现代控制理论课件_于长官.ppt

第二章：状态方程和输出方程 §2. 1 系统状态空间描述的概念 例: RLC网络 系统的状态空间模型: 线性连续定常系统的状态空间模型为 其中 为输入向量; 为输出向量; 为状态向量. 为恰当维数的实矩阵. 分别称为状态矩阵,输入矩阵和输出矩阵. 系统状态空间描述的特点: 系统的状态变量的个数 系统中包含的独立储能元件的个数 等于系统的阶数 该阶数与经典控制论中概念一致 对于给定的系统,状态变量的选择不是唯一的,但各种选择的状态变量的个数都是相同的. 3 一般来说,状态变量不一定是物理上可测量或可观察的量,也可能是纯数学的量,没物理上的意义. 建立系统状态空间模型的步骤; 1 选择合适的状态变量. 2 根据系统物理机理或其他方面的机理列写微分方程, 化成一阶微分方程组. 3 写成矩阵形式, 得到状态空间模型. §2.2 系统的一般时域模型化为状态空间模型 同一系统的各种模型间可以互相转化 讨论系统的常微分方程模型化为系统的状态空间模型分以下两种情况: 1 常微分方程模型中不含输入函数的导数. 2 常微分方程模型中含输入函数的导数. 选择状态变量: 其中参数 由下式决定 即: §2.3 系统的频域描述化为状态空间描述 控制系统的传递函数为 按其极点情况,用部分分式法可得与之相应的状态空间模型. 一,控制系统传递函数的极点两两相异时. 其中 是系统两两相异的极点. 按下式 计算 二,控制系统传递函数的极点为重根. 1 传递函数的极点为一个重根. 其中 是系统的 重极点. 按下式计算 2 传递函数的极点为 个重根. 此时系统的状态空间模型由 个1 中的系统并联而成. 三,传递函数的极点既有单极点,又有重极点. 此时系统的状态空间模型由所有的单极点系统和所有的重极点系统并联而成.系统的状态矩阵为约当标准型. §2.4 据状态变量图列写状态空间描述 一, 状态变量图的概念 所谓状态变量图,是由积分器,放大器和加法器构 成的控制系统图形表示.状态变量图是系统相应方块 图拉氏反变换的图形. 在选择系统的状态变量时,一种方法是选择系统 中的独立储能元件的储能变量作为状态变量,体现在 状态变量图中,就是选择积分器的输出作为状态变量, 进而导出系统的状态空间模型. 列写状态空间描述的步骤: 1, 对传递函数进行处理. 2, 画系统对应的方块图. 3, 画系统的状态变量图. 4, 依据状态变量图,列写出系统状态方程与输出方程. 二, 一阶系统的状态空间描述 三, 阶系统的状态空间描述 设 阶系统的传递函数为 令 或 可得 根据上式, 可得系统的方块图,继而得系统的变量图. §2.5 据系统方块图导出状态空间描述 一, 方块图方法的思路 当系统的描述以方块图形式给出时,常常无须求出系统的总传递函数和状态变量图,可以直接由方块图导出其相应的状态空间模型. 这主要是基于以下的事实: 事实: 系统中二阶以上的环节常常可以化为由惯性环节和积分环节组成. 因此,我们可以以这些惯性环节和积分环节的输出作为状态变量的拉氏变换来导出状态空间模型. 基于方块图导出状态空间模型要比基于状态变量图导出状态空间模型简单. 二,方块图导出状态空间模型的步骤 1 将系统方块图中的每一环节都分解为积分环节和惯性环节的组合. 2 以所有惯性环节和积分环节的输出作为状态变量的拉氏变换. 3 列出所有惯性环节和积分环节输入输出的拉氏变换关系式. 4 对所有3 中的拉氏变换关系式求拉氏反变换得到一阶微分方程组. 5 把4 中的一阶微分方程组化成向量矩阵表示的状态方程与积分方程. §2.6 据系统状态空间描述导出频域描述 结论:从 2 式可知:系统的极点和系统状态空间模型 中状态矩阵的特征值是一致的. 问题:对同一个系统,选择不同的状态变量,所得的状 态空间模型之间有什么关系 对同一个系统,不同的状态变量之间存在着线性 变换关系,这相当于在 1 中做状态变量的可逆线性 变换 或 .则 所以,我们有 结论:对同一个系统,可以选择不同的状态变量,但所 得到的状态空间模型的状态矩阵是相似的. 第三章：系统的运动与离散化 §3.1 矩阵指数概念 系统的运动: 系统动态方程的解. 一, 线性系统的自由运动 先考察一般线性时变系统的自由运动 该自由运动的解可表示为 称为系统的状态转移矩阵. 线性时变系统的状态转移矩阵, 恰为以下矩阵微分 方程的解 注: 状态转移矩阵 也常被记作 . 状态转移矩阵 的性质: 1 唯一性: 线性时变系统 的状态转移矩阵是唯一的. 2 可逆性: 3 可分解性: 4 传递性: 对于线性定常系统, 其状态转移矩阵为 线性定常系统的自由运动因此为 二, 矩阵指数