自动控制原理学习笔记(三)

第三章 时域分析

  • 特点:

    • 分析设计直观准确
    • 提供时间响应的全部信息
    • 解析解较繁琐
  • 方法步骤

    1. 传递函数
    2. 通过逆变换求出时域响应y(t)y(t)
    3. 根据y(t)y(t)分析系统性能

3.1 典型输入信号

  1. 单位脉冲
  2. 单位阶跃
  3. 单位匀速
  4. 单位加速度
  5. 正弦

3.2 线性系统时域性能指标(稳定系统)

  • 延迟时间 tdt_d:阶跃响应第一次到达稳态值的50%所需时间
  • 上升时间 trt_r :稳态值10%到90%所用的时间。振荡:0到第一次稳态值所用时间
  • 峰值时间 tpt_p:超越终值达到第一个峰值所需时间
  • 超调量 σp\sigma_p:百分比 σp=y(tp)y()y()×100%\sigma_p=\dfrac{y(t_p)-y(\infty)}{y(\infty)}\times 100\%
  • 调节时间 tst_s:到达并保持在终值5%或2%误差带内所需的最短时间
  • 振荡次数 NN:调节时间内,单位阶跃响应穿越稳态值次数的一半

3.3 一阶系统

  • Φ(s)=1Ts+1\varPhi(s) = \dfrac{1}{Ts+1}

①单位阶跃响应

  • 响应:y(t)=1etTy(t)=1-e^{-\frac{t}{T}}
  • y(T)=0.632y(T)=0.632
  • y(3T)0.95y(3T)\approx 0.95,即 ts=3Tt_s=3T
  • 无稳态误差
  • 提高快速性:减小时间常数 TT
  • 由阶跃响应求 Tdydtt=0=1TT: \frac{dy}{dt}|_{t=0}=\frac{1}{T}

②单位脉冲响应

  • 响应:y(t)=1TetT ,t0y(t)=\dfrac{1}{T}e^{-\frac{t}{T}}\ ,t\geq 0
  • y(0)=1Ty(0)=\dfrac{1}{T}
  • y(T)=0.3681Ty(T)=0.368\dfrac{1}{T}

③单位斜坡响应

  • y(t)=tT(1etT) , t0y(t)=t-T(1-e^{-\frac{t}{T}})\ ,\ t\geq 0
  • 稳态误差e=Te=T (减小T可以减小稳态误差)

④单位匀加速度响应

  • y(t)=12t2Tt+T2(1etT) ,t0y(t)=\dfrac{1}{2}t^2-Tt+T^2(1-e^{-\frac{t}{T}})\ ,t\geq 0

3.4线性定常系统重要特性

  • 系统对输入信号导数的响应=系统对原信号的响应的导数
  • 积分同理,积分常数由零输出时的初始条件决定

3.5 二阶系统

  • $\varPhi(s) = \dfrac{Y(s)}{R(s)} = \dfrac{\omega_n2}{s2+2\zeta\omega_n s+\omega_n^2} $
  • 闭环极点:s1,2=ζωn±ωnζ21s_{1,2}=-\zeta\omega_n \pm \omega_n\sqrt{\zeta^2-1}
  • 开环传函:G(s)=ωn2s(s+2ζωn)G(s) = \dfrac{\omega_n^2}{s(s+2\zeta\omega_n)}

3.5.1 二阶系统单位阶跃响应

①★欠阻尼★
  • 0<ζ<10<\zeta<1
  • s1,2=ζωn±jωn1ζ2s_{1,2}=-\zeta\omega_n \pm \mathrm j \omega_n\sqrt{1-\zeta^2}
  • 设有阻尼振荡频率 ωd=ωn1ζ2\omega_d = \omega_n\sqrt{1-\zeta^2}
  • 输入单位阶跃信号,可得输出:

Y(s)=Φ(s)1s=1ss+ζωn(s+ζωn)2+ωd2ζωn(s+ζωn)2+ωd2 \begin{aligned} Y(s) &= \varPhi(s)\dfrac{1}{s} \\ &= \dfrac{1}{s} - \dfrac{s+\zeta\omega_n}{(s+\zeta\omega_n)^2+\omega_d^2} - \dfrac{\zeta\omega_n}{(s+\zeta\omega_n)^2+\omega_d^2} \\ \end{aligned}

  • 利用Laplace变换的位移性质,可得

y(t)=1eζωnt(cosωdt+ζωnωdsinωdt)=1eζωnt11ζ2sin(ωdt+θ),t0 \begin{aligned} y(t) &= 1-e^{-\zeta\omega_n t}(\cos \omega_d t + \frac{\zeta\omega_n}{\omega_d}\sin\omega_d t) \\ &= 1-e^{-\zeta\omega_n t}\dfrac{1}{\sqrt{1-\zeta^2}}\sin(\omega_d t+\theta) , t\geq 0\\ \end{aligned}

