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现代控制理论

建立在状态空间法基础上的一种控制理论,是自动控制理论的一个主要组成部分。在现代控制理论中,对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的,基本的方法是时间域方法。现代控制理论比经典控制理论所能处理的控制问题要广泛得多,包括线性系统和非线性系统,定常系统和时变系统,单变量系统和多变量系统。它所采用的方法和算法也更适合于在数字计算机上进行。现代控制理论还为设计和构造具有指定的性能指标的最优控制系统提供了可能性。
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弹簧力(fK):弹簧力值简单地说就是弹簧的弹力计算。弹簧力值是指:发生弹性形变的弹簧,会对跟它接触的物体产生力的作用。这种力叫弹簧弹力。弹簧力值就是对弹簧弹力的计算。

阻尼力(fB):在物理学和工程学上,阻尼的力学模型一般是一个与振动速度大小成正比,与振动速度方向相反的力,该模型称为粘性(或粘性)阻尼模型,这个力即为阻尼力。
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状态方程是指刻画系统输入和状态关系的表达式。状态向量所满足的向量常微分方程称为控制系统的状态方程。状态方程是控制系统数学模型的重要组成部分。
以传递函数为基础的经典控制理论的数学模型适应当时手工计算的局限,着眼于系统的外部联系,重点为单输入-单输出的线性定常系统。伴随计算机的发展,以状态空间理论为基础的现代控制理论的数学模型采用状态空间方程,以时域分析为主,着眼于系统的状态及其内部联系,研究的机电控制系统扩展为多输入-多输出的时变系统。所谓状态变量是足以完全表征系统运动状态的最小个数的一组变量,而状态方程则是由系统状态变量构成的一阶微分方程组。
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相图、相轨迹

线性控制器

LQR控制器

状态观测器设计

根据系统的外部变量(输入变量和输出变量)的实测值得出状态变量估计值的一类动态系统,也称为状态重构器。
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矩阵特征值的一个性质

可观测性、分离原理

在现代控制理论中,对控制系统的分析和设计主要是通过对系统的状态变量的描述来进行的,基本的方法是时间域方法。以传递函数为基础的经典控制理论的数学模型适应当时手工计算的局限,着眼于系统的外部联系,重点为单输入-单输出的线性定常系统。伴随计算机的发展,以状态空间理论为基础的现代控制理论的数学模型采用状态空间方程,以时域分析为主,着眼于系统的状态及其内部联系,研究的机电控制系统扩展为多输入-多输出的时变系统。根据系统的外部变量(输入变量和输出变量)的实测值得出状态变量估计值的一类动态系统,也称为状态重构器。 – 1954年,钱学森的著作《工程 控制 论》出版,可以看作是 现代 控制 理论 的启蒙作。 – 1956年,庞德里亚金(L. S. Pontryagin)提出极小原理; 1957年,贝尔曼(R. Bellman)提出动态规划法,为最优 控制 提供了基本原理和方法。 – 1960年前后,卡尔曼(R. E. Kalman...
现代 控制 理论 基础总结(线性部分)学习 现代 控制 理论 也有两个月的时间了,里面涉及的基础内容和公式十分之多,所以现在对各部分基础知识作一个总结。1、 控制 系统的状态表达式在 现代 控制 理论 中,状态空间这是基础,如何从日常生活中系统推导出状态空间表达式十分重要。1.1、从实际系统建立状态空间方程上图是一个直流电机的示意图,图中R,L为电枢回路的电阻和电感,J为旋转机械部分转动惯量,B为旋转部分粘性摩擦系数
资源名称: 现代 控制 理论 基础内容简介:      《 现代 控制 理论 基础》是在面对21世纪教学和课程体系改革过程中编写的新一轮教材,是针对理工科高年级学生写的 控制 系统领域基础 理论 教科书。全书共分6章及绪论和附录。《 现代 控制 理论 基础》详细地论述了 控制 系统的状态空间分析与设计的基本方法,包括状态空间模型的建立,状态方程的求解,线性 控制 系统的能控性和能观测性及状态反馈与状态观测器设计, 控制 系统的李雅普诺夫稳 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
目录状态空间方程状态转移矩阵能控与能观李雅普诺夫稳定性状态反馈与状态观测器 状态空间方程 状态方程是 现代 控制 理论 的基础,不同于经典 控制 理论 中的传递函数,状态方程引入了系统的内部状态,外部 控制 输入的作用引起了状态的改变,状态的线形组合构成了系统的输出。状态空间输入-输出方程一般形如 x˙=Ax+Buy=Cx+Du \dot x= Ax+Bu\\y=...
现代 控制 理论 在Python中有很多相关的工具和库可供使用。以下是一些常用的Python库,可以帮助你进行 现代 控制 理论 的应用和实现: 1. SciPy:SciPy是一个强大的科学计算库,包含了许多用于信号处理、系统模型、 控制 设计等的模块,如scipy.signal和scipy.linalg。 2. Control:Control是一个专门用于 控制 系统设计和分析的Python库,提供了许多 现代 控制 理论 的工具和算法,比如传递函数的表示、系统稳定性分析、根轨迹绘制、PID 控制 器设计等。 3. NumPy:NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的基础库,可以方便地进行信号处理和系统建模方面的计算。 4. matplotlib:matplotlib是一个用于绘制图形的库,可以用来绘制系统的输入输出响应、根轨迹等图形。 5. SymPy:SymPy是一个符号数学库,可以进行符号计算,用于分析和求解 控制 系统的代数表达式。 这些库提供了丰富的功能和工具,可以帮助你在Python中进行 现代 控制 理论 的应用和实现。你可以根据自己的需求选择适合的库来使用。