现代控制理论课件ppt课件

控制系统的状态空间分析与综合2引引 论论v经典控制理论经典控制理论:数学模型数学模型:线性定常高阶微分方程和传递函数;分析方法分析方法:时域法(低阶13阶)根轨迹法 频域法 适应领域适应领域:单输入单输出（SISO）线性定常系统 缺缺 点点:只能反映输入输出间的外部特性，难以揭示系统内部的结构和运行状态。v现代控制理论：现代控制理论：数学模型数学模型:以一阶微分方程组成差分方程组表示的动态方程 分析方法分析方法:精准的时域分析法 适应领域适应领域：（：（1 1）多输入多输出系统（MIMO、SISO、MISO、SIMO）（2 2）非线性系统 （3 3）时变系统 优越性：优越性：（1 1）能描述系统内部的运行状态 （2 2）便于考虑初始条件（与传递函数比较）（3 3）适用于多变量、非线性、时变等复杂大型控制系统 （4 4）便于计算机分析与计算 （5 5）便于性能的最优化设计与控制 内容：内容：线性系统理论、最优控制、最优估计、系统辨识、自适应控制近似分析3第一章 控制系统的状态空间描述第二章 线性系统的运动分析第三章 控制系统的李雅普诺夫稳定性分析第四章 线性系统的可控性和可观测性第五章 线性系统非奇异线性变换及系统的规范分解第六章 线性定常控制系统的综合分析4v1.1 1.1 系统数学描述的两种基本方法系统数学描述的两种基本方法 v1.2 1.2 状态空间描述常用的基本概念状态空间描述常用的基本概念v1.3 1.3 系统的传递函数矩阵系统的传递函数矩阵 v1.4 1.4 线性定常系统动态方程的建立线性定常系统动态方程的建立第一章 控制系统的状态空间5 典 型 控 制 系 统 方 框 图执行器被控对象传感器控制器控制输入观测y控制u被控过程x反馈控制 被 控 过 程puuu21nxxx,21qyyy21 1.1 1.1 系统数学描述的两种基本方法系统数学描述的两种基本方法6 典型控制系统典型控制系统由被控对象、传感器、执行器和控制器组成。被控过程被控过程具有若干输入端和输出端。数学描述方法数学描述方法：输入输出描述输入输出描述（外部描述）:高阶微分方程、传递函数矩阵。状态空间描述状态空间描述（内部描述）：基于系统内部结构，是对系统的一种完整的描述。71)输入：输入：外部对系统的作用（激励）；控制：控制：人为施加的激励；输入分控制与干扰。1)输出：输出：系统的被控量或从外部测量到的系统信息。若输出是由传感器测量得到的，又称为观测观测。2)2)状态、状态变量和状态向量状态、状态变量和状态向量 ：能完整描述和唯一确定系统时域行为或运行过程的一组独立（数目最小）的变量称为系统的状态；其中的各个变量称为状态变量。当状态表示成以各状态变量为分量组成的向量时，称为状态向量。3)3)状态空间状态空间：以状态向量的各个分量作为坐标轴所组成的n维空间称为状态空间。4)状态轨线：状态轨线：系统在某个时刻的状态，在状态空间可以看作是一个点。随着时间的推移，系统状态不断变化，并在状态空间中描述出一条轨迹，这种轨迹称为状态轨线或状态轨迹。5)状态方程：状态方程：描述系统状态变量与输入变量之间关系的一阶向量微分或差分方程称为系统的状态方程，它不含输入的微积分项。一般情况下，状态方程既是非线性的，又是时变的，可以表示为 6)输出方程：输出方程：描述系统输出变量与系统状态变量和输入变量之间函数关系的代数方程称为输出方程，当输出由传感器得到时，又称为观测方程。输出方程的一般形式为7)动态方程：动态方程：状态方程与输出方程的组合称为动态方程，又称为状态空间表达式。一般形式为()(),(),x tf x t u t t()(),(),y tg x t u t t1.2 1.2 状态空间描述常用的基本概念状态空间描述常用的基本概念8或离散形式()(),(),()(),(),x tfx tu tty tgx tu tt1()(),(),()(),(),kkkkkkkkx tfx tu tty tg x tu tt9)线性系统：线性系统：线性系统的状态方程是一阶向量线性微分或差分方程，输出方程是向量代数方程。线性连续时间系统动态方程的一般形式为10)线性定常系统：线性定常系统：线性系统的A，B，C，D或G，H，C，D中的各元素全部是常数。即 ()()()()()y(t)C(t)x(t)D(t)u(t)x tA t x tB t u t(t)Ax(t)Bu(t)y(t)Cx(t)Du(t)x 或离散形式(1)()()()()()x kGx kHu ky kCx kDu kA xB uyC xD ux 若有9分别写出状态矩阵状态矩阵 A、控制矩阵、控制矩阵 B、输出矩阵、输出矩阵 C、前馈矩阵、前馈矩阵 D:已知：nxxxx21puuuu21qyyyy21nnnnnnaaaaaaaaaA212222111211npnnppbbbbbbbbbB212222111211qnqqnncccccccccC212222111211111212122212ppqqqpddddddDddd 为书写方便，常把连续系统和离散系统分别简记为S(A,B,C,D)和S(G,H,C,D)。11)11)线性系统的结构图线性系统的结构图 ：线性系统的动态方程常用结构图表示。nn图中，I为()单位矩阵，s是拉普拉斯算子，z为单位延时算子。10v讨论：1、状态变量的独立性。2、由于状态变量的选取不是唯一的，因此状态方程、输出方程、动态方程也都不是唯一的。但是，用独立变量所描述的系统的维数应该是唯一的，与状态变量的选取方法无关。3、动态方程对于系统的描述是充分的和完整的，即系统中的任何一个变量均可用状态方程和输出方程来描述。例例1 11 1 试确定图8-5中（a）、（b）所示电路的独立状态变量。图中u、i分别是是输入电压和输入电流，y为输出电压，xi为电容器电压或电感器电流。x3x3解解 并非所有电路中的电容器电压和电感器电流都是独立变量。