上海交大杜秀华老师《现代控制理论》第四章 线性系统的能控性和能观.docx

上海交大杜秀华老师现代控制理论第四章 线性系统的能控性和能观三、 多输入多输出系统的标准形 旺纳姆标准形和龙伯格标准形。 1.多输入多输出系统的能控标准形 考虑线性定常系统 :&=Ax+Buxy=Cxx为n维状态向量，u为p输入向量，y为q维输出向量 如果系统能控，则系统的能控性矩阵的秩为n，即Q中有n个线性无关列。 cQc=b1b2LbpMAb1Ab2LAbpMLMAn-1b1An-1b2LAn-1bp 对多输入系统，p>1，Qc中有np列，所以，在Qc中可以找出很多种n个线性无关列的情况。这里介绍两种寻找n个线性无关列的方法，以构成状态变换阵，将状态空间描述形式变换为旺纳姆能控标准形和龙伯格能控标准形。 定理 旺纳姆能控标准形对完全能控的线性定常系统，存在线性非奇异变换 -1x=Px=Qx 使状态空间表达式转化为旺纳姆能控标准形 cW:式中 &=Ax+Buxccy=CcxéA11ê0Ac=Q-1AQ=êêMêê0ëA12LA22OLA1mùúLA2múOMúú0Ammûúé0êMêêMAii=ê(ni´ni）êMê0êêë-a1n11OL-a1(n1-1)0ù1OMúúOOOMúú,i=1,2,L,m OO0úLL01úúLLL-a11úûLL0égij1êgij2Aij=êêM(ni´nj)êêëgijn10L0ùMMúú,j=i+1,L,mMMú ú0L0úûb1(m+1)Lb1pùé0êMúMMêúê0MMúêú1MMêú-1MMúBc=QB=êOêú 0MMêúêMMMúêú0MMúêêú1bLbn(m+1)npûëCc=CQ 证明：见书 例 求如下系统的旺纳姆能控标准形 é12-1ùé10ùúêúA=êê010ú B=ê01ú êêë103úûë00úû计算系统的能控性矩阵 Qc=éëBABé101204ùê010101úA2Bù=ûêú êë001042úûrankQc=3，系统完全能控。按 1b, 1 A,2b1 Ab和 b2, Ab2, A2b2搜索，可知b1,Ab1,b2是线性独立的。得n1=2,n2=1。 A2b1=-a11Ab1-a12b1é1ùé1ùé0ùé0ùé1ùé1ùú, Ab=ê0ú, A2b=ê0ú, ê0ú=-aê0ú-aê0ú b1=ê01111êú12êúêúêúêúêúêêêêêêë0úûë1úûë4úûë4úûë1úûë0úû4，a12解得 a11e12=b1=4 e11=a11b1+Ab1得 é1ùé1ùé-3ùé1ùé0ùú+ê0ú=ê0ú e=b=ê0ú e=b=ê1úe11=-4 ê0121212êúêúêúêúêú êêêë0úûêë1úûêë1úûë0úûë0úû由Ab2=-a21b1+g121e11+g122e12，即 é2ùé0ùé-3ùé1ùê1ú=-aê1ú+gê0ú+gê0ú21êú121êêúú122êú êêêêë0úûë0úûë1úûë0úû解得 a21由此可得 =-1, g121=0, g122=2éA11Ac=QAQ=êë0-1é010ùé00ùA12ùêú B=Q-1B=ê10ú =-442úcúêúA22ûêêêë001úûë01úûé-310ùê001úQ=式中，变换矩阵为 êú êë100úû系统的旺纳姆能控标准形为 é011ùé00ù&=ê-442úx+ê10úuxêúêú êêë001úûë01úû龙伯格能控标准形相对于旺纳姆能控标准形在系统极点配置中应用更广，这是由于在构成状态变换阵时，相对均衡地考虑了各个输入的作用。考虑线性定常系统 :&=Ax+Buxy=Cxx为n维状态向量，u为p输入向量，y为q维输出向量。如果系统完全能控，设矩阵B的列线性无关，这在实际上通常总能成立，或可进行处理获得，bi为B的第i列，那么，系统的能控性矩阵Qc可表示为 Qc=b1b2LbpMAb1Ab2LAbpMLMAn-1b1An-1b2LAn-1bp 对上式从左到右依次找出n个线性无关列，即若某个列不能表示成其左边各线性独立列的线性组合就为线性无关列，否则为线性相关列。