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视频课程教案、知识点、字幕

同学们好

我们来学习第六单元第七节

也就是这个单元的最后一节

上一节课我们考虑了

常值扰动下抗外扰控制器的设计问题

这一节我们来考虑一般的外扰的情况

第七节一般扰动下的鲁棒抗外扰控制

这一节也分成两个小节

第一小节鲁棒抗外扰控制器的构成

第二小节鲁棒抗外扰控制器的存在条件

好 我们先来看一下控制器的构成

受控系统是如(7-1)这样的描述

这个系统描述已经用过多次了

我们考虑鲁棒靠外扰控制器(7-2)式

这样一个形式

这里Ac Bc是动态补偿器的部分

好 那么我们来分析一下

动态补偿器应该怎么构成

对受控系统的状态方程进行拉斯变换

并且假设初始条件等于0

那么会得到这样

这里的话把u代进来了

它是状态和动态补偿器的状态

它们的线性组合这种形式

好 把这里面x相关的部分都放到左边去

得到这样的系统

这样的形式

好 那么把这个矩阵的逆

逆过去 乘过去

这样就得到这个表达式

那么两边乘上c

cx就是这样的

乘上一个A减BFx的预解矩阵

再乘上这个括号

好 我们编一个符号

这个G1等于C乘上这么一个预解矩阵

好 这是一个传递函数矩阵了

我们令它为这种形式

这个ψ(s)是这个A减BFx的

它的特征多项式

好 这个是一个这个x的多项式矩阵

好 这样的话呢Cx就可以表达成G1(s)

乘上这么一个括号这里面的内容

好 我们还引入一个新符号GC(s)

它等于Ac的预解矩阵乘上Bc

其实就是输出e到q的传递函数矩阵

也就这个q会等于Gc(s)乘上e

好 那么我们看一下这个结构框图

我们看一下这个时候得到的

闭环系统的框图是这样的

好 这是刚才定义的G1部分

好 动态补偿器在这

在输出反馈的通道里面

好 那么下面我们来看看

这个补偿器 Gc它应该是怎么来设计

我们来做一下分析

好 外模型我们是w点等于Mw

拉斯变换之后等于M的预解矩阵

乘上这么一个初始状态

好 我们令M矩阵的预解矩阵

可以表达成这种形式

那么φ(s)是M的特征多项式

或者是最小多项式

这个P(s)是一个多项式矩阵

好 也就是说这个外模型的内模

是φ(s)分之一 这样一个东西

好 根据内模原理

我们在反馈通道里面

把这个外模型的内模给它嵌入进去

所以我们可以令Gc(s)等于φ(s)之Q(s)

Q呢 Q(s)的话是一个多项式矩阵

好 这些我们后面再确定

好 这里就是说我们把动态补偿器的

这个动态部分给确定了

它是等于外模型的内模的

好 我们来做一下分析

这样构成的系统的特性会如何

我们先定义一个符号

G2(s)它等于这么一个矩阵的逆

好 这里面G1和Gc刚才我们给了个定义

表达式是这样子的

这是G1

这是Gc

代进来了

好 把这个分母部分的多项式

提到这个逆的外头去 提出去

那么就成这样了

变成这样子的

好 这些都是多项式

这个括号里面的话是矩阵

这是多项式乘上单位阵

H 这个Q都是多项式矩阵

所以中括号里面是多项式矩阵

所以这个是多项式矩阵的逆

我们把这个逆给一个符号来表示它

因为多项式矩阵的逆的话

它是等于有理矩阵了对吧

所以写成一个多项式

γ(s)是个多项式

那么T(s)是多项式矩阵

给这么一个符号

那么把这个符号代进去的话呢

这个G2(s)就写成这种形式了

这个ψ φ γ都是多项式

那么T是多项式矩阵

好 有了这个符号之后

我们这个输出的拉斯变换

就可以写成这种形式

这个G2(s)乘上这个括号

里面是D加上G1乘上N然后再乘上这个w

好 我们再把这个G的表达式代进来

然后再把G2的表达式也代过来

代过来之后

那么我们可以看到是这样一个表达式了

得到这样一个表达式

好 那么大家可以看到这块是把w(s)的

拉斯变换代进来了变成这种形式

好 注意这里面的话呢

G1(s)里面有个分母多项式是ψ(s)

