自动控制原理(来自于b站的笔记整理)

一、自动控制原理 1

文章目录

    • 一、自动控制原理 [^1]
      • 1. 控制原理
        • 1.1 开环与闭环系统
        • 1.2 稳定性分析[^2]
        • 1.3 一起燃烧卡路里/科学减肥(系统分析实例_数学建模部分)
        • 1.4 终值定理与稳态误差[^3]
          • 1)比例控制
          • 2)比例积分控制
        • 1.5 根轨迹
      • 2. 工具
        • 2.1 拉普拉斯变换
        • 2.2 拉普拉斯逆变换[^4]
        • 2.3 矩阵的性质
    • 二、 现代控制原理串讲

1. 控制原理

1.1 开环与闭环系统

简单的开环系统
自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第1张图片
闭环系统转换成为闭环系统:

1.2 稳定性分析2

自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第2张图片
对于一个系统,如果没有稳定性的先决条件,那么其他的(稳态误差分析、瞬态误差分析)将无从说起。稳定性:传递函数极点在极坐标中的左半边。(横坐标为极点,纵坐标为零点)
零点和极点的定义如下:
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分析为什么极点为负的,系统是稳定的:

下面这个图要更加直观:
自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第4张图片
那么我们如何设计控制器?就是将最终的传递函数的极点在左边平面,叫做极点配置。现代控制理论中,研究的是状态矩阵的特征值,对应的就是传递函数的极点。

1.3 一起燃烧卡路里/科学减肥(系统分析实例_数学建模部分)

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自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第6张图片
框图表示如下:
自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第7张图片
设计比例控制器(最为简单的控制器)如下:
u = k p e u=k_{p} e u=kpe
那么如何设计该控制器,让最终的系统趋向于稳定状态呢?(也就是说传递函数的极点在左半边平面)

学习控制理论一定要从微分方程入手,弄清楚微分方程与传递函数之间的关系就会容易理解很多。
最终产生稳态误差
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1.4 终值定理与稳态误差3

下面讨论的系统是存在参考信号的系统,类似于下图。终值定理,用来算系统输出的极限的工具。(FVT)
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下图解释了弹簧阻尼系统的传递函数,还有在冲激响应下系统的** 终值定理**的使用方式。
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自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第11张图片
自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第12张图片
这里需要注意的是第二种情况,代表了输入参考信号为c时(相当于r)的情况。
条件如下:
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最终求出来的极限值经过运算就是系统的稳态误差。
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1)比例控制

举例说明。下面是一个最为简单的一阶系统,采用的控制方式是比例控制。
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利用定理分析稳态误差如下:
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这里说明了比例控制的局限性,必须采用更加实用性的控制算法。比例控制充法消除稳态误差

2)比例积分控制

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并有下面变换方式:
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通过引入一个积分信号,让本来的一阶系统变成一个二阶系统。

1.5 根轨迹

再回到弹簧系统,是一个二阶系统。
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对于高阶系统不过也是几个一阶系统的叠加,如下:
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这一节评估了根的位置对于控制器的影响。

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2. 工具

2.1 拉普拉斯变换

  • s通常是代表着微分的。1/s代表的是积分
  • 计算拉普拉斯是采用输出/输入计算方式。
  • 拉普拉斯变换与z变换的区别??

2.2 拉普拉斯逆变换4

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= 1 ω n w n s 2 + w n 2 x ( t ) = 1 w n sin ⁡ w n t \begin{aligned} &=\frac{1}{\omega_{n}} \frac{w_{n}}{s^{2}+w n^{2}} \\ x_{(t)} &=\frac{1}{w_{n}} \sin w_{n} t \end{aligned} x(t)=ωn1s2+wn2wn=wn1sinwnt

2.3 矩阵的性质

矩阵有下面的性质,现代控制理论的分析中常常会用到。

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二、 现代控制原理串讲

首先要了解一个简单的弹簧阻尼模型,作为控制的对象,其满足胡克定律。

最基础的当然是状态空间表示法

自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第23张图片

当然,通过拉普拉斯变换可以转换成下面的形式,控制对象是弹簧阻尼块。

20200602162941

其中有一条重要的信息,实际上矩阵A的特征值就是G(s)的极点,决定了系统的稳定性。上面的右式时通用的。

去分析一个系统,主要需要考虑以下几个方面:

  • 可控性

    自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第24张图片

  • 李雅普诺夫稳定性:确定系统的稳定状态,控制系统可以满足数学的条件。在一阶系统中,常常用极点分析的方法去观察稳定性。

  • 可观性:状态观测器。系统状态加入不可直接测量,那么就需要通过输出和控制量去估计状态。状态观测器需要达到一个收敛的状态。建立观测器时,实际上是建立一个反馈系统,使得误差等于0。

    对于可观测性,需要问一个问题:是不是所有系统都是可测的?借鉴可控性的推导,有下面的结论:

    自动控制原理(来自于b站的笔记整理)_第25张图片


  1. https://www.bilibili.com/video/av62276712 ↩︎

  2. https://www.bilibili.com/video/BV1s4411X7qd/?spm_id_from=333.788.videocard.0 ↩︎

  3. https://www.bilibili.com/video/BV14J411A7M2 ↩︎

  4. https://www.bilibili.com/video/BV1NE411d78U ↩︎

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