第6章 最优控制

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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

第六章 最优控制2012

第六章 最优控制2012

,使J 为极小。
一、性能指标及分类 性能指标函数(又称目标函数、性能泛函),最优控制
问题可归结为求性能指标的极值问题。按照实际控制性能 常见:
⑴ 最短时间问题:
拦截导弹最短时间控制
⑵ 最小消耗问题:控制量u(t)与燃料消耗量成正比
导弹最小燃料控制
(3) 线性调节器问题:考虑在平衡位置 x=0附近的状态调节
导弹稳定控制
在变分法中这类问题称为拉格朗日问题。它要求状态向 量及控制向量在整个动态过程中都满足性能要求。
⑵ 终值型性能指标:
卫星的指向控制
在变分法中称为迈耶尔问题。只要求状态在过程终端时 满足一定要求,而对状态及控制量在整个动态过程中的演变 不作要求。
⑶ 复合型性能指标:
卫星的指向和 稳定控制
的变分是指两个函数间的差
问题:何为两个函数的差?两个函数距离接近?
K阶近似度
定义:设 是线性赋范空间 上的连续泛函,其增量可表示为
其中,
是关于 的线性连续泛函,
是关于 的高
阶无穷小。则
称为泛函 的变分。
泛函的变分等于
3、泛函变分的规则 1) 2) 3) 4)
变分的导数等于导数的变分
4、泛函的极值
寻求在
上的最优控制

,以将系统状
态从
转移到 x(t f ) 或 x(t f ) 的一个集合,并使性能指标
最优。其中
是 x 、u 和t 的连续函数
最优控制问题就是求解一类带有约束条件的条件泛函极值问 题。
泛函与变分法
一、泛函与变分
1、泛函的基本定义: 对于某个函数集合 中的每一个函数 ,变量J 都有一个
在变分法中称为波尔札问题。它要求状态在过程终端 时满足一定要求,而且状态向量及控制向量在整个动态过 程中都应满足一定要求。

最优控制全部PPT课件

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J
(x(t f ),t f)
tf t0
F(x(t),u(t),t)dt
为最小。
这就是最优控制问题。
如果问题有解,记为u*(t), t∈ [t0,tf],则u*(t)叫做最优控制(极值控制),相应的轨 线X*(t)称为最优轨线(极值轨线),而性能指标J*=J(u*(·))则称为最优性能指标。
第11页/共184页
目标质心的位置矢量和速度矢量为: xM xM
F(t)为拦截器的推力
x xL xM v xL xM
则拦截器与目标的相对运动方程为:
x v v a(t) F (t)
m(t)
m F (t) c
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(t0 ) x0 v(t0 ) v0 m(t0 ) m0 终端条件为: x(t f ) 0 v(t f )任意 m(t f ) me
至于末态时刻,可以事先规定,也可以是未知的。 有时初态也没有完全给定,这时,初态集合可以类似地用初态约束来表示。
第9页/共184页
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) umax 或ui i 1,2p
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

第6章 用变分法求解最优控制问题

第6章 用变分法求解最优控制问题

§6-2 泛函与变分的基本概念
3.泛函的变分 ● 泛函的增量 由自变量函数 x(t ) 的变分 x(t ) 引起泛函 J [ x(t )]的增量
J J [ x* (t ) x(t )] J [ x* (t )] 为泛函 J [ x(t )] 的增量。
f {x(t f ); g1[ x(t f )] 0, g 2 [ x(t f )] 0}
3. 容许控制 控制量受客观条件限制所能取值得范围。
U {u (t ); ( x, u ) 0} u (t ) U
§6-1 最优控制问题的一般提法
4. 性能指标 tf L[ x(t ), u (t ), t ]dt (1)积分型性能指标: J t0 反映控制过程中对系统性能的要求。
在容许控制集合 U 中,寻找控制向量 u (t ) U , t [t0 , t f ] ,使系统由 给定的初始状态出发,在 t t0 时刻转移到规定的目标集,并使性能 tf 指标: J [ x(t ), t ] L[ x(t ), u (t ), t ]dt
f f
取得极小值。

t0
1 2
若 x(t ) t 有
t x ( t ) e 若 有
§6-2 泛函与变分的基本概念
2.泛函自变量的变分 泛函 J [ x(t )] 的自变量函数 x(t ) 与标称函数 x* (t )之间的差值函数
x x(t ) x(t ) x* (t ) 称为泛函自变量的变分,记作 x(t )或 x 。 x(t ) x (t ) B 设 x (t ) 为 x(t ) 的容许曲线,即 x(t ) x (t ) x* (t ) (t ) x* (t ) 令 0 1 A 则 x* (t ) x* (t ) (t ) x (t ) t 这样: x(t ) (t ) x(t ) x* (t ) (t ) x* (t ) x(t )

