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文檔簡(jiǎn)介
1、<p> 現(xiàn)代控制理論課程設(shè)計(jì)</p><p> 題 目: 單倒置擺控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間設(shè)計(jì)</p><p><b> 學(xué) 院: </b></p><p><b> 專(zhuān)業(yè)班級(jí): </b></p><p><b> 學(xué) 號(hào):</b></
2、p><p><b> 姓 名: </b></p><p><b> 指導(dǎo)教師: </b></p><p><b> 摘 要</b></p><p> 倒置擺控制系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的、不穩(wěn)定的、非線性系統(tǒng),對(duì)倒置擺系統(tǒng)的研究能有效的反映控制中的許多典型問(wèn)題,對(duì)單倒置擺,
3、首先運(yùn)用牛頓運(yùn)動(dòng)定律建立倒立擺系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程,以小車(chē)的位移,速度,擺桿與y軸正方向的夾角及擺角變化的速度作為四個(gè)狀態(tài)變量,進(jìn)而求出系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述,建立數(shù)學(xué)模型。其次運(yùn)用狀態(tài)反饋極點(diǎn)配置算法,由給定的控制要求求出狀態(tài)反饋增益矩陣,將極點(diǎn)配置在控制要求的位置,另外考慮到系統(tǒng)的某些狀態(tài),如:小車(chē)速度和擺桿角速度不容易直接測(cè)量等,本文設(shè)計(jì)了全維狀態(tài)觀測(cè)器,對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行了重構(gòu)并給出了利用Matlab仿真結(jié)果及分析?! £P(guān)鍵詞:倒置板;狀態(tài)
4、反饋;極點(diǎn)配置;狀態(tài)觀測(cè)器; </p><p> 一、設(shè)計(jì)題目及原理圖</p><p> 為單倒置擺系統(tǒng)的原理圖。設(shè)擺的長(zhǎng)度為、質(zhì)量為m,用鉸鏈安裝在質(zhì)量為M的小車(chē)上。小車(chē)有一臺(tái)直流電動(dòng)機(jī)拖動(dòng),在水平方向?qū)π≤?chē)施加控制力u,相對(duì)參考系產(chǎn)生位移z。若不給小車(chē)施加控制力,則倒置擺會(huì)向左或向右傾倒,因此,它是一個(gè)不穩(wěn)定系統(tǒng)??刂频哪康氖牵?dāng)?shù)怪脭[無(wú)論出現(xiàn)向左或向右傾倒時(shí),通過(guò)控制直流
5、電動(dòng)機(jī),使小車(chē)在水平方向運(yùn)動(dòng),將倒置擺保持在垂直位置上。</p><p> 二、倒置擺的狀態(tài)空間方程</p><p> 為簡(jiǎn)化問(wèn)題,工程上可以忽略一些次要因素。在本例中,我們?yōu)榱撕?jiǎn)化問(wèn)題,方便研究系統(tǒng)空間的設(shè)計(jì)問(wèn)題,忽略了擺桿質(zhì)量、執(zhí)行電動(dòng)機(jī)慣性以及擺軸、輪軸、輪與接觸面之間的摩擦及風(fēng)力。設(shè)小車(chē)的瞬時(shí)位置為z,倒置擺出現(xiàn)的偏角為θ,則擺心瞬時(shí)位置為。在控制力u的作用下,小車(chē)及擺均產(chǎn)生加
6、速運(yùn)動(dòng),根據(jù)牛頓第二定律,在水平直線運(yùn)動(dòng)方向的慣性力應(yīng)與控制力u平衡,則有</p><p><b> 即</b></p><p><b> (1)</b></p><p> 由于繞擺旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的慣性力矩應(yīng)與重力矩平衡,因而有</p><p><b> 即</b></
7、p><p> ?。?) </p><p> 式(1)、式(2)兩個(gè)方程都是非線性方程,需作線性化處理。由于控制的目的是保持倒置擺直立,因此,在施加合適u的條件下,可以認(rèn)為、均接近于零,此時(shí)≈,,且可以忽略項(xiàng),于是有</p><p><b> ?。?)</b></p><p> + =
8、 (4)</p><p> 連聯(lián)立求解式(3)、式(4),可得</p><p><b> ?。?)</b></p><p><b> ?。?) </b></p><p> 消去中間變量θ,可得輸入量為u、輸出量為z的微分方程為</
