最优控制
最优控制第一章课件 (2)
![最优控制第一章课件 (2)](https://img.taocdn.com/s3/m/6bc743416d85ec3a87c24028915f804d2a168712.png)
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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
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四、最优控制在控制领域中的应用
模拟退火算法 1983年,Kirkpatrick与其合作者提出了模拟退火(SA)的方法,它是求解单目标 多变量最优化问题的一项Monte-Caula技术。该法是一种物理过程的人工模 拟,它基于液体结晶或金属的退火过程。液体和金属物体在加热至一定温度 后,它们所有的分子、原子在状态空间D中自由运动。随着温度的下降,这些 分子、原子逐渐停留在不同的状态。当温度降到相当低时,这些分子、原子 则重新以一定的结构排列,形成了一个全部由有序排列的原子构成的晶体结 构。模拟退火法已广泛应用于生产调度、神经网络训练、图像处理等方面。
三、最优控制的研究方法
古典变分法:古典变分法是研究泛函求极值的一种数字方法。古典变分法只能用在控制变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中,控制函数的取值常常 三、最优控制的研究方法
古典变分法:
古典变分法是研究泛函求极值的一种数字方法。古典变分法只能用在控制 变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中,控制函数的取 值常常受到封闭性的边界限制,如方向舵只能在2个极限值范围内转动,电动 机的力矩只能在正负的最大值范围内产生等。因此,古典变分法的应用范 围十分有限。
二、最优控制问题的一般性描述
实际上,终端约束规定了状态空间的一个时变或非时变的集合,此满足终 端约束的状态集合称为目标集M,并可表示为:
M {x(t f ) | x(t f ) Rn , N1[ x(t f ), t f ] 0, N2[ x(t f ), t f ] 0}
为简单起见,有时将上式称为目标集。
三、最优控制的研究方法
极小值原理:
极小值原理是对分析力学中古典变分法的推广,能用于处理由于外力源的 限制而使系统的输入(即控制)作用有约束的问题。极小值原理的突出 优点是可用于控制变量受限制的情况,能给出问题中最优控制所必须满足 的条件。如高夯、汪更生、楼红卫等人论述了多种类型的抛物型方程和 退化拟线性、半线性椭圆方程的极小值原理。
最优控制问题介绍
![最优控制问题介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/6cee933330b765ce0508763231126edb6e1a7618.png)
最优控制问题介绍最优控制问题是现代控制理论的核心内容之一,它研究的主要问题是如何在满足一定约束条件下,使得某一性能指标达到最优。
这类问题广泛存在于各个领域,如航天工程、经济管理、生态系统等。
通过对最优控制问题的研究,我们可以更加科学、合理地进行决策,实现资源的优化配置,提高系统的运行效率。
一、最优控制问题的基本概念最优控制问题通常可以描述为一个动态系统的优化问题。
在这个问题中,我们需要找到一个控制策略,使得系统从初始状态出发,在给定的时间内,通过控制输入,使得系统的某一性能指标达到最优。
这个性能指标可以是时间最短、能量消耗最小、误差最小等。
为了解决这个问题,我们首先需要建立系统的数学模型。
这个模型应该能够准确地描述系统的动态行为,包括状态方程、输出方程以及约束条件等。
然后,我们需要定义一个性能指标函数,这个函数描述了我们希望优化的目标。
最后,我们通过求解一个优化问题,找到使得性能指标函数达到最优的控制策略。
二、最优控制问题的分类根据系统的动态特性和性能指标函数的不同,最优控制问题可以分为多种类型。
其中,最常见的包括线性二次型最优控制问题、最小时间控制问题、最小能量控制问题等。
1. 线性二次型最优控制问题:这类问题中,系统的动态特性是线性的,性能指标函数是状态变量和控制输入的二次型函数。
这类问题在实际应用中非常广泛,因为许多实际系统都可以近似为线性系统,而二次型性能指标函数可以方便地描述许多实际优化目标。
2. 最小时间控制问题:在这类问题中,我们的目标是使得系统从初始状态到达目标状态的时间最短。
这类问题通常出现在对时间要求非常严格的场合,如火箭发射、紧急制动等。
3. 最小能量控制问题:这类问题的目标是使得系统在完成指定任务的过程中消耗的能量最小。
这类问题在能源有限的系统中尤为重要,如无人机、电动汽车等。
