自控原理9.4-9.5 状态空间分析

9.4 线性定常系统连续状态方程的解

一. 状态转移矩阵

1. 状态转移矩阵为什么是e^(At),这个形式是怎么得来的?

        用幂级数的形式表示一个状态空间方程的解:

        x(t) = b_0+b_1t+b_2t^2+\cdots+b_kt^k+\cdots \\ \dot{x}(t) = b_1+b_2t+\cdots+kb_kt^{k-1} = \textbf{A}(b_0+b_1t+b_2t^2+\cdots+b_kt^k+\cdots)

        x(0) = 0 \\\therefore b_1 = Ab_0,b_2 = \frac{1}{2}A^2b_0, b_3 = \frac{1}{3!}A^3b_0,\cdots

        \therefore x(t) = (I+At+\frac{1}{2}A^2t^2+\cdots+\frac{1}{k!}A^kt^k+\cdots)x(0)

        用泰勒展开的定理,我们会发现括号里面的那一项恰好是e^x在0处的泰勒展开。因此,

        e^{At} = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{1}{k!}A^kt^k,所以x(t) = e^{At}x(0) = \Phi(t)x(0),

        状态转移矩阵:\Phi(t) = e^{At} = L^{-1}[(sI-A)^{-1}]

2. 状态转移矩阵的性质

        1. \mathbf{\Phi(0) = I} \\2.\mathbf{\dot\Phi(t)=A\Phi(t)=\Phi(t)A} \\3. \Phi(t_1\pm t_2 ) = \Phi(t_1)\Phi(\pm t_2)=\Phi(\pm t_2)\Phi(t1) \\4. \mathbf{\Phi^{-1}(t) = \Phi(-t)} \\5. x(t_2) = \Phi(t_2-t_1)\Phi(t_1) \\6. \Phi(t_2-t_0) = \Phi(t_2 - t_1) \Phi(t_1 - t_0) \\7. \mathbf{[\Phi(t)^k] = \Phi(kt)},标粗的公式是重要结论

        8. 对于线性变换后的状态转移矩阵,\bar{\Phi}(t) = P^{-1}e^{At}P

3. 状态转移矩阵的计算方法:\Phi(t) = L^{-1}[(sI-A)^{-1}]

二. 线性离散定常系统的状态方程建立

          \left\{\begin{matrix} x(k+1) = \Phi(T)x(k)+G(T)u(k) \\ y(k) = Cx(k)+Du(k) \end{matrix}\right.

其中   \Phi(T) = \Phi(t)|_{t=T} \\G(T) = \int_{0}^{T}\Phi(\tau)Bd\tau

9.5 线性定常系统的可控性与可观测性分析

一. 可控性:

1. 状态可控性:如果施加一个无约束的控制信号,在有限时间间隔之内,能使初始状态t0<=t<=t1转移到任一终止状态,则称系统在t0时状态可控。如果任意时刻都可控,则称该系统状态可控。

2. 可控性判据:

        (1)状态可控性:Q = \begin{bmatrix} B& AB & \cdots & A^{n-1}B \end{bmatrix}

                如果rank(Q)=n,即Q满秩,则系统状态可控。

        (2)输出可控性:Q' = \begin{bmatrix} CB & CAB & CA^2B & \cdots & CA^{n-1}B & D \end{bmatrix}

                Q'是一个m×(n+1)r的矩阵,如果rank(Q)=m,则系统输出可控。

二. 可观测性:

         可观测性判据:

        R^T = \begin{bmatrix} C^T &A^TC^T &\cdots & (A^T)^{n-1}C^T \end{bmatrix}

        如果rank(R^T) = n时系统可观测。

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