9、p><p><b> ?。?)</b></p><p> 綜合上述的分析,可抽象出系統(tǒng)的研究對(duì)象為:位移z、小車(chē)的速度、擺的角速度θ及其角速度的。系統(tǒng)的研究對(duì)象抽象成這四個(gè)變量后,接下來(lái)就可以根據(jù)前面的方程為這四個(gè)變量建立空間狀態(tài)方程,并分析被控對(duì)象的特性。</p><p> 三、建立倒置擺的狀態(tài)空間模型</p><p>
10、; 再上一步中,我們已經(jīng)選取了四個(gè)研究對(duì)象作為狀態(tài)變量,它們分別為:位移z、小車(chē)的速度、擺的角速度θ及其角速度的。Z為輸出變量,在考慮,以及式(5)、(6)、(7),可列出倒置擺的狀態(tài)空間模型表達(dá)式為:</p><p><b> ?。?a)</b></p><p><b> (8b)</b></p><p><b
11、> 式中</b></p><p> 為方便研究,假定系統(tǒng)的參數(shù)M=1kg,m=0.1kg,l=1m,,則系統(tǒng)狀態(tài)方程中參數(shù)矩陣為:</p><p> ,, (9)</p><p> 此時(shí)倒置擺的狀態(tài)空間模型表達(dá)式為:</p><p><b> 式中</b>&l
12、t;/p><p> 四、對(duì)模型進(jìn)行分析(即對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行分析)以及相應(yīng)仿真</p><p> 在建立完模型后我們需要對(duì)模型進(jìn)行分析。作為被控制的倒置擺,當(dāng)它向左或向右傾倒時(shí),能否通過(guò)控制作用使它回復(fù)到原直立位置,這取決于其能控性。因此我們首先分析它的能控性。</p><p><b> 能控性分析</b></p><p>
13、; 根據(jù)能控性的秩判據(jù),并將式(9)的有關(guān)數(shù)據(jù)帶入該判據(jù),可得</p><p><b> ?。?0)</b></p><p> 因此,單倒置擺的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是可控的。換句話說(shuō),這意味著總存在一控制作用u,將非零狀態(tài)轉(zhuǎn)移到零。</p><p><b> 仿真代碼如下:</b></p><p> 代
14、碼:A=[0,1,0,0,;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0];b=[0;1;0;-1];c=[1,0,0,0];d=0;</p><p> N=size(A);n=N(1);</p><p> sys0=ss(A,b,c,d);</p><p> S=ctrb(A,b);</p><p> f=rank(S);&l
15、t;/p><p><b> if f==n</b></p><p> disp('系統(tǒng)能控')</p><p><b> else</b></p><p> disp('系統(tǒng)不能控')</p><p><b> end</
16、b></p><p><b> 結(jié)果:</b></p><p><b> S =</b></p><p> 0 1 0 1</p><p> 1 0 1 0</p><p> 0 -1 0 -1
17、1</p><p> -1 0 -11 0</p><p><b> f = 4</b></p><p><b> 穩(wěn)定性分析</b></p><p> 由單倒置擺系統(tǒng)的狀態(tài)方程,可求的其特征方程為:</p><p> ?。?1)
18、 </p><p> 解得特征值為0,0,,-。四個(gè)特征值中存在一個(gè)正根,兩個(gè)零根,這說(shuō)明單倒置擺系統(tǒng),即被控系統(tǒng)不穩(wěn)定的。</p><p> 仿真: 采用MATLAB對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行仿真,如下圖所示為倒擺沒(méi)有添加任何控制器下四個(gè)變量的單位階躍響應(yīng)。如圖可知,系統(tǒng)不穩(wěn)定,不能到達(dá)控制目的。</p><p><b> 代碼:</b&
19、gt;</p><p> A=[0,1,0,0,;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0];b=[0;1;0;-1];c=[1,0,0,0];d=0;</p><p> sys0=ss(A,b,c,d);</p><p> >> t=0:0.01:5;</p><p> >> [y,t,x]=ste
20、p(sys0,t);</p><p> >> subplot(2,2,1);</p><p> >> plot(t,x(:,1));grid</p><p> >> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> >> ti
21、tle('z');</p><p> >> subplot(2,2,2);</p><p> >> plot(t,x(:,2));grid;</p><p> >> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> >
