Page 1
Lý thuyết Điều khiển Tự động Phân tích hệ trên không gian trạng thái Trường Điện – Điện tử Đại học Bách Khoa Hà Nội GV: TS. Trịnh Hoàng Minh Hà Nội, 08/2021
Lý thuyết Điều khiển Tự động Phân tích hệ trên không gian trạng thái Trường Điện – Điện tử Đại học Bách Khoa Hà Nội GV: TS. Trịnh Hoàng Minh Hà Nội, 08/2021
Xác định bậc tương đối từ MHTT • Hệ SISO với hàm truyền hợp thức chặt 𝑏 +𝑏 𝑠+⋯+𝑏 𝑠𝑚 𝐺 𝑠 = 0 1 𝑚 , (𝑚 < 𝑛) 𝑎 +𝑎 𝑠+⋯+𝑎 𝑠𝑛−1+𝑠𝑛 0 1 𝑛−1 Bậc tương đối: 𝑟 = 𝑛 − 𝑚 ≥ 1. • Hệ SISO với MHTT: 𝑑𝑥 = 𝐴𝑥 + 𝑏𝑢 𝑑𝑡 𝑦 = 𝑐⊤𝑥 Xác định bậc tương đối theo công thức: 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 = ቊ= 0 0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑟 − 2 ≠ 0 𝑘 = 𝑟 − 1 4
Xác định bậc tương đối từ MHTT • Xác định bậc tương đối hệ SISO với MHTT theo công thức: 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 = ቊ= 0 0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑟 − 2 ≠ 0 𝑘 = 𝑟 − 1 Chứng minh: ∞ 𝐴𝑘 • Theo tính chất của ma trận hàm mũ: (𝑠𝐼 − 𝐴)−1= ℒ 𝑒𝐴𝑡 = 𝑠𝑘+1 𝑖=0 • Do đó: ∞ 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 lim 𝑠𝑟𝐺(𝑠) = 𝑏 = lim 𝑠𝑟 𝑐⊤(𝑠𝐼 − 𝐴)−1𝑏 = lim 𝑠→∞ 𝑚 𝑠→∞ 𝑠→∞ 𝑠𝑘−𝑟+1 𝑖=0 Với 𝑘 > 𝑟 − 1 thì 𝐴𝑘 ∞ 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 𝑟−1 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 lim = 0 ⟹ lim = lim 𝑠→∞ 𝑠𝑘−𝑟+1 𝑠→∞ 𝑠𝑘−𝑟+1 𝑠→∞ 𝑠𝑘−𝑟+1 𝑖=0 𝑖=0 ⟹ Để vế trái bằng giá trị hữu hạn 𝑏𝑚 = 𝑏𝑛−𝑟+1 thì cần và đủ là: 𝑐⊤𝐴𝑘𝑏 = 0, 0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑟 − 2 ൝ 𝑐⊤𝐴𝑟−1𝑏 ≠ 0 5
Tính ổn định của hệ thống • Phân tích ổn định BIBO: 𝑠𝐼 − 𝐴 𝑎𝑑𝑗 𝐺(𝑠) = 𝐶 𝑠𝐼 − 𝐴 −1𝐵 + 𝐷 = 𝐶 𝐵 + 𝐷 det(𝑠𝐼 − 𝐴) • Định lý: Hệ ổn định BIBO khi và chỉ khi ma trận A có tất cả các giá trị riêng nằm bên trái trục ảo, tức là 𝑝 𝑠 = det(𝑠𝐼 − 𝐴) là đa thức Hurwitz. • Ví dụ 1: Xét tính ổn định BIBO của hệ sau: −1 −1 1 1 𝑥പሶ = 1 −2 0 𝑥പ + 0 𝑢 0 2 −3 1 𝑦 = 1 0 −1 𝑥പ 6
