最优控制课件Chap5-2
最优控制第一章课件 (2)
•·
确定目标函数,通常是最小化某个性能指标,如时间、 成本等。
确定一个系统在一维空间中的最优运动路径,使得某个 性能指标达到最优。例如,在生产线上,需要控制机器 的速度以达到最大的生产效率。 定义系统的状态变量和动态方程。
应用最优控制算法,如极值原理、庞特里亚金极大值原 理等,求解最优控制策略。
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最优控制问题的分类
总结词
最优控制问题可以根据不同的标准进行分类,如线性与非线性、确定性与不确定 性、连续时间与离散时间等。
详细描述
根据系统动态特性的不同,可以分为线性系统和非线性系统;根据是否存在不确 定性,可以分为确定性和不确定性系统;根据时间变量的不同,可以分为连续时 间和离散时间系统。
最优控制问题的数学模型
龙格-库塔方法
一种高阶数值方法,通过构造一 系列的差分方程来逼近最优控制 方程,具有更高的计算精度和稳 定性。
梯度法
梯度法的基本思想是利用目标函数的梯度信息,通过迭代的方式逐步逼近最优解 。在最优控制问题中,梯度法可以用于求解状态和控制变量的最优解。
梯度法的优点是计算简单、收敛速度快,但需要足够好的初始点才能保证收敛到 全局最优解。
最优控制第一章课件
• 引言 • 最优控制的基本概念 • 最优控制的基本原理 • 最优控制的数值解法 • 案例分析
01
引言
主题简介
01
介绍最优控制的基本概念和背景 ,包括其在工程、经济、金融等 领域的应用。
02
简要说明最优控制理论的发展历 程和主要成果。
课程目标
掌握最优控制的基本 原理和方法。
实际应用的最优控制问题
择合适的性能指标和优化 算法。
将最优控制理论应用于实际工程问题中,解决实际生产 和生活中的控制问题。例如,汽车自动驾驶、无人机飞 行控制、机器人路径规划等。 针对具体问题,建立实际系统的数学模型。
最优控制理论课件
8
最优控制问题
1.1 两个例子
例1.1 飞船软着陆问题
软着陆 过程开 始时刻 t 为零
h& v
v& u g m
m& K u
m 飞船的质量 h 高度 v 垂直速度 g 月球重力加速度常数 M 飞船自身质量 F 燃料的质量 K 为常数
初始状态 h(0) h0 v(0) v0 m(0)MF
f(x(t),u(t),t) 为n维向量函数
22.03.2020
现代控制理论
24
最优控制问题
1.2 问题描述
(1) 状态方程 一般形式为
x&(t) f (x(t),u(t),t)
x(t) Rn
x(t)|tt0 x0
为n维状态向量
u(t) Rr
为r 维控制向量
f(x(t),u(t),t) 为n维向量函数
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
22.03.2020
现代控制理论
50
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
宗量的变分
x(t)x(t)x(t)
22.03.2020
现代控制理论
51
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
宗量的变分
x(t)x(t)x(t)
泛函的增量 J ( x ( g ) ) J ( x ( g ) x ) J ( x ( g ) ) L ( x , x ) r ( x , x )
J x ( T ) ,y ( T ) ,x & ( T ) ,y & ( T ) x & ( T )
控制
(t)
22.03.2020
现代控制理论
现代控制理论最优控制课件
04 离散时间系统的最优控制
CHAPTER
离散时间系统的最优控制问题的描述
定义系统
离散时间系统通常由差分方程描述,包括状 态转移方程和输出方程。
确定初始状态
最优控制问题通常从一个给定的初始状态开 始,我们需要确定这个初始状态。
确定控制输入
在离散时间系统中,控制输入是离散的,我 们需要确定哪些控制输入是可行的。
工业生产领域
02 现代控制理论在工业生产领域中也得到了广泛的应用
,如过程控制、柔性制造等。
社会经济领域
03
现代控制理论在社会经济领域中也得到了广泛的应用
,如金融风险管理、能源调度等。
02 最优控制基本概念
CHAPTER
最优控制问题的描述
确定受控系统的状态和输入,以便在 给定条件下使系统的性能指标达到最 优。
LQR方法
利用LQR(线性二次调节器)设计最优控制 器。
线性二次最优控制的应用实例
经济巡航控制
在航空航天领域,通过线性二次最优控制实现燃料消 耗最小化。
电力系统控制
在电力系统中,利用线性二次最优控制实现稳定运行 和最小化损耗。
机器人控制
在机器人领域,通过线性二次最优控制实现轨迹跟踪 和避障等任务。
03
02
时变控制系统
04
非线性控制系统
如果系统的输出与输入之间存在 非线性关系,那么该系统就被称 为非线性控制系统。
这类系统的特点是系统的参数随 时间而变化。
静态控制系统
这类系统的特点是系统的输出与 输入之间没有时间上的依赖关系 。
发展历程
古典控制理论
这是最优控制理论的初级阶段,其研究的主 要对象是单输入单输出系统,主要方法是频 率分析法和根轨迹法。
最优控制
最优控制最优控制(optimal control)使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。
可概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
这类问题广泛存在于技术领域或社会问题中。
例如,确定一个最优控制方式使空间飞行器由一个轨道转换到另一轨道过程中燃料消耗最少。
最优控制理论是50年代中期在空间技术的推动下开始形成和发展起来的。
苏联学者L.S.庞特里亚金1958年提出的极大值原理和美国学者R.贝尔曼1956年提出的动态规划,对最优控制理论的形成和发展起了重要的作用。
线性系统在二次型性能指标下的最优控制问题则是R.E.卡尔曼在60年代初提出和解决的。
从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。
解决最优控制问题的主要方法有古典变分法(对泛函求极值的一种数学方法)、极大值原理和动态规划。
最优控制已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。
最优控制理论(optimal control theory)最优控制理论概述最优控制理论是现代控制理论的一个主要分支,着重于研究使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。
最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科。
它是现代控制理论的重要组成部分。
这方面的开创性工作主要是由贝尔曼(R.E.Bellma n)提出的动态规划和庞特里亚金等人提出的最大值原理。
这方面的先期工作应该追溯到维纳(N.Wiener)等人奠基的控制论(Cybernetics)。
1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文,第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念,为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。
高等教育《最优控制理论》课件 第一章
& xL xL & x M xM
x = xL − xM
则拦截器与目标的相对运动方程为:
& & v = xL − xM
F (t ) m(t ) F (t ) & m=− c & x=v
& v = a (t ) +
其中a(t)是除控制加速度外的固有相对加速度,是已知的。 初始条件为: x (t 0 ) = x 0
1-2 最优控制问题的实例
例1.1月球上的软着陆问题 飞船靠其发动机产生一与月球重力方向相反的推力 u(t),以使飞船在月球表面实现软着陆,要寻求发动 机推力的最优控制规律,以便使燃料的消耗为最少。 设飞船质量为m(t),高度为h(t),垂直速度为v(t),发 动机推力为u(t),月球表面的重力加速度为常数g。设 不带燃料的飞船质量为M, 初始燃料的总质量为 F.初始高度为h0,初始的垂直速度为v0,那么飞船的 运动方程式可以表示为:
5:最优控制的提法 已知受控系统的状态方程及给定的初态
& X (t ) = f ( X (t ), u (t ), t )
X (t 0 ) = X (0)
规定的目标集为M,求一容许控制u(t)∈U,t∈ [t0,tf],使系统从给定的初态出发, 在tf >t0时刻转移到目标集M,并使性能指标
J = θ(x (t f ), t f ) ∫ F(x(t ), u (t ), t ) dt +
3:容许控制 在实际控制问题中,大多数控制量受客观条件的限制,只能在一定范围内取 值,这种限制通常可以用如下不等式约束来表示:
0 ≤ u (t ) ≤ u max
或 ui ≤ α
i = 1,2L p
最优控制ppt课件
精品课件
定理(变分预备定理):设 ( t )
是时间区间
[t0, t1]上连续的n维向量( t函) 数,
的连续n维向量函数(t,0)且(t1)0
有
t1
T
(t)(t)dt
,若
0
t0
是任意
则必有
(t)0,t[t0,t1]
精品课件
4.1.2 欧拉方程
LX,XrX,X
这里,LX,X 是X 的线性泛函,rX,X 是关于 X
的 高阶无穷小,则
JLX,X
称为泛函J[x]的变分。 可知泛函变分就是泛函增量 的线性主部。
精品课件
当一个泛函具有变分时,也称该泛函可微。和函 数的微分一样,泛函的变分可以利用求导的方 法来确定。
定理 设J[x]是线性赋范空间Rn上的连续泛函
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精品课件
在动态系统最优控制问题中,性能指标是 一个泛函,性能指标最优即泛函达到极值。解决泛 函极值问题的有力工具是变分法。所以下面就来列 出变分法中的一些主要结果,大部分不加证明,但 读者可对照微分学中的结果来理解。
精品课件
4.1.1 泛函与变分
先来给出下面的一些定义。
1、泛函: 如果对某一类函数X(t)中的每一个函
(1) (L1 L2 ) L1 L2
(2) ( L1L2 ) L2 L1 L1 L2
b
b
(3) a L[ x, x, t]dt a L[ x, x, t]dt
(4) dx d x
dt dt 精品课件
举例:
可见,计算泛函的变分如同计算函数的微分一样。
精品课件
6、泛函的极值:若存在 0 ,对满足的 X X* 一切X,J(X)J(X*)具有同一符号,则
最优化理论与最优控制.ppt
静态最优化方法:
a. 解 析法(间接法) 无约束条件 有约束条件
b. 数值计算法(直接法) 区间消去法
黄金分割法(0.618法) 插值法
2) 有关数学模型中变量的边界条件,即系统的初态和终态,
即 确定:X (t0 ) ,X (t f ) 。
一个动态过程,归根到底,是状态空间中的状态由初态
课程参考教材:1 系统最优化及控制 付曦 著 机械工业出版社 电气自动化新丛书
2 最优控制理论及应用 解学书著 清华大学 出
版社
第一章
容,是现代理论的一个 研究热点和中心话题。
现代控制理论:以多变量系统控制、最优控制、系统辩识为 主要内容,最优控制发展早。20世纪60年 代,现代控制理论才得以迅速发展。我国 著名学者:钱学森 1945年编著的《工程
研究和解决如何从一切可能的方案中寻找最优方案, 其间包括以下任务 1)根据所提出的最优化问题,建立最优化问题数学模型。
确定变量,列出约束条件,确定目标函数(性能指标) 2) 模型分析,选择合适的最优化求解方法。 3)根据选定的最优化算法,编程,求解 。
最优化的基本问题: 就是寻找一个最优的控制方案或控制规律,使所研究
2)动态规划法和最优化原理 3)极大值原理
总结:最优控制是现代控制理论的核心,它的主要内容是: 在满足一定的约束条件下,根据控制系统的数学模型,寻求最 优控制,使目标函数为极大或极小。 用最优控制设计系统与传统解析法相比,特点如下:
1) 适用于多变量,非线性,时变系统的设计 2) 初始条件可任意 3) 可以满足多个目标函数的要求,并可用于多个约束的情 况 4) 便于计算机求解
现代控制工程最优控制课件
03
优化目标
最小化损失函数,即达到最优控制效果。
线性调节器问题的解法
01
极点配置法
通过选择控制器的极点位置, 使得系统的传递函数在频率域
上具有理想的性能指标。
02
最优反馈增益
通过求解 Riccati 方程,得到 最优反馈增益,使得系统的性
能达到最优。
03
LQR 设计步骤
确定系统的状态空间模型、选 择适当的参考信号、设计控制
定义
非线性最优控制问题可以定 义为在给定初始状态和初始 时刻,寻找一个控制输入, 使得系统在结束时刻的状态
和性能指标达到最优。
特点
非线性最优控制问题具有复 杂性,其解决方案通常需要
借助数学工具和算法。
应用
非线性最优控制问题在许多 领域都有广泛的应用,如航 空航天、机器人、车辆控制 等。
利用梯度下降法求解非线性最优控制问题
移方程。
利用动态规划法求解非线性最优控制问题
3. 定义性能指标函数
根据问题的要求,定义性能 指标函数。
4. 求解最优子问题
利用动态规划法,依次求解 每个子问题,得到每个时刻 的最优控制输入。
5. 得到最优解
通过逆向递推,得到初始时 刻的最优控制输入和最优状 态。
04
动态规划基础上的最优控 制
多阶段决策过程的动态规划
利用动态规划法求解非线性最优控制问题
• 基本思想:动态规划法是一种通过将原问题分解为一 系列子问题,并逐个求解子问题,最终得到原问题最 优解的方法。
利用动态规划法求解非线性最优控制问题
01
步骤
02
1. 初始化:选择一个初始状 态和初始时刻。
03
2. 定义状态转移方程:根据 系统动态方程,定义状态转
最优控制全部PPT课件
给定一个线性系统,其平衡状态X(0)=0,设计的目的是保持系统处于平衡状态,即 这个系统应能从任何初始状态返回平衡状态。这种系统称为线性调节器。
线性调节器的性能指标为:
J
tf t0
n
xi 2 (t)dt
i 1
加权后的性能指标为:
J
tf t0
n
qi xi 2 (t)dt
i1
对u(t)有约束的性能指标为: J t f 1 [ X T (t)QX (t) uT (t)Ru(t)]dt
上述由控制约束所规定的点集称为控制域U,凡在t0-tf上有定义,且在控制域U 内取值的每一个控制函数u(t)均称为容许控制。
4:性能指标
通常情况下,最优控制问题的性能指标形如:
J
(x(t f ),t f)
tf t0
F(x(t),u(t),t)dt
其中第一项是接近目标集程度,即末态控制精度的度量,称为末值型性能指标。
第6页/共184页
从工程实际考虑,约束条件为 0 F(t) maxF(t)
如果我们既要求拦截过程的时间尽量短,又要求燃料消耗尽量少,则可取性能指标:
J
tf t0
[c1
F (t )]d t
为最小
综上所述,所谓最优防天拦截问题,即选择满足约束条件的控制F(t),驱使系统从初始 状态出发的解,在某个时刻满足终端条件,且使性能指标为极值(极小值)。
第14页/共184页
5:线性跟踪器
若要求状态X(t)跟踪或尽可能接近目标轨迹Xd(t),则这种系统称为状态跟踪器,其相 应的性能指标为:
J
tf t0
1 [ X (t) 2
Xd
(t )] T
Q[ X (t)
最优控制理论PPT课件
生产计划与调度
在企业生产管理中,利用 最优控制理论对生产计划 和调度进行优化,提高生 产效率和降低成本。
08
总结与展望
最优控制理论的重要性和应用前景
总结
最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分,它在解决复杂系统的优化和控制问题方面 具有显著的优势。该理论通过数学模型和算法,寻求在给定条件下实现系统性能最优化的 控制策略。
非线性最优控制理论
20世纪70年代,基于微分几何、非 线性分析和最优控制问题的研究。
智能优化算法与最优控制
20世纪80年代,考虑系统不确定性 ,引入概率论和随机过程理论。
03
最优控制问题的数学模型
状态方程与性能指标
状态方程
描述系统动态行为的数学方程,通常表示为状态变量对时间 的导数等于其函数。
性能指标
态。这种控制策略的关键在于如何根据当前状态信息快速、准确地计算出最优控制输入。
离散系统的最优输出反馈控制
总结词
离散系统的最优输出反馈控制是一种基 于系统输出的反馈控制策略,通过最优 控制算法计算出在当前输出下的最优控 制输入,使得系统状态在有限时间内达 到预期目标。
VS
详细描述
离散系统的最优输出反馈控制是一种有效 的最优控制策略,它根据系统的输出信息 ,通过最优控制算法计算出在当前输出下 的最优控制输入,使得系统状态在有限的 时间步内以最优的方式达到目标状态。这 种控制策略的关键在于如何根据输出信息 快速、准确地计算出最优控制输入。
控制问题分类
确定性和不确定性控制、线性与 非线性控制、连续和离散控制等 。
重要性及应用领域
重要性
在实际工程和科学问题中,许多问题 都需要通过最优控制理论来解决,如 航天器轨道控制、机器人运动控制、 电力系统优化等。
(完整word版)最优控制讲义
第一章 绪论§1。
1最优控制问题静态最优化问题:输入—输出—代数方程 动态最优化问题:输入—输出-微分方程 确定性最优控制:系统参数确定,无随机输入 随机性最优控制:系统参数确定,有随机输入⎩⎨⎧=+=)()()()()(t Cx t Y t Bu t Ax t x⎩⎨⎧+=++=)()()()()()()(t v t Cx t Y t w t Bu t Ax t x例:飞船的月球软着陆问题推力 dtdmkf -= 运动方程 mg dt dmk mg f dtx d m --=-=22 )()(][00f t t t m t m dt dtdmJ f-=-=⎰ 初始条件 ⎩⎨⎧======0)(,)(,00f f t x x t t ht x x t t约束条件为 0≤≤-dtdmα求min J§1.2最优控制的数学模型一 控制系统的数学模型(集中参数系统)直接法建立:动力学、运动学的基本定律,即解析法.间接法建立:通过“辩识"的途径确定系统的结构与参数.)),(),(()(t t u t x f t x= 其中 T n t x t x t x t x )](,)(),([)(21 =,T r t u t u t u t u )](,)(),([)(21 =,],,[21n f f f f = )(t x 为n 维状态向量,)(t u 为r 维控制向量,f 为n 维函数向量。
二 目标集通过)(t u 使)(t x 由)(0t x 到)(f t x ,其中)(0t x 为初始状态,并且通常为已知;)(f t x 为终端状态,即控制所要求达到的目标。
一般来说对终端状态的要求可用如下的约束条件表示:0)),((,0)),((21≤=f f f f t t x g t t x g 。
三 容许控制i u 具有不同的物理属性,一般有r 1,2i u i ,,=≤α,即在控制域U 内。
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6
x ( t ) ( A BR
1
T ˆ B K ) x (t )
x (0 ) 已 知
( 5 -7 6 )
把 控 制 规 律 5 -1 和 5 -2 的 假 设 条 件 作 一 比 较 , 可 见 它 们 之间的主要差别是: 1 ) 在 控 制 规 律 5 -1 中 , 并 不 要 求 状 态 方 程 ( 5 -5 1 ) 完 全 可 控 , 但 在 控 制 规 律 5 -2 中 , 则 要 求 状 态 方 程 ( 5 -7 2 ) 完 全 可控。
我们知道,完全可控的条件是矩阵
[ B AB A
n 1
B]
( 5 -7 7 )
的 秩 为 n, 即 包 含 n 个 线 性 无 关 的 列 向 量 。 可 控 性 意 味 着 能找到一个控制,把状态转移到零,当然也包括状态位于 零值附近在内。
7
对 控 制 规 律 5 -1 来 说 , 因 为 其 控 制 区 间[ t 0 , T f ] 有 限 , 所以由状态不可控性能指标所产生的影响,通常是有限 的; 但 对 控 制 规 律 5 -2 来 说 , 因 为 其 控 制 区 间 无 限 , 所 以倘若系统不可控,则无论哪一个控制都将使性能指标 趋于无限,因而无从比较其优劣。 可控性条件就是为了保证性能指标有限而提出来 的。
ˆ2 k 12 1 ˆ ˆ ˆ k 11 k 12 k 22 b 0 ˆ ˆ2 2 k 12 k 8 5 ) ( 5 -8 6 ) ( 5 -8 7 ) ( 5 -8 8 ) ( 5 -8 9 )
ˆ a 2 k 12
§5 -2
线性时不变系统当Tf 时的状态调节器问题
1
上 一 节 我 们 研 究 了 状 态 调 节 器 的 一 般 问 题 ,得 知 其 最 优 反 馈 调 节 器 是 线 性 的 , 然 而 , 只 要 其 控 制 区 间[ t 0 , T f ] 为 有 限 ,这 种 系 统 总 是 时 变 的 ,甚 至 在 状 态 方 程 和 性 能 指 标 都 是 时 不 变 的 , 即 矩 阵 A (t ) , B (t ) , Q (t ) , R (t ) 都 是 常 数 矩 阵 的 情 况 下 也 是 如 此 。这 种 时 变 的 状 态 调 节 器 ,将 使 系 统 的结构大为复杂。
1
T ˆ B K x (t )
T ˆ ˆ ˆ K A A K K BR
1
T ˆ B K Q 0
解 由 方 程 ( 5 -7 4 ) 和 ( 5 -8 1 ) 可 推 出 最 优 控 制 ,
ˆ ˆ u ( t ) k 12 x 1 ( t ) k 22 x 2 ( t )
G (s) 1 s 1 (1 s
2 2
a 2) s
1 s s
2
a 2 1
( 5 -1 0 3 )
它的两个极点是
s a2 2 1 2 a2
( 5 -1 0 4 )
由 此 可 见 , 若 a<2, 则 系 统 响 应 将 是 衰 减 振 荡 的 ; 若 a>2, 则系统不发生振荡。
T
k 11 1] k 21
k 12 x 1 ( t ) k 22 x 2 ( t )
k 12 x 1 ( t ) k 22 x 2 ( t )
其中,K满足代数Riccati方程
k 11 k 21 k 12 0 k 22 3 1 0 2 1 3 k 11 2 k 21 k 12 k 22
2 2 2
取极小值。试求出最优控制u*(t) 。 解:已知
0 A 3 1 0 1 , B ,Q 2 1 0 0 ,R 1 1
16
KA A K KBR
T
1
B K Q 0
T
故最优控制为
u (t ) R
1
ˆ B K x (t ) [ 0
( 5 -1 0 1 )
13
ˆ ˆ u ( t ) k 12 x 1 ( t ) k 22 x 2 ( t )
把 方 程 ( 5 -1 0 1 ) 代 入 ( 5 -8 2 ) 求 出 最 优 控 制 ,
u ( t ) x1 ( t ) a 2 x 2 (t )
( 5 -1 0 2 )
15
例
二阶可控系统的状态方程:
x1 ( t ) x 2 ( t ) x 2 ( t ) 3 x1 ( t ) 2 x 2 ( t ) u ( t )
最优控制u*(t)应使性能指标
J 1 2
0
[ x 1 ( t ) x 2 ( t ) u ( t )] d t
ˆ k 12 ˆ k 22
b 0 a 0 0 0
ˆ k 11 ˆ k 12
ˆ k 12 0 ˆ k 22 1
0
1
ˆ k 12 1 ˆ b k 22
( 5 -8 3 )
11
把 ( 5 -8 3 ) 中 得 矩 阵 相 乘 , 整 理 出 三 个 代 数 方 程
图 5 -5 是 最 优 状 态 调 节 器 系 统 的 方 块 图 , 图 中 s 是 经 典 控 制 理 论 中 常 用 的 拉 普 拉 斯 微 分 算 子 。 对 方 块 图 5 -5 稍 加 变 换 , 就 得 到 方 块 图 5 -6 。
14
其 反 馈 回 路 的 传 递 函 数 是 (1 s a 2 ) 。 写 出 系 统 的 闭 环 传递函数:
a ( a)
k (t ) r 1 f ra f ra e e
2 (t T f )
f ra f ra
2 (t T f )
3
Tf
lim k ( t ) r ( a ) ar r
q r
a
2
第 二 , 由 图 5 -4 和 方 程 ( 5 -6 8 ) 可 见 , 随 着 终 端 时 间 T f 的 无 限 增 长 , k (t ) 终 于 变 成 了 常 数 , 而 最 优 反 馈 时 变系统也就转化为时不变系统。
1 T ˆ B K x (t )
( 5 -7 4 )
ˆ 其中 K 是nn正定常数矩阵,满足下列非线性矩阵代数方程:
T ˆ ˆ ˆ K A A K K BR 1 T ˆ B K Q 0
( 5 -7 5 )
此 时 最 优 状 态 x (t ) 是 下 列 线 性 时 不 变 齐 次 方 程 的 解 :
2
在着手解决这一问题之前,回顾一下上一节所分析的 一阶系统,有两点颇有启发意义: 第 一 , 由 ( 5 -6 4 ) 式 可 以 看 出 , 即 使 在 一 阶 线 性 时 不 变 系 统 的 情 况 下 , 卡 提 方 程 的 解 k (t ) 仍 然 是 时 间 t 的 函 数 , 黎 反馈系统的时变性质正是由此产生的。
8
2 ) 在 控 制 规 律 5 -2 中 , 矩 阵 F 0 , 意 即 不 考 虑 任 何 形 如 lim
1 2 x ( T f ) Fx ( T f ) 的 终 端 代 价 函 数 。
T
Tf
因为,人们所关注的总是系统在有限时间内的响应,故 而在Tf 时的终端代价函数并无多大实际意义。
2 2 2
( 5 -7 9 )
式中
ab
2
0
1 0 0 B 1 1 Q b b a
( 5 -8 0 )
R 1
0 A 0
( 5 -8 1 )
不 等 式 ( 5 -8 0 ) 保 证 了Q 是 正 定 的 。
10
u (t ) R
k 11 k 21
k 12 0 0 k 22 1
k 11 1 k 21
k 12 1 k 22 0
0 0 1 0
0 0
经整理,并注意到k12=k21,得
17
2 k 12 6 k 12 1 0 k 11 2 k 12 3 k 22 k 12 k 22 0 2k 4k k 2 1 0 12 22 22
9
例 5 -2
设有可控系统
x1 ( t ) x 2 ( t ) x 2 (t ) u (t )
( 5 -7 8 )
这是双积分装置的状态方程,性能指标是
J 1
2 0
[ x 1 ( t ) 2 bx 1 ( t ) x 2 ( t ) ax 2 ( t ) u ( t )] dt
显 然 , 问 题 的 症 结 在 于 k (t)是 时 变 的 。 因 此 , 人 们 就 进 一 步 探 索 使 k (t ) 为 常 数 矩 阵 的 条 件 , 据 以 构 成 线 性 时 不 变 的 状 态 调 节 器 系 统 ,既 简 化 了 系 统 的 结 构 ,又 便 于 维 护 使用,从工程的角度看,颇有实用价值。
完全可控,性能指标可写成
J 1
2 0
[ x ( t )Qx ( t ) u ( t ) Ru ( t )] dt
T T
( 5 -7 3 )
其 中 u (t ) 不 受 约 束 , 和 R 都 是 正 定 常 数 矩 阵 , 最 优 控 制 存 在 、 Q 则 唯一,且由下式确定:
u (t ) R
12
由 不 等 式 ( 5 -9 0 ) 和 ( 5 -9 1 ) 可 知 ,
ˆ k 22 0
( 5 -9 2 )
可 以 判 别 当 k 12 1 与 系 统 条 件 矛 盾 , 不 成 立 , 由 此 得 知 方 程 ( 5 -8 4 ) -( 5 -8 6 ) 的 解 为