对图8-5（a），不失一般性，假定电容器初始电压值均为0，有11 因此，只有一个变量是独立的，状态变量只能选其中一个，即用其中的任意一个变量作为状态变量便可以确定该电路的行为。实际上，三个串并联的电容可以等效为一个电容。对图（b）x1=x2，因此两者相关，电路只有两个变量是独立的，即（x1和x3）或(x2和x3)，可以任用其中一组变量如（x2，x3）作为状态变量。13232xcccx13223xcccx12令初始条件为零，对线性定常系统的动态方程进行拉氏变换，可以得到 11()()()()()()X ssIABU sY sC sIABD U s系统的传递函数矩阵（简称传递矩阵）定义为 DBAsICsG1)()(例例1-21-2 已知系统动态方程为2121212121100110012010 xxyyuuxxxx 试求系统的传递函数矩阵。解解 已知 0,1001,1001,2010DCBA 故 210)2(11201)(11ssssssAsI210)2(111001210)2(111001)(1ssssssssBAsI1.3 1.3 系统的传递函数矩阵系统的传递函数矩阵131.4.1 1.4.1 由物理模型建动态方程由物理模型建动态方程根据系统物理模型建立动态方程1.4 1.4 线性定常系统动态方程的建立线性定常系统动态方程的建立 RLC 电路 例例1-31-3 试列写如图所示RLC的电路方程，选择几组状态变量并建立相应的动态方程，并就所选状态变量间的关系进行讨论。解解 有明确物理意义的常用变量主要有：电流、电阻器电压、电容器的电压与电荷、电感器的电压与磁通。根据独立性要求，电阻器的电压与电流、电容器的电压与电荷、电感器的电流与磁通这三组变量不能选作为系统的状态。根据回路电压定律eidtCdtdiLRi1 电路输出量 y 为 1cyeidtC 1)设状态变量为电感器电流和电容器电压，即 则状态方程为ix 1idtCx12eLxLxLRx11211121xCx 输出方程为 2xy14其向量-矩阵形式为 2121211001011xxyeLxxCLCRxx简记为 cxybeAxx式中，10,01,011,2121cLbCLCRAxxxxxx 2)设状态变量为电容器电流和电荷，即 则有 idtxix21,21212110,01011xxCyeLxxLCLRxx 3)设状态变量 （无明确意义的物理量），可以推出 idtCxRiidtCx1,1211x)()(112121exLRxxRCdtdiRxx 2212)(11xyxxRCiCx15其向量-矩阵形式为 2121211001111xxyLRxxRCRCRCLRRCxx可见对同一系统，状态变量的选择不具有唯一性，动态方程也不是唯一的。例例1-41-4 由质量块、弹簧、阻尼器组成的双输入三输出机械位移系统如图所示，具有力F和阻尼器气缸速度V 两种外作用，输出量为质量块的位移，速度和加速度。试列写该系统的动态方程。分别为质量、弹簧刚度、阻尼系数；x为质量块位移。双输入三输出机械位移系统解解 根据牛顿力学可知，系统所受外力F与惯性力m 、阻尼力f(V)和弹簧恢复力 构成平衡关系，系统微分方程如下:这是一个二阶系统，若已知质量块的初始位移和初始速度，系统在输入作用下的解便可唯一确定，故选择质量块的位移和速度作为状态变量。设 。由题意知系统有三个输出量，设 x x kxFkxVxfxm)(fk,m,xxxx21,xyxxyxxy 32211,16于是由系统微分方程可以导出系统状态方程FkxVxfmxxxx12221)(1 其向量-矩阵形式为 VFmfmxxmfmkxx10010212111223100001001yxFyxVkffymmmm1.4.2 1.4.2 由高阶微分方程建动态方程由高阶微分方程建动态方程1)1)微分方程不含输入量的导数项微分方程不含输入量的导数项 ：uyayayayaynnnnn001)2(2)1(1)(选n个状态变量为 有 )1(21,nnyxyxyx11211013232xyuxaxaxaxxxxxxxnnnnn得到动态方程 cxybuAxx17式中 121012100100000100,10000010nnnxxxAbcxxaaaa 系统的状态变量图 2)2)微分方程输入量中含有导数项微分方程输入量中含有导数项 ：ubububuyayayaynnnnnn01)1(1)(01)1(1)(一般输入导数项的次数小于或等于系统的阶数n。首先研究情况，为了避免在状态方程中出现输入导数项，可按如下规则选择一组状态变量，设 18其展开式为 niuhxxuhyxiii,3,21101uhuhuhyuhxxuhuhuhyuhxxuhuhyuhxxuhyxnnnnnnn1)2(1)1(0)1(112102231011201 式中，是n个待定常数。是n个。110,nhhh由上式的第一个方程可得输出方程是n个。uhxy01其余（n）个状态方程如下 n个。uhxxuhxxuhxxnnn11232121对式求导，有：()()(1)011(1)()()(1)11000011()nnnnnnnnnnnxyh uhuh uaya ya yb ub uh uhuh u19由展开式将 均以 及 u 的各阶导数表示，经整理可得 yyyn,)1(ixuhahahabuhahahbuhahbuhbxaxaxnnnnnnnnnnnnn)()()()(0011110012111)1(0111)(0110令上式中 u 的各阶导数的系数为零，可确定各 h 值01211101110hahabhhabhbhnnnnnn记 0011110hahahabhnnn故 uhxaxaxnnnn110则系统的动态方程为 ducxybuAxx式中 012112100001100001000010hdchhhhbaaaaAnnn20 若输入量中仅含次导数且 ，可将高于次导数项的系数置0，仍可应用上述公式。