控制系统的状态空间分析与综合

控制系统的状态空间分析与综合第1页，共123页，2023年，2月20日，星期一(2)状态向量把描述系统状态的n个状态变量x1(t)，x2(t)…，xn(t)看作向量x(t)的分量，则向量x(t)称为n维状态向量，记作：第2页，共123页，2023年，2月20日，星期一(3)状态空间以n个状态变量作为坐标轴所构成n维空间称为状态空间。(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状态方程。用图8.1所示的R-L-C网络说明如何用状态变量描述这一系统。第3页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.1R-L-C电路第4页，共123页，2023年，2月20日，星期一(5)输出方程系统输出量与状态变量﹑输入量的关系称为输出方程。式（8.3）就是图8.1系统的输出方程，它的矩阵表示式为：（8.3）或或第5页，共123页，2023年，2月20日，星期一(6)状态空间表达式状态方程和输出方程的组合称为状态空间表达式。设单输入-单输出线性定常连续系统，其状态变量为x1(t),x2(t)…,xn(t)，则状态方程的一般形式为：第6页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.4）第7页，共123页，2023年，2月20日，星期一用向量矩阵表示时的状态空间表达式则为：第8页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.6）简写为：第9页，共123页，2023年，2月20日，星期一因而多输入——多输出系统状态空间表达式的矢量形式为：（8.7）第10页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.1.2线性定常连续系统状态空间表达式的建立(1)由系统结构图出发建立状态空间表达式(2)由系统微分方程或传递函数出发建立状态空间表达式第11页，共123页，2023年，2月20日，星期一1）传递函数中没有零点时的实现由图8.3，容易列出系统的状态空间表达式为：（8.8）（8.9）第12页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.3系统模拟结构图第13页，共123页，2023年，2月20日，星期一第14页，共123页，2023年，2月20日，星期一写成矩阵形式，则为：（8.10）第15页，共123页，2023年，2月20日，星期一简写为：顺便指出，当A阵具有式（8.10）的形式时，称为友矩阵，友矩阵的特点是主对角线上方的元素均为1，最后一行的元素可取任意值，而其余元素均为零。第16页，共123页，2023年，2月20日，星期一2）传递函数中有零点时的实现相应的传递函数为：（8.11）第17页，共123页，2023年，2月20日，星期一为了说明方便，又不失一般性，这里先从三阶微分方程出发，找出其实现规律，然后推广到n阶系统。设待实现的系统传递函数为：（8.12）第18页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.4系统模拟结构图第19页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.13）第20页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.14）第21页，共123页，2023年，2月20日，星期一从图8.5可以看出，输入函数的各阶导数作适当的等效移动，就可以用图8.6(a)表示，只要β0,β1,β2,β3系数选择适当，从系统的输入输出看，二者是完全等效的。将综合点等效地移到前面，得到等效模拟结构图如图8.6(b)所示。第22页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.5系统模拟结构图第23页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.6系统模拟结构图第24页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.6系统模拟结构图第25页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.15）（8.18）第26页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.19）第27页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.20）第28页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.1.3从状态空间表达式求传递函数阵设系统状态空间表达式为：则系统传递函数矩阵表达式为：（8.21）（8.22）第29页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.1.4状态空间表达式的线性变换及规范化(1)线性变换设给定系统为（8.23）第30页，共123页，2023年，2月20日，星期一线性变换是线性代数学内容，下面仅概括指出本书中常用的几种变换关系。1)化A为对角形①若A阵为任意形式且有n个互异实数特征值λ1,λ2,…,λn，即|λI-A|=0的根，则可由A的特征根直接写出对角阵Λ第31页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.25）（8.26）（8.27）第32页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.28）②若A阵为友矩阵形式且有n个互异实数特征值λ1,λ2,…,λn，则T阵是一个范德蒙德(Vandermonde)矩阵，为：第33页，共123页，2023年，2月20日，星期一③若A阵有q个实特征值λ1，其余(n-q)个为互异实数特征值，但在求解Api=λipi(i=1，2，…，q)时，仍有q个独立实特征向量p1，…，pq，则仍可使A化为对角阵Λ