22、;> title('z的微分');</p><p> >> subplot(2,2,3);</p><p> >> plot(t,x(:,3));grid</p><p> >> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><
23、p> >> title('\theta')</p><p> >> subplot(2,2,4);</p><p> >> plot(t,x(:,4));grid</p><p> >> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</
24、p><p> >> title('\theta的微分')</p><p><b> 仿真結(jié)果如下:</b></p><p> 由上面兩個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行分析,可知被控系統(tǒng)是具有能控性的,但是被控系統(tǒng)是不穩(wěn)定的,需對(duì)被控系統(tǒng)進(jìn)行反饋綜合,使四個(gè)特征值全部位于根平面S左半平面的適當(dāng)位置,以滿足系統(tǒng)的穩(wěn)定工作已達(dá)到良好
25、、靜態(tài)性能的要求。因此我們需要設(shè)計(jì)兩種控制器方案來(lái)使系統(tǒng)到達(dá)控制的目的,分別為:全維狀態(tài)觀測(cè)器的設(shè)計(jì)和降維觀測(cè)器的設(shè)計(jì)。</p><p> 3、單倒置擺系統(tǒng)的綜合</p><p> 采用全狀態(tài)反饋。取狀態(tài)變量z、、θ、為反饋信號(hào),狀態(tài)控制規(guī)律為</p><p><b> ?。?2)</b></p><p> 設(shè)
26、 </p><p> 式中,分別為z、、θ、反饋至參考輸入v的增益。則閉環(huán)控制系統(tǒng)的狀態(tài)方程為 </p><p> 設(shè)置期望閉環(huán)極點(diǎn)為-1,-2,-1+i,-1-i</p><p> 由MATLAB可求得:</p><p> =-0.4,=-1,=-21.4,=-6</p
27、><p> 如下圖畫(huà)出狀態(tài)反饋系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖:</p><p><b> Z的微分圖像</b></p><p><b> Z的圖像</b></p><p><b> Ø微分的圖形</b></p><p><b> Ø的圖形
28、</b></p><p><b> 仿真的代碼如下:</b></p><p> A=[0,1,0,0,;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0];b=[0;1;0;-1];c=[1,0,0,0];d=0;</p><p> N=size(A);n=N(1);</p><p> sys0=s
29、s(A,b,c,d);</p><p> P_s=[-1,-2,-1+i,-1-i];</p><p> k=acker(A,b,P_s)</p><p><b> A1=A-b*k;</b></p><p> sys=ss(A1,b,c,d);</p><p> t=0:0.01:5;
30、</p><p> [y,t,x]=step(sys,t);</p><p> >> subplot(2,2,1);</p><p> plot(t,x(:,1));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p&g
31、t; title('z');</p><p> subplot(2,2,2);</p><p> plot(t,x(:,2));grid;</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('z的微分');&l
32、t;/p><p> subplot(2,2,3);</p><p> plot(t,x(:,3));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('\theta')</p><p> subp
33、lot(2,2,4);</p><p> plot(t,x(:,4));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('\theta的微分')</p><p> >> t=0:0.01:10;</
34、p><p> [y,t,x]=step(sys,t);</p><p> subplot(2,2,1);</p><p> plot(t,x(:,1));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('
35、;z');</p><p> subplot(2,2,2);</p><p> plot(t,x(:,2));grid;</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('z的微分');</p><