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J x y J x J y
则称J x为线性泛函
Modern Control Theory
Page: 8
§6-2 最优控制中的变分法

代 (5)泛函的变分
控 制
泛函Jx的增量:Jxt,x Jxt x Jxt
理 论
Lxt,x rxt,x
其中Lxt ,x— J的线性函数
rxt ,x— J的高阶无穷小

J x(t) 0
Modern Control Theory
Page: 12
§6-3 无约束条件的泛函极值问题

代 控
一、t0 , t f 给定的泛函极值问题

理 定理:设

J tf L(x, x,t) t0
求min J的x*(t) ?
x *(t)满足以下条件:L d (L) 0 x dt x ---- 欧拉方程
ut Rp为控制向量,且ut 在t0,t f 上分段连续;
f Rn为连续向量函数,xt连续可微
2.初态和终态: x t0 ,x t f S 目标集
3.容许控制 : ut—控制域
指控制矢量u t 应满足的约束条件
Modern Control Theory
Page: 4
§6-1 一般概念
Page: 6
§6-2 最优控制中的变分法

代 一.泛函与变分的基本概念
控 制 1.泛函与变分的基本概念
理 论
(1)泛函 如果对于自变量t, 存在一类函数x t , 对于每个函数x t ,有一J值
与之对应,则变量J 称为依赖于函数x t 的泛函数,简称泛函,
记作J x t
(2)函数的变分
泛函J x t 的变量x t 变分 x : x x t x0 t , 它表示x t 与x0 t 之间的差

现代控制理论基础 第6章 线性系统的最优控制

现代控制理论基础 第6章 线性系统的最优控制

7
方法的比较
总的来说,当控制量无约束时,‘采用“变分法” ;当控制量有 约束时,采用“极小值原理” 或“动态规划”;如果系统是线性的, 采用“线性二次型”方法最好,因为,一方面,二次型指标反映了大 量实际的工程性能指标的要求;另方面,理论上的分析及求解较简单、 方便、规范,而且还有标准的计算机程序可供使用;得到的控制器易 于通过状态反馈实现闭环最优控制,工程实现方便。在实际的工程控 制中,目前线性二次型最优控制己得到了广泛的成功应用。
J 值为极值 J (最大值或最小值),这种泛函求极值的方法,实际上 就是数学上的“变分”问题,须采用数学中的“变分法” 。
5
采用直接变分法求解最优控制率,难于甚至“无法解决容许控 制属于闭集”的最优控制问题,所以受到实际工程应用上的限制, 例如,每台电动机都有最大功率的限制;船舶或飞机的操纵舵面 也有最大偏转角的限制。况且采用直接变分法设计出的系统,其 抗参数变化的能力,即系统的鲁棒性也不强。因此,工程应用上 有较小的实用价值。
线性系统二次型的最化控制,因为其性能指标具有明确的物理 意义,在大量的工程实际中具有代表性,而且最优控制率的求解 较简单,并具有统一的解析表达式,构成的最优控制系统具有简 单的线性状态反馈的型式,易于工程实现,所以在国内外实际的 工程中目前己得到广泛应用。本章主要介绍其基本概念、基本原 理和设计方法。
下面只介绍线性二次型最优控制的基本概念、求解原理及设 计中的一些主要结论。
8
第三节 线性二次型最优控制
一、控制对象数学模型
线性系统的状态空间表达式
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
y(t) C(t)x(t)
式中,
n x(t) 为 维状态向量;
(6-4)

最优控制

最优控制

J =
能观,
1 1 x ( t f ) T C T Q 0 Cx ( t f ) + 2 2
tf
[ x T C T Q 1 Cx + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
二次型指标最优控制问题
线性系统
二次型性能指标
x = Ax + Bu y = Cx
tf
J =
1 T x (t f )Q 0 x (t f ) + 2
1 二次型性能泛函
1 1 T J = x (t f ) Q 0 x (t f ) + 2 2
半正定
tf
[ x T Q 1 x + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
半正定
正定
误差大小的代价函数, qij大表示对应误差要求小 对控制的约束或要求. 表示在区间内消耗的能量, qij大表示对应付出的能量小. 最优控制目标是使性能指标J取得极小值, 其实质是用不大的控制来 保持比较小的误差,从而达到所用能量和误差综合最优的目的.
0 x = 1
1 x a + 2
1
y=x1
1 w( s ) = C ( sI A) B = 2 s + s a + 2 +1
281
6.4 线性二次型最优控制问题
6.4 线性二次型最优控制问题
输出调节问题
x (t ) = A (t ) x (t ) + B (t )u (t ) y ( t ) = C ( t ) x ( t ), x ( t 0 ) = x 0
q1 , q 2 > 0 , q 0 ≥ 0
u * ( t ) = Q 2 1 ( t ) B T ( t ) P ( t ) x ( t ) = q 2 1 p ( t ) x ( t )

