鲁棒性
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在前面各章中,我们总是假设已经知道了受控对象的 模型,但由于实际中存在种种不确定因素,如:
参数变化; 未建模动态特性; 平衡点的变化; 传感器噪声; 不可预测的干扰输入;
等等,所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系 统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模 型不精确和存在其他变化因素的条件下,使系统仍能 保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不 影响系统的稳定性和其它动态性能,这样的系统我们 称它为鲁棒控制系统。
鲁棒性(Robustness)
所谓鲁棒性,是指标称系统所具有的某一种性 能品质对于具有不确定性的系统集的所有成员均成 立,如果所关心的是系统的稳定性,那么就称该系 统具有鲁棒稳定性;如果所关心的是用干扰抑制性 能或用其他性能准则来描述的品质,那么就称该系 统具有鲁棒性能。
系统的不确定性
参数不确定性,如二阶系统:
G( s) 1 , a [ a , a ] 2 s as 1
可以代表带阻尼的弹簧装置,RLC电路等。这种不确 定性通常不会改变系统的结构和阶次。 动态不确定性 也称未建模动态 ( s ) ,我们通常并不知道它的结构、 阶次,但可以通过频响实验测出其幅值界限:
( j ) W ( j ) , R,W ( j )为确定函数
• 加性不确定性: G(s, ) G0 (s) (s) • 乘性不确定性: G(s, ) ( I (s))G0 (s)
一个例子
设汽车质量为M,路面摩擦系数为 ,汽车的力学模型如 下图所示: v f M
v
其运动方程为: M
如果考虑到汽车的质量M随车载负荷发生变化, 且也随 路面状况不同而变化,则方程的系数就具有一定的不确 定性,即,无法得到M和的精确值。假设M和的取值 范围给定如下: M 0 1 M M 0 1
dv v f dt
0 2 0 2 , i为给定常数
那么实际的被控对象就可以描述为
dv (M 0+M ) ( 0 )v f , M 1 , 2 dt 如果用f 到v的传递函数来描述,则有 1 G(s) G0 ( s ) ( s) ( M 0 M ) s 0 其中
G0 ( s ) 1 , M 0s 0 Ms ( s) ( M 0 s 0 ) [( M 0 M ) s ( 0 )]
可以找到适当的界函数W ( j ), 有 ( j ) W ( j )
鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的 控制理论,包括两大类问题:鲁棒性分析及鲁棒性综 合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定 性集合,找出保证系统鲁棒性所需的条件;而鲁棒性 综合(鲁棒控制器设计问题)就是根据给定的标称模 型和不确定性集合,基于鲁棒性分析得到的结果来设 计一个控制器,使得闭环系统满足期望的性能要求。 主要的鲁棒控制理论有: Kharitonov区间理论; H控制理论; 结构奇异值理论(理论); 等。
Kharitonov定理
具有不确定参数的系统
假设系统的特征多项式为
f ( s) an s n an1s n1 a1s a0 (1)
其系数满足
ai ai ai , i 0,1,, n,0 [ai , ai ]
我们称(1)为区间多项式,为了判定系统的稳定性,应该 研究所有可能的参数组合,这是个无穷检验问题。 前苏联数学家 Kharitonov于1978年给出了关于判断区 间多项式族鲁棒稳定性的四多项式定理,为研究参数不 确定系统的鲁棒性分析奠定了基础。
Kharitonov定理: (1)中的每一个多项式均稳定当且仅当 下面的四个多项式稳定
2 4 P1 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 4 P2 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 4 P3 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 3 4 5 P4 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s a4 s a5 s
注:定理中的四个多项式通常被称作Kharitonov顶点多 项式。Kharitonov定理的意义在于它将区间多项式中无 穷多个多项式的稳定性与四个定点的稳定性等价起来, 将无穷检验变为有限检验(顶点检验)。
考虑下图所示的闭环系统 u G(s) k 其中
m n N ( s) i i G( s, r ) , N ( s ) qi s , D( s, r ) ri s , ri ri , ri D ( s, r ) i 0 i 0
y
闭环传递函数为
G ( s, r ) GCL ( s, r ) 1 kG( s, r )
Gcl(s)的分母为 D( s, r ) kN ( s)
例:
s 3 2s 2 2s 1 G ( s, r ) 4 s r3 s 3 r2 s 2 r1 s 1
r1 4, 5, r2 [3,4], r3 [2,3]
取k=1,此时闭环传递函数的分母为
s 4 r3 s 3 r2 s 2 r1s 1 s 3 2s 2 2s 1 s 4 p3 s 3 p2 s 2 p1s 2
其中
p1 [2,3], p2 [5,6], p3 [3,4]
此时上面的闭环系统稳定当且仅当下面的四个多项式 稳定
F1 ( s) 2 3s 5s 2 3s 3 s 4 F2 ( s) 2 3s 6s 2 3s 3 s 4 F3 ( s) 2 2s 5s 2 4s 3 s 4 F4 ( s) 2 2s 6s 2 4s 3 s 4
H控制理论
H控制理论提出的背景
现代控制理论的许多成果在理论上很漂亮,但实际 应用并不成功。主要原因是忽略了对象的不确定性,并 对系统所存在的干扰信号作了苛刻的要求。 加拿大学者Zames在1981年提出了著名的H控制思 想,考虑如下一个单输入单输出系统的设计问题:对于 属于一个有限能量的干扰信号,设计一个控制器使得闭 环系统稳定且干扰对系统期望输出影响最小。由于传递 函数的H范数可描述有限输入能量到输出能量的最大增 益,所以用表示上述影响的传递函数的H范数作为目标 函数对系统进行优化设计,就可使具有有限功率谱的干 扰对系统期望输出的影响最小。
对于反馈系统
r e u
w k K(s) P(s) y
其中K(s)为控制器,w为干扰信号,r为参考输入,u 为控制输入,e为控制误差信号,y为输出信号。系统 的开环和闭环频率特性为 P( j ) K ( j ) GK ( j ) P( j ) K ( j ), GB 1 P( j ) K ( j ) 如果P(s)具有误差 P( s) P0 (s) P(s) ,那么相应地开环 和闭环频率特性也具有误差 GK ( j ) GK ( j ) GK 0 ( j ) GB ( j ) GB ( j ) GB 0 ( j )
其中
P0 ( j ) K ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) 分别为开环和闭环频率特性的标称函数,简单的推导 GK 0 ( j ) P0 ( j ) K ( j ), GB 0
可得
而传递函数
GB ( j ) 1 GK ( j ) GB ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) GK ( j ) S (s) 1 1 P0 ( s ) K ( s )
体现了开环特性的相对偏差 GK GK 到闭环频率特性 GB GB 的增益,因此,如果我们在设计控制器K时, 能够使S的增益足够小,即
S ( j ) , 为充分小正数
那么闭环特性的偏差将会抑制在工程允许的范围内。 传递函数S(s)称为系统的灵敏度函数。实际上S(s)还等 于干扰w到输出的闭环传递函数,因此减小S(s)的增益 就等价于减小干扰对控制误差的影响。引入定义
S ( s) sup [ S ( j )]
R
* ( A ) { ( A A)} , ( ) 其中 表示最大奇异值,即 max 1 2
A*为A的共轭转置阵,max 为最大特征值。
H控制问题即为对于给定的 > 0,设计控制器K 使得闭环系统稳定且满足
S ( s)
H理论中考虑干扰信号是不确定的,而是属于一个 可描述集 L2 w(t ) | w2 (t )dt
0
L2中包含的是能量有限的信号。考虑抑制干扰w L2对 系统性能的影响,为此引入表示干扰抑制水准的标量, 求控制器K使得满足 2 2 2 z 2 w 2 , w L2 (1) z为输出信号。定义 z2 Tzw ( j ) sup w 0 w 2 其中Tzw(s)为由w至z的闭环传递函数,则(1)等价于
Tzw ( j ) 求使最小的控制器K就是H最优设计问题。
传递函数的H范数
对于系统的传递函数G (s),若其在右半平面无极点,定义 下面的范数为H范数
G ( s)
其中 定理:
sup
Gu u
2
,
2
2
1 u2 2
u ( j ) d
G ( s) sup [G ( j )]
R
闭环系统鲁棒稳定性分析
加性不确定性 考虑下图所示系统
(s) G
u k K(s) G(s) y
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1
定理:上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且 仅当
K (s)( I G(s) K ( s)) 1
1
闭环系统鲁棒稳定性分析
乘性不确定性 考虑下图所示系统
(s) G
u k K(s) G(s) y
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1
定理:上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且 仅当
( I G(s) K (s)) 1 G(s) K (s)
1
时域模型的鲁棒性
考虑系统
( A A) x x
其中 A EF,为任意满足 T I的实矩阵,E,F为 已知矩阵。 定理:对任意的,T I,A+EF 稳定当且仅当
