线性系统的可控性与可观测性

《线性系统的可控性与可观测性》由会员分享，可在线阅读，更多相关《线性系统的可控性与可观测性（66页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、1第三章 线性系统的可控性与可观测性 本章主要介绍定性分析方法，即对决定系统运动行为和综合系统结构有重要意义的关键性质如可控性、可观测性、稳定性等进行定性研究。 在线性系统的定性分析中，一个很重要的内容是关于系统的可控性、可观测性分析。系统的可控、可观测性是由卡尔曼于60年代首先提出的，事后被证明这是系统的两个根本结构属性。 本章首先给出可控性、可观测性的严格的数学定义，然后导出判别线性系统的可控性和可观测性的各种准那么，这些判别准那么无论在理论分析中还是在实际应用中都是很有用的。23.1 可控性和可观测性的定义 3.2 线性定常连续系统的可控性判据3.3 线性定常连续系统的可观测性判据3.4

2、 对偶原理第三章 线性系统的可控性与可观测性33.1 可控性和可观测性的定义 一可控性与可观测性的物理概念 系系统统的的可可控控性性和和可可观观性性，就就是是指指系系统统内内的的所所有有状状态态是是否否可可以以由由输输入入影影响响和是否可由输出反映。和是否可由输出反映。p如果系统内部的所有状态的运动都可由输入来影响和控制而由任意的初始状态到达原点，那么称系统是可控的，或者更确切的说是状态可控的，否那么就称系统为不完全可控的，或简称为系统不可控。p如果系统内部所有状态变量的任意形式的运动均可由输出完全反映，那么称系统是状态可观测的，否那么就称系统为不完全可观测的，或简称为系统不可观测。4例3-1

3、：给定系统的状态空间描述为结构图说明：通过控制量u可以控制状态x1和x2，所以系统完全能控；但输出y只能反映状态变量x2，不能反映状态变量x1，所以系统不完全能观测。图3-1 系统结构图5二 可控性定义1状态可控考虑n维线性时变系统的状态方程如果对取定初始时刻 的一个非零初始状态x(t0) =x0，存在一个时刻 和一个无约束的容许控制u(t)， ，使状态由x(t0)=x0转移到t1时的x(t1)=0 ，那么称此x0是在时刻t0可控的.62系统可控如果状态空间中的所有非零状态都是在t0 时刻可控的，那么称系统在时刻t0是完全可控的，简称系统在时刻t0可控。假设系统在所有时刻都是可控的，那么称系统

4、是一致可控的。考虑n维线性时变系统的状态方程73系统不完全可控 对于线性时变系统取定初始时刻 ，如果状态空间中存在一个或一些非零状态在时刻t0是不可控的，那么称系统在时刻t0是不完全可控的，也称为系统是不可控的。 84状态可达与系统可达 对于线性时变系统假设存在能将状态x(t0)=0转移到x(tf)=xf的控制作用，那么称状态xf是t0时刻可达的。假设xf对所有时刻都是可达的，那么称状态xf为完全可到达或一致可达。假设系统对于状态空间中的每一个状态都是时刻t0可达的，那么称该系统是t0时刻完全可达的，或简称系统是t0时刻可达的。 9三可观测性定义1系统完全可观测 对于线性时变系统如果取定初始时

5、刻 ，存在一个有限时刻 ,对于所有 ，系统的输出y(t)能唯一确定状态向量的初值x(t0)，那么称系统在t0, t1内是完全可观测的，简称可观测。如果对于一切t1t0系统都是可观测的，那么称系统在t0, )内是完全可观测的。102系统不可观测 对于线性时变系统如果取定初始时刻 ，存在一个有限时刻 ,对于所有 ，系统的输出y(t)不能唯一确定所有状态的初值xi(t0)，i=0,1,n，即至少有一个状态的初值不能被y(t)确定，那么称系统在t0, t1内是不完全可观测的，简称不可观测。 113. 2 线性定常连续系统的可控性判据()一、线性定常连续系统的可控性判据1 1格拉姆矩阵判据格拉姆矩阵判据