。第34页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.29）第35页，共123页，2023年，2月20日，星期一2）化A为约当形①若A阵为任意形式且有q个实特征值λ1，其余（n–q）个为互异实数特征值，但在求解Api=λi

pi

(i=1，2，…，q)时，只有一个独立实特征向量p1，则只能使A化为约当阵J第36页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.30）第37页，共123页，2023年，2月20日，星期一(2)系统的并联型实现已知系统的传递函数1)具有互异根情况式中λ1，λ2，…，λn——系统的特征根。（8.33）（8.34）第38页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.36）第39页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.37）或第40页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.7并联型模拟结构图第41页，共123页，2023年，2月20日，星期一2)具有重根的情况具有图8.8所示的结构，除重根是取积分器串联的形式外，其余均为积分器并联。（8.38）第42页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.8并联型模拟结构图第43页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.1.5离散时间系统的状态空间表达式相应的系统脉冲传递函数为：（8.41）第44页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.42）离散时间系统的状态空间表达式：第45页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.2线性定常系统状态方程的解8.2.1线性定常齐次状态方程的解（自由解）所谓系统的自由解，是指系统输入为零时，由初始状态引起的自由运动。状态方程为齐次状态方程：第46页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.45）（8.45）（8.44）（8.43）定义则第47页，共123页，2023年，2月20日，星期一众所周知，纯量微分方程称为指数函数，而向量微分方程的解在形式上与其是相似的，故把称为矩阵指数函数。第48页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.2.2状态转移矩阵(1)状态转移矩阵的性质性质1或性质2（8.47）（8.48）第49页，共123页，2023年，2月20日，星期一性质3或性质4对于状态转移矩阵，有：或（8.49）（8.50）第50页，共123页，2023年，2月20日，星期一性质5（8.51）第51页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.2.3线性定常系统非齐次方程的解现在讨论线性定常系统在控制作用u(t)作用下的强制运动。此时状态方程为非齐次矩阵微分方程：（8.52）第52页，共123页，2023年，2月20日，星期一当初始时刻为t0=0，初始状态为x(0)时，其解为：很明显，式（8.52）的解x(t)是由两部分组成：等式右边第一项表示由初始状态引起的自由运动，第二项表示由控制激励作用引起的强制运动。（8.53）第53页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.2.4离散时间系统状态方程的解离散时间状态方程有2种解法：递推法和z变换法。线性定常离散时间系统的状态方程为：（8.55）第54页，共123页，2023年，2月20日，星期一用迭代法解矩阵差分方程（8.55）：（8.56）第55页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.2.5连续时间状态空间表达式的离散化在以上假定情况下，对于连续时间的状态空间表达式：第56页，共123页，2023年，2月20日，星期一将其离散化后，则得离散时间状态空间表达式为：式中：（8.57）（8.58）第57页，共123页，2023年，2月20日，星期一在采样周期T较小时，一般当其为系统最小时间常数的1/10左右时，离散化的状态方程可近似表示为：即：（8.59）第58页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.3线性定常系统的能控性和能观性8.3.1能控性问题(1)线性连续定常系统的能控性定义线性连续定常系统：（8.60）第59页，共123页，2023年，2月20日，星期一(2)能控性的判别线性连续定常单输入系统：其能控的充分必要条件是由A，b构成的能控性矩阵：（8.62）（8.61）第60页，共123页，2023年，2月20日，星期一要使系统能控，则对任意给定的初始状态

