线性二次型最优控制器设计ppt课件
【线性系统课件】线性二次型最优控制问题
x (t f ) P (t f ) x (t f )
T
1 2
x (0) P (0) x (0)
T
1 2 1 1 2 1 2 1 2
tf
d dt
[ x P ( t ) x ] dt
T T
T
0 tf
2
[ x P ( t ) x x P ( t ) x x P ( t ) x ] dt { x [ A P ( t ) P ( t ) P ( t ) A ] x u B P ( t ) x x P ( t ) Bu } dt
T
1 2
tf
[ x ( t ) Qx ( t ) u ( t ) Ru ( t )] dt
T T
t0
S , Q : 半正定 , 对称矩阵 R : 正定 , 对称矩阵
求 u (t )
使
J ( u ( t )) min J ( u ( t ))
u (t )
二. 有限时间LQ调节问题
调节问题:受外部动态扰动时,保持x(t)回到零平衡态; 有限时间: t f 为有限值; LQ问题:二次型性能指标。 定理:系统 x Ax Bu , x ( 0 ) x 0 , t [ 0 , t f ] 使性能指标
z Fz Gy Hu , z ( 0 ) z 0 ˆ x T
1
z
在F,G,H,T满足一定条件时,可作为原系统 的观测器。
结论1: x 0 , z 0 , u 任意,上述系统是{A,B,C}的全维状态观测 器的充要条件是:
(1) TA FT GC , T 非奇异 ( 2 ) H TB ( 3 ) i ( F ), i 1, 2 , , n 均具负实部
线性二次型最优调节器(2024版)
三 无限时间状态调节器问题
完全x能t控 线A性t时x变t系B统t
ut
,
xt0
x0
二次型性能指标:
J
ut
t0
xT
t Qt xt
u
T
t Rt ut
dt
假定同有限时间状态调节器,则最优控制存在
且唯一。u*t R1tBT tPtxt
其中
P
t
Pt,0,
lim
t f
P
t,0,
t
中输出变量加权矩阵和控制变量加权矩阵均为单 位阵。
4. 设线性系统的状态方程为
xt Atxt Btut
,初始条件为 xt0 x0 ,试求使性能指标
J
1 xT 2
tf
Fx t f
1
2
tf t0
xT
t
,
u
T
t
Qt M T t
MRtt uxtt dt
取极小值的最优控制 u*t ,并证明Ricati方程及
则问题必有解,最优控制存在且唯一,并且有状
态线形反馈形式,即
u
*
t
R
1
t
BT
t
Pt
x其t 中P(t)为Ricati方程。
Pt PtAt AtT Pt PtBtR1tBtPt Qt
Pt f F
的解,最优性能指标为
J
*
xt0
,
t0
x
T
t0
P
t0
,t
f
xt0
P(t)的性质:
(1) 当A(t),B(t),R(t)的元连续有界时 ,P(t)在
代入式(1)
u* t
线性二次型的最优控制
q=1;
r=1; dy(1)= -2*a*y(1)+y(1)^2-q;
利用matlab求解黎卡提方程的解(数值解) 文件名:cal_p.mat(主程序) options = odeset('RelTol',1e-4,'AbsTol',1e-4);
T x 0 x Ax 0 正定二次型 T x 0 x Ax 0 半正定二次型
求最优控制 u * ( tபைடு நூலகம்) ,使下列二次型性能指标最小。
实对称阵A为正定(半正定)的充要条件是全部特征值>0(>=0)。
加权矩阵总可化为对称形式。
t 1 1 f T T T J ( u ) e ( t ) Fe ( t ) [ e ( t ) Q ( t ) e ( t ) u ( t ) R ( t ) u ( t )] dt ( 5 3 ) f f t 0 2 2
( 5 18 )
可实现最优 线性反馈控制
下面思路:
求解P(t),但直接 利用(5-16)求 解,涉及矩阵求 逆,运算量大
2.应用其性质求解p(t)
( t ) P ( t ) x ( t ) ( 5 17 ) 1T x Ax BR B Ax S H T T Qx A Qx A Px ( 5 19 )
x
1 T 1 T
P x P x P x P [ Ax BR B Px ] [ P PA PBR B P ] x( 5 20 )
(5-20)与(5-19)相等,可得
线性二次型指标的最优控制46页PPT
K(t)
问题引入
