本节介绍稳定性分析的原理以及代数稳定性判据（劳斯判据）
本节介绍系统稳态误差的定义及计算方法
本节介绍时域校正方法
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以下内容，均针对线性系统
稳定性的定义：
在扰动作用下系统偏离了原来的平衡状态，如果扰动消除后，系统能够以足够的准确度恢复到原来的平衡状态，则系统是稳定的。否则系统不稳定。
充要条件
扰动发生后要求回到原来的平衡状态，也就是单位脉冲响应为0。（认为单位脉冲为典型扰动输入）
lim
t
→
∞
k
(
t
)
=
0
\lim \limits_{t\rightarrow \infty}k(t)=0
t→∞limk(t)=0
c
i
c_i
ci是
s
=
−
p
i
s=-p_i
s=−pi处的留数。因此
lim
t
→
∞
k
(
t
)
=
0
\lim \limits_{t\rightarrow \infty}k(t)=0
t→∞limk(t)=0的充要条件是：特征根具有负实部，也就是系统的闭环极点全部位于左半s平面
必要条件
控制系统稳定的必要条件是：特征方程的各项系数具有相同的符号，且都不为0
在计算代数稳定判据之前可以先行做初步判断
列出劳斯表：
特征方程各项按照幂次从高到低排序，劳斯表第一行是奇数项（第1，3，5，7，9项）系数。第二行是偶数项（第2，4，6，8，10项）系数。
之后第x行的第y个元素等于
−
1
第
x
−
1
行的第一个元素
⋅
第
x
−
1
和
x
−
2
行的第
1
和第
i
+
1
个元素组成的行列式
-\frac{1}{第x-1行的第一个元素}\cdot 第x-1和x-2行的第1和第i+1个元素组成的行列式
−第x−1行的第一个元素1⋅第x−1和x−2行的第1和第i+1个元素组成的行列式
计算到最后s1、s0的时候，劳斯表一行只有一个元素。可以通过这个检查是否计算正确。
劳斯判据 ：劳斯表第一列元素符号改变次数=特征方程在右半平面内的根的个数。
因此，当劳斯表第一列元素具有相同的符号，则系统稳定。
在计算时，某一行元素同时乘或除某一个数不影响最终的稳定性结论，因此遇到分数或者过大的数，可以先去分母\约分处理以简化运算。（后面例题为了直观并没有这样操作）
某行的第一列为0，但这一行不全为0
使用一个很小的正数
ε
\varepsilon
ε代替0，继续运算
某一行全部为0
用上一行元素构建辅助方程，对s求导一次，用新方程的系数代替全零行的系数继续运算
出现全零行的一定是奇次行。
出现全零行有可能是：特征方程有以原点对称的实根、以原点对称的虚根、以虚轴对称的共轭复根。具体是哪一种，需要令辅助方程=0，求解。
稳态误差是系统的稳态性能指标，是对系统控制精度的度量。
误差包括永久性误差，比如由于参数漂移、元件老化等带来的误差，还有原理性误差，即由于系统结构、参数引入的误差。这里只讨论原理性误差
通常把阶跃输入下没有原理性稳态误差的系统称为无差系统，反之称为有差系统
以下的分析都是基于输入端定义的误差进行的。
来看一道例题：
一般方法虽然实用但一般不会使用它。下面介绍静态误差系数法：
构建如下的系统：
开环传递函数
G
(
s
)
=
K
s
v
G
0
(
s
)
G(s)=\frac{K}{s^v}G_0(s)
G(s)=svKG0(s)
G0化成尾1标准型所以K是开环增益
v是系统型别(就是一个分类标准，v=0叫做0型，v=1叫做1型)
仍然使用一般方法计算稳态误差。
根据不同的输入，分别代入求解，由此引出静态位置误差系数、静态速度误差系数、静态加速度误差系数的定义。
再根据不同的系统型别，分别计算出三个静态误差系数:
| 型别v | Kp | Kv | Ka |
|---|---|---|---|
| 0 | K | 0 | 0 |
| 1 | ∞ \infty ∞ | K | 0 |
| 2 | ∞ \infty ∞ | ∞ \infty ∞ | K |
再带回，计算系统的稳态误差：
| 型别v | essp | essv | essa |
|---|---|---|---|
| 0 | A 1 + K \frac{A}{1+K} 1+KA | ∞ \infty ∞ | ∞ \infty ∞ |
| 1 | 0 | A K \frac{A}{K} KA | ∞ \infty ∞ |
| 2 | 0 | 0 | A K \frac{A}{K} KA |
有了这两个表，就可以很方便的计算系统的误差了，来看一道例题：
例题2:
从这道例题里面可以看出：按前馈补偿的复合控制方案可以提高系统的稳态精度
例题3:
从这道例题可以看出：在主反馈口到干扰作用点之前的前向通道中提高增益、引入积分环节，可以同时减小或消除输入和干扰作用下产生的稳态误差。。
例题4:
在这道例题里面，我们一定注意，在计算稳态误差等等性能指标之前，一定确定系统是稳定的。尤其是这种需要自定义参数的题目。
静态误差系数法只能求出最终的误差稳态值ess。而使用动态误差系数法可以研究误差中的稳态分量es(t)随时间的变换规律
首先把误差传递函数展开，称E(s)的泰勒展开为误差级数。
C
i
=
1
i
!
Φ
e
(
i
)
(
0
)
C_i=\frac{1}{i!}\Phi_e^{(i)}(0)
Ci=i!1Φe(i)(0)，称
C
i
C_i
Ci为动态误差系数
按照定义来算的话，
C
i
=
1
i
!
Φ
e
(
i
)
(
0
)
C_i=\frac{1}{i!}\Phi_e^{(i)}(0)
Ci=i!1Φe(i)(0)但是这样的计算方法比较繁琐所以一般使用长除法：
（将开环传递函数按升幂排列才能除出级数的形式）
这个问题需要注意的是，即使稳态误差是无穷大，控制系统仍然是可用的。比如导弹的控制系统，导弹打出去几分钟就爆炸了，那么只要在这几分钟之内误差满足要求就好了。
之前的讨论是从输入端直接有输入时造成的干扰。而接下来单独讨论某一个特定的扰动作用下产生的稳态误差。
其实分析方法都是一样的，使用的是动态误差系数法。不同在于传递函数变成了误差传递函数
校正：采用适当的方式，在系统中加入一些校正装置，用以改善系统性能，使系统满足指标要求。
校正装置：结构和参数可调整的装置
校正方式：串连校正、反馈校正、复合校正
时域校正不怎么常用，了解即可
反馈的作用：
局部正反馈可以提高环节增益
增加局部正反馈之后系统增益变大，调节时间变长。
增加局部反馈之前，系统不稳定。而增加这个反馈之后系统变得稳定，也就是被校正了。
复合校正就是串联校正加上反馈校正。串连校正前面没有讲过，其实就是加一个环节。
看下面这个例题：
在这道题里面，G1G2属于前馈校正元件，K1是串连校正元件的增益，
1
s
\frac{1}{s}
s1是反馈校正元件。
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