x(t0)，应能从式（8.66）解出β0，β1，

…,βn-1来，因此，必须保证：的逆存在，亦即其秩必须等于n。第61页，共123页，2023年，2月20日，星期一同理，可以证明，对于多输入系统：其能控的充分必要条件是由A，B构成的能控性矩阵：（8.68）（8.67）第62页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.3.2能观性问题(1)能观性定义能观性表示的是输出y（t）反映状态矢量x（t）的能力。(2)能观性的判别线性连续定常系统：第63页，共123页，2023年，2月20日，星期一其能观的充分必要条件是由A，C构成的能观性矩阵：满秩，即rankN=n。否则当rankN＜n时，系统为不能观的。（8.71）（8.72）第64页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.3.3能控标准型和能观标准型(1)能控标准型当系统的传递函数如式（8.74），则可直接写出其能控标准型：第65页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.75）第66页，共123页，2023年，2月20日，星期一设系统的状态空间表达式为：若系统是完全能控的，则存在线性非奇异变换：（8.76）（8.77）第67页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.4对偶性原理(1)线性定常系统的对偶关系（8.90）第68页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.9对偶系统的模拟结构图第69页，共123页，2023年，2月20日，星期一(2)对偶原理第70页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.5线性定常系统的极点配置8.5.1状态反馈与极点配置1)状态反馈状态反馈是将系统的每一个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相加形成控制规律，作为受控系统的控制输入。图8.10是一个多输入-多输出系统状态反馈的基本结构。第71页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.10状态反馈系统的结构图第72页，共123页，2023年，2月20日，星期一图中受控系统的状态空间表达式为：状态线性反馈控制律u为：将式(8.93)代入式(8.92)整理可得状态反馈闭环系统的状态空间表达式：（8.92）（8.93）（8.94）第73页，共123页，2023年，2月20日，星期一(2)极点配置问题控制系统的性能主要取决于系统极点在根平面上的分布。完全能控，通过状态反馈必成立（8.95）第74页，共123页，2023年，2月20日，星期一完全能控，必存在非奇异变换：（8.96）第75页，共123页，2023年，2月20日，星期一受控系统的传递函数为：2）加入状态反馈增益阵（8.98）（8.99）第76页，共123页，2023年，2月20日，星期一闭环传递函数为：3）使闭环极点与给定的期望极点相符，必须满足：（8.102）第77页，共123页，2023年，2月20日，星期一由等式两边同次幂系数对应相等，可解出反馈阵各系数：于是得：（8.103）（8.104）（8.105）第78页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.5.2输出反馈与极点配置输出反馈有2种形式：一是将输出量反馈至状态微分处；一是将输出量反馈至参考输入。①输出量反馈至状态微分处的系统结构图如图8.12所示：第79页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.12输出量反馈至状态微分第80页，共123页，2023年，2月20日，星期一设受控对象动态方程为：输出反馈系统动态方程为：式中G为n×1输出反馈阵。（8.106）（8.107）第81页，共123页，2023年，2月20日，星期一②输出量反馈至参考输入的系统的结构图如图8.13所示：其中：该输出反馈系统动态方程为：式中输出反馈矩阵G为r×1维。若令GC=K，该输出反馈便等价为状态反馈。（8.108）（8.109）第82页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.13输出量反馈至参考输入第83页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.6状态观测器通常，称为x(t)的重构状态或估计状态，而称这个用以实现状态重构的系统为状态观测器。一般，和x(t)间的等价性常采用渐近等价提法，即使得两者仅成立：第84页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.14状态重构问题的直观说明第85页，共123页，2023年，2月20日，星期一表明状态重构问题含义的直观说明如图8.14所示。观测器也是一个线性定常系统。8.6.1全维状态观测器（8.110）第86页，共123页，2023年，2月20日，星期一所谓全维状态观测器，就是以y和u为输入，且其输出满足如下关系式：（8.111）第87页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.15全维状态观测器第88页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.15全维状态观测器第89页，共123页，2023年，2月20日，星期一从图8.15（a）可以导出，按上述方式所构成的全维状态观测器的动态方程为：可以看出，如此得到的观测器就是对被估计系统的直接复制，即为：（8.112）（8.113）第90页，共123页，2023年，2月20日，星期一结论若线性定常系统是能观的，则必可采用由式（8.114）所表述的全维状态观测器来重构其状态，并且必可通过选择增益阵G而任意配置(A-GC)的全部特征值。（8.114）（8.115）第91页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.6.2利用状态观测器实现状态反馈的系统图8.17是一个带有全维观测器的状态反馈系统：（8.116）（8.117）第92页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.17带状态观测器的状态反馈系统第93页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.118）（8.119）（8.120）第94页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.121）（8.122）（8.123）第95页，共123页，2023年，2月20日，星期一（8.124）（8.125）（8.126）则第96页，共123页，2023年，2月20日，星期一分离定理：若受控系统能控能观，用状态观测器估值形成状态反馈时，其系统的极点配置和观测器设计可分别独立进行。（8.127）第97页，共123页，2023年，2月20日，星期一[例13]设受控系统的传递函数为：用状态反馈将闭环极点配置为-4±j6。并设计实现状态反馈的状态观测器。（设其极点为-10,-10）。解①由传递函数可知，系统能控能观，因此存在状态反馈及状态观测器。根据分离定理可分别进行设计。第98页，共123页，2023年，2月20日，星期一②求状态反馈矩阵K直接由传递函数可以写出系统的状态空间表达式为：第99页，共123页，2023年，2月20日，星期一令K=［k0

