离散线性系统能控性与能观性

本文深入探讨了离散线型系统的能控性和能观性,通过数学推导,详细解释了系统状态如何通过控制输入实现任意状态转移,以及如何通过有限时间内的输入输出完全确定系统当前状态。

离散线型系统

状态方程
x t + 1 = A x t + B u t \begin{array}{ll} x_{t+1} = Ax_t+Bu_t \end{array} xt+1=Axt+But
输出方程
y t + 1 = C x t + 1 + D u t \begin{array}{ll} y_{t+1} = Cx_{t+1}+Du_{t} \end{array} yt+1=Cxt+1+Dut
A ∈ R n × n , B ∈ R n × m , C ∈ R o × n , D ∈ R o × m , A\in R^{n\times n}, B\in R^{n\times m}, C\in R^{o\times n},D\in R^{o\times m}, ARn×n,BRn×m,CRo×n,DRo×m,
x ∈ R n , u ∈ R m , y ∈ R o . x\in R^n, u\in R^m, y\in R^o. xRn,uRm,yRo.

能控性

能控性:可以通过控制输入 u u u,使得系统状态从任意初始状态 x 0 x_0 x0到达任意终止状态 x t . x_t. xt.


x 1 = A x 0 + B u 0 , x 2 = A x 1 + B u 1 = A ( A x 0 + B u 0 ) + B u 1 = A 2 x 0 + A B u 0 + B u 1 , … x t = A t x 0 + [ A t − 1 B ⋯ A B B ] [ u 0 ⋮ u t − 1 ] \begin{array}{ll} x_1 &= Ax_0 + Bu_0, \\ x_2 &= Ax_1 + Bu_1 = A(Ax_0 + Bu_0) + Bu_1 = A^2x_0 + ABu_0 + Bu_1,\\ &\ldots \\ x_t &= A^tx_0 + \left[ \begin{array}{llll} A^{t-1}B &\cdots &AB &B \end{array} \right] \left[ \begin{array}{c} u_0\\ \vdots\\ u_{t-1} \end{array} \right] \end{array} x1x2xt=Ax0+Bu0,=Ax1+Bu1=A(Ax0+Bu

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

颹蕭蕭

白嫖?

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值