Điểm cân bằng • Hệ tuyến tính tham số hằng: 𝑥പሶ = 𝐴𝑥പ + 𝐵𝑢ഫ ቊ𝑦 = 𝐶𝑥പ + 𝐷𝑢ഫ , 𝑥പ(𝑡0) = 𝑥പ0 പ • Điểm cân bằng: những điểm 𝑥𝑒 mà nếu không có tác động thì hệ sẽ nằm nguyên tại đó ⟹ 𝑥𝑒 là nghiệm của phương trình 𝑥ሶ = 0. • Nếu 𝐴 khả nghịch thì hệ tuyến tính tham số hằng có điểm cân bằng duy nhất tại gốc tọa độ 𝑥𝑒 = 0. 7
Ổn định Lyapunov • Ổn định tiệm cận Lyapunov: Các quỹ đạo trạng thái tự do có hướng tiến về gốc tọa độ và kết thúc tại đó. • Phương pháp Lyapunov: • Xây dựng họ các đường cong 𝑣 khép kín chứa gốc tọa độ 0 bên trong • Kiểm tra 𝑥(𝑡) có cắt mọi đường cong 𝑣 từ ngoài vào trong hay không ⟺ 𝑥ሶ(𝑡) tạo với pháp tuyến ∇𝑣 của 𝑣 (hướng từ trong ra ngoài) một góc lớn hơn 900. 8
Ổn định Lyapunov • Định lý (Lyapunov): Xét hệ 𝑥ሶ 𝑡 = 𝑓 𝑥 𝑡 ,𝑓 0 = 0. Nếu tồn tại hàm 𝑉 𝑥 thỏa mãn: a) khả vi và xác định dương: 𝑉 𝑥 > 0,∀𝑥 ≠ 0 và 𝑉 𝑥 = 0 ⇔ 𝑥 = 0. b) 𝑑𝑉 xác định âm dọc theo mỗi quỹ đạo trạng thái. 𝑑𝑡 Thì 𝑉 𝑥 là hàm Lyapunov và hệ ổn định tiệm cận tại 0. 𝜕𝑉 ⊤ 𝜕𝑉 𝜕𝑉 ⊤ ∇𝑣= grad𝑉 = = ,..., 𝜕𝑥പ 𝜕𝑥1 𝜕𝑥𝑛 𝑑𝑉 𝜕𝑉 𝑑𝑥പ 𝑑𝑥പ 𝑥പ(𝑡) → 0പ,∀𝑡: = = |grad𝑉| ⋅ | | ⋅ cos𝜑 < 0 𝑑𝑡 𝜕𝑥പ 𝑑𝑡 𝑑𝑡 9
Ổn định Lyapunov • Định lý: Hệ tuyến tính 𝑥ሶ 𝑡 = 𝐴𝑥 𝑡 là ổn định tiệm cận nếu i) Tồn tại 𝑃 = 𝑃⊤ xác định dương sao cho ma trận (𝑃𝐴 + 𝐴⊤𝑃) xác định âm ii) Tồn tại ma trận đối xứng xác định dương 𝑄 sao cho phương trình Lyapunov 𝑃𝐴 + 𝐴⊤𝑃 = −𝑄 có nghiệm 𝑃 đối xứng, xác định dương. 𝑉 = 𝑥പ⊤𝑃𝑥പ ⇒ 𝑉ሶ = 𝑥പ⊤(𝑃𝐴 + 𝐴⊤𝑃)𝑥പ = −𝑥പ⊤𝑄𝑥പ • Ví dụ 2: Tìm nghiệm 𝑃 của pt Lyapunov cho hệ sau, biết 𝑄 = −𝐼 −2 1 0 % MATLAB: lệnh lyap % Kết quả: 𝑥പሶ = 𝑥പ + 𝑢 A = [-2, 1; 0, -1]; P = 0 −1 1 Q = [-1 0; 0 -1]; 0.3333 0.1667 𝑦 = 𝑥1 P = lyap(A,Q) 0.1667 0.5000 10
Khái niệm điều khiển được • Bài toán điều khiển: • Xác định những tín hiệu 𝑢(𝑡) để đưa hệ từ 𝑥0 tới 𝑥𝑇 trong một khoảng thời gian hữu hạn. • Tìm trong số những tín hiệu 𝑢(𝑡) đã các định được một hoặc nhiều tín hiệu với chất lượng như yêu cầu. • Định nghĩa: Một hệ thống tuyến tính, liên tục được gọi là điều khiển được nếu tồn tại ít nhất một tín hiệu điều khiển 𝑢(𝑡) đưa được nó từ một điểm trạng thái ban đầu 𝑥0 (tùy ý) về được gốc tọa độ 0 trong khoảng thời gian hữu hạn. 12