θ=arctan1ζ2ζ  ζ=cosθ 其中 \theta = \arctan \dfrac{\sqrt{1-\zeta^2}}{\zeta}\ 或\ \zeta = \cos\theta\\

  • 稳态分量、暂态分量
  • 包络线: y(t)=1±eζωnt1ζ2y(t)=1 \pm \dfrac{e^{-\zeta\omega_n t}}{\sqrt{1-\zeta^2}}
  • 上升时间tr=πθωn1ζ2t_r=\dfrac{\pi-\theta}{\omega_n\sqrt{1-\zeta^2}}, 系统快速性与ωn\omega_n成正比
  • 峰值时间tp=πωn1ζ2t_p=\dfrac{\pi}{\omega_n\sqrt{1-\zeta^2}}
  • 超调量σp=eζπ1ζ2×100%=eπcotθ\sigma_p=e^{-\dfrac{\zeta\pi}{\sqrt{1-\zeta^2}}}\times100\%=e^{-\pi \cot\theta}
  • 调节时间$t_s = \begin{cases}\dfrac{4}{\xi\omega_n}&,\Delta=0.02\ \dfrac{3}{\xi\omega_n}&,\Delta=0.05\end{cases} $
  • 振荡次数N={21ζ2πζΔ=0.21.51ζ2πζΔ=0.05N = \begin{cases}\dfrac{2\sqrt{1-\zeta^2}}{\pi\zeta}&&\Delta = 0.2\\\dfrac{1.5\sqrt{1-\zeta^2}}{\pi\zeta}&&\Delta = 0.05 \end{cases}
②无阻尼
  • ζ=0\zeta=0
  • y(t)=1cosωnt , t0y(t) = 1-\cos\omega_n t\ ,\ t\geq 0
  • 等幅振荡,调节时间正无穷
③临界阻尼
  • ζ=1\zeta=1
  • y(t)=1eωnt(1+ωnt) , t0y(t) = 1-e^{-\omega_n t}(1+\omega_n t)\ ,\ t\geq 0
  • y(0)=0y^\prime(0) = 0
  • 稳态为y=1y=1无超调,单调上升
④过阻尼
  • ζ>1\zeta>1

    无超调

⑤负阻尼
  • 1<ζ<0-1<\zeta<0
  • 系统不稳定,发散
二阶系统动态性能随极点位置分布的变化规律
  • 左半平面
  • 远离虚轴

3.5.2 二阶系统单位脉冲响应

自动控制原理学习笔记(三)

  • y(tp)=0tpk(t)dt=1+σpy(t_p) = \int_0^{t_p}k(t)\mathrm dt=1+\sigma_p
无阻尼
  • k(t)=ωnsinωnt  ,t0k(t)=\omega_n\sin\omega_nt\ \ ,t\geq0
欠阻尼
临界阻尼

3.5.3 二阶系统单位斜坡响应

3.6 高阶系统

Φ(s)=kj=1m(szj)i=1q(ssi)k=1r(s2+2ζkωnks+ωnk2)q+2r=n \varPhi(s) = \frac{k\prod\limits_{j=1}^m (s-z_j)}{\prod\limits_{i=1}^q(s-s_i)\prod\limits_{k=1}^r (s^2+2\zeta_k\omega_{nk}s+\omega_{nk}^2)}\\ \\ \\ q+2r=n

一些结论

  • 若闭环极点均在左半平面,则暂态分量都将收敛到零
  • 收敛速度取决于:左半平面极点距离虚轴越远越快
    1. 实极点绝对值si|s_i|
    2. 复极点实部绝对值ζkωnk|\zeta_k\omega_{nk}|
  • 暂态分量与零点相关:
    • 若某极点靠近一零点且与其他极点相距较远,则该暂态分量影响较小
    • 若一对闭环零、极点非常接近,称作一对“偶极子”,该极点对暂态过程几乎没有影响

主导极点

  • 一对共轭极点(或一个实极点)距虚轴最近
  • 且其他极点到虚轴距离均为其5倍以上
  • 虚轴附近无单独闭环零点

则该极点成为高阶系统的主导极点

3.7基于脉冲传递函数的离散系统时域分析 (6.8.1~6.8.2)

  • 输入 r(t)=1, R(z)=zz1r(t)=1,\ R(z)=\dfrac{z}{z-1}
  • 输出 y(kT)=A+i=1nBipiky(kT)=A+\sum\limits_{i=1}^nB_ip_i^k
  • 瞬态响应分量:i=1nBipik\sum\limits_{i=1}^nB_ip_i^k

极点分布与响应

  • 单位圆,详见离散系统稳定性一节

3.8 基于状态空间的时域分析

线性定常连续系统

运动分析
  1. 自由运动——零输入响应
  • u=0u=0
  1. 强迫运动——零状态响应
  • x(t0)=0x(t_0) = 0
状态转移矩阵

定义:对于齐次状态方程,若有 x(t)=Φ(t)x(0)x(t)=\varPhi(t)x(0), 则称 Φ(t)\boldsymbol {\varPhi(t)} 为系统的状态转移矩阵。