K(t)将趋于某常数,即K(t)可视为恒值,从而得到所谓 无限时间(tf =∞)状态调节器或稳态状态调节器。
1.5
k22 k11
1
k12
0.5
0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
t tf =1000时黎卡提矩阵微分方程的解K(t)
第8章 线性二次型指标的最优控制
8.3 线性定常系统的状态 调节器问题
8.4 输出调节器问题
李芳燕 罗婧 李一飞 李东芳 安海潮 2019年10月1日
1
8.3 线性定常系统的状态调节器问题
1 问题引入 2 定理内容及说明 3 举例说明
问题引入
对于上一节所讨论的状态调节器,即使系统的状态方 程和性能指标是定常的,即矩阵A,B,Q,R均为常数矩阵时, 其系统总是时变和系统最优反馈增益是时变的,这是由于 黎卡提方程的解K(t)是时变的缘故。
在稳
态时,
,从而可将黎卡提矩阵微分方程化为黎卡提
代数方程,解出的K阵为常值矩阵。
Beihang University
定理内容及说明
可控的或至少是可稳的线性定常系统的状态方程为
和二次型性能指标为 式中,u不受限制,Q和R为常数对称正定阵,则使J为极小 的最优控制存在,且唯一,并可表示为 式中,K为正定常数矩阵,满足下列的黎卡提矩阵代数方程
在最优控制下,最优轨线是下面线性定常齐次微分方程的 解,即 所对应的性能指标的最小值为
Beihang University
定理内容及说明
对于以上结论,作如下几点说明:
1.适用于线性定常系统,且要求系统可控或至少可稳; 而在有限时间状态调节器中则不强调这一点。因为在无 限时间调节器中,控制区间扩大为无穷,为了保证积分 值有限,x(t)和u(t)要收敛到零,也就是受控系统的状态 变量必须是渐进稳定的。
线性二次型最优控制问题.ppt
上式所示的性能指标中加权矩阵S,Q(t)和R(t)
(1)加权矩阵中的各个元素之间的数值比例关系,将直接影 响系统的工作品质。例如,提高S阵中某一元素的比重,说明 更加重视与该元素对应的状态分量的终端准确性;提高Q(t) 阵中某一元素的比重,说明希望与之对应的状态分量具有较 好的快速响应特性;而提高R(t)阵中某一元素的比重,意味着 需要更有效地抑制与之相应的控制分量的幅值及由它引起的 能量消耗。这只是大致趋势,实际情况十分复杂。因此,如 何安排各加权阵的各个元素之间的关系,乃是一件十分重要 而又十分困难的工作 。
J
1 2
eT
(t f
)Se(t f
)
1 2
tf t0
[eT (t)Q(t)e(t) U T (t)R(t)U (t)]dt
(6.1.2)
2019年8月3
3
为最小,这就是线性二次型最优控制问题。其中S是ll半正定
对称常数矩阵,Q(t)是ll半正定对称时变矩阵,R(t)是mm正 定对称时变矩阵,终端时间tf是固定的,终端状态X(tf)自由。
但是,由于协态变量在实际系统中是不存在的,自然也无法 检测到。因此式(6.2.3)的最优调节作用在工程上是难以实 现的。为了便于在工程上实现,需将调节作用U(t)表示成系 统状态变量X(t)的函数。令:
(t) P(t)X (t)
其中P(t)是nn待定的时变矩阵。对上式两边求导数,得
(t) P(t)X (t) P(t)X (t)
2019年8月3
5
(2)在这些不同目标之间,往往存在着一定矛盾。例如,为 能尽快消除误差并提高终端准确性,就需较强的控制作用及 较大的能量消耗;而抑制控制作用的幅值和降低能耗,必然 会影响系统的快速性和终端准确性。如何对这些相互冲突的 因素进行合理折衷,是系统设计者必须认真对待的课题。
线性最优状态调节器PPT课件
此外:(t) P(t)x(t) P(t)x(t) 将(7-23)代入:
(t) P(t)x(t) P(t) A(t) B(t)R1BT (t)P(t) x(t)
P(t) P(t) A(t) P(t)B(t)R1BT (t)P(t) x(t)
i 1
上式表明,第一过程项表示在系统控制过程中,对
动态跟踪误差加权平均和的积分要求,是系统在运动过
程中动态跟踪误差的总度量。
第5页/共90页
(3)第二过程项
tf
t0
1 Ludt 2
t f uT (t)R(t)u(t)dt
t0
(7-6)
若取 R(t) diagr1(t), r2(t),, rm (t) 0
与(7-19)式 (t) H Q(t)x(t) AT (t)(t)
x
(t) Q(t)x(t) AT (t)P(t)x(t) Q(t)x(t) AT (t)P(t) x(t)