考虑到Qc的组成特点，如果Aibm,m=1,L2,p和其左边线性独立列线性相关，则,Ai+1bm也和其左边线性独立列线性相关，又由于假设B为满秩，则可将此搜索结果重新排列，并组成非奇异矩阵P： m-1m-1m-1P-1=ébAbLAbMbAbLAbMLMbAbLAbpù11222ppë1û12p式中，m1+m2+L+mp=n， m1,m2,Lmp为系统能控性指数集。 -1P对定义矩阵求逆，并表示成分块矩阵形式： Tée11ùêúMêúêe1Tmúêú-1-1MP=(P)=êúêeTú êp1úêMúêeTúëpmû1p式中，块的行数为mi,i=1,2,L,p。再在矩阵12pP中，取出各TTTe,e,L,epm，个块矩阵的末行，即为1m2m并按如下方式构造变换矩阵P： cLPcLTée1ùmêúTeA1mêúêúMêTm-1úêe1mAúêúM=êúTêepmúêúTêepmAúêúMêúm-1TêepmAúëû1111pppp定理龙伯格能控标准形对完全能控的线性定常系统，存在线性非奇异变换 =PcLx=QcL-1x x使状态空间表达式转化为龙伯格能控标准形 cL:&xu=A+Bxcc xy=CcéA11êAê-1=QAQ=21AccLcLêêMêAëp1A12AMA22p2ùA1púLA2púúOMúúLAppûLé010LLêMO1OêêMOOOAii=êOO(mi´mi）êMê0LLL0êêë*LLL0ùMúúMúú,i=1,2,L,p0ú 1úú*úûé0êM=êAijê0(mi´mj)êë*0L0ùMMúú,i¹j,i,j=1,2,L,p0L0ú ú*L*ûé0ùêMúêúê0úêú1*êú=Q-1B=êOúBccLêú0ú êêMúêú0úêêú1ëû=CQCccL *表示可能的零元或非零元。 证明：从略。 例 求如下系统的龙伯格能控标准形 é0ê3A=êê-1êë10ùé0ê10-31úú B=êê014-1úúê0-10ûë0010ù0úú1úú0û计算系统的能控性矩阵Qc Qc=éëb1é0ê1=êê0êë0b2MAb1Ab2MA2b1A2b2MA3b1A3b2ùû13ù00-3-3-10-10-30úú 1144131351úú00-1-1-3-3-9û0011442b,b,Ab,Ab2线性无关，式中，12所以，系统完全能控，且m1=1，1m2=3。由此构成矩阵P-1，并求其逆阵P。 4ù0-3-10úú1413ú ú0-1-3û01é0ê12êP-1=ébbAbAb2ù1ë12û=ê0êë0é1ê-1P=êê-3êë110-2ù013úú00-4ú ú001û将P分为两个块阵，第一个块的行数为1，第二个块的行数T11为3。取出P中的第一行e和第四行e，组成变换矩阵PcL，并求其逆阵QcL。 T23Tée11ùé1êTúê1ePcL=êT23ú=êêe23Aúê1êT2úêëe23Aûë010-2ù001úú000ú ú010ûé0ê1-1QcL=PcL=êê0êë00ù2-30úú001ú ú1-10û01由此可求出系统的龙伯格能控标准形为 é0ê0=Q-1AQ=êAccLcLê0êë10ù010úú001úú1-34û10é1ê0=Q-1B=êBccLê0êë00ù0úú0ú ú1û2.多输入多输出系统的能观标准形 利用能观性和能控性的对偶关系，可以方便地得出完全能观系统的旺纳姆能观标准形和龙伯格能观标准形。 