控制
F ( sI A) 1 E 系统的鲁棒控制问题
1
( A EF ) x Bu , u Kx x
即为设计K使得A+BK+EF稳定,也即
F (sI A BK ) 1 E
1
实 验
Furuta摆实验
三自由度直升机系统
参数变化; 未建模动态特性; 平衡点的变化; 传感器噪声; 不可预测的干扰输入;
等等,所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系 统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模 型不精确和存在其他变化因素的条件下,使系统仍能 保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不 影响系统的稳定性和其它动态性能,这样的系统我们 称它为鲁棒控制系统。
鲁棒性(Robustness)
所谓鲁棒性,是指标称系统所具有的某一种性 能品质对于具有不确定性的系统集的所有成员均成 立,如果所关心的是系统的稳定性,那么就称该系 统具有鲁棒稳定性;如果所关心的是用干扰抑制性 能或用其他性能准则来描述的品质,那么就称该系 统具有鲁棒性能。
系统的不确定性
参数不确定性,如二阶系统:
G( s) 1 , a [ a , a ] 2 s as 1
可以代表带阻尼的弹簧装置,RLC电路等。这种不确 定性通常不会改变系统的结构和阶次。 动态不确定性 也称未建模动态 ( s ) ,我们通常并不知道它的结构、 阶次,但可以通过频响实验测出其幅值界限:
( j ) W ( j ) , R,W ( j )为确定函数
• 加性不确定性: G(s, ) G0 (s) (s) • 乘性不确定性: G(s, ) ( I (s))G0 (s)
一个例子
设汽车质量为M,路面摩擦系数为 ,汽车的力学模型如 下图所示: v f M
v
其运动方程为: M
如果考虑到汽车的质量M随车载负荷发生变化, 且也随 路面状况不同而变化,则方程的系数就具有一定的不确 定性,即,无法得到M和的精确值。假设M和的取值 范围给定如下: M 0 1 M M 0 1
dv v f dt
0 2 0 2 , i为给定常数
那么实际的被控对象就可以描述为
dv (M 0+M ) ( 0 )v f , M 1 , 2 dt 如果用f 到v的传递函数来描述,则有 1 G(s) G0 ( s ) ( s) ( M 0 M ) s 0 其中
G0 ( s ) 1 , M 0s 0 Ms ( s) ( M 0 s 0 ) [( M 0 M ) s ( 0 )]
可以找到适当的界函数W ( j ), 有 ( j ) W ( j )
鲁棒控制理论是分析和处理具有不确定性系统的 控制理论,包括两大类问题:鲁棒性分析及鲁棒性综 合问题。鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定 性集合,找出保证系统鲁棒性所需的条件;而鲁棒性 综合(鲁棒控制器设计问题)就是根据给定的标称模 型和不确定性集合,基于鲁棒性分析得到的结果来设 计一个控制器,使得闭环系统满足期望的性能要求。 主要的鲁棒控制理论有: Kharitonov区间理论; H控制理论; 结构奇异值理论(理论); 等。
Kharitonov定理
具有不确定参数的系统
假设系统的特征多项式为
f ( s) an s n an1s n1 a1s a0 (1)
其系数满足
ai ai ai , i 0,1,, n,0 [ai , ai ]
我们称(1)为区间多项式,为了判定系统的稳定性,应该 研究所有可能的参数组合,这是个无穷检验问题。 前苏联数学家 Kharitonov于1978年给出了关于判断区 间多项式族鲁棒稳定性的四多项式定理,为研究参数不 确定系统的鲁棒性分析奠定了基础。
Kharitonov定理: (1)中的每一个多项式均稳定当且仅当 下面的四个多项式稳定
2 4 P1 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 4 P2 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 4 P3 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s 3 a4 s a5 s 5 2 3 4 5 P4 ( s) a0 a1 s a2 s a3 s a4 s a5 s
注:定理中的四个多项式通常被称作Kharitonov顶点多 项式。Kharitonov定理的意义在于它将区间多项式中无 穷多个多项式的稳定性与四个定点的稳定性等价起来, 将无穷检验变为有限检验(顶点检验)。
考虑下图所示的闭环系统 u G(s) k 其中
m n N ( s) i i G( s, r ) , N ( s ) qi s , D( s, r ) ri s , ri ri , ri D ( s, r ) i 0 i 0
y
闭环传递函数为
G ( s, r ) GCL ( s, r ) 1 kG( s, r )
Gcl(s)的分母为 D( s, r ) kN ( s)
例:
s 3 2s 2 2s 1 G ( s, r ) 4 s r3 s 3 r2 s 2 r1 s 1