这个ψ(s)的话把它提溜着

把它提到这个中括号外面去了

提到外面去之后跟这里面约掉了

约到外头去了

这里有一个 分母里面有一个ψ(s)

所以这里面就只剩下φ(s)了

好 这样的话我们看到

这里有一个φ(s)

这有一个φ(s)

也就是说由内模产生的零点多项式

由于我们加入了内模

在反馈通道里面加入了内模

从w到e的传递函数矩阵里面

出现了零点多项式是这个φ(s)

这个零点多项式

正好和外模型的极点多项式

正好抵消掉了

正好约掉了对吧 约掉了

这样的话我们从w(0)到输出e

这个传递函数矩阵就变成这种形式

除了这个分母地方

有个γ(s)多项式之外

其他的都是多项式

或者是多项式矩阵

好 从这个表达式我们可以知道

如果闭环系统是渐近稳定的

那么这个γ(s)的所有的根

都是实部为严格小于0的都是严格负的

这个时候我们可以看到

这个由外扰产生的输出

它会渐近的收敛于0

由于这个分母里面只有γ(s)

它又是稳定的

得到这样一个结论

好 我们整理一下

定理(7-1)

如果在外扰到输出的反馈通道中

对每一个输出分量都串入外扰的内模

只要闭环系统是渐近稳定的

那么闭环系统的输出是稳态无差的

也就是说我们通过加入内模

保证了系统的无差性

只要闭环系统是渐近稳定的

这样的话我们又归结为

使得闭环系统稳定的控制器是否存在

好 我们来学习第二个小节

鲁棒抗外扰控制器存在的条件

好 我们回到系统描述来 系统描述上来

这个(7-1)是受控系统

那么(7-2)是鲁棒抗外扰控制器

这里的Ac是动态补偿器

刚才我们给出了它的设计的基本要求

就是要满足内模原理

好 我们先来考虑Ac Bc的具体实现

那么外模型M矩阵的预解矩阵

我们刚才是写成了这种形式

φ(s)分之P(s)

这个符号刚才我们定义过

好 这里我们具体定义这个φ(s)是

假设它是R阶的一个多项式

好 这样一个多项式

那么根据刚才的定理(7-1)

我们在输出反馈通道里面

所有的通道里面

每一个输出分量后面

都串入一个外扰的内模φ(s)分之一

给它串进去

好 这样的话

我们来考虑内模φ(s)分之一它的实现

我们采用单输入可控规范型(R s)的实现

也就是说我们考虑这样

(7-3)这样一个某一个通道的

第I个通道的一个内模的实现

好 其中这个R是这样的结构

上面这一块是个单位阵

底下是外模型的φ(s)

