线性系统的运动分析第二章.ppt

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1、1第二章控制系统状态空间表达式的解2本章主要内容2-1状态方程的齐次解(自由解)2.2状态转移矩阵2.3线性定常系统非齐次方程的解2.4连续系统的时间离散化2.5线性离散系统状态方程的解31、线性定常系统的运动1)、自由运动:线性定常系统在没有控制作用,即u=0时,由初始状态引起的运动称自由运动。齐次状态方程的解:2)、强迫运动:线性定常系统在控制u作用下的运动,称为强迫运动。非齐次状态方程的解:2-1状态方程的齐次解(自由解)42、齐次状态方程的解:满足初始状态的解是:满足初始状态的解是:(2-1)(2-2)(2-3)1)直接求解56782)用拉氏变换法求解进

2、行拉氏变换可得:则:因此:9一、状态转移矩阵的含义线性定常系统的齐次状态方程:满足初始状态的解是:满足初始状态的解是:已知:线性定常系统的状态转移矩阵令:则有:2.2状态转移矩阵10说明1:状态转移矩阵必须满足以下两个条件:1)状态转移矩阵初始条件:2)状态转移矩阵满足状态方程本身:说明2:对于线性定常系统来说,状态转移矩阵就是矩阵指数函数本身。说明3:状态转移矩阵的物理意义:从时间角度看,状态转移矩阵使状态向量随着时间的推移不断地作坐标变换,不断地在状态空间中作转移,故称为状态转移矩阵11二、状态转移矩阵的基本性质:1、不发生时间推移下的不变性:[证明]:状态

3、转移矩阵定义中,令t=0即可得证2.传递性(组合性)证:由于又故上式成立,意为至的状态转移过程可分解为至及至的分段转移过程。124、可逆性:总是非奇异的,必有逆存在,且:[证明]:3、分解性:设A为n×n阶矩阵,t1和t2为两个独立自变量,则有:13故上式成立。5.倍时性由于6、微分性和交换性:对有:147.方阵A和B,当时,有当时,则15三、几个特殊的矩阵指数函数(1)设,即A为对角阵且具有互异元素时,有16(2)若A能通过非奇异变换为对角阵时,即(2-9)17则有(2-10)(3)设A为约当阵,即18四、状态转移矩阵的计算直接求解法:根据定义拉氏反变换法标准

4、型法求解:对角线标准型和约当标准型待定系数法:凯莱-哈密顿定理19求出的解不是解析形式,适合于计算机求解。1、根据状态转移矩阵的定义求解:对所有有限的t值来说,这个无穷级数都是收敛的。202、用拉氏变换法求解:关键是必须首先求出(sI-A)的逆,再进行拉氏反变换。2122(2-3)233、标准型法求解:思路:根据状态转移矩阵性质:对A进行非奇异线性变换,得到:联立上两式,得到:有二种标准形式:对角线矩阵、约当矩阵24其中:T为使A化为对角线标准型的非奇异变换矩阵。(1)当A的特征值为两两相异时:对角线标准型求状态转移矩阵的步骤:1)先求得A阵的特征值。2)求对应

5、于的特征向量,并得到T阵及T的逆阵。3)代入上式即可得到状态转移矩阵的值。25(2)当A具有n重特征根:约当标准型其中:T为使A化为约当标准型的非奇异变换矩阵。求矩阵指数函数的步骤:此时的步骤和对角线标准型情况相同:求特征值、特征向量和变换阵T。需要说明的是:对于所有重特征值,构造约当块,并和非重特征值一起构成约当矩阵。根据状态转移矩阵的性质,求得。26例2-1:2728294、待定系数法:将化为A的有限项多项式来求解设n×n维矩阵A的特征方程为:(1)凯莱-哈密顿(以下简称C-H)定理:则矩阵A满足其自身的特征方程,即:3031其中:为t的标量函数,可按A的特

6、征值确定。32(2)将化为A的有限项多项式来求解根据C-H定理,可将化为A的有限项表达式,即封闭形式:其中:为t的标量函数,可按A的特征值确定。331)A的特征值两两相异时,注意求逆34上式对求解即可得证。35注意求逆2)A的特征值为(n重根)推导:此时只有一个方程:缺少n-1个独立方程,故需要对上式求导n-1次,得到其余n-1个方程说明:不管特征值互异、还是具有重根,只需要记住式(3)。对于特征值互异,对于每个特征值,直接得到方程;对于特征值m重根,则求m-1次导数,补充缺少的m-1个方程。联立方程可以求出系数。36由上面的n个方程对求解,即可得证37例2-2

7、:求以下矩阵A的状态转移矩阵[解]:1)直接计算法38392)用拉氏变换法求解:403)用标准型法求解:得:,具有互异特征根,用对角线标准型法。且A为友矩阵形式。先求特征值:41424)用待定系数法求解.在第3种方法中已经求得特征根,所以得:求得矩阵指数函数如下:43或者:由和得到:从而求出系数44若线性定常系统的非奇次状态方程的解存在,则解形式如下:一、线性系统的运动规律初始状态引起的响应,零输入响应输入引起的响应,零状态响应说明:与线性定常系统齐次状态方程的解不同,齐次状态方程的解仅由初始状态引起的响应组成。2.3线性定常系统非齐次方程的解45[证]:1)先

8、把状态方程写成3)对上式

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