前面已经完成了控制系统的性能指标学习,从这节开始继续学习控制系统的分析方法,本文重点介绍分析方法概述和时域分析法。
控制系统的基本分析方法包括:
利用上述方法分析系统的三大基本特性:
系统的动态性能与稳态性能前面已做介绍,这里介绍一下能控能观性。经典控制理论中并没有涉及这两个问题,因为经典控制理论讨论的是单入单出(SISO)系统输入输出的分析和综合问题,它的输入输出间的动态关系可以唯一的由传递函数来表示。
能控性定义:
对于一个 n n n阶系统 S S S,如果在有限的时间区间 t 0 ≤ t ≤ t a t_0\leq t ≤t_a t0≤t≤ta 内,存在容许控制向量 u ( t ) u(t) u(t),能使系统从状态 x ( t 0 ) ≠ 0 x(t_0)≠0 x(t0)=0 转移到 x ( t a ) = 0 x(t_a)=0 x(ta)=0 ,则称状态 x ( t ) x(t) x(t) 在 t 0 t_0 t0上能控。
能观性定义:
对于一个 n n n阶系统 S S S,如果对 t 0 t_0 t0 时刻,存在 t a t_a ta,即 t 0 < t a < ∞ t_0
系统能控能观性主要去解决两个问题:
简单地说,如果系统的每一个状态变量的运动都可由输入来影响和控制,由任意的起始点达到终点,则系统能控(状态能控)。如果系统的所有状态变量的任意形式的运动均可由输出完全反映,则称系统是状态能观测的。
时域分析法是根据系统的微分方程,以拉普拉斯变换作为数学工具,直接解出控制系统的时间响应。然后根据响应的表达式及其描述曲线来分析系统的控制性能,如稳定性、快速性、稳态精度等。
为了衡量控制系统性能,设立了一定的指标,所以系统分析的基本内容就是分析系统在上述三个方面的性能是否达到了规定的性能指标。
时域法的特点:
时域分析方法的基本假设
时域法中部分动态指标的计算公式:
{ t r = π − β ω d t p = π 1 − ζ 2 ω n σ % = 3.5 ζ ω n \left\{ \begin{aligned} t_r&=\frac{\pi-\beta}{\omega_d}\\ t_p&=\frac{\pi}{\sqrt{1-\zeta^2}\omega_n}\\ \sigma\%&=\frac{3.5}{\zeta\omega_n} \end{aligned} \right. ⎩ ⎨ ⎧trtpσ%=ωdπ−β=1−ζ2ωnπ=ζωn3.5
时域法中系统稳定性的分析
时域法中系统稳态误差的计算:静态误差系数法
e s s = lim s → 0 s Φ e ( s ) R ( s ) = lim s → 0 s R ( s ) 1 1 + G 1 ( s ) H ( s ) = lim s → 0 s R ( s ) 1 1 + K s v G 0 ( s ) e_{ss}=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\Phi_e(s)R(s)=\underset{s\rightarrow0}{\lim}sR(s)\frac{1}{1+G_1(s)H(s)}=\underset{s\rightarrow0}{\lim}sR(s)\frac{1}{1+\frac{K}{s^v}G_0(s)} ess=s→0limsΦe(s)R(s)=s→0limsR(s)1+G1(s)H(s)1=s→0limsR(s)1+svKG0(s)1
r ( t ) = A ⋅ 1 ( t ) e s s p = lim s → 0 s Φ e ( s ) R ( s ) = lim s → 0 s ⋅ A s ⋅ 1 1 + G 1 ( s ) H ( s ) = A 1 + lim s → 0 G 1 ( s ) H ( s ) = A 1 + K p r(t)=A\cdot1(t)e_{ssp}=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\Phi_e(s)R(s)=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\cdot\frac{A}{s}\cdot\frac{1}{1+G_1(s)H(s)}=\frac{A}{1+\underset{s\rightarrow0}{\lim}G_1(s)H(s)}=\frac{A}{1+K_p} r(t)=A⋅1(t)essp=s→0limsΦe(s)R(s)=s→0lims⋅sA⋅1+G1(s)H(s)1=1+s→0limG1(s)H(s)A=1+KpA
r ( t ) = A ⋅ t e s s v = lim s → 0 s Φ e ( s ) R ( s ) = lim s → 0 s ⋅ A s 2 ⋅ 1 1 + G 1 ( s ) H ( s ) = A lim s → 0 s G 1 ( s ) H ( s ) = A K v r(t)=A\cdot t e_{ssv}=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\Phi_e(s)R(s)=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\cdot\frac{A}{s^2}\cdot\frac{1}{1+G_1(s)H(s)}=\frac{A}{\underset{s\rightarrow0}{\lim}sG_1(s)H(s)}=\frac{A}{K_v} r(t)=A⋅tessv=s→0limsΦe(s)R(s)=s→0lims⋅s2A⋅1+G1(s)H(s)1=s→0limsG1(s)H(s)A=KvA
r ( t ) = A 2 ⋅ t 2 e s s a = lim s → 0 s Φ e ( s ) R ( s ) = lim s → 0 s ⋅ A s 3 ⋅ 1 1 + G 1 ( s ) H ( s ) = A lim s → 0 s 2 G 1 ( s ) H ( s ) = A K a r(t)=\frac{A}{2}\cdot t^2 e_{ssa}=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\Phi_e(s)R(s)=\underset{s\rightarrow0}{\lim}s\cdot\frac{A}{s^3}\cdot\frac{1}{1+G_1(s)H(s)}=\frac{A}{\underset{s\rightarrow0}{\lim}s^2G_1(s)H(s)}=\frac{A}{K_a} r(t)=2A⋅t2essa=s→0limsΦe(s)R(s)=s→0lims⋅s3A⋅1+G1(s)H(s)1=s→0lims2G1(s)H(s)A=KaA
其中,时域分析 K p K_p Kp是静态位置误差系数; K v K_v Kv是静态速度误差系数; K a K_a Ka是静态加速度误差系数。
本节完 |
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人一旦受到责任感的驱使,就能创造出奇迹来。
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