定理 旺纳姆能观标准形对完全能观的线性定常系统，存在线性非奇异变换 %=Po-1x=Qox x使状态空间表达式转化为旺纳姆能控标准形 oW:&%x%u%=A%+Bxoo %x%y=Co式中 %éA11ê%=P-1AP=êA21AoooêMê%êëAl1é0êê1ê0%Aii=êêMêMêêë00%A22M%Al2ùúúú Oú%LAllúû-a1giùú0Mú1Múú,i=1,2,L,l 0OMúMOMúú01-ai1úûéVij1Vij2LVijniùêú%=ê0LL0ú ,i= j+1,L,l,j=1,2,L,lAijêMMúêúêë0LL0úû%=P-1B Booé0LL1ê0LL1êêOêOê%Co=CPo=êêLLLLLêb(l+1)1êMêLLLLLêëbp1ùúúúúú0LL1ú úb(l+1)núúMúbpnúû定理 龙伯格能观标准形对完全能观的线性定常系统，存在线性非奇异变换 )x=Po-1x=Qox 使状态空间表达式转化为龙伯格能控标准形 oL:)&=Ax+Buxoo)y=Cox式中 )éA11ê)A21-1êAo=PoLAPoL=êMê)êëAq1é0ê1ê)ê0Aii=êêMêMêê0ë0)A12L)A22LM)Aq2)A1qù)úA1qúOMú )úLAqqúûL0*ù0Múú1OMúú,i=1,2,L,q0OOMúMO0Múú01*ûúé0L0*ùê0L0*ú)ú ,i¹jAij=ê êMMMúêú0L0*ëû)-1Bo=PoLB é0LL1ù)úCo=CPoL=ê*Oêú ê*0LL1úëû能观标准形在系统观测器设计中有重要应用。 应该指出，单变量系统的传递函数与能控标准形和能观标准形的参数有明显的关系。已知传递函数可直接写出系统的能控标准形和能观标准形，不必求出变换矩阵，反之，由标准形也可以直接写出传递函数。但在多变量系统中，不存在这样的对应关系，必须求出变换矩阵，才能求出标准形。 4.7 线性系统的结构分解 介绍如何通过非奇异变换，将系统的状态空间描述按能控性和能观性进行结构分解。 通过状态空间描述的结构分解可以建立状态空间描述和系统传递函数之间的关系，为最小实现问题的提出提供理论依据。状态空间描述的结构分解在系统综合状态反馈和系统镇定问题中也有重要作用。 一、 按能控性的系统结构分解 按能控性分解是通过线性非奇异变换，将系统的完全能控状态和不能控状态，以明显的方式区分开来表示。 考虑线性定常系统 :&=Ax+Buxy=Cx式中，x为输出向量。 n维状态向量，u为p输入向量，y为q维定理 系统按能控性结构分解 对不完全能控的系统，其能控性判别矩阵为Qc的秩为n1 rankQc=rankéëBABLAn-1Bùû=n1<n 构造非奇异变换矩阵P-1=éëq1Lqn11P qn1+1Lqnùû 式中，q1,L,qn为U中任意选取的n1个线性独立的列，qn1+1,L,qn为任意的，只要使P为非奇异的n-n个线性独立1的列，那么线性非奇异变换现按能控性的结构分解 &ùéAéxccê&ú=êëxcûë0y=éëCcx=Px或x=P-1x可使系统实A12ùéxcùéBcùúêú+êúuAcûëxcûë0ûéxcùCcùûêxúëcûxc为n1维系统能控状态，xc为n-n1维不能控状态。 证明：若记Tép1ùêúP=Q-1=êMúTúêpnëû，由于PP-1=I及P-1=éëq1Lqn1qn1+1Lqnùû可以得出 piTqj=0,"i¹j 由于Aqi(i=n1+1,L,n)为q1,L,qn的线性组合，由此，并利1Tp用式iqj=0,"i¹j可得 piTAqj=0,i=n1+1,L,n,j=1,L,n1 于是可得 A=PAP-1Tép1Aq1êMêêpTAqn1=êT1êpn+1Aq1ê1MêêpTAqën1LLLLTp1Aqn1Tp1Aqn1+1LLMTpnAqn11TpnAqn11+1MTpnAqn1+11TpnAqn1+1L1+1MTpnAqn1MTpnAqn1+1LTp1AqnùúMúTpn1AqnúúTpn1+1AqnúúMú TpnAqnúûéAc=êêë0A12ùúAcúû1n1同样，B的所有列是q,L,qTi的线性组合，则有 pB=0,i=n1+1,L,n 即有 Tép1BùêúMêúTêpnBúéBùcB=PB=êT1ú=êúêpn1+1Búëê0ûú êúMêúêpTBúënû对C，无特殊形式，可以表示为 C=CP-1=éëCq1LCqn1Cqn1+1LCqnùëCcû=éCcùû 由此得出系统按能控性分解的结构式。 