 0 0 0 4 0 x x 0 3 1 0 0 3 2
4 1 0 0 0 4 0 x x 2 3 1 0 0 3 0
Page: 1
4-1 问题的提出
现 代 经典控制理论以传递函数描述系统的输入—输出特性,输出量即被控量, 控 制 只要系统是稳定的,输出量便可以受控,且输出量总是可以被测量的,因而不 理 需要提出可控性和可观性的概念。 论
现代控制理论建立在状态空间表达式描述系统的基础上。状态方程描述
输入 u(t ) 引起状态
0 1 u 0 0
1 0 u 0 1
(4 )
解:
(1)系统是可控的。 (2)系统是不可控的。 (3)系统是可控的。 (4)系统是不可控的。
Modern Control Theory
Page: 14
4-3 线性定常连续系统状态完全可控的条件
现 代 控 制 理 论
二、 可控标准型
Page: 2
4-1 问题的提出
现 代 控 制 理 论
【例】RLC网络
取x1 i L , x 2 uc , y uc

x1,x2所有变量,称系统可控。
R1R4 R2 R3 ,即电桥不平衡时,u能控制
u
控制量对状态变量的控制能力-称状态可控性 输出量对状态变量的反映能力-称状态可观测性

第四章 线性系统能控性与能观性


u(0)
[ A1b A2b Anb]
u(1)
u(n 1)
u(1)
u(2)
[A1bA2b Anb]1x(0)
u(n1)
这里x(0)是任意的
要 ra [ 求 A 1 n bA k 2 b A n b ] n
A n为满秩矩阵
raA n n [bA k b A n 1 b ] n 当 S C ra [b A n k b A n 1 b ] n 可求出u(0),u(1), u(n-1)
能达
2. 定理1 设 x& AxBu
状态完全可控的充要条件是能控性矩阵: ScB AB L An1B的秩为n
即:rankSc rankB AB L An1Bn
1 3 2 2 1
例:
.
x
0
2
0x 1
1 u
0 1 3 1 1
.
x
x1
x
2
x 3
.
u
u1
u
2
判断能控性
解: Sc [B AB A2B]
型.
7.
如下:
8.
J1 A
J2 0 0
J
l
nn
B
1
B
B2
B l n p
Ji1
Ji
Ji2 O
J i i
i i
B
i1
Bi
B i2
B i i i p
i 1
i 1
J ik
1
i rik rik
且 ri1ri2Lrii i
由 Bik(k1,2,,i) 的最后一行组
x.. 1 x2
4 0
0 x1 5x2
1 2u

现代控制理论-第四章-线性系统的能控性与能观性 PPT课件

第四章 线性系统的能控性与能观性
第四章 线性系统的能控性与能观性
4.1 定常离散系统的能控性
4.2 定常连续系统的能控性
4.3 定常系统的能观性
4.4 线性时变系统的能控性及能观性
4.5 能控性及能观性的对偶关系
4.6 线性定常系统的结构分解
4.7 能控性、能观性与传递函数矩阵的关系
4.8 能控标准形和能观标准形
1。能控性判据的第一种形式
定理4.2.1 系统(4.2.1)状态完全能控的充分必要 条件是能控性矩阵
UC B AB
的秩为n,即
rank B AB
An1B
An1B n
2019年10月17日
hh
17
第四章 线性系统的能控性与能观性
注:如果系统是单输入系统,则系统的状态完全能 控性的判据为
2019年10月17日
hh
25
第四章 线性系统的能控性与能观性
例4.2.2 判断线性定常系统
x1 1

x2


0
x3 0
3 2 1
2 x1 2
0

x2



1
3 x3 1
1
1

1
u1 u2

1 2 1 1 2 2 4 A2B 0 1 0 0 1 0 1
1 0 3 1 0 4 2
从而
1 0 1 2 2 4 UC 0 1 0 1 0 1
0 0 1 0 4 2
rankUC 3 n 所以,系统能控
hh
5
第四章 线性系统的能控性与能观性
桥形电路(a)两个电容相等。选各自的电压 为状态变量,且设电容上的初始电压为零,根据 电路理论,则两个状态分量恒相等。相平面图 (b)中相轨迹为一条直线,因此系统状态只能在 相平面的一条直线上移动,不论电源电压如何变 动,都不能使系统的状态变量离开这条直线,显 然,它是不完全能控的。