36、p> subplot(2,2,3);</p><p> plot(t,x(:,3));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('\theta')</p><p> subplot(2,2,4);<
37、;/p><p> plot(t,x(:,4));grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> title('\theta的微分')</p><p> 最后顯示的結(jié)果如下:</p><p><b>
38、 k =</b></p><p> -0.4000 -1.0000 -21.4000 -6.0000</p><p> 圖 單倒置擺全狀態(tài)反饋的階躍響應(yīng)曲線</p><p> 如仿真圖可知,單倒置擺的全狀態(tài)反饋為穩(wěn)定的閉環(huán)系統(tǒng)。觀察仿真曲線:?jiǎn)挝浑A躍的作用下,輸出變量逐漸趨于某一常數(shù),狀態(tài)變量θ則是逐漸趨于0。當(dāng)參考輸入v單位階躍
39、時(shí),狀態(tài)向量在單位階躍的作用下相應(yīng)逐漸趨于穩(wěn)定,這時(shí)擺桿回到原始位置(即θ=0),小車(chē)也保持穩(wěn)定(即z=某一常數(shù))。如果不將4個(gè)狀態(tài)變量全用作反饋,該系統(tǒng)則不能穩(wěn)定。</p><p><b> 五、設(shè)計(jì)方案</b></p><p> 方案一:全維觀測(cè)器的設(shè)計(jì)</p><p> 為實(shí)現(xiàn)單倒置擺控制系統(tǒng)的全狀態(tài)反饋,必須獲取系統(tǒng)的全部狀態(tài),即
40、z、、θ、的信息。因此,需要設(shè)置z、、θ、的四個(gè)傳感器。在實(shí)際的工程系統(tǒng)中往往并不是所有的狀態(tài)信息都是能檢測(cè)到的,或者,雖有些可以檢測(cè),但也可能由于檢測(cè)裝置昂貴或安裝上的困難造成難于獲取信息,從而使?fàn)顟B(tài)反饋在實(shí)際中難于實(shí)現(xiàn),甚至不能實(shí)現(xiàn)。在這種情況下設(shè)計(jì)全維狀態(tài)觀測(cè)器,解決全維狀態(tài)反饋的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。</p><p> ?。?)判定系統(tǒng)狀態(tài)的能觀測(cè)性</p><p> 將式(9)中的數(shù)值代入
41、能觀測(cè)性秩判據(jù),得:</p><p> 或者由MATLAB中的obsv(A,c)命令來(lái)求秩,可得秩為4。可見(jiàn)被控系統(tǒng)的4個(gè)狀態(tài)均是可觀測(cè)的,即意味著其狀態(tài)可由一個(gè)全維(四維)狀態(tài)觀測(cè)器給出估值。</p><p> 其中,全維觀測(cè)器的運(yùn)動(dòng)方程為</p><p><b> 式中</b></p><p> 全維觀測(cè)器已
42、G配置極點(diǎn),決定狀態(tài)向量估計(jì)誤差衰減的速率。</p><p> 設(shè)置狀態(tài)觀察器的期望閉環(huán)極點(diǎn)為-2,-3,-2+i,-2-i。由于最靠近虛軸的希望閉環(huán)極點(diǎn)為-2,這意味著任一狀態(tài)變量估計(jì)值至少以規(guī)律衰減。</p><p> 由MATLAB可求的出G:</p><p> =9,=42,=-148,=-492</p><p> 為實(shí)現(xiàn)單倒
43、置擺控制系統(tǒng)的全狀態(tài)反饋,必須獲取系統(tǒng)的全部狀態(tài),即z、、θ、的信息。因此,需要設(shè)置z、、θ、的四個(gè)傳感器。在實(shí)際的工程系統(tǒng)中往往并不是所有的狀態(tài)信息都是能檢測(cè)到的,或者,雖有些可以檢測(cè),但也可能由于檢測(cè)裝置昂貴或安裝上的困難造成難于獲取信息,從而使?fàn)顟B(tài)反饋在實(shí)際中難于實(shí)現(xiàn),甚至不能實(shí)現(xiàn)。在這種情況下設(shè)計(jì)全維狀態(tài)觀測(cè)器,解決全維狀態(tài)反饋的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。</p><p> 使用simulink仿真圖:全維狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)
44、現(xiàn)狀態(tài)反饋的結(jié)構(gòu)圖:</p><p><b> 仿真的代碼如下:</b></p><p><b> 代碼1:</b></p><p> A=[0,1,0,0,;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0];b=[0;1;0;-1];c=[1,0,0,0];d=0;</p><p>