nm 1.4.3 1.4.3 由系统传递函数建立动态方程由系统传递函数建立动态方程 01111110)()()(asasasbsbsbsbsUsYsGnnnnnnn应用综合除法有 )()()(01110111sDsNbasasasssbsGnnnnnnn 式中，是直接联系输入、输出量的前馈系数，当G(s)的分母次数大于分子次数时，是严格有理真分式，其分子各次项的系数分别为 nb0nb)()(sDsNnnnnnnbabbabbab111111000下面介绍由 导出几种标准型动态方程的方法：1 1）串联分解串联分解 如图，取z为中间变量，将 分解为相串联的两部分，有)()(sDsN)()(sDsNzzzyuzazazaznnnnn01)1101)11)(（选取状态变量)1(21,nnzxzxzx)()(sDsN21则状态方程为 1223(1)01101121nnnnnxxxxxa za zazua xa xaxu 输出方程为 nnxxxy12110其向量-矩阵形式 cxybuAxx式中，naaaaA2101000010000101000b110nc当 具有以上形状时，阵称为友矩阵，相应的状态方程则称为可控标准型。bA和A0121n时，的形式不变，bA和000c22 当 时，不变，)()()(sDsNbsGncbA,ubcxyn当 时，若按下式选取状态变量 0nbTocAA Toccb Tocbc 式中，T为转置符号，则有1210100010001000naaaaA110nb100c注意注意 的形状特征。若动态方程中的 具有这种形式，则称为可观测标准型。自行证明证明：可控标准型和可观测标准型是同一传递函数的不同实现。可控标准型和可观测标准型的状态变量图如图：cA,cA,（对偶关系）可控标准型状态变量图 可观测标准型状态变量图 23例例1-61-6 设二阶系统微分方程为 ，试列写可控标准型、可观测标准型动态方程，并分别确定状态变量与输入，输出量的关系。解解 系统的传递函数为 21221)()()(nssTssUsYsG21221)()()(nssTssUsYsG于是，可控标准型动态方程的各矩阵为21cccxxx2102cA10cbTcc1由G(s)串联分解并引入中间变量z有 22zzzuyTzz对y求导并考虑上述关系式，则有 TuTzzTzzTy2)21(令 可导出状态变量与输入，输出量的关系；,1zxc,2zxc)21()()21()21(22222221TTTuTyyxTTuTyyTxcc可观测标准型动态方程中各矩阵为 22yyyTuu21oooxxx2102oATbo110oc24状态变量与输入，输出量的关系为 122ooxyyTuxy该系统的可控标准型与可观测标准型的状态变量图：（a）可控标准型实现 （b）可观测标准型实现2 2）只含单实极点时的情况只含单实极点时的情况 当 只含单实极点时，动态方程除了可化为可控标准型或可观测标准型以外，还可化为对角型动态方程，其A阵是一个对角阵。设D(s)可分解为 D(s)=式中，为系统的单实极点，则传递函数可展成部分分式之和)()(sDsN)()(sDsN)()(21nsssn,211()()()()niiicY sN sU sD ss25而 ，为 在极点 处的留数，且有Y(s)=U(s)iiisssDsNc)()()()()(sDsNiniiisc1若令状态变量 其反变换结果为)(1)(sUssXiini,2,11()()()()()iiiniiixtxtu ty tc xt展开得 11 12221 122nnnnnxxuxxuxxuyc xc xc x其向量-矩阵形式为 （其状态变量如图(a)所示）11122301101nnnxxxxuxx 1212nnxxycccx26若令状态变量则 Y(s)=)()(sUscsXiiiniisX1)(进行反变换并展开有 11 11222212nnnnnxxc uxxc uxxc uyxxx其向量-矩阵形式为 1111223200nnnnxxcxxcuxxc131 11nxxyx其状态变量图如图(b)所示，两者存在对偶关系 对角型动态方程状态变量图 如下：27 （a）（b）对角型动态方程状态变量图 3 3）含重实极点时的情况含重实极点时的情况 当传递函数除含单实极点之外还含有重实极点时，不仅可化为可控标准型或可观测标准型，还可化为约当标准型动态方程，其A阵是一个含约当块的矩阵。设D(s)可分解为 D(s)=式中 为三重实极点，为单实极点，则传递函数可展成为下列部分分式之和：)()(sDsN)()()(431nsss1n,4131112321111()()()()()()niiiccY sN sccU sD sssss28其状态变量的选取方法与之含单实极点时相同，可分别得出向量-矩阵形式的动态方程：111111212113131444101001101nnnxxxxxxuxxxx 1112134nycccccx11111111212112131311344441010nnnnxxcxxcxxcucxxcxx00011yx29其对应的状态变量图如图（a），（b）所示。上面两式也存在对偶关系。约当型动态方程状态变量图 301.4.4 1.4.4 由差分方程和脉冲传递函数建立离散动态方程由差分方程和脉冲传递函数建立离散动态方程单输入-单输出线性定常离散系统差分方程的一般形式为：)()1()1()()()1()1()(011011kubkubnkubnkubkyakyankyankynnn两端取z变换并整理得1111011011110110()()()nnnnnnnnnnnnnb zbzb zbzzY zG zbU zzaza zazaza za G(z)称为脉冲传递函数，利用z变换关系 和 ，可以得到动态方程为：)()(1kxzXii)1()(1kxzzXii1122110121011()0(1)0100()0(1)0010()()0(1)00011(1)()()()()nnnnnnnx kx kxkxku kxkxkxkaaaaxky kx kb u k 简记为)()()()()()1(kdukcxkykhukGxkx311.4.5 1.4.5 由传递函数矩阵建动态方程由传递函数矩阵建动态方程 （传递函数矩阵的实现传递函数矩阵的实现）给定一传递函数矩阵G(s)，若有一系统（A，B，C，D）能使 成立，则称系统（A，B，C，D）是G(s)的一个实现。