典型一阶系统是单位反馈系统吗 在状态空间分析中常用什么？
在状态空间分析中常用什么？
基本概念：
状态：动力学系统的状态定义为信息的集合
状态变量：考虑动力学系统状态的最小一组变量
状态向量：由n个状态变量组成的向量
状态空间：以状态变量位坐标可以形成的空间
状态方程：详细解释状态变量之间教材习题解答和输入输入之间的函数关系的一阶微分方程。
输出方程：请看系统然后输入变量和状态变量（老是以及输入输入）之间幻术关系的代数方程。
状态空间表达式：状态方程与输出方程的组合。
自动控制发展的形象描述？
闭环的自动控制应用，可追溯到到1788年瓦特（J.Watt）发明的飞锤调速器。结果不能形成求全部的自动控制理论体系，是在20世纪40年代末。
第一时间不使用反馈控制系统的是希腊人在公元前2000年300年到1年中不使用的浮子调节器。凯特斯比斯（Kitesibbios）在油灯中可以使用了浮子调节器以保持油面垂直距离稳定。
19世纪60年代期间是控制系统出口下高速发展的时期，1868年麦克斯韦尔（）设计和实现微分方程描述从理论上给出了它的稳定性条件。1877年劳斯（）,1895年霍尔维茨（）共有其它能提供了中阶线性系统稳定性判据；另外一方面，1892年，李雅普诺夫（）能提供了非线性系统的安全性判据。在同一时期，维什哥热斯基（I.A.Vyshnegreskii）也用一种正规店的数学理论具体描述了这种理论。
1922年米罗斯基(N.Minorsky)具体了位置控制系统的分析，并对PID三作用操纵决定了操纵规律公式。1942年，齐格勒（J.G.Zigler）和尼科尔斯()又给出了PID控制器的最优方案参数整定法。上列方法基本是时域方法。
1932年柰奎斯特(Nyquist)提议了负反馈系统的频率域稳定性判据，这种方法只需利用频率响应的实验数据。1940年，波德()尽快研究什么通信系统频域方法，提议了频域服务控制器的对数坐标图具体解释方法。1943年，霍尔(A.C.Hall)凭借讯息传递函（复数域模型）和方框图，把通信工程的频域响应方法和机械工程的时域方法统一规定下来，人们称此方法为复域方法。频域分析法通常应用于描述反馈放大器的带宽和其他频域指标。
第二次世界大战结束后时，经典控制技术和理论都差不多确立。1948年伊文斯（W.Evans）又及时提出了一类最经典方法的根轨迹设计法，它具体了系统参数变换与时域性能变化之间的关系。眼下,复数域与频率域的方法一系列系统完善。
总结归纳：很经典控制理论的分析方法为复数域方法，以传递函数才是系统数学模型，常依靠图表接受分析设计，比求解微分方程简便。
优点：可通过试验方法建立起数学模型，物理概念比较清晰，能够得到应用范围的工程应用。
缺点：只适应适应单变量线性定常系统，对系统内部状态不完整所了解，且复数域方法研究时域特性，一旦得到计算精确的结果。
2、现代控制理论阶段
20世纪60年代初，在原有“很经典控制理论”的基础上，形成了有所谓的“现代控制理论”。
为现代控制理论的状态空间法的建立作出贡献的有，1954年贝尔曼()的动态规划理论，1956年庞特里雅金(L.S.Pontryagin)的极大值原理，和1960年卡尔曼（R.E.Kalman）的多变量最优控制和最优滤波理论。
频域分析法在二战后坚持了占着主导地位，特别是拉普拉斯变换和傅里叶变换的发展。在20世纪50年代，控制工程的发展的重点是复垂直面和根轨迹的发展。终致在20世纪80年代，数字计算机在控制系统中的使用变地普片出声，这些新控制部件的使用让完全控制精确计算、急速。
学习总结：状态空间方法属于时域方法，其核心是最优化系统技术。它以状态空间描述（实质上是一阶微分或差分方程组）作为数学模型，依靠计算机以及系统建模分析、设计乃至于控制的手段。
优点：不适应于多变量、非线性、时变系统。
3、大系统控制理论阶段
20世纪70年代又开始，又出现了一些新的控制方法和理论。如：
1）古代频域方法，该方法以传递函数矩阵为数学模型，研究线性定常多变量系统；
2）自适应控制理论和方法，该方法以系统辨识和参数估计为基础，去处理被控对象不确认低缓时变，在实时辨识基础上万分感谢考虑最优控制规律；
3）鲁棒控制方法，该方法在可以保证系统稳定性和其它性能基础上，怎么设计减少的鲁棒控制器，以一次性处理数学模型的不确定性；
4）预测控制方法，该方法为一种计算机压制算法，在预测模型的基础上需要滚动起来优化系统和综合反馈正镜，可以不处理多变量系统。
系统的总结：大系统理论是过程控制与信息处理相结合的看专业自动化理论基础，是动态的系统工程理论。它是一个多然后输入、多输出来、多扰断、多变量的系统。
4、智能控制阶段
智能控制的指导思想是参照人的思维和一次性处理问题的技巧，解决的办法那些目前要人的智能才能解决的办法的复杂的控制问题。被控对象的复杂性体现了什么为：模型的不确定性，相同高度非线性，分布式的传感器和执行器，动态点突变，多时间标度，奇怪的信息模式，浩大的数据量，这些严格的的特性指标等。而环境的复杂性则外在表现为变化的不确定性和绝对无法可以辨认出。
试图用现代的控制理论和方法去可以解决急切的对象，奇怪的环境和急切的任务是不可能的。智能控制的方法以及模糊控制、神经网络控制、专家控制等方法。
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