基于状态空间模型的极点配置设计详解：输出方程与控制器设计

本章节主要探讨的是"基于状态空间模型的极点配置设计方法"，它是计算机控制系统设计中的一个重要环节，特别是在连续和离散系统的控制器与观测器设计中。首先，我们从系统动态过程的描述方式谈起，区分了外部描述（传递函数模型）和内部描述（状态空间模型）。传递函数模型反映了输入与输出之间的因果关系，而状态空间模型则深入到系统内部，通过状态方程和输出方程来描述输入、输出与系统状态之间的关系。 状态空间描述是核心概念，其中定义了状态和状态变量。状态被定义为系统在时间域内运动信息的集合，一组独立且数量最少的变量构成状态变量。状态向量是将这些状态变量组合成的向量，每个状态变量被视为向量的分量。状态空间模型的关键组成部分是状态方程，它表示了系统的动态行为，而输出方程则描述了输出变量如何依赖于状态变量和输入变量。 在实际设计中，如果系统状态可以被测量（即系统是能控的），那么可以利用极点配置来设计控制规律，通过调整系统的特征根位置（极点），优化系统的性能指标如稳定性、响应速度等。同样，如果系统状态不能完全观测，可能需要设计观测器来估计未知的状态，这也涉及到极点配置策略。 对于离散系统，除了经典的连续系统设计方法外，还有针对离散系统的极点配置和最优设计，如通过调整系统特征根在Z域的位置来实现特定的设计目标。控制器设计不仅包括基本的极点配置，还可能涉及更高级的技术，如最优控制理论，以实现系统性能的最优化。 这一章涵盖了状态空间模型的基本概念，系统的能控性和能观性分析，以及在不同情况下如何通过极点配置策略来设计控制器和观测器，确保系统的稳定性和性能。这是一项实用且深入的工程设计技术，对于理解和设计复杂的计算机控制系统至关重要。