进而证明x为能控状态。由于 crankU=rankU=rankéëBéBc=êë0ABLAn-1Bùûn-1AcBcLAcBcùú0L0ûn-1AcBcLAcBcùû=n1=rankéëBc由于Ac为n1´n1维矩阵，利用凯勒哈密尔顿定理可n1-1B,AB,L,A知，ABc(i=n1,L,n-1)可表示为ccccBc的线性组ic合。基于此，可得 rankéëBcn1-1AcBcLAcBcùû=n1 即(Ac,Bc)完全能控，也即xc为n1维系统能控状态。同理可证其余为不能控状态。 证毕 从上述定理可以看出，不完全能控的系统通过线性非奇异变换后，系统的状态空间被显式地分成能控部分和不能控部分，其中，能控部分为n1维子系统 &=Ax+Ax+Buxccc12ccy1=Ccxc不能控部分为n-n维子系统 1&=Axxcccy2=Ccxc两者之间只存在由不能控部分到能控部分的耦合作用。 系统按能控性结构分解后的模拟结构图如图所示。 能控部分Ac+c+1xòBCcuA12y1+yy2+2xò+Cc不能控部分Ac 系统按能控性分解的模拟结构图 在MATLAB中函数ctrbf能对系统按能控性进行结构分解，但由于它的变换矩阵P的选取和本定理中的排列次序不-1同，它的变换结果的形式为 éAcêëA210ùé0ùCcú,êú,éëAcûëBcûCcùû 由于变换矩阵选取的相对任意性，因此，系统按能控性分解的结果随变换阵的不同而不同。 例 给定线性定常系统 é110ùé01ù&=ê010úx+ê10úuxêúêúêêë011úûë01úû,y=111x 由于rankB=2，只需判断 rankBé0111ùú=2<3AB=rankê1010êú êë0111úû可知系统状态不完全能控，且按能控性结构分解后能控状态xc为二维。 按定理选取非奇异变换矩阵P P-1é011ùú=ê100êú êë010úûP-1的第一、第二列为能控性矩阵的第一、二列，它们线性独立，P-1的第三列，也是最后一列，为任意选取的使P-1-1rank(P)=3=n，非奇异。 非奇异的列向量。显然上述对系统进行线性非奇异变换x=Px，通过计算，得到 é010ùé111ùé011ùé100ùêúêúêúêú-1A=PAP=ê001úê010úê100ú=ê110úêúêë101úûêë111úûêë010úûë001ûé010ùé01ùé1êêúêúB=PB=ê001úê10ú=ê0êêë101úûêë01úûë0é011ùú=1C=CP-1=111ê100êúêë010úû0ùú1ú0úû21系统按能控性分解后的状态空间描述为 é100ùé10ù&éxcùêúéxcùêú=110+01ê&úêúêxúêúuëxcûê001úëcûê00úëûëû éxùy=121êcúëxcû系统的低维能控子系统为 1010éùéù&xc=êxc+êuy=12xcúú ë11ûë01û二、 按能观性的系统结构分解 利用对偶关系，可以得出系统按能观性结构分解的定理。 定理 系统按能观性结构分解 对不完全能观的系统，其能观性判别矩阵R的秩 éCùêCAúú=n<nrankR=rankê êMú1ên-1úëCAû构造非奇异变换矩阵P ép1ùêMúêúêpnúP=êúpên+1ú êMúêúêëpnúû11式中，p1,L,pn为1R中任意选取的n1个线性独立的行，pn+1,L,pn为任意的，只要使1P为非奇异的n-n1个线性独-1立的行，那么线性非奇异变换x=Px或x=Px可使系统实现按能观性的结构分解 &ùéAéxooê&ú=êëxoûëA21y=éëCo0ùéxoùéBoùúêú+êúuAoûëxoûëBoûéxoù0ùûêxúëoû式中，xo为n1维系统能观状态，xo为n-n1维不能观状态。 从上述定理可以看出，不完全能观的系统通过线性非奇异变换后，系统的状态空间被显式地分成能观部分和不能观部分，其中，能观部分为n1维子系统 &=Ax+Buxooooy1=Coxo不能控部分为n-n1维子系统 &=Ax+Ax+Buxooo21ooy2=0两者之间只存在由能观部分到不能观部分的耦合作用。 