它的多项式的那些系数放这来了

好 S的话是0 0 1了

这是一个可控规范型

那么这样对应的这个R的特征多项式

其实就是它了 就是它

好 我们考虑这么一个实现

所有的通道 第I个通道

所有的通道都是同样的(R S)这样一个实现

好 这样的话

我们Ac Bc的实现就有了

它的构造就有了

因为φ(s)是给定的

所以这些(R S)都是给定的

Ac 是对角块矩阵 对角线上全是R矩阵

Bc也是对角块矩阵

这个S在这 这种形式

好 这样的话我们的动态补偿器

它的实现就我们就考虑这种实现

那么现在我们回到闭环系统的描述上头来

闭环系统可以看成是这样增广系统的一个

这样一个增广系统的描述

这个x q其实就是闭环系统的状态

包括受控系统的状态和动态补偿器的状态

这是增广系统的A矩阵

这是增广系统的B矩阵

我们要对增广系统来构成全状态反馈

使得闭环系统是渐近稳定的

好 这个增广系统如果是完全可控的话

那么我们就可以

任意配置这个闭环系统极点

当然就可以使得这个闭环系统是渐近稳定的

好 根据模态判据

增广系统完全可控的充要条件是

那么是这样一个增广系统的A矩阵

减掉λ乘上单位阵

变成这样的

这前面这个

这个四个矩阵合起来是增广系统的A矩阵

减掉λ乘上单位阵

然后后面这个B 0是增广系统的B矩阵

那么增广系统要完全可控的话

是这个矩阵

它是行满秩的

那么它的行满秩我们只要检验增广系统的

A矩阵的特征值就可以了

好 增广系统的特征值

我们可以看到它有个特点

是下三角分块矩阵

所以增广系统的A矩阵的特征值

是由A的特征值和Ac的特征值组成

好 这样我们可以看到

只要对矩阵A和Ac的所有的特征值来检验

这个矩阵的它的行满秩的条件

它的秩等于N加上MR这样一个条件

好 我们开始来做分析

对于属于A的但不属于Ac的特征值

这样的λ的话

刚才的行满秩的条件

不难看出就等价于原来的系统

A B是完全可控的

好 这个条件我们先记住

好 对于Ac的特征值的话

我们下面来做分析

好 Ac减掉λ单位阵的话是等于这个的

因为Ac是对角块矩阵

对角源是R

是这种形式

好 Bc的话也是对角块矩阵

乘上C它可以写成这种形式

这里的C1转秩是C的第一行

CM的转秩是C的最后一行

乘起来是这种形式

记住 这个λ是Ac的特征值

当然就是R的特征值

好 我们下面来做进一步分析

我们看一下刚才其中的一块

也就是说刚才Ac减掉λI里面的其中的

对角块上的其中一块可以写成R减掉λI

好 当然这个单位阵的维数

跟刚才的单位阵维数不一样

好 这样的话呢负λ就写在对角源上头了

是这样的

好 我们记得这个S 这个矩阵是0 0 0 1

就是最后一个源是1其他都是0

所以乘上第I行

C的第I行的话就成这样子的了

对吧 这就一行 上面全是0

这一个0的话其实是个矩阵 全是0

好 刚才我们说过了

这个λ是Ac的特征值也是R的特征值

所以R减掉λI是一个奇异矩阵

好 我们注意到这个上面

这个矩阵里面包含有一个

这个下三角矩阵对角源都是1

说明上面这块矩阵是非奇异的

因此上面这些行

包含有这些1的这些行一共是R减1行

这些行是线性独立的

