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控制系统 - 状态空间分析



在上一章中,我们学习了如何从微分方程和传递函数获得状态空间模型。在本章中,让我们讨论如何从状态空间模型获得传递函数。

从状态空间模型获取传递函数

我们知道线性时不变 (LTI) 系统的状态空间模型为 -

˙X=AX+BU

Y=CX+DU

在状态方程的两边应用拉普拉斯变换。

sX(s)=AX(s)+BU(s)

(sIA)X(s)=BU(s)

X(s)=(sIA)1BU(s)

在输出方程的两边应用拉普拉斯变换。

Y(s)=CX(s)+DU(s)

将 X(s) 的值代入上述方程。

Y(s)=C(sIA)1BU(s)+DU(s)

Y(s)=[C(sIA)1B+D]U(s)

Y(s)U(s)=C(sIA)1B+D

上述方程表示系统的传递函数。因此,我们可以使用此公式计算以状态空间模型表示的系统的传递函数。

注意 − 当 D=[0] 时,传递函数为

Y(s)U(s)=C(sIA)1B

示例

让我们计算以状态空间模型表示的系统的传递函数,如下所示:

˙X=[˙x1˙x2]=[1110][x1x2]+[10][u]

Y=[01][x1x2]

这里,

A=[1110],B=[10],C=[01]D=[0]

D=[0] 时的传递函数公式为 -

Y(s)U(s)=C(sIA)1B

将 A、B 和 C 矩阵代入上述方程。

Y(s)U(s)=[01][s+111s]1[10]

Y(s)U(s)=[01][s11s+1](s+1)s1(1)[10]

Y(s)U(s)=[01][s1]s2+s+1=1s2+s+1

因此,给定状态空间模型的系统的传递函数为

Y(s)U(s)=1s2+s+1

状态转移矩阵及其性质

如果系统具有初始条件,则它会产生输出。由于即使在没有输入的情况下也存在此输出,因此称为零输入响应 xZIR(t)。在数学上,我们可以将其写成:

xZIR(t)=eAtX(0)=L1{[sIA]1X(0)}

从上述关系,我们可以将状态转移矩阵 ϕ(t) 写成

ϕ(t)=eAt=L1[sIA]1

因此,可以通过将状态转移矩阵 ϕ(t) 与初始条件矩阵相乘来获得零输入响应。

以下是状态转移矩阵的性质。

  • 如果 t=0,则状态转移矩阵将等于单位矩阵。

    ϕ(0)=I

  • 状态转移矩阵的逆矩阵将与状态转移矩阵相同,只是将“t”替换为“-t”。

    ϕ1(t)=ϕ(t)

  • 如果 t=t1+t2,则相应的状态转移矩阵等于 t=t1t=t2 时的两个状态转移矩阵的乘积。

    ϕ(t1+t2)=ϕ(t1)ϕ(t2)

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能控性和能观性

现在让我们逐一讨论控制系统的能控性和能观性。

能控性

如果控制系统的初始状态可以通过有限时间内的控制输入转移(改变)到某些其他期望状态,则称该控制系统是能控的

我们可以使用卡尔曼检验来检查控制系统的能控性。

  • 以以下形式编写矩阵 Qc

    Qc=[BABA2B...An1B]

  • 找到矩阵 Qc 的行列式,如果它不等于零,则控制系统是能控的。

能观性

如果能够通过在有限时间内观察输出确定控制系统的初始状态,则称该控制系统是能观的

我们可以使用卡尔曼检验来检查控制系统的能观性。

  • 以以下形式编写矩阵 Qo

    Qo=[CTATCT(AT)2CT...(AT)n1CT]

  • 找到矩阵 Qo 的行列式,如果它不等于零,则控制系统是能观的。

示例

让我们验证以状态空间模型表示的控制系统的能控性和能观性,如下所示:

˙x=[˙x1˙x2]=[1110][x1x2]+[10][u]

Y=[01][x1x2]

这里,

A=[1110],B=[10],[01],D=[0]n=2

对于 n=2,矩阵 Qc 将为

Qc=[BAB]

我们将得到矩阵 A 和 B 的乘积为:

AB=[11]

Qc=[1101]

|Qc|=10

由于矩阵 Qc 的行列式不等于零,因此给定的控制系统是能控的。

对于 n=2,矩阵 Qo 将为 -

Qo=[CTATCT]

这里,

AT=[1110]CT=[01]

我们将得到矩阵 ATCT 的乘积为

ATCT=[10]

Qo=[0110]

|Qo|=10

由于矩阵 Qo 的行列式不等于零,因此给定的控制系统是能观的。

因此,给定的控制系统既是能控的又是能观的。

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