现代控制理论-第四章 能控性能观性


1 x1 (k) 1
2

x
2
(k
)

0
1x3 (k) 0
0
0 1
u1 u2
(k) (k )
只要计算出矩阵[H,GH ]的秩,即可
1 0 1 1
rank H GH rank 0 1 1 2 3
0 0 0 0
第四章 线性系统的能控性与能观性
§4.1 线性定常系统的能控性及其判据
§4.1.1 连续系统的能控性
定义4.1.1 线性定常连续系统的状态方程为
x Ax Bu
给定系统一个初始状态 x(t0 ),如果在 t1 t0 的有限 时间区间 [t0 , t1 ]内,存在容许控制 u(t) ,使 x(t1) 0 ,则 称系统状态在 时t0 刻是能控的;如果系统对任意一个初始
续系统的能观测性和能检测性等价。
3)状态空间中所有有限点都是能观测的,则系统才是 能观测的。
4)系统的输入 u(t) 以及确定性的干扰信号 f (t) 均不改变 系统的能观测性。
第四章 线性系统的能控性与能观性
定理4.2.1 线性定常连续系统为能观测的充分必要条件 是以下格拉姆能观性矩阵满秩,即
应用凯-哈定理,有
n1
eAτ a0 (τ)I a1(τ) A an1(τ) An-1 ai (τ) Ai i0
整理得
x(0)

