• 状态观测器

由于系统状态不易直接测量,为实现状态反馈,需要进行系统状态观测器设计,用系统状态估计值去代替系统的真实状态值来实现所需的状态反馈。

  1. 状态观测器的存在条件 → 完全能观!

定理6.2 给定n维线性定常系统(6.1),如果系统状态完全能观测,则 状态向量 x(t) 可由 输入u 和 输出y 的相应信息构造出来。

     2. 全维状态观测器

定理6.3  若式(6.1)的n维线性定常系统是状态完全能观测的,则能借助n维状态观测器

来估计状态x(t),可以通过选择矩阵E来任意配置(A一EC)的特征值
      显然,状态反馈配置极点的设计方法和步骤都能用来设计状态观测器

     3. 降阶状态观测器

全维状态观测器的维数等于原给定系统的维数。实际上,由于系统的输出y(t)可测,可以利用输出的q个分量直接产生q个状态变量,其余的(n-q)个由观测器来估计出,具有这种工作机制的观测器称为降维状态观测器
      假定式(6.1)所描述的系统是完全能观测的,并且有 rankC= q 。

可以验证经过等价变换后,系统的状态空间表达式将具有如下形式:

由于系统Σ是完全能观测的,而等价变换不改变系统的能观性,所以上式(6.19)也是能观测的。又从式(6.19)的输出方程可见,状态向量x_的后q个状态亦量,就是系统输出y(t),不需进行估计。这样,在为系统设计状态观测器时,该观测器只要能估计出x的(n-q)个状态变量即可。

将式(6.19)中状态方程改写为:

现在,若式(6.20)所描述的系统是状态完全能观测的,则据前面的论述不难知道,能构成一个估计的全维(此时为(n一q)维)状态观浏器。关于式(6.20)的能观性,有下面的定理。
      定理6.4  式(6.20)所示系统是状态完全能观测的充分必要条件是,式(6.1)为状态完全能观测。
据此定理可知,只要给定系统是状态完全能观测的,就能构造一个(n一q)维

总结降维观测器的设计步骤如下:


参考文献:《现代控制理论》

全维状态观测器和降维状态观测器相关推荐

  1. 全维观测器matlab,全维状态观测器详解.ppt

    全维状态观测器 xp座机电话号码8 状态重构和状态观测器 状态重构即状态观测器的提出,主要是为了解决状态反馈在性能上的不可替代性和在物理上的不能实现性的矛盾. (1)不可替代性:先前各节中极点配置,镇 ...

  2. matlab降维观测器,全维.降维观测器 - 范文中心

    本文通过具体的例子阐明如何在 MATLAB系统中进行全维状态观测器和降维状态观测器的设计.MATLAB 为状态空间设计提供了很多有用的函数,方便了矩阵方程的求解,其中的MATLAB 里面提供的库函数对 ...

  3. 【状态观测器】全维状态观测器

    文章目录 前言 一.全维状态观测器 前言 本文主要提到的是闭环形式状态观测器中的全维状态观测器,建议有时间可以阅读上一篇开环形式的状态观测器(篇幅不长)以理解状态观测器. 一.全维状态观测器 全维状态 ...

  4. matlab设计降维状态观测器,降维状态观测器的两种设计方法及算例

    第 17卷第 3期 2005年 6月 军 械 工 程 学 院 学 报 Journal of Ordnance Engineering College Vo1.17 No.3 Jun.,2005 文章编 ...

  5. 降维状态观测器的直观理解与仿真

    例题出自郑大钟<线性系统理论>第二版课后题6.20.课本上只会堆公式并没有解释为什么要这样做,我结合这个例子直观解释一下降维状态观测器的设计过程和原因. x˙=[−1−2−20−1110− ...

  6. Revit二次开发入门捷径_升维学习、降维打击

    问题 入门Revit二次开发有捷径吗? 答案 量子力学:有也没有.(皮一下:叠加态) 没有:目的地只有一个,路只有一条,学习没有捷径. 有:虽然路只有一条,但我们可以借助交通工具,缩短时间就是捷径. ...

  7. 产品概念之4/4:产品包 —— 升维思考,降维打击

    产品包是产品开发团队对客户或下游环节交付的统称,是产品分层次理论在实践中的具体应用. 抛开内部向下游组织交付的内容,先看一下向客户的交付.拿软件来说,我们一般都能够说的八九不离十,软件安装文件.操作手 ...

  8. 改进YOLO系列 | ICLR2022 | OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION: 全维动态卷积

    单个静态卷积核是现代卷积神经网络(CNNs)的常见训练范式.然而,最近的动态卷积研究表明,学习加权为其输入依赖注意力的n个卷积核的线性组合可以显著提高轻量级CNNs的准确性,同时保持高效的推理.然而, ...

  9. 改进YOLOv8 | 即插即用篇 | 全维动态卷积 |《 OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION》

    单个静态卷积核是现代卷积神经网络(CNNs)的常见训练范式.然而,最近的动态卷积研究表明,学习加权为其输入依赖注意力的n个卷积核的线性组合可以显著提高轻量级CNNs的准确性,同时保持高效的推理.然而, ...

最新文章

  1. Andoird --- 安卓 failed to connect to /192.168.0.135 (port 8080) after 1000ms
  2. team网卡配置_Windows下的网卡Teaming 配置教程(图文)
  3. MySQL 是如何利用索引的
  4. cout输出数组_让程序从1开始一直执行++操作,10秒钟能输出最大的数是多少
  5. 我国地方大数据政策的扩散模式与转移特征研究
  6. u盘启动pxe安装linux,U盘启动安装centos5.5+centos6.3+PXE网络安装CentOS
  7. sqlite可视化工具推荐
  8. Yii2 日期和时间组件
  9. mysql自增主键返回---创建成功后返回用户的ID
  10. windwos开机自启动脚本
  11. linux debian硬盘安装,Debian硬盘安装方法
  12. kafka0.8消费者实例 1
  13. Java 反射Reflection总结一
  14. 不足300的游戏蓝牙耳机靠谱吗?五款高人气蓝牙耳机测评
  15. python 拼图验证码
  16. BDSN数据存储服务节点激励通证TYB将于6月21日正式上线
  17. iOS 使用符号断点定位警告约束警告-[LayoutConstraints] Unable to simultaneously satisfy constraints
  18. 隐藏在摄像头里的AI
  19. 中国IT行业发展前景很可观
  20. tortoise git 更换邮箱和账号时,报错because commituserEmail is not oncorrect

热门文章

  1. GeoServer导入ArcGIS的shp文件样式丢失:自定义Style
  2. 软考高项-系统架构师(论文)-架构风格
  3. 视频安全之视频播放密码功能(设置观看密码功能教程)
  4. Django框架学习(1) —— 环境搭建
  5. 揭秘Win7 下WinSXS超大文件夹
  6. 最佳状态 (最佳状态)
  7. python操作word——python-docx和python-docx-template模块
  8. 好程序员web前端教程分享js中的模块化一
  9. BCE loss与交叉熵损失区别
  10. python自动登录网站爬取数据_Python爬虫实战:自动化登录网站,爬取商品数据