这里仅限于单输入-多输出和多输入-单输出系统。1)SIMO系统的实现：系统的实现：1()()C sIABDG s单输入多输出系统结构图 1）系统可看作由q个独立子系统组成，传递矩阵为：)()()()()()()()()()()(2121221121sGdsGsGsGdddsGdsGdsGdsGsGsGsGqqqqq32式中，d为常数向量；为不可约分的严格有理真分式（即分母阶次大于分子阶次）函数。通常 ,的特性并不相同，具有不同的分母，设最小公分母为：),2,1)(qisGi)(1sG)(2sG)(,sGq0111)(asasassDnnn 的一般形式为)(sG11,1111012,121201,1101()()nnnnnq nqqssssG sD sss将 作串联分解并引入中间变量Z，令若将A阵写为友矩阵，便可得到可控标准型实现的状态方程：)(sG)1(21,),()()(nnzxzxzxsDsUsZ12101210010000010000011nnnxxxuAxbuxaaaax 每个子系统的输出方程：33每个子系统的输出方程：11110111,1220212,12201,1nnqqq nqqqyxdyxdyuCxduyxd 可以看到可以看到，单输入，q维输出系统的输入矩阵为q维列向量，输出矩阵为（q n）矩阵，故不存在其对偶形式，即不存在可观测标准型实现。不存在可观测标准型实现。2)MISO系统的实现系统的实现:多输入单输出系统结构图 系统由p个独立子系统组成，系统输出由子系统输出合成为：34式中 11221212()()()()()()()()()()()()()()()ppppY sG s U sG s UsGs UsU sUsG sG sGsG s U sUs1212221212()()()()()()()()()()()pppppG sG sG sGsdG sdG sdGsdddG sG sGsdG s同理设 ,的最小公分母为D（s），则)(1sG)(2sG)(,sGq011,101111,121)(1)(ppnpnnpsssssDdddsG若将A阵写成友矩阵的转置形式，便可得到可观测标准型实现的动态方程：10210110111212211222232311,12,1,112000100010001001ppppnnnnp npuxauxauxaxAxBuuaxyxddducxdu35 可见可见，p维输入，单输入系统的输入矩阵为（n p）矩阵输出矩阵为一行矩阵，故不存在其对偶形式，即不存在可控标准型实现不存在可控标准型实现。14)2)(1(3)(ssssssG例例1-7 1-7 已知单输入-多输出系统的传递函数矩阵为 ，求其传递 矩阵的可控标准型实现及对角型实现。例例1-7 1-7 已知单输入-多输出系统的传递函数矩阵为 ，求其传递 矩阵的可控标准型实现及对角型实现。解解 由于系统是单输入，多输出的，故输入矩阵只有一列，输出矩阵有两行。将 化为 严格有理真分式()G s)(13)2)(1(310131)2)(1(3)(sGdsssssssssG(s)G各元素的最小公分母D（s）为 2)1)(s(sD(s)故 63323110)2(332)1)(s(s110)(2sssssssG 则可控标准型动态方程为：12010231xxAxbuux 12310631xyCxduux 36 由 可确定系统极点为-1，-2，它们构成对角形状态矩阵的元素。鉴于输入矩阵只有一列，这里不能选取极点的留数来构成输入矩阵，而只能取元素全为1的输入矩阵。于是，对角型实现的状态方程为：()0D s 12101021xxAxbuux 其输出矩阵由极点对应的留数组成，在-1，-2处的留数分别为：(s)G01)2(3311)2()(32)2(3321)1()(221111sssssssssGcsssssGc故其输出方程为 duxccduCxy2137v本章作业：本章作业：83，84，85，8738第二章 线性系统的运动分析v2.1 线性定常连续系统的自由运动v2.2 状态转移矩阵的性质v2.3 线性定常连续系统的受控运动v2.4 线性定常离散系统的分析v2.5 连续系统的离散化39 在控制u=0u=0情况下，线性定常系统由初始条件引起的运动称为线性定常系统的自由线性定常系统的自由运动运动，可由齐次状态方程齐次状态方程描述：齐次状态方程求解方法：幂级数法幂级数法、拉普拉斯变换法拉普拉斯变换法和凯莱哈密顿定理法凯莱哈密顿定理法。1)1)幂级数法幂级数法:设齐次方程的解是t的向量幂级数式中，都是n维向量，且 ，求导并考虑状态方程，得 2.1 2.1 线性定常连续系统的自由运动线性定常连续系统的自由运动)()(tAxtxkktbtbtbbtx2210)(,10kbbbx0)0(bx)(2)(2210121kkkktbtbtbbAtkbtbbtx等号两边对应的系数相等，有010323021201!1161312121bAkAbkbbAAbbbAAbbAbbkkk40故 2 211()()(0)2!kkx tIAtA tA txk定义 2 201112!AtkkkkkeIAtA tA tA tkk则 )0()(xetxAt 称为矩阵指数函数，简称矩阵指数,又称为状态转移矩阵，记为：求解齐次状态方程的问题，核心就是计算状态转移矩阵的问题。2)拉普拉斯变换法拉普拉斯变换法：Ate()Atte)()(tAxtx对 进行拉氏变换，有：进行拉氏反变换，有：与 相比有：它是 的闭合形式。)