6、线性定常系统 完全可控的充分必要条件是：存在一个有限时刻t10，使如下定义的格拉姆矩阵：为非奇异。注意：在应用该判据时需计算eAt，这在A的维数较高时并非易事，所以此判据主要用于理论分析中。 12证：充分性：W(0, t1)为非奇异，欲证系统为完全可控，采用构造法来证明。对任一非零初始状态x0可构造控制u(t)为： 那么u(t)作用下系统状态x(t)在t1时刻的结果:这说明：对任一取定的初始状态x00 ，都存在有限时刻t10和控制u(t)，使状态由x0转移到t1时刻的状态x(t1)=0 ，根据定义可知系统为完全可控。13必要性：系统完全可控，欲证W(0, t1) 非奇异。反设W(0, t1)为

7、奇异，即存在某个非零向量 ，使其中|为范数，故其必为非负。欲使上式成立，必有14因系统完全可控，根据定义对此非零向量 应有 0此结果与假设 相矛盾，即W(0, t1)为奇异的反设不成立。因此，假设系统完全可控， W(0, t1)必为非奇异。 152 2秩判据秩判据1凯莱-哈密尔顿定理：设n阶矩阵A的特征多项式为那么矩阵A满足其特征方程，即2推论1：矩阵A的k (kn)次幂可表示为A的(n-1)阶多项式注：此推论可用以简化矩阵幂的计算。163推论2：矩阵指数函数可表示为A的(n-1)阶多项式例3-4： ，计算A100=?解：A的特征多项式为：由凯莱-哈密顿定理，得到17故根据数学归纳法有所以：

8、184秩判据线性定常系统 完全可控的充分必要条件是 其中: n为矩阵A的维数， 称为系统的可控性判别阵。注：秩判据是一种比较方便的判别方法。19证明：充分性：rankS=n，欲证系统完全可控，采用反证法。反设系统为不完全可控，那么有： 为奇异，这意味着存在某个非零n维常向量使将上式求导直到(n-1)次，再在所得结果中令t=0，那么可得到:20由于0，所以上式意味着S为行线性相关的，即rankSn 。这显然与rankS=n相矛盾。因而反设不成立，系统应为完全可控，充分性得证。必要性：系统完全可控，欲证rankS=n ，采用反证法。反设rankSn ，这意味着S为行线性相关，因此必存在一个非零n维

9、常向量 使成立。21由凯莱哈密尔顿定理22因为0 ，假设上式成立，那么格拉姆矩阵W(0, t1)为奇异，即系统为不完全可控，和条件相矛盾，所以反设不成立。于是有rankS=n ，必要性得证。 23例3-6：判断其能控性。解：系统阶次，确定出可控判别阵，所以系统为完全可控。 24例3-7：判断以下系统的可控性解：矩阵S的第二行与第三行线性相关，故rankS =23，系统不可控。25补充：可控性判别矩阵 ：线性定常连续系统的状态方程其中：x为n维状态向量；u为p维输入向量；A和B分别为(nn) 和(np)常阵。该线性定常连续系统完全可控的充要条件是：其中： 注：该方法是秩判据的改进，特别适用于多输

10、入 系统，可减少不必要的计算。26例3-8：用可控性判别矩阵 判别例3-7所示系统的可控性。 解：n=3, 系统输入向量是2维的列向量，即p = 2。显见矩阵S3-2的第二行与第三行线性相关，故 ，系统不可控。273PBH秩判据线性定常系统 完全可控的充分必要条件是：对矩阵A的所有特征值 ， 均成立，或等价地表示为注：当系统矩阵A的维数较高时，应用秩判据可能不太方便，此时可考虑用PBH判据试一下。28证明： ，为多项式矩阵，且对复数域上除i以外的所有s都有det(sI-A)0，即ranksI-A=n，进而有ranksI-A B=n，所以只要证明 即可。必要性：系统完全可控，欲证上式成立，采用反