k1］，得闭环系统矩阵：则闭环系统特征多项式为：与期望特征多项式：比较得：第100页，共123页，2023年，2月20日，星期一③求全维观测器。第101页，共123页，2023年，2月20日，星期一比较得：全维观测器方程为：闭环系统结构图如图8.18所示：第102页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.18例13全维观测器闭环系统结构图第103页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.18例13全维观测器闭环系统结构图第104页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.7李雅普诺夫稳定性分析1892年俄国学者李雅普诺夫提出的稳定性理论乃是确定系统稳定性的更一般的理论，已经采用状态向量来描述，它不仅适用于单变量、线性、定常系统，还适用于多变量、非线性、时变系统，在分析某些特定非线性系统的稳定性时，李雅普诺夫理论有效地解决过用其他方法未能解决的问题。第105页，共123页，2023年，2月20日，星期一8.7.1李雅普诺夫关于稳定性的定义设系统方程为：式中x为n维状态向量，且显含时间变量t。f(x，t)为线性或非线性、定常或时变的n维函数，其展开式为：（8.128）第106页，共123页，2023年，2月20日，星期一假定方程的解为x(t；x0,t0)，式中x0和t0分别为初始状态向量和初始时刻，那么初始条件x0必满足x(t0；x0，t0)=x0（8.129）第107页，共123页，2023年，2月20日，星期一(1)平衡状态及其稳定性李雅普诺夫关于稳定性的研究均针对平衡状态而言。对于所有的t，满足：(2)李雅普诺夫关于稳定性的定义（8.130）第108页，共123页，2023年，2月20日，星期一李雅普诺夫根据系统自由响应是否有界把系统的稳定性定义为4种情况。①李雅普诺夫意义下的稳定性设系统初始状态位于以平衡状态xe为球心、半径为r的闭球域S（r）内，即：（8.131）第109页，共123页，2023年，2月20日，星期一若能使系统方程的解x

（t；x0，t0）在t→∞的过程中，都位于以xe为球心、任意规定的半径为ε的闭球域S(ε)内，即：则称该xe是稳定的，通常称为李雅普诺夫意义下的稳定性。（8.132）第110页，共123页，2023年，2月20日，星期一该定义的平面几何表示见图8.19（a）。式中‖·‖称为向量的范数，其几何意义是空间距离的尺度。如‖x0-xe‖表示状态空间中x0点至xe点之间的距离的尺度，其数学表达式为：（8.133）第111页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.19有关稳定性的平面几何表示第112页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.19有关稳定性的平面几何表示第113页，共123页，2023年，2月20日，星期一图8.19有关稳定性的平面几何表示第114页，共123页，2023年，2月20日，星期一②渐近稳定性不仅具有李雅普诺夫意义下的稳定性，而且有：称此平衡状态是渐近稳定的。③大范围（全局）渐近稳定性。（8.134）第115页，共123页，2023年，2月20日，星期一当初始条件扩展至整个状态空间，且具有渐近稳定性时，称此平衡状态是大范围渐近稳定的。④不稳定性不论r规定得多么小，只要在S（r）内有一条从xe出发的轨迹超出S(ε)以外，则称此平衡状态是不稳定的。第116页，共123页，2023年，