0()()(1xAsIsX)0()(L)(11xAsItx)0()(xetxAt11=L()AtesIAAte例例 2-1 2-1 设系统状态方程为 ，试用拉氏变换求解。)()(3210)()(2121txtxtxtx解解 321321000ssssAsI41状态方程的解为:ssssAsIAsIadjAsI213)2)(1(1)()(12211221221112112sssssssstttttttteeeeeeeeAsILt2222112222)()()0()0(2222)0()0()()()(2122222121xxeeeeeeeexxttxtxtttttttt3)凯莱哈密顿定理凯莱哈密顿定理 矩阵A A满足它自己的特征方程。即若设n阶矩阵A的特征多项式为0111)(aaaAIfnnn 则有:0)(0111IaAaAaAAfnnn42 从该定理还可导出以下两个推论：推论推论1 1 矩阵A的 次幂，可表为A的（n-1）阶多项式：)(nkkmnmmkAA10)(nk 推论推论2 2 矩阵指数 可表为A的（n-1）阶多项式，即：且各作为时间的函数是线性无关的。Ate10()nAtmmmet A在式推论1中用A的特征值替代A后等式仍能满足：10()iktjjijet利用上式和k个就可以确定待定系数 ：1)1)若若 互不相等互不相等 ：可写出各所构成的n元一次方程组为 ：()jti12210112111210122212210121ktkktkktkkkkkeee 43 求解上式，可求得系数 ，它们都是时间t的函数，将其代入推论2式后即可得出 。011kAte例例2-2 2-2 已知 ，求 。3122AAte解解 首先求A的特征值：0IA31022254011 24 将其代入 ，有：10()iktjjijet01401(1)(4)ttee404141331133tttteeee01AteIA2213)3131(1001)3134(44tttteeee4444441211333322213333ttttAttttteeeeeeeee 2)2)若矩阵若矩阵 A A 的特征值是的特征值是 m m 阶的：阶的：则求解各系数的方程组的前m个方程可以写成：1101111tkke 1121211 112111 11 112(1)(1)!(1)!(1)!2!()!tkkmtk mmmmkmdekddmkemmdkm 其它由 组成的（k-m）个方程仍与第一种情况相同，它们上式联立即可解出各待定系数。(1,2,1)iikm45例例2-32-3 已知 ，求 。2012AAte解解 先求矩阵 A A 的特征值，由得：2001224401,22 20121(2)ttete2021()(12)()tttettte10121021001)21(222teteteetttAt462.2 2.2 状态转移矩阵的性质状态转移矩阵的性质状态转移矩阵 具有如下运算性质：)(tI)0(1)()()()tAtt A 2)()()()()(122121tttttt3)11()(),()()tttt 4)表明 与 可交换，且()At()t AA)0(在式 3）中，令 便可证明；表明 可分解为 的乘积，且 是可交换的。21ttt)(21tt)()(21tt与)()(21tt与Itttttt)0()()()()()()(t1()()(0),(0)()()()()x tt xxt x tt x t证明:由性质3）有根据 的这一性质，对于线性定常系统，显然有5)()()(1122txtttx)()()()()0(),0()()(1111111txttxtxxttx)()()()()()0()()(11211222txtttxttxttx)(1tx)(2tx)(12tt 证明：由于 则 即由转移至的状态转移矩阵为47)(02tt)(12tt)(01tt 6)()()(0022txtttx)()()(0011txtttx)()()(1122txtttx)(12tt)(01tt)(0tx)(02tt)(0tx 证明：由 和得到 )()(kttk)()()()(kteeetktAkAtkAtkBAAB AtBtBtAttBAeeeee)(7)8)若，则 证明：tttttttteeeeeeeet22222222)(At),(1例例2-4 2-4 已知状态转移矩阵为，试求。解：解：根据状态转移矩阵的运算性质有3210442222)0(2222)()(0222222221ttttttttttttttttteeeeeeeeAeeeeeeeett9)若1APAP，则11()()AtAttePePPt P482.3 2.3 线性定常连续系统的受控运动线性定常连续系统的受控运动线性定常系统的受控运动线性定常系统的受控运动:线性定常系统在控制作用下的运动，数学描述为：)()()(tButAxtx主要有如下两种解法：)()()(tBuetAxtxeAtAt1)1)积分法积分法 由上式由于()()()()()AtAtAtAtdex tAex tex tex tAx tdt 积分后有 0()(0)()tAtAex txeBu t d()00()(0)()()(0)()()ttAtA tx te xeBu t dt xtBu t d即 式中，第一项为零输入响应；第二项是零状态响应。通过变量代换，上式又可表示为：dtBuxttxt)()()0()()(0若取 作为初始时刻，则有0t000()()000()()()()()()()ttA t tA tttx tex teBudttx ttBud492)2)拉普拉斯变换法拉普拉斯变换法 将 式两端取拉氏变换，有 11()(0)()()()()(0)()()sX sxAX sBU sX ssIAXsIABU s进行拉氏反变换有)()()0()()(1111sBUAsILxAsILtx例例2-52-5 设系统状态方程为uxxxx103210212112(0)(0)(0)Txxx()1()u tt且 试求在作用下状态方程的解。