线性定常系统的能控性

Controllability

基本定义

状态变量可以由输入来影响和控制,而由任意的初态达到原点。
系统的可控性是从状态方程的角度看的,系统的可控建立在状态的可控

graph LR 
输入 --> 状态可控 --> 系统可控 & 系统不完全可控

状态可控:对于一个初始条件下的非零初始状态 x(t0)=x0,存在一个无约束的容许控制,在有限时间内,使得状态由 x(t0)=x0 转移到 x(t1)=0

一、线性定常系统的可控性判据

考虑线性定常系统的状态方程

x˙(t)=Ax(t)+Bu(t)

系统的能控性取决于系统矩阵 A 和控制矩阵 B

1. 对角线规范型判据

利用状态空间表达式Jordan标准化将系统矩阵进行线性变换

z˙=T1ATz+T1Bu={z˙=Λz+T1Bu特征值无重根,化为对角阵z˙=Jz+T1Bu特征值有重根,化为约旦标准型
  1. 如果化为对角阵,只要控制矩阵元素全不为零,则系统能控。
  2. 如果化为 Jordan 标准型
    不同特征值对应的不同约旦块的最后一行元素不为零向量
    相同特征值产生的约旦块的最后一行元素不仅不为零向量,且要满足线性独立的条件
A=(λ1100λ1100λ1λ21λ2λ3)B=(b1b2 b3b4b5b6)

如果 λ1λ2λ3,只要 (b1,b2),(b3,b4),(b5,b6) 不为零向量即可
如果 λ1=λ2λ3 ,不仅要 (b1,b2),(b3,b4) 不为零向量,且要线性独立

2. 构造能控性矩阵判断(秩判据)(主要使用)

凯莱-哈密顿定理得到能控的充分必要条件:

rankM=rank(BABAn1B)=n

3. 传递函数判断能控性

Wux(s)=(sIA)1B

计算传递函数矩阵,如果不存在零极点对消,则系统能控
传递函数分子和分母约掉一个相同的公因子后,就相当于状态变量减少了一维,系统出现低维能控子空间和不能控子空间,则系统不能控。