比较可得: P(t) P(t)A(t) AT (t)P(t) P(t)B(t)R1(t)BT (t)P(t) Q(t)
7.2.1 有限时间状态调节器 问题 7.1 设线性时变系统状态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t), x(t0 ) x0
(7-9)
式中 x(t) x(t) Rn;u(t) Rm;u(t)无约束;矩阵 A(t)
与 B(t) 维数适当,其各元连续且有界。要求确定最优
控制 u*(t) ,使下列性能指标极小:
7.1 线性二次型问题
设线性时变系统的动态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t), x(t0 ) x0
(7-1)
Lecture 08 线性二次型最优控制系统
(8 − 19) (8 − 20)
8.3 输出调节问题
• 被控系统是完全能观的,则输出调节问题可以转化为状 态调节问题处理。
设线性时变系统及性能指标为: & x (t ) = A(t ) x (t ) + B (t )u (t ), x (t 0 ) = x0 y (t ) = C (t ) x (t ) 1 T 1 tf T J = y (t f ) Fy (t f ) + ∫ [ y (t )Qy (t ) + u T (t ) R (t )u (t )]dt 2 2 t0 式中, F ∈ R m × m − 半正定常数矩阵; Q (t ) ∈ R m × m − 半正定矩阵; R (t ) ∈ R r × r − 正定矩阵. 并假设系统是完全能观的,控制 u不受约束,终端时刻 t f 是固定的。
当矩阵A, B, Q和R都是常数矩阵,在区间[t0 ,t f ]内,P(t)仍然是 时间函数,反馈增益矩阵K(t)是时变的。 具有时变调节器的系统是时变系统,结构复杂,不利于工程应用。 当原系统是线性时不变系统时,只要P(t)是常数,就能构成线性 时不变调节系统,便于工程实现。 随着tf无限增大,P(t)就变成常数,时变系统就变成了时不变系统。 u * (t ) = − R −1 BT Px(t ) = − Kx(t ) 式中,P ∈ R n×n是正定常数矩阵。它是Riccati方程的解。 PA + AT P − PBT R −1 BP + Q = 0 最优轨线x* (t )满足下列线性时不变齐次方程 & x = ( A − BR −1 BT P ) x, 最优性能指标为 x(0) = x0 (8 − 21)
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)。
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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)
线性二次型最优控制 现代控制理论 教学PPT课件
1 2
e
T
(t
f
)Fe(t f
)
1 2
tf t0
eT
(t)Q(t)e(t)
uT
(t ) R(t )u(t ) dt
演变为
J
1 2
xT (t f
)Fx(t f
)
1 2
tf t0
xT (t)Q(t) x(t)
uT (t)R(t)u(t)dt
这时,线性二次型问题归结为:当系统受扰偏离原平衡零状态时,要求系统产生一控制向
2021年4月30日
第7章第14页
可以证明,只要系统是能控的,无限时间状态调节器与有限时间状态调节器的求解过 程基本相同。最优控制为
u R1BT Px(t)
其中, P 是黎卡提矩阵方程
PA AT P PBR1BT P Q 0
的解。最优轨线满足如下方程
性能指标最小值为
x(t) A BR1BT P x , x(0) x0
P(t) P(t) A(t) AT (t)P(t) P(t)B(t)R1(t)BT (t)P(t) Q(t) 0 满 足 边 界 条 件
P(t1) S 的解。
2021年4月30日
第7章第12页
有限时间状态调节器问题的求解步骤:
(1)求解如下黎卡提矩阵微分方程
P AT P PA PBR1BP Q
量,使性能指标 J
1 2
yT (t f
)Fy(t f
)
1 2
tf t0
yT
(t)Q(t)
y(t)
uT
(t ) R(t ) u(t) dt
极小,即
使得系统状态 x(t) 始终保持在零平衡状态附近。因而,这一类线性二次型最优控制问题称
线性二次型最优控制..