()1()u tt()1u tBdxttxt0)()0()()(解解 由于前面已求得22222()222tttttttteeeeteeee222200220111()2222ttttttteeeeeeddeeeeee )()()(tButAxtx50222112222211()(0)2()22()(0)222ttttttttttttx txeeeeeex tx txeeeeee22222002011()2222ttttttteeeeeeddeeeeee 512.4 2.4 线性定常离散系统的分析线性定常离散系统的分析1)1)递推法递推法(线性定常系统)重写系统的动态方程如下：(1)()()()()()x kx kG u ky kC x kD u k令状态方程中的k=0，1，k-1，可得到T，2T，kT 时刻的状态，即：k=0:k=2:k=1:k=k-1:于是，系统解为:(1)()(0)()(0)xT xG T u 2(2)()(1)()(1)()(0)()()(0)()(1)xT xG T uT xT G T uG T u )2()()2()()3(uTGxTx)2()()1()()()0()()()0()(23uTGuTGTuTGTxT110()()(1)()(1)()(0)()()()kkkiix kT x kG T u kT xT G T u i 110()()()()(0)()()()()kkkiiy kCx kDx kCT xCT G T u iDu k 110110()(0)()()(0)()()kkkiikkkiix kxGu iy kCxCGu iDu k 522.5 2.5 连续系统的离散化连续系统的离散化2.5.1 2.5.1 线性定常连续系统的离散线性定常连续系统的离散化化xAxBu)(0tx已知线性定常连续系统状态方程 在及 作用下的解为:tudButtxtttxtt)(),()(),()(000kTt 0)()()(0kxkxtxTkt)1()1()1()(kxTkxtx令，则；令则 并假定在 区间内，于是其解化为1,kkt 常数ktutu)(.,)1()(,)1()1()1(kuBdTkkxkTTkkxTkkT(1)()(1),kTkTG TkTBd0()()TG TBd)()()()()1(kuTGkxTkx)(T)(t()()|t TTt 若记 变量代换得到 故离散化状态方程为 式中，与连续状态转移矩阵的关系为 532.5.2 2.5.2 非线性时变系统的离散化及分析方法非线性时变系统的离散化及分析方法 1()(1)()x kx kx kT(1)()(),()x kx kTf x k u k对于非线性时变系统，常采用近似的离散化处理方法。当采样周期T足够小时，按导数定义有 代入（8-5a）得到离散化状态方程 对于非线性时变系统，一般都是先离散化，然后再用递推计算求数值解的方法进行对于非线性时变系统，一般都是先离散化，然后再用递推计算求数值解的方法进行系统的运动分析。系统的运动分析。v本章作业：本章作业：88，89，81154v3.1 李雅普诺夫稳定性概念 v3.2 李雅普诺夫稳定性间接判别法 v3.3 李雅普诺夫稳定性直接判别法 v3.4 线性定常系统的李雅普诺夫稳定性分析 第三章 控制系统的李雅普诺夫稳定性分析 55如果对于所有t，满足 的状态 称为平衡状态（平衡点）。(,)0eexf x tex 0 x 1)1)平衡状态平衡状态:3.1 3.1 李雅普诺夫稳定性概念李雅普诺夫稳定性概念 平衡状态的各分量不再随时间变化；若已知状态方程，令 所求得的解 x,便是平衡状态。（1）只有状态稳定，输出必然稳定；（2）稳定性与输入无关。2)2)李雅普诺夫稳定性定义李雅普诺夫稳定性定义：如果对于任意小的 0，均存在一个 ，当初始状态满足 时，系统运动轨迹满足lim ，则称该平衡状态xe 是李雅普诺夫意义下稳定的，简称是稳定的。表示状态空间中x0点至xe点之间的距离，其数学表达式为：0),(0texx0extxtx),;(00exx02021100)()(neneexxxxxx3)3)一致稳定性：一致稳定性：通常与、t0 都有关。如果与t0 无关，则称平衡状态是一致稳定的。定常系统的与t0 无关，因此定常系统如果稳定，则一定是一致稳定的。564 4）渐近稳定性：）渐近稳定性：系统的平衡状态不仅具有李雅普若夫意义下的稳定性，且有：textxtx0),;(lim00 称此平衡状态是渐近稳定的。5 5）大范围稳定性：）大范围稳定性：当初始条件扩展至整个状态空间，且具有稳定性时，称此平衡状态是大范围稳定的，或全局稳定的。此时 。,(),Sx 6 6）不稳定性）不稳定性 ：不论取得得多么小，只要在 内有一条从x0 出发的轨迹跨出 ，则称此平衡状态是不稳定的。()S()S注意注意：按李雅普诺夫意义下的稳定性定义，当系统作不衰减的振荡运动时则认为是稳定的，同经典控制理论中的稳定性定义是有差异的。经典控制理论的稳定是李雅普诺夫意义下的一致渐近稳定。57稳定性定义的平面几何表示 v 设系统初始状态 x0 位于平衡状态 xe 为球心、半径为的闭球域内，如果系统稳定，则状态方程的解在的过程中，都位于以 xe 为球心，半径为的闭球域内。（a）李雅普诺夫意义下的稳定性 （b）渐近稳定性 （c）不稳定性583.2 3.2 李雅普诺夫稳定性间接判别法李雅普诺夫稳定性间接判别法 李雅普诺夫第一法（间接法）李雅普诺夫第一法（间接法）是利用状态方程解的特性来判断系统稳定性的方法，它适用于线性定常、线性时变及可线性化的非线性系统。线性定常系统的特征值判据线性定常系统的特征值判据 系统 渐近稳定的充要充要条件是：系统矩阵A的全部特征值位于复平面左半部，即证明证明：(略略)Axx 0)Re(ini,1 59 李雅普诺夫第二法（直接法）基本原理李雅普诺夫第二法（直接法）基本原理 ：根据物理学原理，若系统贮存的能量（含动能与位能）随时间推移而衰减，系统迟早会到达平衡状态。