最优控制理论课件

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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 终点条件
h(0) h0 h(T ) 0
v(0) v0 v(T ) 0
m(0) M F
控制目标
J m(T )
推力方案
0 u(t) umax
2019年11月25日星期一
指标
J x(T), y(T), x(T), y(T) x(T)
2019年11月25日星期一
现代控制理论
18
最优控制问题
例1.2
导弹发射问题
x F (t) cos (t)
m
y F (t) sin (t)
m
初始条件 x(0) 0 y(0) 0 x(0) 0
2019年11月25日星期一
现代控制理论
1
最优控制理论
东北大学信息科学与工程学院 井元伟教授
二○○九年十一月
2019年11月25日星期一
2
第1章 题第2章 法第3章 第理4章 划第5章 制 第6章 统
最优控制问 求解最优控制的变分方 最大值原 动态规 线性二次型性能指标的最优控 快速控制系
2019年11月25日星期一
现代控制理论
12
最优控制问题
例1.2 导弹发射问题
2019年11月25日星期一
现代控制理论
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最优控制问题
例1.2 导弹发射问题
最优控制问题
例1.2
导弹发射问题
x F (t) cos (t)
m
y F (t) sin (t)
m
2019年11月25日星期一

《最优控制》第1章绪论

《最优控制》第1章绪论
自动化学院
2020/8/9
1
第1章 绪论 第2章 求解最优控制的变分方法 第3章 最大值原理 第4章 线性二次型性能指标的最优控制 第5章 动态规划 第6章 状态估计
2
教学要求:
1. 学习泛函变分法,理解最优控制的一般概念 2. 掌握利用变分法求最优控制方法 3. 掌握极大值原理,状态调节器 4. 掌握动态规划
x(t) f [x(t), u(t), t]
(2)边界条件 ①初始时刻t0,初始状态x(t0)一般给定 ②终端时刻tf,变动,固定 ③终端状态x(tf)
12
第1章——绪论
x(tf)一般需满足一个约束方程[x(tf ), tf ] 0
满足约束方程的x(tf)构成一个目标集 x(tf ) S (3)一个衡量系统性能的性能指标
t0
N 1
或J x(N) F[x(k),u(k), k]
k k0
最优控制问题
(控制域) u t x t
J
17
4 常见的最优控制
tf
1.最少时间控制J dt t f t0
它要求设计一个快速控t0制系统,使系统在最短
时x间t0 内从初态终态 xt f
2.最少燃如料:导弹拦截器的轨道转移 。
最优值,J* J[u *(t)] 称为最优性能指标
14
3 研究最优控制的前提条件
1.给出受控系统的动态描述(状态方程)
连续系统 x(t) f [x(t),u(t),t]
离散系统 x(tk1 ) f [ x(tk ), u(tk ), tk ]
2.明确控制域(容许控制)
控制约束 ut 控制域(取值范围)
Mg
设M 1,x1(t) x(t)为高度,x(2 t) x1(t) x(t)

第六章 控制系统参数优化及仿真

第六章 控制系统参数优化及仿真
例如,图6.1.1所示的控制系统,在某个给定函数的
作作用为下指, 标测 函量 数给 ,定要求与调输整出控量制器y之的间参的数偏,差使E得,该用指标0tf e2dt
函数达到最小。
图6.1.1 控制器参数的调整
6.1 参数优化与函数优化
假定控制器有N个可调整参数1,2 ,,3,显然上述 指标是这些参数的函数,即

