这是控制系统的闭环方程：
$$
G_C（s）= \ frac {\ frac {K} {T}（1-sT）（s）} {s ^ 3 +（\ frac {1} {T} + a-KK_p）s ^ 2 +（\ frac {a} {T} + \ frac {KK_P} {T} + K_I）s + \ frac {KK_I} {T}}
$$
问题：如何做当滤波器不稳定时，如何处理闭环传递函数中分子的标准化？ （在平面RH上的极点）
通常，您在执行此操作的控制器之前引入一个滤波器： （1-sT）（s）} $$
分子归一化
但是过滤器本身由于以下术语而不稳定：
$$ \ frac {1} {（1-sT）} $$对于阶跃响应不稳定，这会在实现系统时产生问题。
我想到的一种处理方法是将其乘以其复杂的共轭
$$
，但我不确定它的优点。
#1 楼
通常，为了稳定系统（无论多么复杂），如果您具有传递函数$ G（s）$，则会引入带有新函数$ F（s）$的反馈回路。为添加了$ F（s）$的新系统编写闭环传递函数，然后找到$ F（s）$以使新系统稳定。这就像任何控制手册中的第一个练习，都是为了提供通过负反馈来稳定系统的示例。
评论
好问题。控件从来都不是我的强项，但是您确定要向该响应的循环添加过滤器吗？由于它是一个闭环系统，因此在反馈臂上添加滤波器$ F（s）$不仅会使闭环传递函数乘以$ F（s）$。另外，我不确定通过复共轭进行乘法运算会如何。极点仍在右半平面中。复共轭是一个时间延迟。
我仍然不确定你的意思。 $ \ frac {1 + sT} {1 + sT} = 1 $，没有时间延迟。而且，如果您在反馈回路中引入该滤波器，那么它不仅会乘以闭环传递函数（由于反馈）。如果您只是想取消零，则希望将其置于循环之外。但是，正如您指出的那样，这样的过滤器将是不稳定的。这很可能与PI控制课程相当。环路中的过多延迟会由于积分器而导致不稳定。请注意，如果延迟在原始系统中很小，则$ e ^ {-sT} \ approx 1 $，并且可以忽略。
@JasonR我正在考虑通过使用复共轭来编写更合适的电路来重新构造方程式。
为什么要对分子进行归一化？