系统按能观性结构分解后的模拟结构图如图所示。 Ao+能观部分BouòxoyCoA21+Bo+xoò不能观部分Ao 系统按能观性分解的模拟结构图 在MATLAB中函数obsvf能对系统按能观性进行结构分解，它是函数ctrbf的对偶形式。 由于变换矩阵选取的相对任意性，因此，系统按能控性分解的结果随变换阵的不同而不同。 两种结构分解的结果在形式上是互为对偶的。系统能观性结构分解也可用对偶方法，运算步骤类似于化标准形的对偶方法，只是将其中的化标准形运算改为能观性结构分解的运算。 例 给定线性定常系统 é00-1ùé1ù&=ê10-3úx+ê1úuxêúêúêêë01-3úûë0úû,y=01-2x计算系统的能观性判别矩阵的秩 écùé01-2ùú=rankê1-23ú=2<3rankêcAêúêú 2êêëcAúûë-23-4úû可知系统状态不完全能观，且按能观性结构分解后能观状态xo为二维。 按定理选取非奇异变换矩阵P é01-2ùúP=ê1-23êú êë001úûP的第一、第二行为能观性矩阵的第一、二行，它们线性独立，P的第三行，也是最后一行，为任意选取的使P非奇异的行向量。显然rankP=3=n，P非奇异。 对系统进行线性非奇异变换x=Px，通过计算，得到 0ùé01-2ùé111ùé211ùé01úê010úê102ú=ê-1-20úA=PAP-1=ê1-23úêúêúêúêêúêë001úûêë111úûêë001úûë10-11ûé01-2ùé1ùé1ùúê1ú=ê-1úB=PB=ê1-23êúêúêúêúêë001úûêë0úûë0ûé211ùú=100C=CP-1=01-2ê102êúêë001úû系统按能观性分解后的状态空间描述为 é010ùé1ù&ùêéxúéxoùêúoê&ú=ê-1-20úêú+ê-1úuëxoûê10-1úëxoûê0úëûëû éxùy=100êoúëxoû系统的低维能观子系统为 é01ùé1ù&xo=êxo+êúuy=10xo úë-1-2ûë-1û三、 按能控性和能观性的系统结构分解 如果线性定常系统不完全能控也不完全能观，若对该系统同时按能控性和能观性进行结构分解，则可以把系统结构显式地分解成能控且能观、能控不能观、不能控但能观、不能控不能观这四个部分。当然，系统是否能分解成这四个部分主要取决于系统本身的特性，并非所有系统都有这四部分组成。 系统按能控性和能观性结构分解的卡尔曼分解定理。 定理系统按能控性和能观性结构分解 对不完全能控和不完全能观的系统，通过引入特定的非奇异变换，可使系统实现标准形式，即有 &ùéA 0 A 0ùéxùéBùéxcoco13coê&úêúêúê1úêxcoúêA21 Aco A23 A24úêxcoúêB2ú=+uêx&úê0 0 A 0úêxcoúê 0úcoêcoúêúêúêú&úêêxúëxcoúê 0ûúûëëcoûë0 0 A43 Acoûê éxcoùêúxcoúêy=éëC1 0 C3 0ùûêxúcoêúêxcoûúë其中，xco为能控且能观状态，xco为能控不能观状态，xco为不能控而能观状态，xco为不能控不能观状态。并且(Aco,B1,C1)是系统能控且能观子系统。 定理给出的标准形式，在形式上是惟一的，而在具体结果上并不惟一，其结果可由选取的变换阵计算得出。 B1coC1u+A21A13+y+B2coA23coC3A24A43co 系统卡尔曼分解的模拟结构图 反映系统输入输出特性的传递函数G(s)只能反映系统中能控且能观子系统的动力学行为，即有 G(s)=C(sI-A)B=C1(sI-Aco)B1=Gco(s) 传递函数只是对系统的一种不完全描述，如果系统中添加或去掉不能控或不能观的子系统，不影响系统的传递函数。系统可由传递函数完全表征的充要条件是系统为完全能控且能观的，即系统是不可简约的。 在MATLAB中函数minreal能求出系统的完全能控且能观子系统。 