L L 2L ,
2 1 0
因此可以得到:
=
1 2
5
取正值 =0.6180339
(6.2.3)
这样,若计算分割后的函数值,则由计算两个点的函数 值变为计算一个点的函数值,在一定分割次数内,减少 了计算函数的次数。这种分割方法称为黄金分割法。
6.2 单变量寻优技术
其中 x为 n 维状态向量; 为m 维被寻优参数的向
量;f 为 n 维系统运动方程结构向量。要求在满足
下列条件下:
6.1 参数优化与函数优化
不等式限制
H ( ) 0
q维
等式限制
G( ) 0
p维
等式终端限制 S(,t f ) 0 维(是终端时间)
找到一组参数 *,
三、参数优化方法
系统的参数优化问题求解方法,按其求解方式可 分为两类:间接寻优和直接寻优。
(1) 间接寻优 间接寻优就是把一个优化问题用数学方程描述出
来,然后按照优化的充分必要条件用数学分析的方 法求出解析解,故又称其为解析法。
6.1 参数优化与函数优化
数学中的变分法,拉格朗日乘子法和最大值原理, 动态规划等都是解析法,所以也都是间接寻优法。
使指标函数
Q() Q( *) min
(2) 函数优化

自动控制原理第六章控制系统补偿与综合

自动控制原理第六章控制系统补偿与综合
自动控制原理第六章控制系统补偿与综合
目录
控制系统补偿器 控制系统综合 控制系统的稳定性分析 控制系统的性能评估 控制系统的设计实例
01
控制系统补偿器
补偿器是一种用于改善控制系统性能的装置,它能够根据系统的输入和输出信号来调整系统的增益、相位和频率特性。
补偿器的定义
补偿器的主要作用是改善控制系统的动态特性和稳态特性,提高系统的稳定性和控制精度。通过调整补偿器的参数,可以减小系统误差、抑制扰动、增强系统抗干扰能力等。
系统调试与优化
03
控制系统的稳定性分析
一个控制系统在受到扰动后能够回到平衡状态的能力。
控制系统稳定性定义
只有稳定的系统才能实现预定的控制任务,不稳定的系统会导致系统性能恶化甚至失控。
稳定性重要性
控制系统稳定性的定义与重要性
通过计算劳斯表第一列的符号确定系统是否稳定。
劳斯判据
通过计算特征方程的根的实部和虚部确定系统是否稳定。
赫尔维茨判据
通过计算频率响应确定系统是否稳定。
奈奎斯特判据
控制系统稳定性的判定方法
选择合适的控制参数
通过调整控制参数,使系统达到稳定状态。
增加阻尼比
通过增加阻尼比,提高系统的稳定性。
优化系统结构
通过优化系统结构,提高系统的稳定性。
提高控制系统稳定性的措施
03
02
01
04
控制系统的性能评估
稳定性
基于模糊逻辑控制器的湿度控制系统设计
基于神经网络控制器的速度控制系统设计
总结词:神经网络控制器是一种模拟人脑神经元结构的控制算法,适用于速度控制系统的设计。
感谢观看
THANKS
补偿器的作用
补偿器的定义与作用

第 6 章 焊头机构快速启停最优控制轨迹规划

第 6 章 焊头机构快速启停最优控制轨迹规划

焊头机构快速启停最优控制轨迹规划6.1 引言IC封装设备运动速度快,定位精度要求高。

不仅需要高刚性的机械结构,还需要最优的运动速度规划,才能满足定位精度下提高运动速度。

在粘片工艺中耗时最多的工艺是从取晶位到固晶位的运动。

目前采用的是工业界常用的S型运动控制,理论上可以达到启动和停止时没有冲击。

但是由于焊头本身的惯性,即使在电机停止时,焊头仍然存在振动,所以需要设置停留时间,才能达到定位精度要求。

有必要采用对振动的抑制,提高定位精度。

基于IC封装设备载荷轻(对机构动态性能的影响可以忽略)的特点,本章采用最优控制方法完成摆杆式焊头机构点位运动规划。

最优控制是在一定的条件下完成某个控制任务,使得选定指标最大或最小的控制。

常用的指标有积分型误差指标,时间最短,能量最省等指标。

与最优化技术类似,最优控制问题也分为有约束最优控制问题和无约束最优控制问题。

无约束最优控制问题可以通过变分法来求解。

对于小规模问题,可能求出问题的解析解,例如二次型最优控制设计问题。

有约束最优控制问题比较难处理,需要借助于Pontryagin的极大值原理。

在最优控制问题求解中,为使得问题解析可解,通需要引入附加的约束或条件,这样往往引入难于解释的间接人为因素,或最优化准则的人为性,例如为使得二次型最优控制问题解析可解,通常需要引入两个其他矩阵Q,R,这样虽然能得出数学上较漂亮的状态反馈规律,但这两个加权矩阵却至今没有被广泛认可的选择方法,使得系统的最优准则带有一定的认为因素,没有足够的客观性[1]。