而这个矩阵又是奇异矩阵

这就意味着最后一行

和前面的行是线性相关的

好 利用这个特性

我们来对这个矩阵做行变换

我们可以把最后一行

给它变换成0

好 也就是说R减掉λI

这个矩阵经过行变换之后

可以变成这种形式

下面这种形式

最后一行全是0

好 这样的行变换

我们同时作用于这个S

乘上Ci转秩这个矩阵

由于它上面这个这些行全是0

所以这个行变换对这个矩阵其实没有影响

最后一行还是C的第I行

好 这个结论

好 我们把这些分析结论放到刚才我们的

要判断的行满秩的那个那个模态判据的

那个矩阵里面去

好 模态判据里面的矩阵是这样的了

好 那么上面的这个

A减λI和这一块我们照抄了

照抄了一下

然后把下面的写开了

给它写开

那么Ac减λI的话呢

其实就是底下这一些

这里面有好多块 是一个对角块矩阵

但是每一块我们经过行变换之后

经过行变换之后

就是对底下这些行做行变换之后

我们得到的是这样的

也就是说这里的R减掉λI

经过行变换之后最后一行是0

这里面还有很多块 一共

然后这里也是0

而这个BcC的话没有变化因为前面全是0

还是 最后一行是C的某一行其他都是0

行变换之后可以变成这样

好 这样的话

我们用一些颜色来涂了一些行

我们看一下这些行的特点

它都这里包含有一个对角块矩阵

那么并且这个是 都是1

那就说明这个颜色涂了的部分

这些行彼此之间是线性独立的

好 又注意这些上面全是0这上面全是0

而下面这些没有涂着的地方也都是0

也就是说在中间这一块里头

除了 涂了颜色的部分其他都是0

这就意味着这些行不仅彼此是线性独立的

和这些也是线性独立的

并且和这些没有涂着这些行

也是线性独立的

好 那这些行的话呢在整个矩阵里面

它是线性独立的行

这样我们在分析整个矩阵的

行满秩特性的时候

我们可以先把这些矩阵拿出去

把它们有多少行先记住

好 我们知道它一共有M乘上R减M行

已经有这么多行是线性独立的了

好 剩下我们就来检查

这个剩余的部分

剩余部分是不是是线性独立的

如果是的话

好 我们的判断定理是成立的

也就是说这个矩阵是行满秩的

好 我们注意这个用蓝线框出来的部分

如果把这些带颜色的部分抽去

给它拿掉的话

剩下了里面是什么

剩下里面全是0 全是0

那么这样对剩下的行的线性独立性的判断

这些0没有贡献

没有 不要考虑它了

所以我们把这个蓝框框住的这部分全部拿掉

把这个灰色部分

线性独立的行也全部拿掉之后

整理一下剩下的部分

好 就得到这样了

好 这样的话从前面的分析

我们知道(7-6)式

也就是说模态判据那个矩阵是行满秩的

那么充要条件是对于Ac的特征值(7-8)式

这里面的矩阵是行满秩的

把那么0拿掉之后就变成这样了

好 到这里我们可以整理一下我们的结论

定理(7-2)

系统(7-1)存在鲁棒抗外扰控制器(7-2)

并且可以任意配置极点的充要条件是

(A B)完全可控

并且对于外扰模型M的

所有的特征值λ

那么(7-8)式成立

这个式子成立

也就是说它是行满秩的

好 我们这里也借用个名词

来说明一下这个条件的含义

这个条件其实是等价于系统(A B C 0)

