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1、文档来源为：从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持现代控制理论实验报告状态空间极点配置控制实验一、实验原理经典控制理论的研究对象主要是单输入单输出的系统，控制器设计时一般需要有关被控对象的较精确模型，现代控制理论主要是依据现代数学工具， 将经典 控制理论的概念扩展到多输入多输出系统。极点配置法通过设计状态反馈控制器 将多变量系统的闭环系统极点配置在期望的位置上，从而使系统满足瞬态和稳态性能指标。1 .状态空间分析对于控制系统 X = AX + Bu选择控制彳S号为：u = -KX式中：X为状态向量(n维) u控制向量(纯量)A n x n维常数矩阵B n X 1维常数矩阵求解上式，得
2、到 x(t) = (A - BK)x(t)方程的解为：x(t) = e( A -BK )t x(0)状态反馈闭环控制原理图如下所示：从图中可以看出，如果系统状态完全可控，K选择适当，对于任意的初始状 态，当t趋于无穷时，都可以使x(t)趋于0。2 .极点配置的设计步骤1)检验系统的可控性条件。2)从矩阵A的特征多项式 I13*来确定a1, a2, ,an的值。3)确定使状态方程变为可控标准型的变换矩阵T: T = MW其中M为可控性矩阵，IJ4)利用所期望的特征值，写出期望的多项式5)需要的状态反馈增益矩阵K由以下方程确定：二、实验内容针对直线型一级倒立摆系统应用极点配置法设计控制器，进行极点
3、配置并用 Matlab进行仿真实验。三、实验步骤及结果1 .根据直线一级倒立摆的状态空间模型，以小车加速度作为输入的系统状态方程为：可以取l 1。则得到系统的状态方程为：于是有：文档来源为：从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持直线一级倒立摆的极点配置转化为：对于如上所述的系统，设计控制器，要求系统具有较短的调整时间（约 3秒）和合适的阻尼（阻尼比？ = 0.5 ）。2,采用四种不同的方法计算反馈矩阵 Ko方法一：按极点配置步骤进行计算。1）检验系统可控性，由系统可控性分析可以得到，系统的状态完全可控性 矩阵的秩等于系统的状态维数（4）,系统的输出完全可控性矩阵的秩等于系统输 出向量
4、y的维数（2）,所以系统可控。倒立摆极点配置原理图2）计算特征值根据要求，并留有一定的裕量（设调整时间为2秒），我们选取期望的闭环极点 s = n i （i = 1,2,3,4）,其中：其中，以3,口使一对具有，=0,5,口 =4的主导闭环极点，以1,以2位于主导闭环极点的左边，因此其影响较小，因此期望的特征方程为:因此可以得到:a- = 24.%=196, a - 720. % = 1600 由系统的特征方程:因此有 为=0.= -7.35, a3 = 0,= 0系统的反馈增益矩阵为：3）确定使状态方程变为可控标准型的变换矩阵T: T = MW式中：M = 0 1,0000001.00000
5、000 0,750005.51250.750005.51250W = 0 -7.3500 -0.0000 1.0000 -7.3500 -0.0000 1.00000-0.0000 1.0000001.0000000于是可以得到：T = -7.3500 -0.0000 1.000000 -7.3500 -0.0000 1.0000 0 -0,0000 0.75000-0.00000 -0.0000 0.7500T = -7.350000 -0.0000-0.0000 -7.3500 -0.000001.0000 -0.0000 0.7500 -0.0000 0 1,00000 0.7500文档
6、来源为:从网络收集整理.word 版本可编辑.欢迎下载支持4) 于是有状态反馈增益矩阵K 为：K = -217.6871 -97.9592 561.3828 162.6122得到控制量为：以上计算可以采用MATLAB编程计算。程序如下：clear;A= 0 1 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 1; 0 0 7.35 0;B= 0 1 0 0.75;C= 1 0 0 0; 0 0 1 0;D= 0 0 ;J= -10 0 0 0; 0 -10 0 0; 0 0 -2-2*sqrt(3)*i 0;0 0 0 -2+2*sqrt(3)*i;pa=poly(A);pj=poly(J);M=B