随着像MA TLAB这样强有力的计算机语言与工具普及起来,很多最优控制问题可以变换成一般的最优化问题,用数值最优化方法就可以简单地求解。

这样的求解虽然没有完美的数学形式,但有时还是很实用的。

条件约束下时间最短的控制问题是最优控制的经典问题,有大量的研究报道。

文献[2]通过极大值原理推导了时间最短弹道优化问题的必要条件和边值条件,并采用遗传算法和邻近极值法求解了最优控制的两点边值问题。

最优控制第六章极小值原理

最优控制第六章极小值原理

以 w u,w * u*代入上式,便得
H x*, *,u,t H x*, *,u*,t
(35)
上式表明,如果哈密尔顿函数H看成 utU 的
函数,那么最优轨迹上与最优控制u*(t)相对应的
H将取绝对极小值(即最小值)。这是极小值原理的
一个重要结论。
定理 设系统状态方程为
xt0 x0
Nxt f ,t f 0
(48)
这就是著名的极小值原理。
下面对定理作些说明: 1) 定理的第一、第二个条件,即式(41)~式
(44),普遍适用于求解各种类型的最优控制问题, 且与边界条件形式或终端时刻自由与否无关。其
中,第二个条件:min H x*, *,u,t H x*, *,u*,t uU
(45)
u u
3) H函数在最优轨迹终点处的值决定于
H

Φ
T
N

0
(46)
t f
t f tt f
4) 协态终值满足横截条件
t f
Φ


x
t
f
N T
x t f


tt f
(47)
5) 满足边界条件
J1

Ψ

x T
Ψ x

Φ t f

N T t f


tt f
t f
d xT
tf
Φ

x

N T x


Ψ x
t t
f
wT
Ψ w tt f
zT
Ψ z
tt f

现代控制理论习题集

现代控制理论习题集

《现代控制理论》习题第一章 控制系统的状态空间模型1.1 考虑以下系统的传递函数:656)()(2+++=s s s s U s Y试求该系统状态空间表达式的能控标准形和可观测标准形。

1.2 考虑下列单输入单输出系统:u y y yy 66116=+++试求该系统状态空间表达式的对角线标准形。

1.3 考虑由下式定义的系统:Cxy Bu Ax x=+=式中]11[,213421=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=C B A ,--试将该系统的状态空间表达式变换为能控标准形。

1.4 考虑由下式定义的系统:Cxy Bu Ax x=+=式中]011[,10030021101=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=C B A ,--试求其传递函数Y(s)/U(s)。

1.5 考虑下列矩阵:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001100001000010A试求矩阵A 的特征值λ1,λ2,λ3 和λ4。

再求变换矩阵P ,使得),,,(diag 43211λλλλ=-AP P第二章 状态方程的解2.1 用三种方法计算下列矩阵A 的矩阵指数函数At e 。

1) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=5160A; 2) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=6116100010A2.2 计算下列矩阵的矩阵指数函数At e 。

1) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0010A ; 2) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1002--A ; 3) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=0110A ; 4) ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1021A5) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=200010011A ; 6) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=210010001A ; 7) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=000100010A2.2 给定线性定常系统Ax x=式中⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=2310A且初始条件为⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=11)0(x试求该齐次状态方程的解x (t )。

2.4 已知系统方程如下[]xy u x x 11015610-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=求输入和初值为以下值时的状态响应和输出响应。

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)第6章课件

王孝武主编《现代控制理论基础》(第3版)第6章课件
2
由伴随方程 H 0
x
const
(t
f
)
x(t
f
)
1 2
cx2 (t
f
)
cx(t
f
)
因为 const
(t) (t f ) cx(t f )
由控制方程
H u 0
u

u* (t) cx(t f )
将 u* 代入状态方程 x u cx(t f )
解为 x(t) cx(t f )(t t0 ) c1
(7)
其中,x 为n 维状态向量; u 为r 维控制向量; f 为n 维向量函数。
要求在控制空间中寻求一个最优控制向量 u(t),使以下性能指标
J [x(t f )] t f L(x, u,t) d t t0
沿最优轨线 x(t)取极小值。
(8)
(性能指标如(8)式所示的最优控制问题,是变分法中的波尔扎 问题)
当 t t0 时,代入上式,求得 c1 x(t0 ) ,所以
x(t) cx(t f )(t t0 ) x(t0 )
当 t t f 时,
x(t
f
)
1
x(t0 ) (t f
t0
)
最优性能指标为
J
*
1 2
cx2
(t
f
)
1 2
tf t0
u2 d t 1 cx2 (t0 ) 2 1 c(t f t0 )
(10)
则 J [x(t f )] t f [H (x, u, λ,t) λT (t)x]d t
t0
[x(t f )] t f H (x, u, λ,t) d t t f λT (t)x d t
t0

