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1、會(huì)計(jì)學(xué)1線性系統(tǒng)理論節(jié)跟蹤控制和擾動(dòng)抑制線性系統(tǒng)理論節(jié)跟蹤控制和擾動(dòng)抑制+CABwBDDwuwy0ye+_跟蹤問題三種提法:漸近跟蹤: y0 (t) 0, w(t)0擾動(dòng)抑制: w(t) 0, y0 (t) 0無靜差跟蹤: y0 (t) 0, w(t) 0)(lim)(lim0)(lim)(lim)(lim0ttt0tttytytytytyw跟蹤問題受控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖第1頁/共14頁信號(hào)的特性和模型信號(hào)的特性和模型給定信號(hào) 的特性:結(jié)構(gòu)特性非結(jié)構(gòu)特性,如: 時(shí)域中 )( 1)(0tty0頻域中ssdsnsY0)()()(0非結(jié)構(gòu)特性結(jié)構(gòu)特性結(jié)構(gòu)特性非結(jié)構(gòu)特性給定信 號(hào) ,其頻域結(jié)構(gòu)特性為 ,則信
2、號(hào)結(jié)構(gòu)特性模型導(dǎo)出一個(gè)線性時(shí)不變自治系統(tǒng):)(0ty)(sd 其中:dimxd(s)階次ny A0的最小多項(xiàng)式 d(s) C0=1ny向量 x(0)x0為未知向量第2頁/共14頁參考輸入的結(jié)構(gòu)特性模型參考輸入的結(jié)構(gòu)特性模型)()()(tytytyq0010 再表 = dr1(s), , 最小公倍式,nr多項(xiàng)式 的次數(shù))()()()()()()(11sdsnsdsnsYsYtYrqrqrrq0010由dr(s)導(dǎo)出參考輸入?yún)⒖驾斎難0(t)的結(jié)構(gòu)特性模型為:的結(jié)構(gòu)特性模型為:rrrrrxCtyxAx)(0)(sdr)(sdr)(sdrq第3頁/共14頁再表 = dw1(s), , 最小公倍式,
3、多項(xiàng)式 的次數(shù)由 導(dǎo)出擾動(dòng)信號(hào)擾動(dòng)信號(hào)w(t)的結(jié)構(gòu)特性模型為:的結(jié)構(gòu)特性模型為:)(sdw)(sdqwwn)(sdw)(sdwwwwwwxCtwxAx)(第4頁/共14頁 漸近跟蹤和擾動(dòng)抑制只需關(guān)注系統(tǒng)輸出y(t)在t的行為,建模時(shí)只需考慮信號(hào)y0(t)和和 w(t)的漸近影響,即只考慮結(jié)構(gòu)特性模型的不穩(wěn)定部分。其中, r(s)0, w(s)0的根為不穩(wěn)定。 的最小公倍數(shù)式子)()(sswr和由此組成參考輸入和擾動(dòng)信號(hào)的共同不穩(wěn)定模型的系數(shù)矩陣為:第5頁/共14頁qqlcqlqlclllllBAI1000011101并令跟蹤誤差e(t)為模型輸入, 為模型輸出,則參考輸入和擾動(dòng)參考輸入和擾動(dòng)
4、信號(hào)的共同不穩(wěn)定模型為信號(hào)的共同不穩(wěn)定模型為:)(tyc第6頁/共14頁 將伺服補(bǔ)償器取為“參考輸入和擾動(dòng)信號(hào)的共同不穩(wěn)定模型”和比例性控制率 的串聯(lián),將鎮(zhèn)定補(bǔ)償器取為受控系統(tǒng)的狀態(tài)反饋。 cK第7頁/共14頁KycKeBxAxcccccx伺服補(bǔ)償器鎮(zhèn)定補(bǔ)償器-wBBuAxxwwDDuCxywu1xw-y0u2u斷開 ,得到串聯(lián)系統(tǒng) 其狀態(tài)空間描述為:cxT控制輸入第8頁/共14頁無靜差跟蹤條件 存在狀態(tài)反饋 ,使可實(shí)現(xiàn)無靜差跟蹤的一個(gè)充分條件為(1) din(u)? dim(y)(2) 對(duì) (s)=0的每一個(gè)根 i,成立:ccxxKKu第9頁/共14頁0111)(sssslllliqnDCBAIranki, 2 , 1,第10頁/共14頁1000011101lllllI定出參考輸入和擾動(dòng)信號(hào)的共同不穩(wěn)定模型的系數(shù)矩陣為l Step6:組成(n+ql)維串聯(lián)系統(tǒng) T的狀態(tài)方程l Step5:定出分塊矩陣第11頁/共14頁l Step7:對(duì)串聯(lián)系統(tǒng) T按期望動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)指定(n+ql)個(gè)期望閉環(huán)極點(diǎn) 1 * , 2*, ql * ,基于u=KTxT,xT=xT,xcTT,采用極點(diǎn)配置算法定出p(n+ql)維KT。lStep8:對(duì)KT
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