11、证法。反设对某个i 有rankiI A B n，那么意味着 iIA B为行线性相关。由此，必存在一个非零常向量，使成立。考虑到问题的一般性，由上式可得到：29进而可得:于是有因0，所以欲使上式成立，必有这意味着系统不完全可控，显然与条件相矛盾。因此，反设不成立，即rankiI A B=n成立。充分性：式rankiI A B=n成立，欲证系统完全可控。采用反证法：利用和上述相反的思路，即可证得充分性。30例3-9：线性定常系统状态方程为判断系统的可控性。解：根据状态方程可写出31特征方程： 解得A的特征值为： 1当 时，有 322当 时，有 3当 时，有 所以系统是完全可控的。334PBH特征向

12、量判据线性定常系统 完全可控的充分必要条件是：A不能有与B的所有列相正交的非零左特征向量。即对A的任一特征值i，使同时满足的特征向量 。注：一般的说，PHB特征向量判据主要用于理论分析中，特别是线性系统的复频域分析中。34证明：必要性：系统完全可控，反设存在一个向量0，使式 成立，那么有由于0 ，所以上式意味着S为行线性相关的，即rankSn，即系统为不完全可控。与条件相矛盾，因而反设不成立，必要性得证。充分性：对充分性的证明也用反证法，可按与以上相反的思路来进行，具体推证过程略去。355约当标准型判据1 1对角标准型系统对角标准型系统( (无重特征值无重特征值) )可控性判别可控性判别 当矩

13、阵A的特征值 为两两相异时，线性定常连续系统完全可控的充分必要条件是：其对角线标准型 中， 不包含元素全为零的行行。36例3-12：线性定常系统的对角线标准型为判断系统的可控性。解：由于此标准型中 不包含元素全为零的行，故系统完全可控。372 2约当标准型系统有重特征值可控性判别约当标准型系统有重特征值可控性判别 当系统矩阵A有重特征值时，线性定常连续系统完全可控的充分必要条件是：由其导出的约当标准型 中， 中与同一特征值的各约当块对应的各子块的最后一行组成的矩阵是行线性无关的。38例3-13：约当标准型系统如下：试判断其可控性。解： ， ，均行线性无关，所以：系统完全可控。39例3-14：证

14、明如下系统总是完全可控的。证明：，故完全可控。 该题说明：可控标准型系统完全可控。40二、输出可控性1输出可控性定义 假设在有限时间间隔t0, t1内，存在无约束分段连续控制函数u(t)， ，能使任意初始输出y(t0)转移到任意最终输出y(t1) ，那么称此系统是输出完全可控，简称输出可控。 412输出可控性判据设线性定常连续系统的状态空间描述为：那么输出可控的充要条件是：输出可控性矩阵的秩等于输出变量的维数q，即注意：状态可控性与输出可控性是两个不同的概念，二者没有什么必然联系。42判断系统的状态可控性和输出可控性。例3-15：系统的状态空间描述为解：1系统的状态可控性矩阵为，状态不完全可控

15、 2系统的输出可控性矩阵为, 系统输出可控。43三 线性时变系统的能控性判据1 格拉姆矩阵判据 线性时变系统在时刻 为完全能控的充要条件是，存在一个有限时刻 ，使如下定义的格拉姆矩阵非奇异。442 秩判据 线性时变系统在时刻 为完全能控的充分条件是，存在一个有限时刻 ，使下式成立453. 3 线性定常连续系统的可观测性判据( () )一线性定常连续系统的可观测性判据1. 格拉姆矩阵判据 线性定常系统完全可观测的充分必要条件是，存在有限时刻t10，使如下定义的格拉姆矩阵为非奇异。注意：在应用该判据时需计算eAt，这在A的维数较高时并非易事，所以此判据主要用于理论分析中。 462. 秩判据 线性定