一、主动控制简介概念:结构主动控制需要实时测量结构反应或环境干扰,采用现代控制理论的主动控制算法在精确的结构模型基础上运算和决策最优控制力,最后作动器在很大的外部能量输入下实现最优控制力。
特点:主动控制需要实时测量结构反应或环境干扰,是一种需要额外能量的控制技术,它与被动控制的根本区别是有无额外能量的消耗。
优缺点:主动控制具有提高建筑物的抵抗不确定性地面运动,减少输入的干扰力,以及在地震时候自动地调整结构动力特征等能力,特别是在处理结构的风振反应具有良好的控制效果,与被动控制相比,主动控制具有更好的控制效果。
但是,主动控制实际应用价格昂贵,在实际应用过程中也会存与其它控制理论相同的问题,控制技术复杂、造价昂贵、维护要求高。
组成:传感器、控制器、作动器工作方式:开环、闭环、开闭环。
二、简单回顾主动控制的应用与MATLAB应用1.主动变刚度A VS控制装置工作原理:首先将结构的反应反馈至控制器,控制器按照事先设定好的控制算法并结合结构的响应,判断装置的刚度状态,然后将控制信号发送至电液伺服阀以操纵其开关状态,实现不同的变刚度状态。
锁定状态(ON):电液伺服阀阀门关闭,双出杆活塞与液压缸之间没有相对位移,斜撑的相对变形与结构层变形相同,此时结构附加一个刚度;打开状态(OFF):电液伺服阀阀门打开,双出杆活塞与液压缸之间有相对位移,液压缸的压力差使得液体发生流动,此过程中产生粘滞阻尼,此时结构附加一个阻尼。
示意图如下:2. 主动变阻尼A VD控制装置工作原理:变孔径阻尼器以传统的液压流体阻尼器为基础,利用控制阀的开孔率调整粘性油对活塞的运动阻力,并将这种阻力通过活塞传递给结构,从而实现为结构提供阻尼的目的。
关闭状态(ON):开孔率一定,液体的流动速度受限,流动速度越小,产生的粘滞阻尼力越大,开孔率最小时,提供最大阻尼力,此时成为ON状态;打开状态(OFF):控制阀完全打开,由于液体的粘滞性可提供最小阻尼力。
现代控制理论二次型性能指标的线性系统最优控制PPT学习教案
会计学
1
二次型性能指标线性系统最优控制问 题可以 描述如 下:
设线性系统状态方程及输出方程为:
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
式中, 为 维状态向量, 为 维控制向量, 为 维输出向量。假设:
; 不受约束; 为理想输出, 与同维数,并定义
x(t)
n
nmr0
y(t) G(t)x(t)
这是一组一阶线必微分方程,其边界 条件为 : 及横截条件
(10-12)
x(t) A(t)x(t) B(t)R1(t)BT (t)(t)
(t) Q(t)x(t) AT (t)(t)
(10-13)
(10-14)
x(t0 ) x(t0 )
(t f
)
x(t
f
)
1 2
xT
(t f
)Fx(t f
)
1 0
0 0
1 p12பைடு நூலகம்p21 p11 p22 p21
p11 p12 p22
p21
p12
p222
第18页/共67页
根据等号两边矩阵的对应元素就相等 ,可得 下列方 程:
已知为 对称矩阵,故
,上式可变成:
p
p11 1 p12 p21 p12 p11 p12 p22 p21 p11 p22 p21 p22 2 p12 p222
P(t)
P(t)
⑶ 是时间函数,由此得出结论,即使 线性系 统是时 不变的 ,为了 实现最 优控制 ,反馈 增益应 该是时 变的, 而不是 常值反 馈增益 。这一 点与经 典控制 方法的 结论具 有本质 的区别 。
P(t)
第14页/共67页
⑷ 将最优控制及最优状态轨线代入指标函 数,最 后可求 得性能 指标的 最小值 为:( 证明略 )。
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为最小。
式中,Q为半正定实对称常数矩阵;R为正定实对称
常数矩阵;Q、R分别为X和U的加权矩阵。
根据极值原理,我们可以导出最优控制律:
u [ R B T P B ] B T P A x ( k ) K x
式中,K为最优反馈增益矩阵;P为常值正定矩阵,必
须满足黎卡夫(Riccati)代数方程 A R P A T P P B 1 B P Q 0
会显示警告信号。
3.连续系统二次型最优控制设计实例
【例8.7】设系统状态空间表达式为:
0
x
0
1
y 1
1 0 001 Fra bibliotekx 0u
4 6 1
0 0x
(1)采用输入反馈,系统的性能指标为:
x u 1
J (
TQx
TRu)dt
取
20
1
Q
x(t)Ax(t)Bu(t)
x u u 要寻求控制向量
(t)
使得二次型目标函数
1 J (
TQx
TRu)dt
20
为最小。式中,Q为半正定是对称常数矩阵,R为正定实对称常数矩阵,Q、R
分别为X和U的加权矩阵。
