26、根轨迹分析方法详解

根轨迹分析方法详解

1. 引言

在之前的讨论中,线性系统的稳定性和相对稳定性在时域和频域中都有涉及。在时域方法里,可通过调整系统增益来改善系统的稳定性和相对稳定性。对于线性时不变系统,若其特征方程的所有根都位于左半平面(LHP),则该系统具有绝对稳定性。而且,当这些位于LHP的极点离复平面的虚轴越远时,系统的相对稳定性就越高。

在频域方面,利用奈奎斯特稳定性判据可讨论系统的绝对稳定性,借助伯德图和尼科尔斯图则能探讨系统的相对稳定性。然而,这些方法无法提供闭环系统精确的根位置信息,而这些信息对于时域指标的确定十分有用。

当系统增益变化时,仔细研究特征方程根的轨迹,能像之前讨论的其他方法一样,提供关于绝对和相对稳定性的所有信息,同时还能给出闭环系统精确的根位置。这种方法被称为根轨迹法,闭环极点在s平面上的轨迹就叫做根轨迹。根轨迹是系统参数变化时,特征方程在s平面上所描绘出的路径。该方法由W. R. Evans于1948年提出,是一种非常强大的方法,在控制工程分析和设计中被广泛应用。

根轨迹是一种表示系统行为图形信息的方式,它在s平面用于连续时间系统设计、在z平面用于离散时间系统设计时,都是很好的设计工具。虽然根轨迹的概念很简单,但当系统稍微复杂一些时,闭环极点在s平面上的运动就会变得十分复杂。

根轨迹图是在具有实部和虚部坐标的图上绘制s零点和s极点的图形,它表示某个参数变化时传递函数极点位置的曲线。闭环系统特征方程的根随增益从 -∞ 到 ∞ 变化的轨迹,赋予了该方法名称。这种图能清晰显示每个开环极点或零点对闭环极点位置的贡献。构建根轨迹有通用规则,若设计者遵循这些规则,绘制根轨迹就会变得简单。此外,还有简单的MATLAB程序可精确绘制根轨迹,并

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统定性之间平衡的理解。
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