16、常系统完全可观测的充分必要条件是:或其中：n是系统的维数，称为系统的可观测性判别阵，简称可观测性阵。47例3-16：判断以下系统的可观性：(1) 解：(1) 系统不完全可观测(2) (2)系统完全可观测48例3-17：证明如下系统总是完全可观测的。证明：系统是完全可观测的。 该题说明：可观测标准型系统是完全可观测的。49补充：可观测性判别矩阵 线性定常连续系统的状态方程其中：x为n维状态向量；y为q维输出向量；A和C分别为(nn) 和(qn)常阵。该线性定常连续系统完全可观测的充要条件是：其中： 适用于多输出系统50例3-18：判断例3-16所示系统2的可观性。解：系统输出向量是2维的列向量，

17、即q = 2。故 ，系统完全可观测。513. PBH3. PBH秩判据秩判据 线性定常系统完全可观测的充分必要条件是：对矩阵A的所有特征值 ，均有成立。或等价地表示为524. PBH特征向量判据 线性定常系统完全可观测的充分必要条件是：A没有与C的所有行相正交的非零右特征向量。即对A的任一特征值 ，使同时满足的特征向量 。注：PHB特征向量判据主要用于理论分析中。535. 约当标准型判据1 1对角标准型系统对角标准型系统( (无重特征值无重特征值) )可观测性判别可观测性判别 当矩阵A的特征值 为两两相异时，线性定常连续系统完全可观测的充分必要条件是：其对角线标准型 中， 不包含元素全为零的列

18、列。54例3-19：线性定常系统的对角线标准型为判断系统的可观测性。解：由于此标准型中 不包含元素全为零的列，故系统完全可观测。552 2约当标准型系统约当标准型系统( (有重特征值有重特征值) )可观测性判别可观测性判别 当系统矩阵A有重特征值时，线性定常连续系统完全可观测的充分必要条件是：由其导出的约当标准型中， 中与同一特征值的各约当块对应的各子块的第一列组成的矩阵是列线性无关的。56例3-20：约当标准型系统如下：试判断其可观测性。解： 所以：系统完全可观测。是列线性无关的；是列线性无关的；57二子系统组合的可控性和可观测性补充 完全可控且完全可观测的子系统组合后不一定保持原有的可控性

19、或可观测性。例3-21：设完全可控且完全可观测的子系统为求出并联组合系统的状态空间描述，并判断并联组合系统的可控性和可观测性。58解：子系统并联组合后的系统 可控性判别矩阵：59可观性判别矩阵该并联组合系统不完全可控且不完全可观测。60三 线性时变系统的能观测性判据1 格拉姆矩阵判据 线性时变系统在时刻 为完全能观的充要条件是，存在一个有限时刻 ，使如下定义的格拉姆矩阵非奇异。612 秩判据 线性时变系统在时刻 为完全能观的充分条件是，存在一个有限时刻 ，使下式成立623.4 对偶原理一 对偶系统 考虑线性时变系统 线性时变系统的对偶系统的状态空间描述为： 式中：-n维行向量，协态；-输出，p维行向量； -输入，q维行向量。1263二 对偶原理 对偶系统的状态转移矩阵之间满足如下关系： 线性时变系统的完全能控等同于其对偶系统的完全能观测，线性时变系统的完全能观测等同于其对偶系统的完全能控。64补充题：确定使以下系统状态完全能控的待定参数的a，b，c取值范围1 2ac0, b任意 a,b,c为任何值都不能控 65习题习题9-20 系统的传递函数为系统的传递函数为设系统状态完全可控且完全可观, 试求a的范围。解：可控标准型实现，检查可观性： 66 解得 a1 = 1； a2 = 2； a3 = 4；答案：只需a1 1 、 a2 2 和 a3 4 。