三、最优控制问题的求解方法求解最优控制问题的方法主要有两种:解析法和数值法。
1. 解析法:解析法是通过求解系统的动态方程和性能指标函数的极值条件,得到最优控制策略的解析表达式。
最优控制
![最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/352a514ac850ad02de80418e.png)
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 )
控制理论中的最优控制与鲁棒控制
![控制理论中的最优控制与鲁棒控制](https://img.taocdn.com/s3/m/27c5b95b876fb84ae45c3b3567ec102de2bddfad.png)
控制理论中的最优控制与鲁棒控制控制理论是研究如何设计系统,使其行为符合确定性或随机性要求的一门学科。
在控制理论中,最优控制和鲁棒控制是两个重要的概念。
它们分别代表着在不同情况下如何有效地控制系统,保证系统稳定性和性能。
最优控制是指在给定约束条件下,通过调节控制器的参数,使系统的性能达到最优。
最优控制问题可以用数学工具和优化方法来解决,通常包括确定最优控制器的结构和参数,以实现系统的最佳性能。
最优控制理论在航空航天、自动驾驶、机器人等领域有着广泛的应用,能够有效提高系统的鲁棒性和性能。
鲁棒控制则是指在系统存在各种不确定性和干扰时,仍能保持系统的稳定性和性能。
鲁棒控制的设计考虑系统不确定性的影响,能够有效应对各种外部扰动和环境变化,保证系统在不确定性条件下的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制理论在工业控制、气候控制、金融领域等有着广泛的应用,能够有效应对系统面临的各种挑战和风险。
在实际工程中,最优控制和鲁棒控制通常结合起来,以实现系统的高性能和可靠性。
最优控制能够提高系统的性能和效率,而鲁棒控制则能够保证系统在面对各种不确定性和干扰时仍能正常运行。
通过最优控制和鲁棒控制的结合,可以有效提高系统的鲁棒性和性能,实现系统在各种复杂环境中的稳定运行。
综上所述,控制理论中的最优控制与鲁棒控制是两个互补的概念,分别强调系统在确定性条件和不确定性条件下的优化控制。
它们在实际工程中有着重要的应用,能够有效提高系统的鲁棒性和性能,保证系统稳定运行。
通过不断研究和应用最优控制和鲁棒控制理论,可以为各种自动控制系统的设计和优化提供重要的理论支持和指导。
最优控制
![最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/90ea6ca9284ac850ad024230.png)
最优控制理论是研究和解决如何从一切可能的方案中寻找一个最优的方案一门学科,它是现代控制理论中的主要内容之一。
最优控制是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。
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。
最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分,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,基本内容和常用方法包括动态规划、最大值原理和变分法。
最优控制理论的实现离不开最优化技术。
最优化技术就是研究和解决最优化问题,主要包括两个需要研究和解决的方面:一个是如何将最优化问题表示为数学模型;另一个是如何根据数学模型尽快求出其最优解。
最优控制问题是在多种约束条件下寻找控制 x*(t),使某个性能指标 J 取得极小值。
由于 J 为函数 x(t),u(t),的函数,即泛函。
最优控制问题可归结为求某个泛函的条件极值问题。
为了解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。
通常,性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。
系统的运动状态受到运动方程的约束,而控制函数只能在允许的范围内选取。
因此,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)。
自动控制原理最优控制知识点总结
![自动控制原理最优控制知识点总结](https://img.taocdn.com/s3/m/3036b8bbbdeb19e8b8f67c1cfad6195f302be84f.png)
自动控制原理最优控制知识点总结自动控制原理是现代工程领域中一个非常重要的学科,广泛应用于工业生产、交通运输、航空航天等各个领域。
在自动控制原理中,最优控制是一个关键的概念和方法,它旨在通过优化系统的性能指标,实现系统的最佳控制效果。