n1
AiB
tf 0
ai (τ)u(τ) d τ
i0
第四章 线性系统的能控性与能观性
βi1

tf 0
ai (τ)u(τ) d

1 1
t 0
e(tτ)u(τ) d
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• 若系统哪怕只有一个状态变量在任意初始
时刻 t0 时的值不能由系统输出唯一地确定, 则称系统状态不完全可观.
2.可观性判据
• 判据定理1.
• 线性定常系统
x Ax Bu y Cx Du
• 或简称为∑(A,B,C,D) • 状态可观的充要条件是可观性矩阵 必须满秩,即 rank (QO ) n
2.单变量系统的可观标准形
• 定理2.设系统∑(A,b,c,d)可观,则可通过等价变 ˆ换 x p 1 x 将其化成如下可观标准形式. 0 0 | a 0
__ 1 ˆ x 0 0 __ 0 1 0 __ __ 0 0 1 | __ 1 | a1 ˆ x u | a2 2 | | an 1 n 1
y 0
ˆ 1 n1 x du
• 其中
1 a 1 O n 1 p An 1b Ab b a2 a3 1 a1 a2 an 1 1
• 由于{A,b}对可控,故p一定是非奇异的
改变B阵为 2 0T时,则 x1 可控,而 x2 是控制u通过 x1
而达到间接控制 x2 的目的.
• 显然,由于状态之间的关联性以及状态对系
统特性的不同影响作用,所以可控性是十分
重要的.
(2)可观性
• 可观性指的是,从系统的输出中能否观测到
系统的内部信息,或者说能否量测到状态信 息的一种特性,这无论对于了解系统的运行 情形还是取得状态信息用作控制都是完全 必要的.
• 可控性判据定理二(对角形) • 线性定常系统∑(A,B)具有互不相同的特征
值,则其状态完全可控的充分必要条件是:系
统经非奇异变换后的对角线规范形方程
ˆ ˆ ˆ x diag[1 , 2 ,, n ]x Bu
ˆ 中 B 阵不包含元素全为零的行.
• 可控性判据定理三(Jordan标准形判据) • <见书>
自动控制原理Ⅱ
第四章 线性定常系统的可控性( 能控性)和可观测性(可观性、能 观性)
一.概念 • 可控性和可观性是现代控制理论的两个重
要的基础概念.
• 状态空间表达式包括:
1.状态方程:描述了控制量及初始状态对系 统内部状态的影响,表明了系统内部结构 特性. 2.输出方程:描述了内部状态及控制量对输
• ⑶. 第三种方法是按能控性和能观性进行分 解 • 显然如果系统不可控也不可观,则需要同 时进行可控和可观性分解。A, B, C
三. 按可控性分解
• 设定常系统
x Ax Bu y Cx (3 1)
是状态不完全能控,其能控性判别阵:
M B, AB, , An1B
函数,称u为容许控制.
1.可控性定义
• 若对状态空间的任一状态 x(t0 )存在一个有限 时刻 t1 t0 和一个容许控制 u[t0 , t1 ]能在时刻 t1使
状态 x(t0 ) 转移到零,则称状态方程在 t0 时刻是
可控的,反之称为在时刻 t0 是不可控的.
• 第二种定义见书. • 注意到这两种定义是等价的 • 因为在状态空间中的任意一点 x(t f ) 总可以 通过坐标变换把它变换为零点,即坐标原点. • 因此,转移到0或 x(t f ) 对控制来讲是一样的情 形.
• 结论: 状态完全可控和可观的必要条件是: 系统的传递函数或传递函数矩阵中不出现 相约现象。 或: 系统的传递函数或传递函数矩阵是不可约 的
六.线性系统可控性和可观性的对偶关系 1.对偶关系 • 设 • 设 • 称
S1 为系统∑(A,B,C,D S 2 为系统 S1 和 S 2 对偶.
)
( AT , CT , BT , DT )
(3).实现-------主要讨论严格正则有理传函的 实现,并构造下述标准形,即用下述标准形来 完成实现.
1).对角形 2).约当规范形 3).可控标准形 4).可观标准形.
(4).最小实现问题 • 对单变量系统而言,只有当(A,b,c)的维数等 于给定传递函数分母的阶数时,才是最小实 现,这时不出现零极点对消,动态方程既可 观又可控的,也称为可控可观实现.
• 如果一个系统是不完全能观的,则其状态
空间中所有能观状态构成能观子空间,其
余为不能观子空间。
• 但是在一般形式下,这些子空间并没有明 显的区分,因此需要采取一些方法,将这 些能控/能观子空间分解出来。 • 分解出来的目的是: • 1)进一步揭示系统的本质特征; • 2)为系统设计提供依据。
二. 方法 • 通过非奇异变换即坐标变换,将系统的状 态空间按能控性和能观性进行结构分解。 • 具体来说 • ⑴ 就是将系统的状态空间表达式分解为一 部分状态与输入(控制)有关的部分,另
