劳斯阵列的推导

✍ dations ◷ 2025-10-23 01:15:54 #文中证明,控制理论,信号处理,多项式

劳斯阵列是劳斯–赫尔维茨稳定性判据中,用来判断系统是否稳定的方式,是透过系统的特征多项式系数所建立的阵列。劳斯阵列和劳斯–赫尔维茨理论(英语:Routh–Hurwitz theorem)是古典控制理论的核心,结合了欧几里得算法和施图姆定理来计算柯西指标(英语:Cauchy indices)。

给定系统

假设 f ( x ) = 0 {\displaystyle f(x)=0} = 0, 1, 2, ...),则因为公式(17)( N {\displaystyle N} P {\displaystyle P} 都是整数,因此 Δ {\displaystyle \Delta } 也是整数),其结束点也会在不连续点。此时可以调整指标函数(正跳跃和负跳跃的差值)的计算方式,将正切函数的X轴移动 π / 2 {\displaystyle \pi /2} ,也就是在 θ {\displaystyle \theta } 上加 π / 2 {\displaystyle \pi /2} 。此时的指标函数在各种 f ( x ) {\displaystyle f(x)} 的系数组合下都有定义,就是在起始点(及结束点)连续的区间(a,b) = ( + j , j ) {\displaystyle (+j\infty ,-j\infty )} 内计算 tan = I m / R e {\displaystyle \tan={\mathfrak {Im}}/{\mathfrak {Re}}} ,再在起始点连续的区间,计算

差值 Δ {\displaystyle \Delta } x {\displaystyle x} 从正跳跃和负跳跃的差值,若计算从 j {\displaystyle -j\infty } + j {\displaystyle +j\infty } 所产生的差值,即为相角正切的柯西指标(英语:Cauchy Index),其相角为 θ ( x ) {\displaystyle \theta (x)} θ ( x ) {\displaystyle \theta '(x)} ,视 θ a {\displaystyle \theta _{a}} 是否是 π {\displaystyle \pi } 的整数倍而定。

为了要推导劳斯准则,会将 f ( x ) {\displaystyle f(x)} 的奇次方项和偶次方项分开来列:

因此可得到

n {\displaystyle n} 为偶数:

n {\displaystyle n} 为奇数:

可以看出若 n {\displaystyle n} 为奇数,根据(3)式, N + P {\displaystyle N+P} 为奇数。若 N + P {\displaystyle N+P} 为奇数, N P {\displaystyle N-P} 也是奇数。同样的,若 n {\displaystyle n} 是偶数, N P {\displaystyle N-P} 也是偶数。(15)式可以看出若 N P {\displaystyle N-P} 是偶数, θ {\displaystyle \theta } π {\displaystyle \pi } 的整数倍。因此在 n {\displaystyle n} 为偶数时, tan ( θ ) {\displaystyle \tan(\theta )} 有定义,是n为偶数时使用的正确指标,在而在 n {\displaystyle n} 为奇数时, tan ( θ ) = tan ( θ + π ) = cot ( θ ) {\displaystyle \tan(\theta ')=\tan(\theta +\pi )=-\cot(\theta )} 有定义,也是n为奇数时使用的正确指标。

因此,根据(6)式及(23)式, n {\displaystyle n} 为偶数时:

因此,根据(19)式及(24)式, n {\displaystyle n} 为奇数时:


因此可以计算相同的柯西指标:

Δ = I + b 0 ω n 1 b 1 ω n 3 + a 0 ω n a 1 ω n 2 + ( 27 ) {\displaystyle \Delta =I_{-\infty }^{+\infty }{\frac {b_{0}\omega ^{n-1}-b_{1}\omega ^{n-3}+\ldots }{a_{0}\omega ^{n}-a_{1}\omega ^{n-2}+\ldots }}\quad (27)}

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