在s等于λ处

在M的特征值处没有零点

不存在传输阻塞零点

好 这个概念是将来会学的

我们这里借来用一用

也就是说这个条件等价于

这个(A B C 0)这个系统在λ处没有零点

好 我们来看个例子

也是个二阶系统

受控系统A矩阵不稳定

这是受控系统的B矩阵

A B是可控的

这都是一眼能看出来东西

好 M矩阵是个对角块矩阵是这样的

这是M矩阵

D矩阵

C矩阵

好 那么我们先来看一下内模

那么外扰模型M的特征值

和特征多项式其实是相等的了

我们把它这个行列式算一下

这个φ(s)就是这样一种东西

可以看出来它的特征值在0 正负j

这三个特征值

好 这样我们就可以构成内模了

好 我们来分析一下

这个例子里面控制器是否存在

那么A B是完全可控的

并且这个

我们刚才说的所谓的无零点条件

就是这个矩阵它是不是行满秩的

把这个A B C代进来

我们可以看到这是1 0 0

那么这个矩阵

对任意的λ它都是行满秩的

所以结论是对M所有的特征值

rank的条件是成立的

因此存在任意配置极点的

鲁棒抗外扰控制器

好 这样我们就可以往下做设计

好 那么动态补偿器部分

也就是外模的实现

我们用可控规范型

这是外模型的 特征多项式的系数放在这了

那么这是0 1

这是没有什么好说

好 下面我们来看一下

控制律的增益矩阵的求解

我们要求Fx Fq

使得闭环系统是渐近稳定的

我们这里要求闭环极点配置在负1

负0.5 正负j 负2 正负j处

这是我们希望配置的极点的位置

好 这样的话我们期望的

闭环系统的特征多项式

是这样子的 这样的

好 这样的话我们假设

这些Fx Fq是这样的

因为是单输入系统

所以可以写成这样的

这是A1 A2 一直到A5

这五个参数要确定的

把它代到刚才的AL里面去

算出闭环特征多项式的表达式的话是这样的

根据我们刚才期望的闭环特征多项式

就可以唯一的确定这些系数A1到A5

这样的话就把控制器确定下来

这样就完成了控制器的设计

好 最后总结一下本小节的内容

好 本节我们对于这样

具有一般外扰的受控系统

采用内模原理设计了

鲁棒抗外扰控制器

如果这样的闭环系统是渐近稳定的话

我们证明它是输出静态无差的

那么我们还导出了闭环系统

可任意配置极点的充要条件

它是A B完全可控

并且对于外模型的M的所有的特征值

那么下面这个矩阵是行满秩的

好 最后我们也留一个思考题

在最后一个结论里面

如果我们不要求任意配置闭环极点

只要求闭环是渐近稳定的话

是不是只要把其中的条件

A B是完全可控的

改为A B是可镇定的就可以了

大家可以去试试

是不是这样改就可以

好 到这里我们第六单元就学习完了

再见

自动控制理论(2)课程列表:

第1周:控制系统的状态空间表达式(1)

-1. 状态、状态空间、状态空间描述

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-1. 状态、状态空间、状态空间描述--作业

-2. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(一):多输入多输出系统的空间表达式及传递函数阵

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-2. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(一):多输入多输出系统的空间表达式及传递函数阵--作业

-3. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(二):组合系统的空间表达式及传递函数阵

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-3. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(二):组合系统的空间表达式及传递函数阵--作业

-4. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(三):系统的时域描述及状态空间表达式(一)

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-4. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(三):系统的时域描述及状态空间表达式(一)--作业

-5. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(四):系统的时域描述及状态空间表达式(二)

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-5. 高阶微分方程、传递函数矩阵与状态方程的互相转换(四):系统的时域描述及状态空间表达式(二)--作业

第2周:控制系统的状态空间表达式(2)

-1. 由模拟结构图写出状态空间表达式(一):基于串并联分解

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-1. 由模拟结构图写出状态空间表达式(一):基于串并联分解--作业

-2. 由模拟结构图写出状态空间表达式(二):基于部分分式分解

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-2. 由模拟结构图写出状态空间表达式(二):基于部分分式分解--作业

-3. 由模拟结构图写出状态空间表达式(三):基于积分器串+常值反馈

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-3. 由模拟结构图写出状态空间表达式(三):基于积分器串+常值反馈--作业

-4. 系统的等价变换及其应用(一)

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-4. 系统的等价变换及其应用(一)--作业

-5. 系统的等价变换及其应用(二)

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-5. 系统的等价变换及其应用(二)--作业

第3周:线性系统状态方程的解

-1. 线性连续定常系统状态方程的解(一):齐次方程

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-1. 线性连续定常系统状态方程的解(一):齐次方程--作业

-2. 线性连续定常系统状态方程的解(二):非齐次方程

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-2. 线性连续定常系统状态方程的解(二):非齐次方程--作业

-3. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(一):状态转移矩阵的定义

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-3. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(一):状态转移矩阵的定义--作业

-4. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(二):状态转移矩阵的性质

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-4. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(二):状态转移矩阵的性质--作业

-5. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(三):状态转移矩阵的算法

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-5. 状态转移矩阵的定义、性质及算法(三):状态转移矩阵的算法--作业

第4周:状态变量的能控性和能观性(1)

-1. 能控性与能观测性的定义(一):能控性与能观性

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-1. 能控性与能观测性的定义(一):能控性与能观性--作业

-2. 能控性与能观测性的定义(二):能控性概念

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-2. 能控性与能观测性的定义(二):能控性概念--作业

-3. 能控性与能观测性的定义(三):能观性概念

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-3. 能控性与能观测性的定义(三):能观性概念--作业

第5周:状态变量的能控性和能观性(2)

-1. 能控性与能观测性的判据(一):状态能控判据形式之一(模态判据)

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-1. 能控性与能观测性的判据(一):状态能控判据形式之一(模态判据)--作业