7、A*B AA2*B AA3*B;W= pa(4) pa(3) pa(2) 1; pa(3) pa(2) 1 0;pa(2) 1 0 0; 1 0 0 0;T=M*W;K=pj(5)-pa(5) pj(4)-pa(4) pj(3)-pa(3) pj(2)-pa(2)*inv(T)Ac = (A-B*K);Bc = B; Cc = C; Dc = D;T=0:0.005:5;U=0.2*ones(size(T);Cn=1 0 0 0;Nbar=rscale(A,B,Cn,0,K);Bcn=Nbar*B;Y,X=lsim(Ac,Bcn,Cc,Dc,U,T);plot(T,X(:,1),-)hold
8、on;plot(T,X(:,2),-.)hold on;plot(T,X(:,3),.)hold on;plot(T,X(:,4),-)legend(CartPos,CartSpd,PendAng,PendSpd)运行得到以下结果：可以看出，在给定系统干扰后，倒立摆可以在2 秒内很好的回到平衡位置，满足设计要求。方法二：也可以通过下面的方法进行极点配置计算：矩阵(A BKK的特征值是方程式|Is - (A - BK) |= 0的根：这是 s 的四次代数方程式，可表示为适当选择反馈系数k 1 , k 2 , k 3 , k 4 系统的特征根可以取得所希望的值。把四个特征根入i ,入2 ,入3 ,
9、入4设为四次代数方程式的根，则有比较两式有下列联立方程式如果给出的 入1 ,入2 ,入3 ,入4是实数或共腕复数，则联立方程式的右边文档来源为：从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持全部为实数。据此可求解出实数ki , k 2 , k 3, k 4当将特征根指定为下列两组共腕复数时又a = 7.35 , b=0.75利用方程式可列出关于ki , k 2, k 3 , k 4的方程组：求解后得K = -217.6871 -97.9592 561.3828 162.6122即施加在小车水平方向的控制力u:可以看出，和方法一的计算结果一样。程序如下：clear;syms a s b k1
10、k2 k3 k4;A= 0 1 0 0;0 0 0 0;0 0 0 1;0 0 a 0;B= 0 1 0 b;SS= s 0 0 0;0 s 0 0;0 0 s 0;0 0 0 s;K=k1 k2 k3 k4;J=-10 0 0 0;0 -10 0 0;0 0 -2-2*sqrt(3)*i 0;0 0 0 -2+2*sqrt(3)*i;ans=A-B*K;P=poly(ans)PJ=poly(J)运行结果为：P =xA4+3/4*k4*xA3-147/20*xA2+3/4*xA2*k3+k2*xA3-147/20*x*k2+k1*xA2-147/20*k1PJ =1241967201600方法
11、三：利用爱克曼公式计算。爱克曼方程所确定的反馈增益矩阵为：K = 0 0 0 15区双幺)(fi(A) = A + OjA1 -+Z,1其中1利用MATLAB可以方便的计算，程序如下：clear;A= 0 1 0 0;0 0 0 0;文档来源为:从网络收集整理.word 版本可编辑.欢迎下载支持0 0 0 1;0 0 7.35 0;B= 0 1 0 0.75;M=B A*B AA2*B AA3*B;J= -10 0 0 0;0 -10 0 0;0 0 -2-2*sqrt(3)*i 0;0 0 0 -2+2*sqrt(3)*i;phi=polyvalm(poly(J),A);K= 0 0 0 1*inv(M)*phi运行结果为：K = -217.6871 -97.9592 561.3828 162.6122方法四：可以直接利用MATLAB的极点配置函数K,PREC,MESSAGE= PLACE(A,B,P)来计算。程序如下：clear;A= 0 1 0 0;0 0 0 0;0 0 0 1;0 0 7.35 0;B= 0 1 0 0.75;P=-10-0.0001*j,-10+0.0001*j,-2-2*sqrt(3)*j,-2+2*sqrt(3)*j;K=place(A,B,P);运行结果：K = -217.6871 -97.9592 561.3828 162.6122