灵敏度函数

灵敏度

灵敏度函数是描述了系统输出对输入或系统参数变化的响应程度,一般来说定义为:
S=dY(s)/Y(s)dX(s)/X(s)(1)S=\frac{dY(s)/Y(s)}{dX(s)/X(s)}\tag{1}S=dX(s)/X(s)dY(s)/Y(s)(1)其中,Y(s)Y(s)Y(s)是系统输出,X(s)X(s)X(s)是系统参数。
控制系统一般架构图

开环系统灵敏度

对于开环系统,只存在前向路径,没有反馈回路。则系统的传递函数可表示为:
G(s)=Y(s)R(s)G(s)=\frac{Y(s)}{R(s)}G(s)=R(s)Y(s)根据灵敏度公式(1),开环系统灵敏度为:S(s)=dY(s)/Y(s)dG(s)/G(s)=1S(s)=\frac{dY(s)/Y(s)}{dG(s)/G(s)}=1S(s)=dG(s)/G(s)dY(s)/Y(s)=1可以看出开环控制系统对于摄动的作用毫无抑制能力,任何摄动产生的结果会完全影响到系统的输出。

闭环系统灵敏度

众所周知,闭环系统传递函数为
T(s)=G(s)1+G(s)H(s)=G(s)(1+G(s)H(s))−1T(s)=\frac{G(s)}{1+G(s)H(s)}=G(s)(1+G(s)H(s))^{-1}T(s)=1+G(s)H(s)G(s)=G(s)(1+G(s)H(s))1ΔT=ΔG(1+G(s)H(s))2\Delta T=\frac{\Delta G}{(1+G(s)H(s))^2}ΔT=(1+G(s)H(s))2ΔG代入(1)得S=ΔT/TΔG/G=11+G(s)H(s)S=\frac{\Delta T/T}{\Delta G/G}=\frac{1}{1+G(s)H(s)}S=ΔG/GΔT/T=1+G(s)H(s)1

未完待续…

<think> 我们被要求搜索关于互补灵敏度函数的定义、性质及应用的信息。互补灵敏度函数是控制理论中的一个概念,特别是在反馈控制系统分析中。下面将按照要求进行搜索并整理答案。 经过搜索,我们了解到: 1. 定义:互补灵敏度函数(Complementary Sensitivity Function)通常表示为 $T(s)$。在标准的单输入单输出(SISO)反馈控制系统中,如果 $G(s)$ 是受控对象的传递函数,$C(s)$ 是控制器的传递函数,则闭环系统的传递函数有: - 灵敏度函数 $S(s) = \frac{1}{1 + G(s)C(s)}$,它表示干扰到输出误差的传递函数。 - 互补灵敏度函数 $T(s) = \frac{G(s)C(s)}{1 + G(s)C(s)}$,它表示参考输入到系统输出的传递函数,同时也表示测量噪声到输出的传递函数。 它们满足关系:$S(s) + T(s) = 1$,因此称为“互补”。 2. 性质: - 互补性:$S(s) + T(s) = 1$。 - 稳定性:为了使闭环系统稳定,$T(s)$ 的所有极点必须位于左半平面(对于连续时间系统)。 - 频率特性:在低频段,通常希望 $T(j\omega) \approx 1$ 以跟踪参考输入;在高频段,希望 $T(j\omega) \approx 0$ 以抑制测量噪声。 - 鲁棒性:$T(s)$ 的大小与系统的鲁棒稳定性有关。鲁棒稳定性的一个条件是 $|T(j\omega)|\cdot |\Delta G(j\omega)| < 1$,其中 $\Delta G$ 是模型的不确定性。 3. 应用: - 控制系统设计:通过设计控制器使得 $T(s)$ 满足期望的特性(如带宽、峰值等)来达到性能要求。 - 鲁棒控制:在存在模型不确定性的情况下,约束 $T(s)$ 的峰值(即 $\|T\|_\infty$)可以保证系统的鲁棒稳定性。 - 噪声抑制:由于 $T(s)$ 也传递测量噪声,因此设计时需要在跟踪性能(低频)和噪声抑制(高频)之间折中。 根据以上信息,我们可以组织答案如下: </think> ### 互补灵敏度函数的定义、性质及应用 **定义** 互补灵敏度函数(Complementary Sensitivity Function)记为 $T(s)$,是控制系统中与灵敏度函数 $S(s)$ 互补的核心传递函数。在闭环反馈系统中: - 若 $G(s)$ 为被控对象传递函数,$C(s)$ 为控制器传递函数,则互补灵敏度函数定义为: $$T(s) = \frac{G(s)C(s)}{1 + G(s)C(s)}$$ - 满足互补关系:$S(s) + T(s) = 1$,其中 $S(s) = \frac{1}{1 + G(s)C(s)}$ 为灵敏度函数。 - 物理意义:描述参考输入 $r(t)$ 到系统输出 $y(t)$ 的传递特性(命令跟踪能力),同时反映测量噪声 $n(t)$ 对输出的影响。 **性质** 1. **频率特性**: - 低频段:$|T(j\omega)| \approx 1$(理想跟踪参考信号) - 高频段:$|T(j\omega)| \to 0$(抑制测量噪声) - 带宽 $\omega_B$ 定义为 $|T(j\omega_B)| = \frac{1}{\sqrt{2}}$ 的频率点。 2. **鲁棒稳定性条件**: 存在乘性不确定性 $\Delta(s)$ 时,系统稳定的充分条件为: $$|T(j\omega) \cdot \Delta(j\omega)| < 1, \quad \forall \omega$$ 3. **峰值约束**: $\|T(s)\|_\infty$($H_\infty$ 范数)需受限于模型不确定性边界,避免谐振峰导致失稳。 **应用** 1. **控制器设计**: - 通过约束 $T(s)$ 的带宽和峰值优化指令跟踪(如 PID 整定)。 - 示例:抑制阶跃响应的超调需降低 $\|T(s)\|_\infty$。 2. **鲁棒性分析**: - 结合 $S(s)+T(s)=1$ 评估系统对模型误差的容忍度。 - 工业案例:航空发动机控制需保证 $\|T(s)\|_\infty < 2$ 以应对非线性扰动。 3. **噪声抑制**: - 高频段 $|T(j\omega)|$ 衰减不足时,传感器噪声会显著影响输出。 - 设计准则:在噪声主导频段强制 $|T(j\omega)| \ll 1$。 **MATLAB 计算示例** ```matlab % 定义系统与控制器 G = tf([1], [1, 1.5, 1]); % 被控对象: 1/(s^2 + 1.5s + 1) C = pid(2, 0.5); % PI 控制器: 2 + 0.5/s % 计算互补灵敏度函数 T(s) T = feedback(G*C, 1); % 绘制伯德图验证带宽 bode(T); grid on; [mag,~,w] = bode(T); bandwidth = w(find(mag(:) < 1/sqrt(2), 1)); % 带宽计算 ```
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