Khái niệm điều khiển được • Khoảng thời gian hữu hạn: cần thiết trong bài toán điều khiển. Ví dụ 3: 𝑥ሶ −1 0 𝑥1 0 −𝑥1 1 = + 𝑢 = 𝑥ሶ2 0 −2 𝑥2 1 −2𝑥2 + 𝑢(𝑡) 𝑢(𝑡) không có tác động tới 𝑥1(𝑡), tuy nhiên 𝑥 𝑡 = 𝑒−𝑡𝑥 0 → 0,𝑡 → ∞ 1 1 𝑥1(𝑡) không tiến tới gốc tọa độ trong thời gian hữu hạn. 13
Khái niệm điều khiển được • Điểm trạng thái đầu 𝑥0 tùy ý: với hệ tuyến tính, nếu tồn tại tín hiệu điều khiển 𝑢1 đưa một điểm 𝑥01 về gốc tọa độ thì với 𝑥02 khác cũng tồn tại tín hiệu 𝑢2 đưa 𝑥02 về 0. • Trạng thái cuối là gốc tọa độ: với hệ tuyến tính, nếu tồn tại 𝑢1 đưa một điểm 𝑥0 về gốc tọa độ thì với một điểm 𝑥1 tùy ý, tồn tại 𝑢2 đưa 𝑥0 tới 𝑥1. 𝑢1 𝑡 0 < 𝑡 ≤ 𝑇1 𝑢 𝑡 = ൝−𝑢 (𝑡 − 𝑇 ) 𝑇 2 1 1 < 𝑡 x x x T x T 0 0 u u 1 1 u -u 0 2 0 2 14
Tiêu chuẩn Kalman • Định lý (Kalman): Cần và đủ để hệ tuyến tính không có biến trạng thái thừa 𝑥ሶ = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 điều khiển được là: rank 𝐵,𝐴𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 = 𝑛. 𝒞 = 𝐵,𝐴𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 : ma trận điều khiển của hệ. • Chứng minh: 𝑡 𝑥പ = −න 𝑒−𝐴𝜏𝐵𝑢ഫ(𝜏)𝑑𝜏 0 0 𝑎 (𝜏) 0 𝑒−𝐴𝜏𝐵 = 𝑎 (𝜏)𝐼 + 𝑎 (𝜏)𝐴+...+𝑎 (𝜏)𝐴𝑛−1 𝐵 = 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,...,𝐴𝑛−1𝐵 ⋮ 0 1 𝑛−1 𝑎𝑛−1(𝜏) 𝑡 න 𝑎0(𝜏)𝑢ഫ(𝜏)𝑑𝜏 0 −𝑥പ = 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,...,𝐴𝑛−1𝐵 ⋮ = 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,...,𝐴𝑛−1𝐵 𝑧പ 𝑢ഫ 0 𝑡 න 𝑎𝑛−1(𝜏)𝑢ഫ(𝜏)𝑑𝜏 0 Để tìm được 𝑢 với mọi 𝑥പ thì 𝐵,𝐴𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 phải khả nghịch 0 15
Tiêu chuẩn Kalman • Ví dụ 4: Xét hệ cho bởi hàm truyền 𝐴 = −3 1 , 𝐵 = 0 0 𝑏 𝑐 Kiểm tra tính điều khiển được của hê. rank(𝐵,𝐴𝐵) = rank 0 𝑐 𝑐 𝑏𝑐 𝑐 = 0: Hệ không điều khiển được. 𝑐 ≠ 0: Hệ điều khiển được 16
