引言 时域数学模型 线性系统的传递函数 结构图及等效变换 信号流图及梅逊公式 闭环传递函数 建模的MATLAB方法 模型的实验测定法

• 物理系统的常微分方程描述 • 物理系统的线性近似 • Laplace变换和Laplace反变换 • 传递函数 • 系统的框图模型描述与信号流图模型描述 • Matlab系统仿真 • 实例分析和设计

能控性、能观性和稳定性一样,是控制系统的重要性质,是实现各种控制 和状态估计的基础,在控制理论中起着核心的作用。 系统的状态空间描述可用图6.1表示

就数学意义上而言,线性连续定常系统的传递 函数总是由这几种类型的因子组成的,这些因 子称为基本环节,或者称为典型环节 放大环节(比例环节):k 积分环节: 微分环节:s

3—1 系统时间响应的性能指标 3—2 一阶系统的时域分析 3—3 二阶系统的时域分析 3—4 高阶系统的时域分析 3—5 线性系统的稳定性分析 3—6 线性系统的稳态误差计算

无论Eye-in-Hand或Eye-to-Hand型式的机器视觉控制系统,均存在视场受限、丢失等情况,从而无法在一定距离、角度内对目标进行在线视觉测量,进而无法建立全闭环的伺服控制.基于Eye-in-Hand型式的机器视觉控制系统,以及最短测量距离Lmin,提出一种闭环与开环相结合的伺服控制系统:即测量距离大于Lmin时为位置反馈型闭环控制的原位调姿,在测量距离小于Lmin时为位置给定型开环控制,机器人以相对线性运动进给到目标位置.针对该过程中的偏移问题,提出了前馈补偿模型,即利用前期运动数据对运动误差进行估计.实验证明,该方法能有效地补偿定位误差

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

5.1 李雅普诺夫稳定性定义 5.2 李雅普诺夫稳定性理论 5.3 线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.4 非线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.5 李雅普诺夫第二法在系统设计中的应用

10.1 多项式插值问题 10.2 坐标测量仪测定的拟合 10.3 天体轨道测量拟合 10.4 静力学问题 10.5 材料力学的静不定问题 10.6 二自由度机械振动 10.7 交流稳态电路的复数矩阵 10.8 线性系统零输入响应的计算 10.9 计算频谱用的DFT矩阵 10.10 最优FIR滤波器设计 10.11 信号流图的矩阵建模求解 10.12 自动控制系统的矩阵建模

本章讨论线性系统的运动分析。 – 主要介绍 • 连续系统与离散系统的状态空间模型的求解、 • 状态转移矩阵的性质和计算以及 • 连续系统状态方程的离散化。 – 本章最后介绍基于Matlab的状态空间模型求解与 控制系统的运动仿真问题的程序设计与仿真计算