现代控制理论 第6章 最优控制(录像)2(极小值 [1]加了二次型

现代控制理论 第6章 最优控制(录像)2(极小值 [1]加了二次型
由min H x , ,u,t H x , ,u ,t uU
min H
uU
min uT BT
u( t ) SGN( BT )
得:
ui( t )sgn ( BT ) i ,i1,2, ,r
1 a 0
其中函数sgn a
0
a0
1 a 0
a为向量时用SGN表示。
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6.8 极小值原理
经典变分法
x Hx,u, ,t , Hx,u, ,t , Hx,u, ,t 0
x
u
状态方程
伴随方程
控制方程
应用范围:
u无约束, 且H对u连续可微 难满足
一般 ui Mi ( i 1,2 m ) 更一般控制u(t)受不等式约束:
gxt ,u(t),t 0
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t
u 切换时刻
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6.10.2 状态轨线及开关曲线
x* t 12.3
1
0 0.307
1
0.5
t 0 0.307
6.44
5
1 t 0 0.307 1 t
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例6.8.2 已知系统 x1t x1t ut x10 1
x2 t x1t
x2 0 0
其中 ut 1 ,若x t f 自由,求u* t 使
J x2 1 min
由正则方程组: x Ax Bu
H AT
x
(
t
)
e
AT t
(
0
)
e
AT t 0
u( t ) SGN( BT ) SGN( BT e ATt0 )
1.时间控制是Bang-Bang控制,即开关控制;

第六章思考题与习题

第六章思考题与习题

第六章 思考题与习题最小拍设计的要求是什么?在设计过程中怎样满足这些要求?它有什么局限性?答:最小拍控制是指系统在典型输入信号(如阶跃信号、速度信号、加速度信号等)作用下,经过最少个采样周期使系统输出的稳态误差为零。

最小拍控制系统也称最小拍无差系统或最小拍随动系统。

显然这种系统对闭环脉冲传递函数的性能要求是快速性和准确性。

因此,事实上最小拍控制就是一类时间最优控制,系统的性能指标就是要求调节时间最短。

最少拍控制的定义:所谓最少拍控制,就是要求闭环系统对于某种特定的输入在最少个采样周期内达到无静差的稳态,且闭环脉冲传递函数具有以下形式式中N 是可能情况下的最小正整数。

这一形式表明闭环系统的脉冲响应在N 个采样周期后变为零,输出保持不变,从而意味着系统在N 拍之内达到稳态。

最少拍系统的设计原则是:若系统广义被控对象G(z)无延迟且在z 平面单位圆上及单位圆外无零极点,要求选择闭环脉冲传递函数Ф(z),使系统在典型输入作用下,经最少采样周期后能使输出序列在各采样时刻的稳态误差为零,达到完全跟踪的目的,从而确定所需要的数字控制器的脉冲传递函数D(z)。

闭环脉冲传递函数Ф(z)的确定:由上图可知,误差E(z)的脉冲传递函数为典型输入函数 对应的z 变换 B(z)是不包含(1-z -1)因子的关于z -1的多项式。

根据z 变换的终值定理,系统的稳态误差为由于B(z)没有(1-z -1)因子,因此要使稳态误差e(∞)为零,Φe (z) 必须含有(1-z -1)因子,且其幂次数不能低于q ,即Фe (z)=1-Ф(z)=(1-z -1)Q F(z)→Ф(z)=1-Фe (z)=1-(1-z -1)Q F(z)式中,Q ≥q ,F(z)是关于z -1的待定系数多项式。

为了使Ф(z)能够实现, F(z)中的首项应取为1,即1212()NN z z z z φφφ---Φ=+++()()()()1()()()e E z R z Y z z z R z R z -Φ===-Φ(z)R(z) E(z)e Φ=11()(1)!q r t t q -=-1()()(1)qB z R z z -=-1111111()lim(1)()lim(1)()()()lim(1)()(1)e z z e qz e z E z z R z z B z z z z --→→--→∞=-=-Φ=-Φ-F(z)=1+f 1z -1+f 2z -2+…+f p z -p可以看出,Ф(z)具有z -1的最高幂次为N=p+Q ,这表明系统闭环响应在采样点的值经N 拍可达到稳态。

