一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合。为了分 析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析 与计算。从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的。 经典控制理论是建立在系统的输入输出关系或传递函数的基础之上的,而现代控制理 论以n个一阶微方程来描述系统,这些微分方程又组合成一个一阶向量矩阵微分方程。应 用向量矩阵表示方法,可极大地简化系统的数学表达式

能控性(controllability)和能观测性(observability)深刻地揭示了系统的内部结构关系,由 .e.Kalman于60年代初首先提出并研究的这两个重要概念,在现代控制理论的研究与实 践中,具有极其重要的意义,事实上,能控性与能观测性通常决定了最优控制问题解的存 在性。例如,在极点配置问题中,状态反馈的的存在性将由系统的能控性决定;在观测器 设计和最优估计中,将涉及到系统的能观测性条件

第三章线性多变量系统的能控性与能观测性分析 能控性(controllability)和能观测性(observability)深刻地揭示了系统的内部结构关系,由 .e.Kalman于60年代初首先提出并研究的这两个重要概念,在现代控制理论的研究与实 践中,具有极其重要的意义,事实上,能控性与能观测性通常决定了最优控制问题解的存 在性。例如,在极点配置问题中,状态反馈的的存在性将由系统的能控性决定;在观测器 设计和最优估计中,将涉及到系统的能观测性条件

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 线性反馈离散系统的状态反馈 6.7 状态观测器 6.8 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.9 线性系统的能检性及其观测器设计 6.10 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.11 线性二次型最优控制问题

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 状态观测器 6.7 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.8 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.9 线性二次型最优控制问题

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 状态观测器 6.7 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.8 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.9 线性二次型最优控制问题

正如下面讲到的,由式(5.21)给出的线性控制律是最优控制律。所以,若能确定矩阵K中的未知元素,使得性能指标达极小,则u(t)=-Kx(t)对任意初 始状态x(0)而言均是最优的。图5.6所示为该最优控制系统的结构方块图

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念