45、>> V=obsv(A,c);</p><p> m=rank(V);</p><p><b> if m==n</b></p><p> disp('系統(tǒng)能觀')</p><p><b> else</b></p><p> disp(
46、'系統(tǒng)不能觀')</p><p><b> end</b></p><p><b> 結(jié)果1:</b></p><p><b> 代碼2:</b></p><p> A=[0,1,0,0,;0,0,-1,0;0,0,0,1;0,0,11,0];b=[0;
47、1;0;-1];c=[1,0,0,0];d=0;</p><p> N=size(A);n=N(1);</p><p> sys0=ss(A,b,c,d);</p><p> P_s=[-1,-2,-1+i,-1-i];</p><p> k=acker(A,b,P_s)</p><p> h=(acker(
48、A',c',P_s))'</p><p> A1=[A ,-b*k;h*c,A-b*k-h*c];</p><p> b1=[b;b];c1=[c zeros(1,4)];d1=0;</p><p> sys=ss(A1,b1,c1,d1);</p><p> t=0:0.01:10;</p>&
49、lt;p> [y,t,x]=step(sys,t);</p><p> figure(1);</p><p> plot(t,x(:,1:4),'--');grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p> figure(2
50、);</p><p> plot(t,x(:,5:8),'--');grid</p><p> xlabel('t(s)');ylabel('x(t)');</p><p><b> figure(3)</b></p><p> >> subplot(4
51、,1,1);</p><p> plot(t,(x(:,1)-x(:,5)));grid</p><p> ylabel('z');</p><p> subplot(4,1,2);</p><p> plot(t,(x(:,2)-x(:,6)));grid</p><p> ylabel(&
52、#39;z的微分');</p><p> subplot(4,1,3);</p><p> plot(t,(x(:,3)-x(:,7)));grid</p><p> ylabel('\theta');</p><p> >> figure(3)</p><p> >
53、> subplot(4,1,1);</p><p> >> plot(t,(x(:,1)-x(:,5)));grid</p><p> >> subplot(4,1,2);</p><p> plot(t,(x(:,2)-x(:,6)));grid</p><p> ylabel('z的微分
54、9;);</p><p> >> subplot(4,1,3);</p><p> plot(t,(x(:,3)-x(:,7)));grid</p><p> ylabel('\theta');</p><p> >> subplot(4,1,4);</p><p>
55、>> plot(t,(x(:,4)-x(:,8)));grid</p><p> >> ylabel('\theta的微分');</p><p><b> 仿真結(jié)果分別為:</b></p><p><b> ?、?lt;/b></p><p> ?、跔顟B(tài)反饋下的
56、狀態(tài)變量的階躍響應(yīng)</p><p><b> z的波形</b></p><p><b> Ø的圖形</b></p><p><b> z的微分</b></p><p> ?、蹘S觀測(cè)器的狀態(tài)反饋下的狀態(tài)變量的階躍響應(yīng)</p><p>
57、 注:“——”表示z的階躍響應(yīng); “——”表示的階躍響應(yīng)</p><p> “——”表示θ的階躍響應(yīng); “——”表示的階躍響應(yīng);。</p><p> 由上圖可知,全維狀態(tài)觀測(cè)器觀測(cè)到的4個(gè)變量的階躍響應(yīng)曲線與全狀態(tài)反饋時(shí)的階躍響應(yīng)曲線基本相識(shí),但是二者還是有誤差的,只不過(guò)誤差很?。ㄈ缦到y(tǒng)狀態(tài)與全維觀測(cè)器得到的估計(jì)狀態(tài)之間的誤差曲線所示),全維狀態(tài)觀測(cè)器所得的
58、性能基本滿足要求,但是由于觀測(cè)器的數(shù)目多,導(dǎo)致中間過(guò)程的損耗也大。實(shí)際上,本系統(tǒng)中的小車(chē)位移z,可由輸出傳感器獲得,因而無(wú)需估計(jì),可以設(shè)計(jì)降維觀測(cè)器。</p><p> 方案二:降維觀測(cè)器的設(shè)計(jì)</p><p> 由于單倒置擺控制系統(tǒng)中的小車(chē)位移,可由輸出傳感器測(cè)量,因而無(wú)需估計(jì),可以設(shè)計(jì)降維(3維)狀態(tài)的觀測(cè)器。通過(guò)重新排列被控系統(tǒng)狀態(tài)變量的次序,把需由降維狀態(tài)觀測(cè)器估計(jì)變量與輸出傳