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(1)F,Q,R是衡量误差分量和控制分量的加权矩阵,可根据各分量 的重要性灵活选取。
(2)采用时变矩阵Q(t),R(t)更能适应各种特殊情况。
例如:并 t 不t0时反刻映e系(t0统)很性大能,的但好误坏差。在系统开始前形成,
Q(t)可开始取值小,而后取值大
第6章 线性二次型的最优控制
线性二次型问题的本质: 用不大的控制,来保持较小的误差,以达到能量和误差综合最优的目的。
)]dt
0
(0 4)
其中g和r都是正的常数。因此在目前情况下,最 优控制问题是:找u(t)的变化规律.使槽中液体
经I小时后从0℃上升到40℃ ,并要求散失的热 量最小,即方程(4)中J(u)取最小值。
第6章 线性二次型的最优控制
2. 最优化问题的分类
静态最优化问题。最优化问题的解不随时间t的变化而变化,则 称为静态最优化(参数最优化)问题。
解:因假定槽中液体处于完全混合状态,故可用x(t)表示其温度。由热力学可知,
槽中液体温度的变化率与温差[u(t)一x(t)]成正比,为简便计,令比例系数为1,于
是有
dx(t) u(t) x(t)
(0 3)
dt
在1小时内散失掉的热量可用下式表示:
J (u)
1
[qx
2
(t
)

ru
2
(t
(5 1)
初始条件 x(t0 ) x0,终端时间 t
假设控制向量 u(t) 不受约束 ,求最优控制 u*(t) ,使系统的二次型
性能指标取极小值。
J
(u)

1 2
xT
(t
f
)Fx(t
f
)

1 2
t f [xT (t)Q(t)x(t) u(t)T R(t)u(t)]dt
t0
(5 4)
第6章 线性二次型的最优控制
2. 最优控制问题的数学模型 用以下4个方程来描述 (1)给定系统的状态方程
x(t) f [x(t), u(t), t]
(0 8)
(2)状态方程的边界条件
t t0 t tf
x(t0 ) x0 x(t f ) S
(0 9)
(3)给定性能指标
第6章 线性二次型的最优控制
2) 直接法(数值解法)
对于目标函数较为复杂或无明确的数学表达式或无法用解析法求解 的最优化问题,通常可采用直接法(数值解法)来解决。
直接法的基本思想,就是用直接搜索方法经过—系列的迭代以产生
点的序列(简称点列),使之逐步接近到最优点。直接法常常是根据经验
或试验而得到的。
解决方法:线性规划和非线性规划法。
动态最优化问题。如果最优化问题的解随时间t的变化而变化, 即变量是时间t的函数,则称为动态最优化(最优控制)问题。
解决方法:动态规划和最大值原理。
其它分类:无约束与有约束 确定性和随机性 线性和非线性
第6章 线性二次型的最优控制
3. 最优化问题的解法
1) 间接法(又称解析法)
线性二次型问题的三种重要情形:
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t)
e(t) yr (t) y(t) (5 2)
(5 1)
1) C(t) I yr (t) 0 y(t) x(t) e(t)
状态调节器
2) yr (t) 0 y(t) e(t) 输出调节器
J (u) [x(t f ),t f ]
tf t0
L[x(t),u(t),t]dt
(0 10)
(4)允许控制域 u(t)
u(t) U
(0 11)
终端确状定态一x(个tf) 最,优并控使制性u能*(指t),标使J(系u)统具从有初极始大状(态极x小(t0)),值转。移到
第6章 线性二次型的最优控制
第6章 线性二次型的最优控制
4. 最优控制问题
最优控制问题的实质,就是求解给定条件下给定系统的 控制规律,致使系统在规定的性能指标(目标函数)下具有最 优值。
限制条件
初始状态
控制装置 控制作用
性能最好
受控对象
要求状态
第6章 线性二次型的最优控制
1. 最优控制问题的性能指标 (1)积分型性能指标
(拉格朗日型)
1956~1958年,庞特里亚金创立“最大值原理”。 它是最优控制理论的主要组成部分和该理论发展史上的一个里程碑。对 于“最大值原理”,由于放宽了有关条件的使得许多古典变分法和动态 规划方法无法解决的工程技术问题得到解决,所以它是解决最优控制问 题的一种最普遍的有效的方法。同时,庞特里亚金在《最优过程的数学 理论》著作中已经把最优控制理论初步形成了一个完整的体系。
第6章 线性二次型的最优控制
最优控制的发展简史: 先期工作:
1948年,维纳(N.Wiener)发表《控制论》,引 进了信息、反馈和控制等重要概念,奠定了控 制论(Cybernetics)的基础。并提出了 相对于某 一性能指标进行最优设计的概念。
1954年,钱学森编著《工程控制论》,作者系
1. 最优控制理论的发展
现代控制理论是研究系统状态的控制和观测的理论,主 要包括5个方面: 线性系统理论:研究线性系统的性质,能观性、能控性 、稳定性等。 系统辨识:根据输入、输出观测确定系统的数学模型。 最优控制:寻找最优控制向量u(t) 最佳滤波(卡尔曼滤波):存在噪声情况下,如何根据 输入、输出估计状态变量。 适应控制:参数扰动情况下,控制器的设计
此外,构成最优控制理论及现代最优化技术理论基础的代表性工作 ,还有不等式约束条件下的非线性最优必要条件(库恩—图克定理) 以及卡尔曼的关于随机控制系统最优滤波器等。
第6章 线性二次型的最优控制
经典控制理论设计控制方法
幅值裕量、相位裕量(频率指标) 上升时间、调节时间、超调量(时域 指标)
特点:系统的控制结构是确定的,控制参数设计 一般采用试凑方法,不是最优结果。
第6章 线性二次型的最优控制
6.1 线性二次型问题
线性二次性问题的提法:
设线性时变系统的状态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t)
(5 1)
假设控制向量 u(t)不受约束 ,用 yr (t)表示期望输出,则误差向量为
e(t) yr (t) y(t) (5 2)
求最优控制 u*(t) ,使下列二次型性能指标最小。
J
(u)