  • 若初始时刻不为0,而是t0t_0,则状态转移矩阵 Φ(t,t0)\varPhi(t, t_0)

  • 对于线性定常连续系统,本质上仍是矩阵指数函数 eAte^{\boldsymbol At}

  • 性质:

    1. 非奇异:(eAt)1=eA(t)(e^{\boldsymbol At})^{-1}=e^{\boldsymbol A(-t)}

    2. AB=BAAB=BA 时,e(A+B)t=eAteBte^{(A+B)t} = e^{At}e^{Bt} ;

      ABBAAB\neq BA,则e(A+B)teAteBte^{(A+B)t} \neq e^{At}e^{Bt}

    3. 微分性质:ddteAt=AeAt=eAtA\dfrac{\mathrm d}{\mathrm dt}e^{\boldsymbol At} = \boldsymbol Ae^{\boldsymbol At} = e^{\boldsymbol At}\boldsymbol A (可用于:由eAte^{\boldsymbol At}A\boldsymbol A

    4. 相似变换:

      若P为非奇异阵,即必存在P1P^{-1} ,则

      • eP1APt=P1eAtPe^{P^{-1}APt}=P^{-1}e^{At}P
    5. 对角阵情形:

    自动控制原理学习笔记(三)

    1. Jordan 块

      自动控制原理学习笔记(三)

    2. 当A是约当矩阵时:

      自动控制原理学习笔记(三)

齐次方程求解(零输入)
  • x˙=Ax\dot x = \boldsymbol A x ,AA 为nxn阶定常方阵

    • 指数函数的推广:x=eAtx0x = e^{\boldsymbol At}x_0 , eAte^{\boldsymbol At} 称为矩阵指数函数

    • 矩阵指数函数定义:

      eAt=def=k=01k!Aktk=I+At+12A2t2++1k!Aktke^{\boldsymbol At} =^{def}= \sum\limits_{k=0}^\infty\dfrac{1}{k!}\boldsymbol A^kt^k=I+\boldsymbol At+\dfrac{1}{2}\boldsymbol A^2t^2+\cdots+\dfrac{1}{k!}\boldsymbol A^kt^k

求取 **矩阵指数函数(状态转移矩阵)**的方法:

  1. 定义法(级数)

    eAt=k=01k!Aktk=I+At+12A2t2++1k!Aktke^{\boldsymbol At}= \sum\limits_{k=0}^\infty\dfrac{1}{k!}\boldsymbol A^kt^k=I+\boldsymbol At+\dfrac{1}{2}\boldsymbol A^2t^2+\cdots+\dfrac{1}{k!}\boldsymbol A^kt^k

  2. Laplace变换法

  • Laplace变换: sX(s)x(0)=AX(s)sX(s)-x(0)=\boldsymbol A X(s)

  • X(s)=(sIA)1x(0)X(s) = (s\boldsymbol I -\boldsymbol A)^{-1}x(0)

    eAt=L1[(sIA)1]e^{At}=\mathscr L^{-1} [(s\boldsymbol I -\boldsymbol A)^{-1}]

    x(t)=L1[(sIA)1]x(0)x(t) = \mathscr L^{-1} [(s\boldsymbol I -\boldsymbol A)^{-1}]x(0)

  1. 凯莱哈密顿
  2. 构造Jordan块
非齐次方程求解

自动控制原理学习笔记(三)

  1. 积分法
    x(t)=eA(tt0)x(t0)+t0teA(tτ)Bu(τ) dτ x(t) = e^{A(t-t_0)}x(t_0)+\int_{t_0}^t e^{A(t-\tau)}Bu(\tau)\ \mathrm d\tau

  2. Laplace 变换法(背下来)

自动控制原理学习笔记(三)

x(t)=L1[(sIA)1x(t0)+(sIA)1BU(s)] x(t) = \mathscr L^{-1}[(sI-A)^{-1}x(t_0)+(sI-A)^{-1}BU(s)]

离散系统

  • {x(k+1)=Gx(k)+Hu(k)y(k)=Cx(k)+Du(k) \begin{cases} \boldsymbol{x}(k+1) &=& \boldsymbol{Gx}(k)+\boldsymbol{Hu}(k)\\ \boldsymbol{y}(k)&=& \boldsymbol{Cx}(k)+\boldsymbol{Du}(k) \end{cases}
线性定常连续系统状态方程的离散化

G=eATH=(0TeAt dt)B \boldsymbol G = e^{\boldsymbol AT}\\ \boldsymbol H = (\int_0^Te^{\boldsymbol At}\ \mathrm dt)\boldsymbol B

线性定常离散系统状态方程的解
  1. 迭代法

x(k)=Gkx(0)+i=0k1Gki1Hu(i) \boldsymbol x(k) = \boldsymbol G^k \boldsymbol x(0)+\sum_{i=0}^{k-1} \boldsymbol G^{k-i-1}\boldsymbol{Hu}(i)

  1. Z变换法

自动控制原理学习笔记(三)