根据极值原理,我们可以导出最优控制律:
u RB 1 TP x K x
1、离散系统线性二次型最优控制原理
假设完全可控离散系统的状态方程为:
x ( k 1 ) A x ( k ) B u ( k ) ,( k 0 ,1 ,,N 1 )
要寻求控制向量u ( t ) 使得二次型目标函数 x u J1[ T(k)Q x(k)T(k)R u(k)]
因此,系统设计归结于求解黎卡夫(Riccati)方程 的
问题,并求出反馈增益矩阵K。
2.离散系统二次型最优控制的MATLAB函数
在MATLAB工具箱中,提供了求解离散系统二次型最优控制的函 数dlqr()与dlqry()。其调用格式为:
[K,S,E]dlqr(A,B,Q,R,N)
线性二次型最优控制一般包括两个方面:线性二 次型最优控制问题(LQ问题),具有状态反馈的线 性最优控制系统;线性二次型Gauss最优控制问题, 一般是针对具体系统噪声和量测噪声的系统,用卡尔 曼滤波器观测系统状态。
二、连续系统线性二次型最优控制
1.连续系统线性二次型最优控制原理
假设线性连续定常系统的状态方程为:
式中,K为最优反馈增益矩阵;P为常值正定矩阵,必须
A R 满足黎卡夫(Riccati)代数方程 P A T P P B 1 B P Q 0
因此,系统设计归结于求解黎卡夫(Riccati)方程的问题,并 求出反馈增益矩阵K。
其中, lqry()函数用于求解二次型状态调节器的特 例,是用输出反馈代替状态反馈,即其性能指标为:
程序运行结果如下: K =0.4142 0.6104 0.1009
同时得到闭环阶跃响应曲线,如图1-2所示。
图1-2 闭环系统阶跃响应曲线 由图1-1和图1-2知,经最优输出反馈后,闭环系统阶跃响应曲线与经最优状态反 馈后的阶跃响应曲线很接近。
三、离散系统线性二次型最优控制
下面对离散系统线性二次型最优控制进行详细介绍。
同时得到闭环阶跃响应曲线,如图1-1所示。 图1-1 闭环系统阶跃响应曲线
由图1-1可知,闭环系统单位阶跃响应曲线略微 超调后立即单调衰减,仿真曲线是很理想的,反 映了最优控制的结果。
(2)我们可以用MATLAB函数lqry()来求解LQ最优控 制器,给出程序清单如下:
A=[0,1,0;0,0,1;-1,-4,-6]; B=[0,0,1]';C=[1,0,0];D=0; Q=1; R=1; K=lqry(A,B,C,D,Q,R) k1=K(1); Ac=A-B*K;Bc=B*k1;Cc=C;Dc=D; Step(Ac,Bc,Cc,Dc)
x u J1
(
TQx
TRu)dt
20
这种二次型输出反馈控制叫做次优控制。
此外,上述问题要有解,必须满足三个条件:
(1) (A,B)是稳定的;
(2) R>0且Q-NR-1NT≥0;
(3) (Q-NR-1NT,A-BR-1NT)在虚轴上不是非能观
模式。
当上述条件不满足时,则二次型最优控制无解,函数
线性二次型最优控制器设计
讲解人:胡玲笑
线性二次型最优控制器设计
本节主要内容: 线性二次型最优控制器概述 连续系统线性二次型最优控制 离散系统线性二次型最优控制 线性二次型Gauss最优控制
应用经典控制理论设计控制系统,能够解决很
多简单、确定系统的实际设计问题。但是对于诸多 新型而复杂的控制系统,例如多输入多输出系统与 阶次较高的系统,往往得不到满意的结果。这时就 需要有在状态空间模型下建立的最优控制策略。
A=[0,1,0;0,0,1;-1,-4,-6]; B=[0,0,1]';C=[1,0,0];D=0; Q=diag([1,1,1]); R=1; K=lqr(A,B,Q,R) k1=K(1); Ac=A-B*K;Bc=B*k1;Cc=C;Dc=D; Step(Ac,Bc,Cc,Dc) 程序运行结果如下: K =0.4142 0.7486 0.2046
最优控制是现代控制理论的核心。所谓最优控
制,就是在一定条件下,在完成所要求的控制任务 时,使系统的某种性能指标具有最优值。根据系统 不同的用途,可提出各种不用的性能指标。最优控 制的设计,就是选择最优控制,以使某一种性能指 标为最小。
一、线性二次型最优控制概述
线性二次型最优控制设计是基于状态空间技术来 设计一个优化的动态控制器。系统模型是用状态空间 形式给出的线性系统,其目标函数是状态和控制输入 的二次型函数。二次型问题就是在线性系统约束条件 下选择控制输入使二次型目标函数达到最小。
0
0
0 1 0
0
0
,R=1
1
(2)采用输出反馈,系统的性能指标为:
y u J1
(
T
Qy
TRu)dt,取Q=1,R=1
20
试设计LQ最优控制器,计算最优状态反馈矩阵
K [k1 k2 k3 ],并对闭环系统进行单位阶跃的
仿真。
【解】 (1)我们可以用MATLAB函数lqr()来求解LQ最 优控制器,程序清单如下: