最优控制3-1
最优控制习题及参考问题详解
标准文档1 2f最优控制习题及参考答案习题 1 求通过 x (0) = 1 , x (1) = 2 ,使下列性能指标为极值的曲线:t f J = ∫(x2 +1)dt t 0解: 由已知条件知: t 0 = 0 , t f = 1d由欧拉方程得: (2x ) = 0dtx = C 1x = C 1t + C 2将 x (0) = 1,x (1) = 2 代入,有:C 2 = 1,C 1 = 1得极值轨线: x *(t ) = t +1习题 2 求性能指标: J = ∫ 1(x 2 +1)dt在边界条件 x (0) = 0 , x (1) 是自由情况下的极值曲线。
解:由上题得: x *(t ) = C t + C由 x (0) = 0 得: C 2 = 0∂L由∂xt =t f= 2x (t f ) = 2C 1 t =t = 0 t于是: x *(t ) = 0【分析讨论】对于任意的 x (0) = x 0 ,x (1) 自由。
2 0 1∫⎩ λ = −λ有: C = x , C = 0 ,即: x *(t ) = x 其几何意义: x (1) 自由意味着终点在虚线上任意点。
习题 3 已知系统的状态方程为: x1 (t ) = x2 (t ) , x 2 (t ) = u (t )边界条件为: x 1 (0) = x 2 (0) = 1 , x 1 (3) = x 2 (3) = 0 ,31 试求使性能指标 J =u 2(t )dt 2取极小值的最优控制 u *(t ) 以及最优轨线 x *(t ) 。
⎡ x ⎤解:由已知条件知: f = ⎢ 2⎥⎢⎣ u ⎥⎦Hamiton 函数: H = L + λT f H = 1u 2 + λ x + λ u⎧λ = 0由协态方程: ⎨ 12 121 22⎧λ = C① 得: ⎨11⎩λ2 = −C 1t + C 2②∂H由控制方程: ∂u= u + λ2 = 0得: u = −λ2 = C 1t − C 2 ③由状态方程: x 2 = u = C 1t − C 2得: x (t ) = 1C t 2− C t + C④22 由状态方程: x 1 = x 21 2 3得: x (t ) = 1C t 3− 1C t 2+ C t + C⑤16 122 3 41 ∫⎪⎩=−=−⎡1⎤ ⎡0⎤将 x (0) = ⎪ ⎪ , x (3) = ⎪0⎪ 代入④,⑤,⎣1⎦ ⎣ ⎦10联立解得: C 1 =由③、④、⑤式得:u * (t ) = 10t − 29 , C 2 = 2 , C 3 = C 4 = 1 9x *(t ) = 5 t 3 −t 2 + t +127 x *(t ) = 5 t 2 − 2t +1 29习题 4 已知系统状态方程及初始条件为x =u , x (0) = 1试确定最优控制使下列性能指标取极小值。
《控制工程基础》题集
《控制工程基础》题集一、选择题(每题5分,共50分)1.在控制系统中,被控对象是指:A. 控制器B. 被控制的设备或过程C. 执行器D. 传感器2.下列哪一项不是开环控制系统的特点?A. 结构简单B. 成本低C. 精度低D. 抗干扰能力强3.PID控制器中的“I”代表:A. 比例B. 积分C. 微分D. 增益4.下列哪种控制系统属于线性定常系统?A. 系统参数随时间变化的系统B. 系统输出与输入成正比的系统C. 系统输出与输入的平方成正比的系统D. 系统参数随温度变化的系统5.在阶跃响应中,上升时间是指:A. 输出从0上升到稳态值的时间B. 输出从10%上升到90%稳态值所需的时间C. 输出从5%上升到95%稳态值所需的时间D. 输出达到稳态值的时间6.下列哪种方法常用于控制系统的稳定性分析?A. 时域分析法B. 频域分析法C. 代数法D. A和B都是7.在频率响应中,相位裕度是指:A. 系统增益裕度对应的相位角B. 系统相位角为-180°时的增益裕度C. 系统开环频率响应相角曲线穿越-180°线时的增益与实际增益之差D. 系统闭环频率响应相角曲线穿越-180°线时的增益8.下列哪种控制策略常用于高精度位置控制?A. PID控制B. 前馈控制C. 反馈控制D. 最优控制9.在控制系统的设计中,鲁棒性是指:A. 系统对参数变化的敏感性B. 系统对外部干扰的抵抗能力C. 系统的稳定性D. 系统的快速性10.下列哪项不是现代控制理论的特点?A. 基于状态空间描述B. 主要研究单变量系统C. 适用于非线性系统D. 适用于时变系统二、填空题(每题5分,共50分)1.控制系统的基本组成包括控制器、和。
2.在PID控制中,比例作用主要用于提高系统的______,积分作用主要用于消除系统的______,微分作用主要用于改善系统的______。
3.线性系统的传递函数一般形式为G(s) = ______ / ______。
最优控制课件第3章
经典变分法局限性: 1、应用前提: a )控制量 u(t)的取值无约束。 b ) f、L、Φ等函数对其自变量二次连续可微,要求哈密 尔顿函数关于控制变量的偏导数存在 。 2、实际控制要求:
a )控制量u受不等式约束,如:M i (u ) 0 ,i=1,2,3……
b )性能指标有时关于u并不可微,要求哈密尔顿函数 关于控制变量的偏导数不存在 。
一般:对于实际系统根据物理意义有最优解 极小值原理 有唯一解-- 最优解
--------
--------
但是,对于线性系统可以证明极小值原理既是泛函取最小 值的必要条件,也是充分条件。
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
Date: File:
05.04.2015 OC_CH3.6
Optimal Control Theory & its Application
②在最优轨线上,与最优控制u*相对应的H函数取绝对极小 值,即 或 沿最优轨线
③H函数在最优轨线终点满足
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
Optimal Control Theory & its Application
取哈密尔顿函数为
则实现最优控制的必要条件是,最优控制u*、最优轨线x* 和最优协态矢量λ*满足下列关系式: ①沿最优轨线满足正则方程
当g中不含x时
Optimal Control Theory
Dong Jie 2014. All rights reserved.
最优控制 公式
最优控制公式
最优控制是指在给定系统模型和性能指标的情况下,通过优化算法寻找系统输入的最优策略。
最优控制的数学描述可以使用最优控制公式来表示。
在最优控制中,通常使用动态系统的状态变量来描述系统的演化,并通过控制输入来影响系统的行为。
最优控制公式可以分为两类:动态规划和最优控制问题。
1.动态规划公式:动态规划是一种通过将问题划分为连续的子问题来求解最优控制策略的方法。
基于动态规划的最优控制公式为贝尔曼方程,它描述了最优值函数的递归关系。
贝尔曼方程通常写作:
$$V(x)=\min_u[g(x,u)+\int_{t_0}^{t_1}L(x,u)dt+V'(x )f(x,u)]$$
其中,$V(x)$是最优值函数,$x$是系统状态,$u$是控制输入,$g(x,u)$是即时收益函数,$L(x,u)$是运行损失函数,$f(x,u)$是系统动态的微分方程。
动态规划方法基于最优子结构的原理,通过递归地求解子问题来求得全局最优解。
2.最优控制问题的公式:最优控制问题可以用最小化一个性能指标的函数来描述,通常称为性能指标函数或者代价函数。
$$J(u)=\int_{t_0}^{t_1}L(x,u)dt$$
其中,$J(u)$是性能指标函数,$L(x,u)$是运行损失函数,$x$是系统状态,$u$是控制输入。
最优控制问题的目标是找到合适的控制输入$u$,使得性能指标函数$J(u)$最小化。
求解最优控制问题的方法包括动态规划、最优化方法、解析解等。
综上所述,最优控制公式是通过数学描述来求解最优控制策略的公式。
根据具体问题的不同,可以使用动态规划公式或者最优控制问题的公式来描述最优控制问题。
三阶倒立摆
三级倒立摆的研究与仿真摘要在现代工业控制领域中,我们接触的被控对象大多都是稳定,其实不稳定的对象也是普遍存在的。
倒立摆属于多变、快速、非线性、强耦合、和绝对不稳定系统。
倒立摆系统被认为是控制理论在科研教学中和实际实践中典型的、方便使用的物理模型,其控制方法在军用工业、航空航天、智能机器人和普通的工业控制过程中都有广泛的应用和重要的工程意义。
本文主要通过采用力学分析中的Lagrange方程来建立三级倒立摆动力学方程,并且使用LQR方法对三级倒立摆实现了稳定的控制,运用状态全维观测器实现了全维状态观测。
在MATLAB中实现了对三级倒立摆控制系统的仿真,并且从实验结果分析得到,三级倒立摆在LQR方法的控制下达到了稳定。
最后对全篇论文的研究进行总结。
关键词:倒立摆稳定控制LQR算法Research and simulation of triple inverted pendulumABSTRACTIn the modern industrial control field, we contact with most of the controlled object is stable, but unstable objects are universal. Inverted pendulum is a system which is nonlinear, multivariate, strong-coupling and unstable naturally. Inverted pendulum is a rare typical physical model which is used in teaching and researching control theory, the control methods are widely used in the military, aerospace, robotics and general industrial processes and also have important engineering significance.Though Lagrange equations in this paper by means of mechanics analysis to establish the dynamics equation of triple inverted pendulum, and using the LQR method of triple inverted pendulum stable control, using the full dimension observer realizes the full dimensional state observation. In MATLAB implements the triple inverted pendulum control system simulation, and from the experimental results, triple inverted on the control of LQR method is issued to the stable.Finally, summarizes the researching of the whole paper.KEY WORDS: Inverted pendulum stable control LQR algorithm三级倒立摆控制系统设计:倒立摆系统作为现代控制理论应用方面的一个典型实验系统,从六十年代就有许多人对它进行研究,提出了各种控制方案。
《最优控制》第3章庞德里雅金极大值原理解析
tf
t0
第3章——庞德里雅金极大值原理
(1)最优轨线 x * (t ) 和协态向量 (t ) 满足规范方程组
x
H H x
(2)在最优轨线 x * (t )上与最优控制 u * (t )上对应的哈密顿 函数取最小值
H ( x*, u*, , t )umin H ( x, u, , t )
目标泛函:
J dt , | f (t ) | 1 0
8
tf
第3章——庞德里雅金极大值原理
1 x2 x 问题:设系统的状态方程 其中控制变量u (t ) 满足约束 x u 2
, 条件 | u(t) | 1 设系统的初始状态 x1 (0) x10 , x2 (0) x20 ;
快速控制系统的这个特性称为有限切换原理,相应的 控制方式称为Bang-bang控制。 (6)求最优轨线
①u 1 2 u dx2 dt x2 t c1 x2 (0) x20 x2 (t ) t x20 x 1 2 1 x2 x1 (t ) t x20t x10 x 2
7
第3章——庞德里雅金极大值原理
2、双积分装置时间最优控制系统 考察惯用语性负荷在一无阻尼环境中运动情况:
Y (s) 1 m y 2 (t ) f (t ) 设m 1 G ( s ) F (s) S
1 x2 x 设 x1 y, x2 x 1 y 得 2 u x
4
第3章——庞德里雅金极大值原理
(3)边界条件
x ( t ) x(t0 ) x0 , (t f ) ①当 f 不受限制, x(t f )
②当存在终端约束条件
[ x(t f ), t f ] 0时,x(t0 ) x0
第3章_线性控制系统的能控性和能观性
证明 定理3.3-1
y(t1) 0(t1)Im 1(t1)Im n1(t1)Im C
y(t2) 0(t2)Im
1(t2)Im
n1(t2)ImC
A x(0)
y(tf)
0(tf)Im
1(tf)Im
n1(tf)ImCnA 1
上式表明,根据在(0,tf)时间间隔的测量值 y(t1),y(t2),…,y(tf),能将初始状态x(0)唯一地 确定下来的充要条件是能观测性矩阵N满秩。
4)不可控
18
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
3.可控性约当型判据
J1
设
x AxBu
J2
xu
Jk
若 A为约当型,则状态完全可控的充要条件是:
每一个约当块的最后一行相应的 阵中所有的行 元素不全为零。(若两个约当块有相同特征值,此
结论不成立。)
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19
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
➢本章结构
• 第3章 线性控制系统的能控性和能观性 ✓3.1 能控性 ✓3.2 能观性 ✓3.3 能控性与能观性的对偶关系 ✓3.4 零极点对消与能控性和能观性的关系
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1
引言
状态空间模型建立了输入、状态、输出之间的关系
u
x
y x Ax Bu
y Cx Du
状态方程反映了控制输入对状态的影响;输出方程 反映系统输出对控制输入和状态的依赖
10
3.1 能控性
3.1.2 线性定常系统的能控性判别
证明 定理3.1-1
n1
x(0) AkBk B AB A2B k0
0
An1B1
n1
若系统是能控的,那么对于任意给定的初始状态x(0)都
《机械工程控制基础》课后答案
目录第一章自动控制系统的基本原理第一节控制系统的工作原理和基本要求第二节控制系统的基本类型第三节典型控制信号第四节控制理论的内容和方法第二章控制系统的数学模型第一节机械系统的数学模型第二节液压系统的数学模型第三节电气系统的数学模型第四节线性控制系统的卷积关系式第三章拉氏变换第一节傅氏变换第二节拉普拉斯变换第三节拉普拉斯变换的基本定理第四节拉普拉斯逆变换第四章传递函数第一节传递函数的概念与性质第二节线性控制系统的典型环节第三节系统框图及其运算第四节多变量系统的传递函数第五章时间响应分析第一节概述第二节单位脉冲输入的时间响应第三节单位阶跃输入的时间响应第四节高阶系统时间响应第六章频率响应分析第一节谐和输入系统的定态响应第二节频率特性极坐标图第三节频率特性的对数坐标图第四节由频率特性的实验曲线求系统传递函数第七章控制系统的稳定性第一节稳定性概念第二节劳斯判据第三节乃奎斯特判据第四节对数坐标图的稳定性判据第八章控制系统的偏差第一节控制系统的偏差概念第二节输入引起的定态偏差第三节输入引起的动态偏差第九章控制系统的设计和校正第一节综述第二节希望对数幅频特性曲线的绘制第三节校正方法与校正环节第四节控制系统的增益调整第五节控制系统的串联校正第六节控制系统的局部反馈校正第七节控制系统的顺馈校正第一章自动控制系统的基本原理定义:在没有人的直接参与下,利用控制器使控制对象的某一物理量准确地按照预期的规律运行。
第一节控制系统的工作原理和基本要求一、控制系统举例与结构方框图例1.一个人工控制的恒温箱,希望的炉水温度为100C°,利用表示函数功能的方块、信号线,画出结构方块图。
图1人通过眼睛观察温度计来获得炉内实际温度,通过大脑分析、比较,利用手和锹上煤炭助燃。
比较图2例2.图示为液面高度控制系统原理图。
试画出控制系统方块图和相应的人工操纵的液面控制系统方块图。
解:浮子作为液面高度的反馈物,自动控制器通过比较实际的液面高度与希望的液面高度,调解气动阀门的开合度,对误差进行修正,可保持液面高度稳定。
新建小区10千伏备用线型“三减一”电览环网供电方式
【摘要】广东沿海地区近年来用电负荷发展迅速,电网尤其是10千伏配电网络也必须相应要加快发展速度,才能满足负荷日益增长的需求。
但是配电网络不能盲目建设,必须以安全可靠为原则,还要顾及城市环境建设:、所以在广东部分城镇逐渐取消架空线供电方式,采用电缆供电。
电缆环网供电的接线方式有很多种,本文从自身工作的经验出发,着重向大家介绍备用线型“三减一”电缆环网接线方式,并对其实施方法进行了讨论,简述其优越性。
【关键词】备用线型“三减一”电缆环网实施方法优越性在广东省沿海地区,随着工商业发展,逐渐产生了负荷密度相对较高的新用电小区,为了向这些用户提供安全可靠的供电,大多数采用备用线型“三减一”电缆环网接线方式(见图一),@@@图一:备用线型“三减一”电览环网接线方式它的布线形式是由三条10千伏F柜组成一个供电分区,其中两回沿线接上负荷,另外一回作为备用线不带负荷,三回线路末端接入主开关房,通过主开关房联络。
在正常运行情况下,两回作为负荷线可按安全电流运行,备用线以空载运行,在其中一条负荷线出现故障时,可将全部或部分负荷转移由备用线供电。
这种“三减一”供电方式适应范围广泛,在负荷逐渐增长的区域特别适用,现在就对备用线型“三减一”电缆供电方式的实施方法简述如下。
一、小区的负荷预测可以用小区负荷预测法进行预测负荷,先确定每块土地的用地性质,再通过各用地负荷密度和用地面积来计算最终负荷。
通常各类用地的负荷密度可以参照发达城市的负荷密度,例如,深圳市南山区规划的负荷密度如下:工业用地3.5~6.0万kW/平方公里商政用地2.0~3.0万kW/平方公里住宅用地1.5~2.5万kW/平方公里乡村用地1.0~2.0万kW/平方公里绿化用地0.1万kW/千方公里采用以上数值可以近似计算本地区的用电负荷。
对于任何一种负荷预测方法都是对未来发展的预测,并非是完全准确的,必须定期对负荷预测进行修正。
例如,用地性质发生变化时,就应重新计算该用地的用电负荷。
第5章 最小值原理
第5章 最小值原理
最小值原理(又称最大值原理)是庞特里亚金在20 世纪50年代末提出来的。有的文献中又称其为最大值原 理,这是由在求解控制问题中哈密顿函数是求最大值还 是最小值而异。 最小值原理给出了求解控制变量受不等式约束的最 优控制问题的一个必要条件,用它替换了古典变分法中 的控制方程 H 0,是古典变分法求泛函极值的扩充, u 又称为现代变分法,它能够处理更为广泛的最优控制问 题。
1
第5章 最小值原理
5.1 最小值原理 5.2 快速最优控制
2
第5章 最小值原理
5.1
一、最小值原理
最小值原理
给定系统运动方程
x = f ( x, u, t )
(1)
式中:x R n
— 状态变量
u Rm
— 控制变量
t [t0 , t f ] — 时间变量
给定系统初始时刻和初始状态 x(t0 ) x0 (2)
b (t ) 在某一段
i 1 ij j
n
(或几段)时间区间 t1 , t2 0, t f 上取零值,则此种最
优控制问题为奇异情况。此时,无法应用最小值原
理确定奇异区间内u*(t)与x*(t),λ*(t)的关系。关于奇
异情况的快速最优控制问题参阅5.3节。
18
第5章 最小值原理
制称为最短时间控制或快速最优控制。由于求
非线性系统和任意终端状态的快速最优控制的 解析解十分困难,因此这里仅考虑线性定常系 统且终端状态固定为状态空间原点的快速最优 控制问题。
14
第5章 最小值原理 设已知线性定常系统的状态方程为 (1) x = Ax + Bu 式中:x(t)是n维状态变量,u(t)是m维控制向量。 初始状态和终端状态为
最优控制课程课件III-3.强化学习基础
. .. . . ..
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强化学习与 Markov 决策过程 Reinforcement Learning
作为控制问题和机器学习问题的强化学习
作为控制问题,强化学习研究最优控制问题,考察已知或未 知的动态系统,确定或不确定的环境 作为机器学习问题,强化学习不同于有监督学习与无监督学 习,没有 “标注”,仅有 “奖励”rewards
一个例子:老鼠的决策依据?
最近三个物品作为状态? 灯、铃、控制杆在历史上发生的次数作为状态? 全部历史作为状态?
Jie, Zhang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制的智能方法
. .. . . ..
Jie, Zhang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制的智能方法
. .. . . ..
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回顾:动态规划与最优控制
最优控制问题
问题 (最优控制问题) 1 被控对象的状态方程为
x˙ (t) = f (x(t), u(t), t), x(t0) = x0.
一个控制策略的值函数value function定义为期望累积收益 vπ(s) = Eπ(Rt+1 + Rt+2 + . . . |St = s)
一个控制策略的值函数用于估计这个策略下特定状态的优劣 同时也是对这个策略的评价 最优值函数,或简称值函数,是任意策略的值函数的极大值
Jie, Zhang (CASIA)
最优控制第三章用变分法解最优控制问题
H 2x
x
H 0 2u 0 2u
u
u x
x u x u u x x x 0
2023/12/27
x(t ) c1et c2et x(t) c1et c2et u
由边界条件和横截条件 x(0) x0
H (t f ) [ t ]t f
cc11
c2 x0 c2 0
约束条件 x(t0 ) x0 , M [x(t f ), t f ] 0
正则方程 x H
H x
控制方程 H 0 u
2023/12/27
边界条件和横截条件
终端固定
x(t0 ) x0 ,
M [x(t f )] 0 x(t f ) x f
tf
给定
终端自由 终端约束
终端固定
tf
自由
终端自由 终端约束
2 (t f
)
x2 (t f
)
M (
x2 (t f
)T )
v(t f
)
2 (2) x2 (2) 2 5v c2e2 c1
代入 x1 (2), x2 (2)
2023/12/27
14
解得
0.5c2 c3 c1 0.5c2
c4 c3
0 0
7c1 3e2c2 4e2c3 c4 15 x1 (2) 5x2 (2) 15
(t f
)
[ x
(M x
)T v] tt f
M [x(t f ), t f ] 0
H (t f
)
[
t
vT
M t
] tt f
9
例2 已知系统状态方程为 x u(t), x(0) 1
求最优控制 u* (t) 使性能指标 J 1e2t (x 2 u 2 )dt 为最小 0
最优控制第三章课后习题答案
1. 2**'2**'*'*01min ()2y J y y y y y y dx ⎡⎤=+++⎢⎥⎣⎦⎰,若(0)y 与(2)y 任意,求*y 及(*)J y 。
解:这是端点自由问题,相应的欧拉—拉格朗日方程为:()0f d f y dt y∂∂-=∂∂即''1(1)0d y y y dt +-++=得''1y =则'1y x c =+,21212y x c x c =++由横截条件:0f y∂=∂得'1y y ++=0即21121(1)102x c x c c +++++=0x =,1210c c ++=;2x =,12350c c ++=。
联立得122,1c c =-=所以*21212y x x =-+,*'2y x =-代入得2**'2**'*'*02321()21(221)243J y y y y y y dxx x x dx⎡⎤=+++⎢⎥⎣⎦=-+-=-⎰⎰2.电枢控制的直流电动机忽略阻尼时的运动方程:()u t θ=式中,θ为转轴的角位移,()u t 为输入。
目标函数为221min ()2u J dt θ=⎰,使初态(0)1θ=及(0)1θ=转移到终态(2)0θ=及(2)0θ=,求最优控制*()u t 及最优角位移*()t θ,最优角速度*()t θ。
解: 设12,x x θθ==则122,x x x u ==。
哈密顿函数:212212H u x u λλ=++ 协态方程: 121120,0H Hx x λλλ∂∂=-==-=-=∂∂ 控制方程:20Hu uλ∂=+=∂即*2()()u t t λ=-将*()u t 代入状态方程,可得 1222121(),(),0,()x x t x t t λλλλ==-==-边界条件为1212(0)1,(0)1,(2)0,(2)0x x x x ==== 可见这是两点边值问题,对正则方程进行拉氏变换,可得11222211221()(0)()()(0)()()(0)0()(0)()sX s x X s sX s x s s s s s s λλλλλλ-=-=--=-=-联立以上四式,可解出43211221()(0)(0)(0)(0)s X s s x s x s λλ=+-+代入初始条件12(0)1,(0)1x x ==,可得1212341111()(0)(0)X s s s s sλλ=+-+ 故 2312111()1(0)(0)26x t t t t λλ=+-+同样可解得 22212322221111()(0)(0)(0)1()(0)(0)(0)2X s x s s sx t x t t λλλλ=-+=-+利用终端条件12(2)0,(2)0x x ==可得2121432(0)(0)0312(0)2(0)0λλλλ-+=-+=解得127(0)3,(0)2λλ== 1111(0)(),()(0)s t s λλλλ==;221221211()(0)(0),()(0)(0)s t t s sλλλλλλ=-=-即 127()3,()32t t t λλ==-所以:最优控制*27()()32u t t t λ=-=-+最优角位移*23171()142x t t t t θ==+-+最优角速度*2273()122x t t t θ==-+3. 222201min (2)()22.,(),(0) 1.()u s J x u t dt s t x u t x s =+==⎰为常量试求出最优控制*u ()t 及相应的轨线*()x t 。
最优控制原理
最优控制原理一、什么是最优控制原理呢最优控制原理呀,是一门超级有趣又很有深度的学科呢。
它主要是研究如何让一个系统在满足一定约束条件下,能够按照某种最优的方式运行哦。
比如说在工程领域,要让一个机器的运行达到最佳的效率,这就可能会用到最优控制原理啦。
再比如说在经济领域,想要让资源得到最合理的分配,最优控制原理也能派上大用场呢。
二、最优控制原理的发展历程在早期呀,科学家们就开始思考如何让一些简单的系统达到最优的状态啦。
随着科技的不断发展呢,最优控制原理的应用场景越来越多,它的理论体系也在不断地完善。
从最初的一些简单的线性系统的研究,到后来能够处理复杂的非线性系统,这一路走来,最优控制原理真的是经历了很多的变革呢。
三、最优控制原理的应用领域1. 在航空航天领域航空航天可是一个对精度和效率要求极高的领域哦。
最优控制原理可以帮助设计飞行轨迹,让飞机或者航天器能够以最节省燃料的方式飞行,同时还能准确地到达目的地呢。
比如说卫星的轨道控制,就需要用到最优控制原理来确保卫星在轨道上稳定运行,并且能够高效地完成它的任务,像拍摄地球的照片、进行气象监测之类的任务呀。
2. 在工业制造领域在工厂里呀,有很多的生产设备。
最优控制原理可以用来优化生产流程,让机器的运行速度、加工精度等都达到最优的状态。
这样就能提高产品的质量,还能降低生产成本呢。
例如在汽车制造流水线上,通过最优控制原理可以让机器人的焊接、装配等操作更加精准,提高汽车的整体质量哦。
3. 在机器人领域机器人的运动控制是一个很复杂的问题呢。
最优控制原理能够帮助机器人规划它的运动路径,让机器人能够以最快的速度、最稳定的姿态完成任务。
就像那些在危险环境下工作的机器人,如在核辐射区域或者火灾现场的救援机器人,最优控制原理可以确保它们在复杂的环境中顺利地完成救援任务哦。
四、最优控制原理中的一些重要概念1. 目标函数目标函数就像是一个指引方向的灯塔呢。
它定义了我们想要达到的最优目标是什么。
最优控制汉密尔顿函数
因此,有
J tf H x tf,u tf,
tf,tf
Φ x tf,tf tf
N Tx tf,tf tf
*
解 正则方程及控制方程与例1完全相同,只是
边界条件改成 t 0时 x 10 1 ,x20 1 ,t 2 时
x 12 0 ,22 0 ,代入例1的通解中可确定积分
常数:
C 18 9,C21 8,8 C 31,C41
于是得
u* t 6t 12
x1* t
3 t3 16
9 8
t2
t
1
x2* t
ddH t H t H uTu H xTf (5-33)
如果u为最优控制,必满足
H 0 u
及
H 0
x
因此,有 d H H dt t
(5-34)
上式表明,哈密顿函数H沿最优轨线对时间的
全导数等于它对时间的偏导数。
当H不显含t时,恒有
dH 0 dt
即
Ht 常数
tt0,tf
(5-35)
一、拉格朗日问题
考虑系统
x tfx t,u t,t
(5-1)
式中 xtRn;utRr;
fxt,ut,t——n维连续可微的矢量函数。
设给定 tt0,tf ,初始状态为x(t0)=x0,
终端状态x(tf)自由。性能泛函为
J tf t0
Lxt,ut,tdt
(5-2)
寻求最优控制u(t),将系统从初始状态x(t0)=x0 转移到终端状态x(tf),并使性能泛函J取极值。
9 t2 16
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min ut min u j t q ˆ j t
u u j 1
m
(3-18)
因各控制分量 u j (t )
m
j 1,2,...m 的约束是相互独立的,故可交
换求最小与求和的次序,于是(3-18)式可化为
min ut { min u j t q ˆ j t }
n
18
H 1 f i x(t ), t i (t ) u j (t ){ bij x(t ), t i (t )}
i 1 j 1 i 1
n
m
n
边界条件是:在起始时刻 t0 有
x ˆt0 x0
ˆ f 成立 在终端时刻t
T ˆ tˆf λ v t t f xt f
u ( t )
m
ˆi (t ) u ˆi (t )} 1 f i x ˆ (t ), t ˆ j (t ){ bij x ˆ (t ), t
i 1 j 1 i 1
n
n
ˆi (t ) u j (t ){ bij x ˆi (t )} 1 f i x ˆ (t ), t ˆ (t ), t
j 1 i 1 j 1 i 1
m
n
m
n
分析(3-11) ,定义函数
ˆi (t ) q ˆ j t bij x ˆ (t ), t
i 1 n
j 1,2,..., m
(3-14)
或其等价的 m 维向量
ˆ t ˆ t B T x q ˆ t , t λ
(3-15)
于是(3-11)式可写成
ˆ j t q ˆ j t u j t q ˆ j t u
j 1 j 1 m m
(3-16)
9
(3-16)式意味着函数
ut u j t q ˆ j t
j 1 m
(3-17)
ˆ j (t ) 时达整体最小: 当u j (t ) u
t f
(3-12)
T v H 0 t f t f t t f
协态终值满足横截条件
T ˆ (t ˆf ) λ x t tˆf
(3-13)
T ˆ (t f ) x x
v t t f
8
ˆi (t )} u j t { bij x ˆi (t )} ˆ j t { bij x ˆ (t ), t ˆ (t ), t u
下列关系确定:
ˆ t } ˆ j t sgn{ bij x ˆ t , t u i
i 1 n
j 1,2,..., m
(3-26) (3-27)
方程(3-26)还可写成:
ˆ t } ˆ t } S G N u {q {B T x ˆ t S G N ˆ t , t λ
第三章 最短时间控制系统
1
最短时间控制问题,也叫做时间最优控制问题 由 于 其 性 能 指 标 特 别 简 单 ( 或 是 0, L 1 ; 或 是
t f , L 0 ,其中 t f 自由),因而研究得最早,所得结果
也最为成熟。
22
§3-1 非线性系统的最短时间控制问题
研究一类非线性系统的最短时间控制问题
(3-30)
(3-31)
n i 1
ˆi t } ˆ j t sgn{ bij x ˆ t , t 3)沿时间最优轨线的哈密顿数是 u
ˆ (t ), u ˆi t bij x ˆi t Hx ˆ (t ), λ ˆ (t ), t 1 fi x ˆ t , t ˆ t , t
i 1 j 1 i 1
n
m
n
(3-32)
ˆ f 下列关系式成立: 4)在终端时刻t
T ˆ ˆ 1 f i x ˆ t , t i t bij x ˆ t , t i t t tˆf v t f i 1 j 1 i 1 n m n ˆf t t
ˆ (t) ,x ˆ (t ) 对λ ˆ (t ) 和 t 之间的确切关系。 不能推出u
16
定理3-1 砰砰原理
ˆ (t) 和 x 设u ˆ (t ) 是问题 3-1 的时间最优控制,并令 λ ˆ (t ) 是
相应的状态和协态。
ˆ 1 (t ), u ˆ 2 (t ),u ˆ m (t ) 应按 若问题是平凡的,则 u ˆ (t ) 各分量 u
i 1 j 1 i 1
n
m
n
(3-10)
ˆi (t )} u j t { bij x ˆi (t )} 即 u ˆ j t { bij x ˆ (t ), t ˆ (t ), t
j 1 i 1 j 1 i 1
m
n
m
n
(3-11)
7
在最优轨线终端处,哈密顿函数的终值是 T ˆ Hx ˆ (t ),λ (t ), u ˆ (t ), t t tˆf t tˆf
(3-1)
或其等价的向量形式
x t f x t , t Bx (t ), t u (t )
其中 f i xt , t 和bij xt , t 对 x(t)和 t 连续可微。寻找一 m 维有 界闭集中的控制向量,满足下列不等式约束
u j (t ) 1 j 1,2,...m
因此, 在问题是平凡的情况下, 时间最优控制的各个分量, 都是时间的分段恒值函数。
17
定理3-2
ˆ (t) 和 x ˆ (t ) 是问题 3-1 的时间最优控制, ˆ (t ) 是其相 λ 定理 3-2 设u
ˆf 是最短时间。若问题是平凡的,则实现最 t 应的状态和协态,
短时间控制的必要条件是: 1)满足定理 3-1
11
平凡时间最优问题
定义 3-1 平凡时间最优问题
设在区间[t0 , tˆf ]中,存在一时间的可数集
ˆf t1 j , t2 j ,....trj t0 , t r 1,2,...; j 1,2,..., m
(3-23)
使得对所有的 j 1,2,..., m,有
0 ˆ q ˆ j t bij x ˆ (t ), t i (t ) i 1 0
ˆ (t ) 满足规范方程组:(3-8)和(3-9) ˆ (t) 和协态 x 2)状态λ
ˆi t } x ˆk t f k x ˆ t , t bkj x ˆ t , t sgn{ bij x ˆ t , t
j 1 i 1
m
n
(3-28)
13
非平凡时间最优问题
定义 3-2 非平凡时间最优问题
设在区间[t0 , tˆf ]中,至少对一个分量,存在一个(或多个)子 区间 t1 , t2 j , t1 , t2 j t0 , tˆf ,使得对所有 t t1, t2 ,有
ˆi (t ) 0 q ˆ j t bij x ˆ (t ), t
i n
(3-25)
则称时间最优问题是非平凡的,而区间t1, t2 则称为非平凡区 间。
14
ˆ j (t ) 在整个子区间t1 , t2 上取零值, 在图 3-2 中,函数q
因而是一非平凡时间最优问题。
15
可见在一非平凡时间最优问题中,存在至少一个这样的时 间子区间,使得由关系式
ˆi t } u ˆ j t sgn{ bij x ˆ t , t
ˆk t
m
(3-29) n n b x t , t ˆ ˆi t } ij ˆi t sgn{ bij x ˆ t , t xk i 1 j 1 i 1 式中 k=1,2,…,n
f i x ˆ t , t ˆ i t i 1 xk t
u j 1 u j t 1
(3-19)
10
不难看出
u j t 1
min {u j t q ˆ j t } q ˆ j t
(3-20)
ˆ j t 是 q ˆ j t 的下列函数 : (3-20)式表明,最优控制 u u ˆ j t 1 u ˆ j t 1 u ˆ j t 不定 ˆ j t 0 若q ˆ j t 0 若q ˆ j t 0 若q
T T T
(3-6)
或:
H 1 fi x(t ), t i (t ) u j (t ){ bij x(t ), t i (t )}
i 1 j 1 i 1 n m n
(3-7)
求规范方程组:
m H x f k x ˆ k (t ) ˆ (t ), t bkj x ˆ (t ), t u ˆ j (t ) k j 1
(3-8) (3-9)
n m n b H f ij ˆ i ˆk (t ) ˆi i u i t ˆ j t xk i 1 xk j 1 i 1 xk
6
ˆ (t ), u ˆ (t ), u(t ), t 可得 由 Hx ˆ (t ),λ ˆ (t ), t min Hx ˆ (t ),λ
特点:状态方程的右边对控制 u(t ) 是一次的。
引出平凡系统和非平凡系统的概念 阐明最短时间控制制系统的基本特征。
3
最短时间控制问题的提法
问题 3-1 已知系统的状态方程
x i t f i xt , t bij xt , t u j t
j 1 m
i 1,2,..., n
i 1 n
ˆ (t ) 的函数的最优控制。 ˆ (t ) 和λ 不能定义出作为x
注意:非平凡情况的出现,既不意味着时间最优控制不存