0 x1 0 x 2 u 3 2 x1 0 x2
• 结构图:
• 就该系统而言,控制u只能影响 x2 而不能影响 x1
换言之无论加入何种控制量,u都无法改变 x1 的运
动特性,显然 x1 是不可控的.
• 当然如果改变系统的结构,例如改变u的加入点,即
• 在上例中 y x1 而 x1并不包含 x2 的信息,因
而通过对输出y的测量,无法得到任何 x2
的信息,从而 x2 是不可观的.
二.线性定常系统的可控性 • 根据可控性概念,一个系统是否可控,仅与
状态方程有关,即只对
x Ax Bu
进行
讨论.其中u 若为 t0 [t , ) 内的分段连续
0 0
ˆ y 0 0 0 1 x du
• 其中p同前.
八.有理传递函数(阵)的实现问题 (1).实现问题的定义: • 构造一个动态方程,使其传递函数(阵)与事 先给定的某个传递函递(阵)相等,称为实现 问题. • 其目的,主要用于对系统进行仿真,了解系统 的内部外部特性.
(2).正则有理传递函数(阵) • 若传函(阵)的分子多项式次数为m,分母多 项式的次数为n. • 若m<n称传函(阵)为严格正则有理传函(阵) • 若 m n 称传函(阵)为正则有理传函(阵).
四.可控性和可观性的不变性
• 结论:系统经线性非奇异变换后,其可控性 和可观性保持不变,这种性质称为可控性和 可观性的不变性. • 证明略,见书.
五.传函中零极对消与可控性和可观性的关 系.(自学) • 要点: 1).通过非奇异变换转化成对角形(Jordan) 2).根据Jordan形求出G(s) 3).根据G(s)找到零极点对消的特征 4).由上述特征,并据Jordan可控可观性判 据,建立特征值和可控可观性的关系
• 2.性质 (1).对偶系统 S1 和 S 2 的传函阵互为转置,即
GS 2 (GS1 )T
(2).对偶系统的特征值是相同的
• 3.对偶原理 (1)若 S1 可控则有 S 2 可观 (2)若 S 2 可观则有 S1 可控
• 七.系统动态方程的可控和可观规范形 • 通过对动态方程进行非奇异变换,系统的可 控性和可观性不变. ˆ • 因而寻找适当的p使得 x p 1 x ,从而得到可控 和可观标准形.一种简化的矩阵表达形式. • 本节主要介绍单变量系统的可控,可观标准 形.
的秩 rankM n1 n
• 则存在非奇异变换:
ˆ x Rc x
ˆˆ ˆ x Ax Bu ˆ ˆˆ y Cx
(3-2)
• 将状态空间表达式3-1,变换为:
(3-3)
• 其中
ˆ x1 n1 ˆ x x n n 1 ˆ2
三.线性定常系统的可观性 1.定义: • 线性定常连续系统的状态方程为:
x Ax Bu y Cx Du
• 系统在给定控制输入u(t)作用下,对任意初
始时刻 t0 若能在有限时间间隔 [t0 , t f ] 之内,
根据从 t0 到 t f 对系统输出y(t)的观测值和 输入u(t),唯一地确定系统在 t0 时刻的状 态 x(t0 ) ,则称系统是状态完全能观测的,简称 可观测或可观性.
出的影响.
• 所以状态空间法能描述全部系统内部的结 构与特征。
• 由于内部状态的引入,从而理论上产生了新 的概念:状态的可控性。
• 而输出是状态的线性组合,产生了可观性概 念。
(1).可控性 • 简单来说,可控性问题就是系统的控制输入
是否具有影响系统中每一个状态的能力.
• 例如:
1 x 2 y 1
• 对定义的说明: 1). t0 时刻的状态应是任意的,也即x(t)的各 分量在 t0 时的值无论如何给定,都存在容许 控制,在 t1 时刻将初始状态转移到零,系统方 为可控,否则系统不可控. 2). t1 应为有限的时间, t1 的选取与 t0 有关, 若 t1 趋于无穷则可控失去意义.
3).只说明容许控制, u[t0 , t ] 与u的具体形 式无关. 4). x(t )从x(t0 ) 转移到零,对转移过程中的
轨迹没有规定
• 对时变系统来说,是否可控与时间坐标有关,
故应说明在 t0 时刻可控.
2.可控性判据 • 可控性判据定理一 (秩判据) • 线性定常系统∑(A,B)其状态完全可控的充 要条件是由A,B组成的可控性判别矩阵 Qc [ B, AB,, An1B] 必须满秩,即 rank (Qc ) n
(5).重点掌握和了解单变量实现问题. • 定义:对给定传函阵W(s)若有一状态空间表达 C (sI A)1 B D W (s) , 式∑(A,B,C,D)使之成立 则称该状态空间表达式为传函阵W(s)的一个 实现.
九.线性定常连续系统的结构分解
一. 目的 • 如果一个系统是不完全能控的,则其状态 空间中所有能控状态构成能控子空间,其 余为不能控子空间。
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