Tiêu chuẩn Hautus • Định lý (Hautus): Cần và đủ để hệ tuyến tính không có biến trạng thái thừa 𝑥ሶ = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 điều khiển được là: rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 = 𝑛, với ∀𝑠 ∈ ℂ. Thực tế, ta chỉ cần kiểm tra điều kiện rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 = 𝑛 với mọi 𝑠 là giá trị riêng của 𝐴 do với 𝑠 không là giá trị riêng của 𝐴 thì ta luôn có rank 𝑠𝐼 − 𝐴 = 𝑛. 17
Tiêu chuẩn Hautus • Định lý (Hautus): Cần và đủ để hệ tuyến tính không có trạng thái thừa 𝑥ሶ = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 điều khiển được là: rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 = 𝑛,với ∀𝑠 ∈ ℂ. Chứng minh [4]: (⇒) Giả sử tồn tại 𝑠 ∈ ℂ sao cho rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 < 𝑛 ⟹ ∃ 𝜂⊤ ≠ 0 sao cho 𝜂⊤𝐴 = 𝑠𝜂⊤,𝜂⊤𝐵 = 0 ⟹ ∃ 𝜂⊤ ≠ 0 sao cho 𝜂⊤ 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 = 0 ⟹ rank 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 < 𝑛 ⟹ Hệ không điều khiển được. 18
Tiêu chuẩn Hautus • Định lý (Hautus): Cần và đủ để hệ tuyến tính không có trạng thái thừa 𝑥ሶ = 𝐴𝑥 + 𝐵𝑢 điều khiển được là: rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 = 𝑛,𝑣ớ𝑖 ∀𝑠 ∈ ℂ. Chứng minh: (⇐) Giả sử hệ không điều khiển được rank 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 < 𝑛 ⟺ ∃ 𝜂⊤ ≠ 0 sao cho 𝜂⊤ 𝐵,𝐴𝐵,𝐴2𝐵,…,𝐴𝑛−1𝐵 = 0⊤ (*) Gọi 𝜓(𝑧) là đa thức với bậc nhỏ nhất thỏa mãn 𝜂⊤𝜓 𝐴 = 0⊤ thì deg(𝜓) ≥ 1 Phân tích 𝜓 𝑧 = 𝜙(𝑧)(𝑧 − 𝑠) thì 0⊤ = 𝜂⊤𝜓 𝐴 = 𝜂⊤𝜙(𝐴)(𝐴 − 𝑠𝐼) Đặt 𝜁⊤ = 𝜂⊤𝜙(𝐴) thì 𝜁 ≠ 0 (do deg 𝜙 < deg(𝜓)) ⟹ 𝜁⊤𝐴 = 𝑠𝜁⊤và 𝜁⊤𝐵 = 𝜂⊤𝜙 𝐴 𝐵 = 0 (suy ra từ (*)) ⟹ rank 𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵 < 𝑛. 19
Tiêu chuẩn Hautus • Ví dụ 5: Xét tính ổn định của hệ với ma trận 𝐴,𝐵 cho bởi 𝐴 = 𝑎 0 , 𝐵 = 0 ,𝑐 ≠ 0 0 𝑏 𝑐 rank(𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵) = rank 𝑠 − 𝑎 0 0 0 𝑠 − 𝑏 𝑐 𝑠 = 𝑎: rank(𝑠𝐼 − 𝐴,𝐵) = rank 0 0 0 = 1 < 2 0 𝑎 − 𝑏 𝑐 ⟹ Hệ không điều khiển được. 20
Showing the first 20 pages. Download the document to see it all.
No comments yet. Be the first!
Comments (0)
No comments yet. Be the first!