本文将对自动控制原理中的最优控制知识点进行总结。
一、最优控制的基本概念最优控制是在给定约束条件下,通过设计最优控制器使系统的性能指标达到最佳的控制方法。
其中,性能指标主要包括系统的稳定性、响应速度、误差稳态和鲁棒性等方面。
最优控制的目标是通过优化控制器参数和系统的状态变量,使系统的性能指标最小化或最大化。
二、最优控制的数学模型最优控制的数学模型主要包括动态模型和性能指标两个方面。
动态模型描述了系统的演化过程,可以是线性模型或非线性模型;性能指标则是对系统性能的衡量,可以是能量消耗、误差平方和、状态变量变化率等。
最常用的数学工具是拉格朗日乘子法、泛函分析、动态规划等。
三、最优控制的方法最优控制的方法包括最优化理论、动态规划、变分法等。
其中,最优化理论是最常用的方法之一,主要通过求解极值问题来设计最优控制器。
动态规划则是一种递推算法,通过将大问题分解成小问题,并利用最优性原理逐步求解最优控制器。
变分法则是通过对系统状态和控制器函数进行变分,并通过求解欧拉-拉格朗日方程来得到最优系统。
四、最优控制的应用最优控制在各个领域都有广泛的应用。
在工业生产中,最优控制可以提高生产过程的效率和质量;在交通运输中,最优控制可以优化交通流量和减少交通拥堵;在航空航天中,最优控制可以提高飞行器的性能和安全性。
此外,最优控制还应用于经济学、生物学、环境科学等其他领域。
五、最优控制的发展趋势随着科技的发展和应用领域的不断扩展,最优控制领域也在不断发展和创新。
未来的研究方向主要包括多目标最优控制、非线性最优控制、鲁棒最优控制等。
同时,随着计算机技术的进步,最优控制算法也将得到进一步改进和优化。
总结:自动控制原理中的最优控制是一个重要的概念和方法,通过优化系统的性能指标,实现系统的最佳控制效果。
自适应控制和最优控制的基本原理和应用
![自适应控制和最优控制的基本原理和应用](https://img.taocdn.com/s3/m/ffa44f0c2f3f5727a5e9856a561252d380eb2083.png)
自适应控制和最优控制的基本原理和应用在现代控制理论中,自适应控制和最优控制是两个重要的概念。
自适应控制是指根据被控对象的运动情况及其参数变化,调整控制器的参数,使得被控对象满足预先设定的控制性能要求。
最优控制是指在满足控制性能的基础上,使控制器的能耗最小,系统响应最快。
自适应控制和最优控制的基本原理是以被控对象的数学模型为基础。
对于自适应控制,需要对被控对象进行建模,以确定控制器参数的调整方向。
对于最优控制,需要对被控对象的数学模型进行优化,以找到最优的控制方案。
在自适应控制中,最常用的方法是模型参考自适应控制。
这种方法通过建立一个参考模型,将被控对象的运动与参考模型的运动进行比较,然后根据比较结果调整控制器的参数。
这种方法的优点是简单易懂,容易实现。
不过,这种方法要求被控对象的数学模型必须非常精确,否则会导致控制器参数调整不准确。
另一种常用的自适应控制方法是基于模糊逻辑的自适应控制。
该方法通过将控制器的参数用模糊集合形式表示,以适应被控对象模型的不确定性。
这种方法虽然参数调整方向不如模型参考自适应控制精确,但是可以适应更广泛的控制情况。
最优控制中,最常用的方法是线性二次型控制(LQR)。
这种方法通过对被控对象的数学模型进行优化,确定最优的控制器参数,以使系统的能耗最小。
该方法的优点是在满足控制性能的前提下,能够有效降低系统的能耗,提高系统的效率。
最优控制还可以用于求解动态优化问题。
在这种情况下,被控对象的状态会随时间变化,需要在每个时刻对控制器参数进行优化,以获得最优的控制方案。
这种方法可以应用于许多领域,包括经济系统、交通运输、动力系统等。
自适应控制和最优控制都有广泛的应用。
例如,在机械加工、机器人控制、电力系统等领域中,自适应控制可以有效提高系统的稳定性和控制性能。
而在航空航天、汽车控制、自动驾驶等领域中,最优控制可以降低系统的能耗,提高系统的效率。
总的来说,自适应控制和最优控制是现代控制理论中非常重要的概念,它们的应用范围广泛,可以有效地提高系统的效率和控制性能。
最优控制的计算方法
![最优控制的计算方法](https://img.taocdn.com/s3/m/f0a0b017e418964bcf84b9d528ea81c758f52ecc.png)
可得
3、将 代入协态方程,且由边界条件 从t=1倒向积分可得 这里选步长因子 。如此继续下去,直至指标函数随迭代变化很小为止。 由 ,得
图b 最优状态的求解
图a 用梯度法寻找最优控制 右图表示了控制和状态的初始值和第一次迭代值,可以看到第一次迭代 就几乎收敛到最优值, 与最优值还有差异,而且一般说来愈接近最优值收敛愈慢。
K=1时时,控制量为
所以,这个例子只要两步迭代即可得到最优解。一般说来,共轭梯度法比梯度法收敛快,但接近最优解后收敛性仍是较慢的。一个补救办法是重新启动,即找出几个共轭梯度方向 后,令 ,再重新迭代,寻找共轭梯度方向。