例 给定线性定常系统 -1-1&1ùé-510000ùéx1ùé1éxêx&2úê0-50000úêx2úê5êúêúêúêêx&3úê00-3100úêx3úê4êú=êúêú+ê&êx4úê000-300úêx4úê0êx&5úê0000-11úêx5úê1êúêúêúê&6úêë00000-1úûêë0ëxûêëx6úûêéx1ùêxúê2úéy1ùé320500ùêx3úêyú=ê140200úêxúûê4úë2ûëêx5úêúêëx6úû3ù7úú3úéu1ùúú0úêëu2û6úú0úû试将该系统按能控性和能观性进行结构分解。 由于系统具有约当标准形形式，利用能控性约当标准形判据和能观性约当标准形判据可知系统不完全能控、不完全能观。容易判定：系统能控且能观状态变量为x,x，系统能控12但不能观状态变量为x,x，系统不能控但能观状态变量为x，354系统不能控不能观状态变量为x。 6重新排列状态变量的顺序，即 éx3ùéx1ùxco=êúxco=êúxco=x4;xco=x6 ëx2ûëx5û则有 éx1ùé1êúêéxcoùêx2úê0êxúêxúê0x=êcoú=ê3ú=êêxcoúêx5úê0 êúêúêëxcoûêx4úê0êx6ûúêë0ë00000ùéx1ùêxú10000úúê2ú01000úêx3úúêú=Px 00010úêx4ú00100úêx5úúêú00001úêx6ûúûë由此可得系统按能控性和能观性结构分解的标准形为 é-510000ùé1&ùê0-50000úéxcoùê5éxcoêúêê&úê00-3010úêúê4xcoúêxcoú=êê+êú&úê000-101úêxcoúê1êxcoê&úêêúêú0000-300xxêcoûúêëúëcoûêêêë00000-1úûë0éxcoùêúéy1ùé310050ùêxcoúêyú=ê140020úêxúûcoë2ûëêúëxcoû3ù7úú3úéu1ùúú6úêëu2û0úú0ú û显然，如果系统为约当标准形时，可以很方便地求得系统按能控性和能观性结构分解的标准形。其它情况是不能直接看出和分解的。 4.8 离散时间系统的能控性和能观性 一、 离散系统的能控性 1. 能控性定义 考虑离散时间线性定常系统的状态方程 x(k+1)=Ax(k)+Bu(k) 式中，x为n维状态向量；u为p维输入向量。 定义离散系统能控性定义 对系统，如果对任意初始状态x(0)=x0和任意终端状态xf，存在一个有限长度输入序列u，使系统状态由x转移到x0f，则称此系统或(A,B)对是状态完全能控的，或简称此系统或(A,B)对是能控的。否则，则称此系统或(A,B)对是状态不完全能控的，简称系统或(A,B)对是不能控的。 从上面的能控性定义可以看出，和连续线性系统不同，对连续线性系统而言，如果系统是能控的，则存在输入可以在很短的非零时间区间里使系统实现从任意状态到另一个任意状态的转移；而对离散时间系统来说，如果系统是能控的，则输入序列必须具有一定的长度，在下面的能控性判据证明中，我们可知输入序列长度应不小于能控性指数1. 能控性判据 定理4-18 能控性格拉姆矩阵判据离散时间线性定常系统，系统完全能控的充分必要条件为使如下定义的格拉姆矩阵 n-1m。 Wdc(n-1)=åAkBBT(AT)k k=0为非奇异。 定理能控性秩判据 离散时间线性定常系统，系统完全能 控的充分必要条件为 rankBABLAB=n n-1式中，n为矩阵A的维数。 Qd=BABLAn-1B 称为系统的能控性判别矩阵。 证明：利用系统状态运动关系式，可知k=n时，系统的状态x(n)为 x(n)=Ax(0)+åAn-1-iBu(i) ni=0n-1可写为 éu(n-1)ùêu(n-2)úêúABLAn-1BùûêMú êúëu(0)ûx(n)-Anx(0)=éëB这表明，对任意的x(0)和x(n)，当且仅当Qd满秩成立时，输入序列存在。 证毕 从上述定理的证明过程，结合能控性指数的定义可知，实现状态的任意控制，输入序列的长度为至少为m。