1 2
eT
(t
f
)Fe(t
f
)

1 2
t f [eT (t)Q(t)e(t) u(t)T R(t)u(t)]dt
t0
F — 半正定对称常数加权矩阵
(5 3)
Q(t) — 半正定对称时变加权矩阵
R(t) — 正定对称时变加权矩阵
第6章 线性二次型的最优控制
《最优控制》 线性二次型最优控制
西华大学电气信息学院
第6章 线性二次型的最优控制
什么是最优控制?
寻找容许控制作用(规律),使动态系统 (受控对象)从初始状态转移到某种要求的 终端状态,且保证所规定的性能指标(目标 函数)取最大(最小)值。
第6章 线性二次型的最优控制
对于目标函数及约束条件具有简单而明确的数学解析表 达式的最优化问题,通常可采用间接法(解析法)来解决。
其求解方法是先按照函数极值的必要条件,用数学分析 方法(求导数方法或变分方法)求出其解析解,然后按照充分 条件或问题的实际物理意义间接地确定最优解。
间接法 (解析法)
无约束法 有约束法
经典微分法 经典变分法 极大值法 库恩-图克法
菲波纳奇(Fibonacci)法
区间消去法
黄金分割(0.618)法
(一维搜索)
函数逼近法(插值法)
直接法
(数值解法)
变量加速法
爬山法
步长加速法
(多维搜索)
方向加速法
单纯形及随机搜索法
第6章 线性二次型的最优控制
3) 以解析法为基础的数值解法。解析与数值计算相结合的方法。 4) 网络最优化方法。以网络图作为数学模型,用图论方法进行投索 的寻优方法。
统地揭示了控制论对自动化、航空、航天、电 子通信等科学技术的意义和重大影响。 其中“最优开关曲线”等素材,直接促进了最 优控制理论的形成和发展。
第6章 线性二次型的最优控制
理论形成阶段:
1953~1957年,贝尔曼(R.E.Bellman)创立“动态规划”原理。 为了解决多阶段决策过程逐步创立的,依据最优化原理,用一组基本的 递推关系式使过程连续地最优转移。“动态规划”对于研究最优控制理 论的重要性,表现于可得出离散时间系统的理论结果和迭代算法。
3) yr (t) 0 e(t) yr (t) y(t) 跟踪问题
第6章 线性二次型的最优控制
6.2 状态调节器问题
终端时间 t ,有限时间问题
终端时间 t ,无限时间问题
6.2.1 有限时间状态调节器问题 设线性时变系统的状态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
t0
(5 3)
性能
Q(t)e(t)

0

状态转移过程中衡量e(t)大小的代价函数
Lu

1 2
u(t)T
R(t)u(t)

0—
状态转移过程中衡量u(t)大小的代价函数
(t
f
)

1 2
e(t
f
)T
Fe(t
f
)

0

终端代价函数(衡量终点误差)
加权矩阵的意义:
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