-2. 能控性与能观测性的判据(二):状态能控判据形式之二(代数判据)

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-2. 能控性与能观测性的判据(二):状态能控判据形式之二(代数判据)--作业

-3. 能控性与能观测性的判据(三):状态能观判据形式之一(模态判据)

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-3. 能控性与能观测性的判据(三):状态能观判据形式之一(模态判据)--作业

-4. 能控性与能观测性的判据(四):状态能观判据形式之二(代数判据)

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-4. 能控性与能观测性的判据(四):状态能观判据形式之二(代数判据)--作业

-5. 对偶性原理

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-5. 对偶性原理--作业

第6周:线性定常系统的综合(1)

-1. 定常系统的状态空间结构(一):能控状态分解

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-1. 定常系统的状态空间结构(一):能控状态分解--作业

-2. 定常系统的状态空间结构(二):能观状态分解

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-2. 定常系统的状态空间结构(二):能观状态分解--作业

-3. 能控标准型和能观标准型:能控标准型和能观标准型

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-3. 能控标准型和能观标准型:能控标准型和能观标准型--作业

-4. 实现问题、最小实现(一):单变量系统的能控实现、能观实现

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-4. 实现问题、最小实现(一):单变量系统的能控实现、能观实现--作业

-5. 实现问题、最小实现(二):多变量系统的能控实现、能观实现

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-5. 实现问题、最小实现(二):多变量系统的能控实现、能观实现--作业

-6. 实现问题、最小实现(三):最小实现问题

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-6. 实现问题、最小实现(三):最小实现问题--作业

第7周:线性定常系统的综合(2)

-1.状态反馈和输出反馈

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-1.状态反馈和输出反馈--作业

-2. 反馈对能控性和能观测性的影响

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-2. 反馈对能控性和能观测性的影响--作业

-3. 极点配置算法(一):极点配置算法

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-3. 极点配置算法(一):极点配置算法--作业

-4.极点配置算法(二):极点配置举例

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-4.极点配置算法(二):极点配置举例--作业

-5.极点配置算法(三):极点配置算法

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-5.极点配置算法(三):极点配置算法--作业

-6. 状态空间中系统的镇定问题

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-6. 状态空间中系统的镇定问题--作业

第8周:状态观测器

-1. 状态观测器的基本概念

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-1. 状态观测器的基本概念--作业

-2. 全维观测器的设计

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-2. 全维观测器的设计--作业

-3. 降维观测器

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-3. 降维观测器--作业

-4. 重构状态反馈控制系统

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-4. 重构状态反馈控制系统--作业

-5. 扰动量的观测

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-5. 扰动量的观测--作业

第9周:抗外扰控制(1)

-1. 基本概念

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-1. 基本概念--作业

-2. 对外扰的完全不变性

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-2. 对外扰的完全不变性--作业

-3. 输出对外扰的静态不变性

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-3. 输出对外扰的静态不变性--作业

-4. 状态和外扰可直接测量时的抗外扰控制

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-4. 状态和外扰可直接测量时的抗外扰控制--作业

第10周:抗外扰控制(2)

-1. 带观测器的抗外扰控制

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-1. 带观测器的抗外扰控制--作业

-2. 常值扰动下的鲁棒抗外扰控制

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-2. 常值扰动下的鲁棒抗外扰控制--作业

-3. 一般扰动下的鲁棒抗外扰控制

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-3. 一般扰动下的鲁棒抗外扰控制--作业

第11周:李雅普诺夫稳定性(1)

-1. 基本概念

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-1. 基本概念--作业

-2. 李雅普诺夫方法

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-2. 李雅普诺夫方法--作业

-3. 构造李雅普诺夫函数的方法

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-3. 构造李雅普诺夫函数的方法--作业

第12周:李雅普诺夫稳定性(2)

-1. 线性定常系统的稳定性

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-1. 线性定常系统的稳定性--作业

-2. 离散系统的稳定性

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-2. 离散系统的稳定性--作业

视频笔记与讨论

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