实际系统的能量函数表达式相当难找，因此李雅普诺夫引入了广义能量函数，称之为李雅普诺夫函数李雅普诺夫函数。它与 及t 有关，是一个标量函数标量函数，记以 ；若不显含t，则记以 。考虑到能量总大于零，故为正定函数正定函数。能量衰减特性用 或 表示。实践表明表明，对于大多数系统，可先尝试用二次型函数二次型函数 作为李雅普诺夫函数。3.3 3.3 李雅普诺夫稳定性直接判别法李雅普诺夫稳定性直接判别法 nxx,1(,)V x t()V x(,)V x t()V xPxxT603.3.1 3.3.1 标量函数定号性标量函数定号性 正定性：正定性：标量函数 在域S中对所有非零状态 有 且 ，则称 均在域S内正定。如 是正定的。负定性负定性：标量函数 在域S中对所有非零x有 且 ，则称 在域S内负定。如 是负定的。如果 是负定的，则 一定是正定的。负（正）半定性：负（正）半定性：，且 在域S内某些状态处有 ，而其它状态处均有 （），则称 在域S内负（正）半定。设 为负半定，则 为正半定。如 为正半定不定性不定性:在域S内可正可负，则称 不定。如 是不定的。()V x)0(x0)(xV0)0(V2221)(xxxV()V x0)(xV0)0(V()V x)()(2221xxxV()V x()V x()V x0)0(V()V x0)(xV0)(xV0)(xV()V x()V x()V x221)2()(xxxV()V x()V x21)(xxxV二次型函数二次型函数 是一类重要的标量函数，记nnnnnnTxxppppxxPxxxV111111)(其中，P 为对称矩阵，有 。jiijpp61当的各顺序主子行列式均大于零时，即0,0,011112221121111nnnnppppppppp 则 正定，且称 P为正定矩阵。当 P的各顺序主子行列式负、正相间时，即()V x0)1(,0,011112221121111nnnnnppppppppp则 负定，且称 P为负定矩阵。若主子行列式含有等于零的情况，则 为正半定或负半定。不属以上所有情况的 不定。()V x()V x()V x62 设系统状态方程为 ，其平衡状态满足 ,不失一般性地把状态空间原点作为平衡状态,并设在原点邻域存在 对 x 的连续一阶偏导数。3.3.2 3.3.2 李雅普诺夫第二法诸稳定性定理李雅普诺夫第二法诸稳定性定理),(txfx 0),0(tf(,)V x t(,)V x t(,)V x t(,)V x t定理定理1 1 若（1）正定，（2）负定；则原点是渐近稳定的。负定表示能量随时间连续单调地衰减，故与渐近稳定性定义叙述一致。(,)V x t(,)V x t 定理定理2 若（1）正定；（2）负半定，且在非零状态不恒为零；则原点是渐近稳定的。(,)V x t(,)0V x t),;(00txtx0),(txV负半定表示在非零状态存在，但在从初态出发的轨迹 上，不存在的情况，于是系统将继续运行至原点。状态轨迹仅是经历能量不变的状态，而不会维持在该状态。(,)V x t(,)V x t0),(txV 定理定理3 3 若（1）正定；（2）负半定，且在非零状态恒为零；则原点是李雅普，表示系统能维持等能量水平运行，使系统维持在非零状态沿状态轨迹能维持诺夫意义下稳定的。而不运行至原点。(,)V x t(,)V x t(,)V x t(,)V x t(,)V x t 定理定理4 4 若（1）正定；（2）正定；则原点是不稳定的。正定表示能量函数随时间增大，故状态轨迹在原点邻域发散。正定，当正半定，且在非零状态不恒为零时，则原点不稳参考定理2可推论：推论：定。63注意：注意：李雅普诺夫第二法诸稳定性定理所述条件都是充分条件。(,)V x t(,)V x t(,)V x t),;(00ttxtxV0),(txV0 x0),(txV0),(txV具体分析具体分析时，先构造一个李雅普诺夫函数，通常选二次型函数，求其导数再将状态方程代入，最后根据是否有恒为零：令将状态方程代入，若能导出非零解非零解，表示对，若导出的是全零解，表示只有原点满足的条件。的定号性判别稳定性。的条件是成立的；)(2221121xxxxx)(2221212xxxxx01x 02x 02x01x)()(2221xxxV221122)(xxxxxV)(2)(2221xxxV(,)V x t(,)V x t例例3-13-1 试用李雅普诺夫第二法判断下列非线性系统的稳定性。解解 令及，可以解得原点（）是系统的唯一平衡状态。，则 将状态方程代入有 显然负定，根据定理1，原点是渐近稳定的。鉴于只有一个平衡状态，该非线性与t 无关，系统大范围一致渐近稳定。取李雅普诺夫函数为 系统是大范围渐近稳定的。因判断判断在非零状态下6421xx 212xxx021 xx22212)(xxxV)(2)(212xxxxV021 xx0)(xV012xx0)(xV)(xV(,)V x t2221)(xxxV222)(xxV02x01x0)(xV0)(xV)(xV例例3-23-2 试判断下列线性系统平衡状态的稳定性。，解解 令得知原点是唯一的平衡状态。选则当时，；当时，故不定，不能对稳定性作出判断，应重选选，则考虑状态方程后得对于非零状态（如）存在，对于其余非零状态，故根据定理2，原点是渐近稳定的，且是大范围一致渐近稳定。负半定。)0(21kkxx 12xx021xx2221)(kxxxV022)(1221xkxxkxxV0)(xV例例3-33-3 试判断下列线性系统平衡状态的稳定性。，解解 由可知原点是唯一平衡状态。选，考虑状态方程则有 对所有状态，故系统是李雅普诺夫意义下稳定的。6521xx 212xxx2221)(xxxV222)(xxV)(xV1x0,021xx0)(xV0)(xV)(xV例例3-43-4 试判断下列线性系统平衡状态的稳定性。解解 原点是唯一平衡状态。