状态空间模型是现代控制理论的基石,它不仅能描述系统的输入输出关系,还能揭示系统内部状态变量的动态行为。

系统中的变量分类

  • 输入变量 (Inputs):由系统外部施加到被控过程的变量,用于驱动或影响系统。
    • 控制变量由控制器产生,期望实现目标的有意输入。
    • 扰动变量非期望但客观存在的外部影响,需要抑制其影响。
  • 输出变量 (Outputs):过程的被控量,通常可被测量或观测。用以评估系统性能,并作为反馈或监视依据。
  • 状态变量 (States):一组能够在数量最少的前提下,完全描述系统在任意时刻行为的变量集合。给定状态和输入,系统未来响应唯一确定。
小提示
  • 实践中,输入常写作 ,输出写作 ,状态向量写作
  • 控制目标通常是使 跟踪参考信号或满足约束;控制器通过调节控制变量来抵消扰动变量的影响。

状态空间的基本概念

  1. 状态 (State)
      • 指系统的历史信息在当前时刻的凝聚,是系统过去、现在和将来的运动状况。
  1. 状态变量 (State Variables)
      • 指能够完全确定系统运动状态的最小数目的一组变量
      • 对于一个 阶系统,通常需要 个状态变量来描述。
      • 状态变量的选择不唯一,但其个数是唯一的。
  1. 状态向量 (State Vector)
      • 个状态变量 所构成的列向量,记为
      • 任意时刻的状态向量代表了系统在该时刻的完整状态。
  1. 状态空间 (State Space)
      • 个状态变量为坐标轴所构成的 维空间。系统的状态向量随时间变化的轨迹就是状态空间中的一条曲线。
  1. 状态空间表达式 (State-space Representation)
      • 状态方程输出方程两部分组成,是描述系统动态特性的一组一阶微分方程组
      • 标准形式
        • 状态方程:描述状态向量随时间的变化规律。
          • 输出方程:描述系统的输出与状态变量和输入之间的关系。
          • 矩阵说明
            • : 状态向量
            • : 输入向量
            • : 输出向量
            • (): 系统矩阵或状态矩阵,反映系统内部状态之间的耦合关系。
            • (): 输入矩阵控制矩阵,表示输入对状态变量的影响。
            • (): 输出矩阵,表示状态变量到输出的转换关系。
            • (): 前馈矩阵,表示输入直接到输出的路径(在许多物理系统中

      状态变量的选取

      • 状态变量的选取并不唯一,但通常选取具有明确物理意义的变量,这样便于理解和分析。
      • 常用方法:选取与系统中独立储能元件相关的物理量作为状态变量。
        • 电容 (Capacitor):能量为 ,可选电容两端的电压为状态变量。
        • 电感 (Inductor):能量为 ,可选流过电感的电流为状态变量。
        • 对于一个 阶电路,通常有 个独立的储能元件。

      建模步骤与示例分析 (RLC 串联电路)

      以 RLC 串联电路为例,建立其状态空间模型。 (此处可附上RLC串联电路图,输入为 ,输出为电容电压 )
      1. 确定输入、输出和阶次
          • 输入:
          • 输出:
          • 系统中有两个独立的储能元件(电感 和电容 ),因此这是一个二阶系统,需要两个状态变量。
      1. 选取状态变量
          • 根据储能元件的物理量,选取:
            • (电容电压)
            • (电感电流)
      1. 列写关于状态变量导数的一阶微分方程
          • 第一个方程 (来自电容):根据电容的元件特性 ,电路中
            • 第二个方程 (来自电感):根据基尔霍夫电压定律 (KVL) 列写回路方程
              • 整理得到关于 的表达式:
                代入状态变量:
        1. 整理成状态空间表达式的标准形式
            • 状态方程:将上述两个一阶微分方程写成矩阵形式。
              • 输出方程:根据定义的输出 ,写出输出与状态变量的关系。
                • 写成矩阵形式:
              • 至此,完整的状态空间模型建立完毕。
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