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第二章???预备知识 ■ 第一节 范数 第一节 范数 2.1.1 向量的范数 2.1.1 向量的范数 2.1.2 矩阵的范数 2.1.3 矩阵的二次型估计 第二节 动态系统的稳定性理论 2.2.1 稳定性的定义 Lyapunov稳定理论是分析系统受干扰后能否保持平衡状态的工具,是研究线性/非线性、定常/时变系统的重要方法;分Lyapunov第一和第二方法。第一法(线性化法)通过求解系统微分方程分析稳定性;第二法(直接法):不需通过求解系统微分方程,就能分析系统稳定性,因此被广泛应用。 2.2.2 Lyapunov 稳定性定理 1.正实函数的定义:M(s)---Positive real function,PR * * ■ 第二节 动态系统的稳定性理论 ■ 第三节 平稳随机过程 ■ 第四节 过程建模及控制理论简述 2.1.2 矩阵的范数 2.1.3 矩阵的二次型估计 3、三角不等式 O a b 4.应用:规定收敛性概念,从而讨论极限特性 存在一个 5.常用范数: ,范数具有等价性; ①? P范数:对任意≮1的正数P, ,可规定 范数:对于时间函数u(t), 3.常用范数: 4.应用:用于估计非线性微分方程的解,而无需实际求解微分方程。 1.定义: 2.相容性: 一些矩阵定义: ①正定矩阵:如果方阵A的所有主子行列式均为正,则称A为正定矩阵。表示为:A>0 性质:对某标量a和任意向量x,有 ②正半定矩阵:记为 ③负定矩阵: -A为正定,→A为负定. ④负半定矩阵:-A为正半定,→A为负半定. ⑤对称正半定矩阵:if A≥0, 同时 ⑥对称正定矩阵: if A0, 同时 2. Sylvester准则:判别具有二次型标量函数V(x)正 定性的准则。 对于二次型函数: 若A为对称矩阵,即 则V(x)为正定。 2.2.2 Lyapunov 稳定性定理 2.2.3 正实函数和有关定理 自动控制系统能否应用,首要条件是系统是否稳定,故对自动控制系统稳定性研究,一直是控制理论研究的重要课题。 线性定常系统中,Nyquist、Routh、Hurwitz稳定判据极为实用和方便,但对线性时变和非线性系统不能直接应用。 系统的描述: 2.2.1 稳定性的定义 若对所有: ,称 为系统一个平衡点。 ?? ?(t) x0 xe ?? ? x0 xe t0 t u ?? ? xe (全局)大范 围渐近稳定 系统渐近稳定 不稳定 Lyapunov直接法是从虚构能量的观点来分析系统稳定性的。如果一个系统储存的能量是逐渐衰减的,这个系统就是稳定的;反之,如果系统不断从外界吸收能量,系统的能量越来越大,这时系统就是不稳定的。如果我们用和向量 及时间t有关的标量函数V(x,t)表示系统的能量,V(x,t)就总应该是正的。若dv(x,t)/dt0,系统就稳定。 ? Lyapunov直接法:就是用V(x,t)0和dv(x,t)/dt0的正、负来判别系统的稳定性。 ?判别稳定性的问题归结为寻找V(x,t)。 定理1:Lyapunov基本定理 令V(x,t)为连续可微的标量函数,设 l.p.d.f (local positive define function简称)表示局部正定函数,则见表: 全局一致渐近稳定 p.d.f p.d.f 渐减 局部一致渐近稳定 l.p.d.f l.p.d.f 渐减 局部渐近稳定 l.p.d.f l.p.d.f 局部一致稳定 ≥0,局部地 l.p.d.f 渐减 局部稳定 ≥0,局部地 l.p.d.f 结论 例:已知系统的运动方程如下: 定理2:线性时不变系统稳定定理,下列四种提法等价: (1)A的所有特征值都在左半开平面内; 2.2.3 正实函数和有关定理 2、定理
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