上述定理同时给出了实现状态转移的输入序列的求取方法。 例4 离散时间线性定常系统状态方程为 é100ùé0ùúx(k)+ê0úu(k)x(k+1)=ê02-2êúêú êêë-110úûë1úû计算系统的能控性矩阵 Qd=éëBABé000ùêúA2Bùû=ê0-2-4úêë10-2úû容易判定，rankQd=2<n。根据能控性秩判据可知，该系统不完全能控。 二、 离散系统的能观性 1. 能观性定义 考虑离散时间线性定常系统零输入时的状态空间描述 x(k+1)=Ax(k)y(k)=Cx(k)式中，x为n维状态向量；y为q维输出向量。 定义4-9 能观性定义 对系统，若能根据在有限个采样时间点上输出y(k)的观测值，唯一地确定系统的任意非零初始状态x0，则称此系统或(A,C)对是状态完全能观的，或简称此系统或(A,C)对是能观的。否则，则称此系统或(A,C)对是状态不完全能观的，或简称此系统或(A,C)对是不能观的。 1. 能观性判据 定理 能观性格拉姆矩阵判据离散时间线性定常系统，系统完全能观的充分必要条件为使如下定义的格拉姆矩阵 n-1Wdo(n-1)=å(AT)kCTCAk k=0为非奇异。 定理 能观性秩判据 离散时间线性定常系统，系统完全 能观的充分必要条件为 éCùêCAúú=nrankêêMú ên-1úëCAû式中，n为矩阵A的维数。 éCùêCAúúRd=êêMú ên-1úëCAû称为系统的能观性判别矩阵。 能控性指数和能观性指数对于离散系统而言还具有特别的意义，即能控性指数决定了离散系统实现任意状态转移的最短输入序列个数，能观性指数决定了输出序列的最少需观测的长度，以便由此确定系统的任意初始状态。 i. 对原点的能控性和能达性 有关能控性的定义，在不同的文献中有所不同。其区别主要是对系统输入实现状态转移的状态有不同的限定。主要有以下三种： 1) 实现由任意状态到任意状态的转移的定义方法，如这里的能控性定义就采用了这种方法。 2) 实现由任意状态到零状态的转移的定义方法，称为对原点的能控性。 3) 实现由零状态到任意状态的转移的定义方法，称为从原点出发的能控性，这种情况常称为能达性。 对于连续时间系统，状态转移矩阵总是非奇异的，这三种定义是一致的。所以一般不再讨论能达性。对于离散时间系统，如果系统矩阵A是非奇异的，那么，这三种定义对系统来说也是一致的，但当系统矩阵A奇异时，定义1)和定义3)还是等价的，而对定义2)和定义3)不再等价。下面用例子说明它们的不同。考虑离散时间线性定常系统如下 é010ùé0ùúx(k)+ê0úu(k)x(k+1)=ê001êúêú êêë000úûë0úû由于系统的能控性矩阵秩为零，因此，按能控性定义1)系统是不能控的，按定义3)系统也是不能达的。但由于3Ak=0,k³3,所以，有x(3)=Ax(0)=0，对任意初始状态x(0)都成立。因此，按能控性定义2)系统是能控的。所以，对离散系统当系统矩阵A奇异时，定义2)和定义3)不再等价，分别用2)定义能控性和3)定义能达性。采用1)的定义方法，可使能控性问题的讨论比较简捷。 ii. 离散化系统的能控性和能观性 对连续时间线性系统离散化为离散时间线性系统进行分析和设计是实现对系统进行计算机控制的一种常规处理方法。本小节不加证明地给出有关连续时间线性系统在时间离散化后仍能保持系统的能控性和能观性的条件。 考虑连续时间线性定常系统，其状态空间描述为 &=Ax+Bu,:xy=Cxt³0取采样周期为T，并采用零阶保持器，则对应的时间离散化系统为 T:x(k+1)=Ax(k)+Bu(k),y(k)=Cx(k)k=0,1,2LATAt式中A=e,B=(ò0edt)B。 T定理4-22 离散化系统保持能控能观性条件 对连续时间线性定常系统经离散化后得到系统T，若系统是不能控的，则其离散化系统T也是不能控的。若系统是能控的，则其离散化系统T为能控的的充分条件是系统采样周期T的值应满足，当有 Re(li-lj)=0