r1 4, 5, r2 [3,4], r3 [2,3]
取k=1,此时闭环传递函数的分母为
s 4 r3 s 3 r2 s 2 r1s 1 s 3 2s 2 2s 1 s 4 p3 s 3 p2 s 2 p1s 2
其中
p1 [2,3], p2 [5,6], p3 [3,4]
此时上面的闭环系统稳定当且仅当下面的四个多项式 稳定
F1 ( s) 2 3s 5s 2 3s 3 s 4 F2 ( s) 2 3s 6s 2 3s 3 s 4 F3 ( s) 2 2s 5s 2 4s 3 s 4 F4 ( s) 2 2s 6s 2 4s 3 s 4
H控制理论
H控制理论提出的背景
现代控制理论的许多成果在理论上很漂亮,但实际 应用并不成功。主要原因是忽略了对象的不确定性,并 对系统所存在的干扰信号作了苛刻的要求。 加拿大学者Zames在1981年提出了著名的H控制思 想,考虑如下一个单输入单输出系统的设计问题:对于 属于一个有限能量的干扰信号,设计一个控制器使得闭 环系统稳定且干扰对系统期望输出影响最小。由于传递 函数的H范数可描述有限输入能量到输出能量的最大增 益,所以用表示上述影响的传递函数的H范数作为目标 函数对系统进行优化设计,就可使具有有限功率谱的干 扰对系统期望输出的影响最小。
对于反馈系统
r e u
w k K(s) P(s) y
其中K(s)为控制器,w为干扰信号,r为参考输入,u 为控制输入,e为控制误差信号,y为输出信号。系统 的开环和闭环频率特性为 P( j ) K ( j ) GK ( j ) P( j ) K ( j ), GB 1 P( j ) K ( j ) 如果P(s)具有误差 P( s) P0 (s) P(s) ,那么相应地开环 和闭环频率特性也具有误差 GK ( j ) GK ( j ) GK 0 ( j ) GB ( j ) GB ( j ) GB 0 ( j )
其中
P0 ( j ) K ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) 分别为开环和闭环频率特性的标称函数,简单的推导 GK 0 ( j ) P0 ( j ) K ( j ), GB 0
可得
而传递函数
GB ( j ) 1 GK ( j ) GB ( j ) 1 P0 ( j ) K ( j ) GK ( j ) S (s) 1 1 P0 ( s ) K ( s )
体现了开环特性的相对偏差 GK GK 到闭环频率特性 GB GB 的增益,因此,如果我们在设计控制器K时, 能够使S的增益足够小,即
S ( j ) , 为充分小正数
那么闭环特性的偏差将会抑制在工程允许的范围内。 传递函数S(s)称为系统的灵敏度函数。实际上S(s)还等 于干扰w到输出的闭环传递函数,因此减小S(s)的增益 就等价于减小干扰对控制误差的影响。引入定义
S ( s) sup [ S ( j )]
R
* ( A ) { ( A A)} , ( ) 其中 表示最大奇异值,即 max 1 2
A*为A的共轭转置阵,max 为最大特征值。
H控制问题即为对于给定的 > 0,设计控制器K 使得闭环系统稳定且满足
S ( s)
H理论中考虑干扰信号是不确定的,而是属于一个 可描述集 L2 w(t ) | w2 (t )dt
0
L2中包含的是能量有限的信号。考虑抑制干扰w L2对 系统性能的影响,为此引入表示干扰抑制水准的标量, 求控制器K使得满足 2 2 2 z 2 w 2 , w L2 (1) z为输出信号。定义 z2 Tzw ( j ) sup w 0 w 2 其中Tzw(s)为由w至z的闭环传递函数,则(1)等价于
Tzw ( j ) 求使最小的控制器K就是H最优设计问题。
传递函数的H范数
对于系统的传递函数G (s),若其在右半平面无极点,定义 下面的范数为H范数
G ( s)
其中 定理:
sup
Gu u
2
,
2
2
1 u2 2
u ( j ) d
G ( s) sup [G ( j )]
R
闭环系统鲁棒稳定性分析
加性不确定性 考虑下图所示系统
(s) G
u k K(s) G(s) y
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1
定理:上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且 仅当
K (s)( I G(s) K ( s)) 1
1
闭环系统鲁棒稳定性分析
乘性不确定性 考虑下图所示系统
(s) G
u k K(s) G(s) y
其中(s)为任意稳定的真有理分式且满足||(s)||1
定理:上图所示的闭环系统对任意的(s)均稳定当且 仅当
( I G(s) K (s)) 1 G(s) K (s)
1
时域模型的鲁棒性
考虑系统
( A A) x x
其中 A EF,为任意满足 T I的实矩阵,E,F为 已知矩阵。 定理:对任意的,T I,A+EF 稳定当且仅当
控制
F ( sI A) 1 E 系统的鲁棒控制问题
1
( A EF ) x Bu , u Kx x
即为设计K使得A+BK+EF稳定,也即
F (sI A BK ) 1 E
1
实 验
Furuta摆实验
三自由度直升机系统