选，则，与故存在非零状态（如使而对其余任意状态有，故根据定理4的推论，系统不稳定。无关，)正半定。121zz2122zzz 解解 111zz是系统的唯一平衡状态，方程中的常数项可以看作是阶跃输入作用的111xz，221xz得到 21xx 212xxx原状态方程在Z状态空间（1，1）处稳定性判别问题就变成变换后状态方程在 X2221)(kxxxV 对其求导考虑状态方程得到22222122)(xxxxV系统原点是大范围一致渐近稳定的，因而原系统在平衡状态（1，1）处是大结果。作坐标变换选状态空间原点处稳定性的判别问题。围一致渐近稳定的。注意：注意：一般不能用李雅普诺夫函数去直接判别非原点的平衡状态稳定性。例例3-53-5 试判断下列线性系统平衡状态的稳定性。66例例3-63-6 试判断下列非线性系统平衡状态的稳定性。2xaxx解解 这实际上是一个可线性化的非线性系统的典型例子。令0 x 得知系统有两个平衡状态，0 x和xa 对位于原点的平衡状态，选2()V xx232()222()V xaxxxax于是，当0a时，系统在原点处的平衡状态是局部()xa根据定理4，当0a 时原点显然是不稳定的0a时原点也是不稳定的0)(,0 xVx从状态方程直接看出。xa，作坐标变换zxa，得到新的状态方程 2zaz z因此，通过与原状态方程对比可以断定：对于原系统在状态空间xa 处的平衡状态，当0a 时是局部一致渐近稳定的；当0a 时是不稳定的，0a 时也是不稳定的。一致渐近稳定的。或系统发散，也可以当对于平衡状态当有673.4 3.4 线性定常系统的李雅普诺夫稳定性分析线性定常系统的李雅普诺夫稳定性分析3.4.1 3.4.1 连续系统渐近稳定的判别连续系统渐近稳定的判别 设系统状态方程为 Axx，A平衡状态。可以取下列正定二次型函数作为李雅普诺夫函数 PxxxVT)(xAPPAxxPxPxxxVTTTT)()(QAPPAT()TVxx Qx 根据定理1，只要Q正定（即)(xV 负定）则系统是大范围一致渐近稳定的。于是线性线性P，存在满足 式的Q为非奇异矩阵，故原点是唯一求导并考虑状态方程令得到定常连续系统定常连续系统渐近稳定的判定条件判定条件可表示为：给定一正定矩阵正定矩阵。()V x(#)(#)先指定正定的Q阵，然后验证P阵是否正定。注：注：()68定理定理5 5（证明从略）系统xAx渐近稳定的充要条件充要条件为：给定正定实对称矩阵Q正定实对称矩阵P使 式成立。，存在 该定理为系统的渐近稳定性判断带来实用上的极大方便。()-x1(s)=y(s)x3(s)u(s)x2(s)K例例3-73-7 试用李雅普诺夫方程确定使图所示系统渐近稳定的值范围。1ks 12s 1s例3-7 系统框图解解 由图示状态变量列写状态方程 uKxKx0010120010稳定性与输入无关，可令0u。由于0detKA，A非奇异，原点为唯一的平衡状Q为正半定矩阵态。取 100000000Q则23)(xQxxxVT，)(xV负半定。令0)(xV，有03x，考虑状态方程中 313xKxx，解得01x；考虑到21xx，解得02x，表明唯有原点存在0)(xV69令 QPAPAT1000000001012001011002100332313232212131211332313232212131211KppppppppppppppppppK展开的代数方程为6个，即 0213 Kp，02121123ppKp，0131233ppKp 0422212 pp，03222313ppp，0223323pp解得 KKKKKKKKKKKKKKKP2126212021221232126021261212122使P正定的条件为：1220K及0K。故06K时，系统渐近稳定。由于是线性定常系统，系统大范围一致渐近稳定。703.4.2 3.4.2 离散系统渐近稳定的判别离散系统渐近稳定的判别 设系统状态方程为)()1(kxkx，式中)()()(kPxkxkxVT以)(kxV代替)(xV，有 )()1()(kxVkxVkxV阵非奇异，原点考虑状态方程，有 )()()()()1()1()()()()1()1()(kxPPkxkPxkxkPxkPxkxkPxkxkPxkxkxVTTTTTTQPPT)()(kPxkxT是系统的一个李雅普诺夫函数，于是 )()()(kQxkxkxVT 式称为李雅普诺夫代数方程。定理定理7 7 系统)()1(kxkx渐近稳定的充要条件充要条件是：给定任一正定实对称矩阵Q（常QI），存在正定对称矩阵P，使 式成立。令取正定二次型函数是平衡状态。(#)(#)(#)71v本章作业：本章作业：814，81572可控性和可观测性的概念可控性和可观测性的概念线性定常系统的可控性线性定常系统的可控性线性定常系统的可观测性线性定常系统的可观测性可控性可控性,可观测性与传递函数矩阵的关系可观测性与传递函数矩阵的关系返回返回连续系统离散化后的可控性与可观测性连续系统离散化后的可控性与可观测性734.1 可控性和可观测性的概念可控性和可观测性的概念可控性如果系统所有状态变量的运动都可以通过有限点的控制输入来使其由任意的初态达到任意设定的终态，则称系统是可控的，更确切的说是状态可控的；否则，就称系统是不完全可控的，简称为系统不可控。可观性 如果系统所有的状态变量任意形式的运动均可由有限点的输出测量完全确定出来，则称系统是可观测的，简称为系统可观测；反之，则称系统是不完全可观测的，简称为系统不可观测。可控性与可观测性的概念，是用状态空间描述系统引伸出来的新概念，在现代控制理 论中起着重要的作用。可控性、可观测性与稳定性是现代控制系统的三大基本特性。第四章 线性系统的可控性和可观测性线性系统的可控性和可观测性 74 下面举几个例子直观地说明系统的可控性和可观测性。上图所示的结构图，其中左图显见1x受u的控制，但2x与u无关，故系统不可y1x，但1x是受2x影响的，y能间接获得2x中图中的1x、2x