59、感器測(cè)得的狀態(tài)變量分開(kāi),也就是說(shuō),將z作為第四個(gè)狀態(tài)變量,則按照被控系統(tǒng)的狀態(tài)和輸出方程可變換為:</p><p><b> 簡(jiǎn)記為</b></p><p><b> 式中</b></p><p><b> ,,,</b></p><p><b> ,,,,&
60、lt;/b></p><p> 故單倒置擺三維子系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程為</p><p> 使用MATLAB對(duì)其的觀測(cè)性檢查,結(jié)果是客觀的。 </p><p> 因?yàn)榻稻S狀態(tài)觀測(cè)器動(dòng)態(tài)方程的一般形式為</p><p><b> 式中,。</b></p><p> 使用MATLAB可求出降維狀
61、態(tài)觀測(cè)器特征多項(xiàng)式為</p><p> 設(shè)期望的觀測(cè)器閉環(huán)極點(diǎn)為-3,,則由MATLAB 仿真可得,期望特征多項(xiàng)式為</p><p> 由MATLAB可得,=7,=-28, =-92</p><p> 所以由MATLAB的仿真可得降維觀測(cè)器的動(dòng)態(tài)方程為</p><p> 使用降維狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)狀態(tài)反饋的的單倒置擺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下圖所示。
62、</p><p> 仿真后的對(duì)應(yīng)的圖形如下:</p><p><b> z的圖形</b></p><p><b> z微分的圖形</b></p><p><b> Ø的圖形</b></p><p><b> 結(jié)論</b
63、></p><p> 由以上分析可見(jiàn)狀態(tài)反饋系統(tǒng)為穩(wěn)定閉環(huán)系統(tǒng), 狀態(tài)向量在初始擾動(dòng)下的響應(yīng)將漸漸的衰減至零, 這時(shí)擺桿和小車(chē)都會(huì)回到它的初始位置。上述分析設(shè)計(jì)基于小擾動(dòng)假設(shè), 即當(dāng)θ, θ’均很小時(shí), 在被控對(duì)象線性化條件下進(jìn)行的??紤]到施加控制后, 通??蓾M足上述條件, 故該設(shè)計(jì)是行之有效的。</p><p> 通過(guò)帶觀測(cè)器的狀態(tài)反饋,使系統(tǒng)的性能指標(biāo)得到滿足,可以使處于任意
64、初始狀態(tài)的系統(tǒng)穩(wěn)定在平衡狀態(tài)。即使在初始狀態(tài)或有干擾的情況下,擺桿稍有傾斜或小車(chē)偏離基準(zhǔn)位置,依靠狀態(tài)反饋控制也可以使擺桿垂直豎立。</p><p> 狀態(tài)反饋系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)是極點(diǎn)的任意配置, 無(wú)論開(kāi)環(huán)極點(diǎn)和零點(diǎn)在什么位置, 都可以任意配置期望的閉環(huán)極點(diǎn)。這為我們提供了控制系統(tǒng)的手段, 假如系統(tǒng)的所有狀態(tài)都可以被測(cè)量和反饋的話, 狀態(tài)反饋可以提供簡(jiǎn)單而適用的設(shè)計(jì)。</p><p><
65、;b> 參考文獻(xiàn)</b></p><p> [1] 胡壽松. 自動(dòng)控制原理[M]. 北京:科學(xué)出版社,2001</p><p> [2] 魏克新. MATLAB語(yǔ)言與自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1999.246-285.</p><p> [3] 黃忠霖. 控制系統(tǒng)MATLAB計(jì)算及仿真.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2001.
66、05-128.</p><p> [4] 劉豹. 現(xiàn)代控制理論 [M]. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1992</p><p> [5] 方水良. 現(xiàn)代控制理論及其MATLAB實(shí)踐[M]. 杭州:浙江大學(xué)出版社,2005.6</p><p> [6] 劉永信,陳志梅. 現(xiàn)代控制理論[M]. 北京:北京大學(xué)出版社,2006.8</p><p>
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