可以证明 ,即为最优控制。这只要证明
2、共轭梯度法
*
用共轭梯度法寻找最优控制时是沿着所谓共轭梯度向量的方向进行的。为了说明共轭梯度的意义,我们先从求函数极值问题的共轭梯度法开始,再推广到求泛函极值问题。
(1) 求函数极值的共轭梯度法
其中,
C为常数, Q为正定阵。
要求寻找X使F(X)取极值。
设F(X)是定义在Rn空间中的二次指标函数
直接法的特点是,在每一步迭代中,U(t)不一定要满足H 取极小的必要条件,而是逐步改善它,在迭代终了使它满足这个必要条件,而且,积分状态方程是从t0到tf ,积分协态方程是从tf到t0,这样就避免了去寻找缺少的协态初值(t0)的困难。常用的直接法有梯度法,二阶梯度法,共轭梯度法。
间接法的特点是,在每一步迭代中都要满足H取极小的必要条件,而且要同时积分状态方程和协态方程,两种方程的积分都从从t0到tf或从tf到t0 。常用的间接法有边界迭代法和拟线性化法。
最优控制介绍课件
![最优控制介绍课件](https://img.taocdn.com/s3/m/a944f416bc64783e0912a21614791711cd797977.png)
状态方程可以表 示为微分方程或 差分方程的形式
03
02
04
状态方程通常包 括系统的状态变 量、输入变量和 输出变量
状态方程在最优 控制问题中用于 描述系统的动态 特性,为控制器 的设计提供依据
控制方程
状态方程: 描述系统 状态的变 化规律
控制方程: 描述控制 输入与系 统状态的 关系
性能指标 方程:描 述系统的 性能指标
02
状态转移方程: 描述状态之间的
递推关系
03
边界条件:定义 初始状态和终止
状态
04
求解过程:从初 始状态开始,逐 步求解子问题, 直至得到最优解
最优控制理论
01
最优控制理论是研究如何找到最优控制策
略,使得系统在特定条件下达到最优性能。
02
最优控制理论包括动态规划、极大值原
理、变分法等方法。
03
最优控制理论广泛应用于工程、经济、
04
间接法:通过求解最优控制问 题的辅助问题来获得最优控制 策略
06
数值解法优缺点:优点是计算 简单、易于实现;缺点是计算 精度较低、收敛速度较慢
机器人控制
1
机器人运动控 制:通过最优 控制算法,实 现机器人的精 确运动控制
2
机器人路径规 划:通过最优 控制算法,规 划机器人的最 优路径
3
机器人抓取控 制:通过最优 控制算法,实 现机器人的精 确抓取控制
交通控制
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
交通信号灯控制: 根据实时交通状况, 自动调整信号灯时 间,提高道路通行 效率
公共交通调度:根 据客流量、车辆位 置等信息,优化公 交线路和发车频率, 降低乘客等待时间
最优控制
![最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/0eed8b00ba1aa8114431d940.png)
已知x(t0)=x0, 拉方程和横截条件
* x x(tf)=xf ,则极值曲线 (t ) 应满足如下欧
F d F ( )0 x dt x F F ( )t t f x(t f ) ( )t t0 x(t0 ) 0 x x
其中,
T (t ), t ) L(( x(t ), x(t ), , t )) g ( x(t ), x(t ), t ) f ( x(t ), x
如果t0也自由、x(t0)受约束,即沿着曲线g(t) 则应满足以下横截条件
x(t0 ) g (t0 ) x(t f ) c(t f ) * * T L L ( x , x , t ) ( g x ) 0 t 0 x * * T L L ( x , x , t ) ( c x ) 0 t f x
vdu
t0
tf
J ( )xdt x t t x x dt x
F
d F
F
tf
(4)
0
J取极值的必要条件是 J 等于零。因 x 是 任意的,要使(3-2)中第一项(积分项)为 零,必有
F d F ( )0 x dt x
4.1.1
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。
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 数 X (t ),有一个实数值J 与之相对应,则称J 为依赖于 函数 X (t ) 的泛函,记为
最优控制的应用案例
![最优控制的应用案例](https://img.taocdn.com/s3/m/cf1d39d680c758f5f61fb7360b4c2e3f56272555.png)
最优控制的应用案例1、电力系统最优控制:随着电力系统的快速发展,电力系统的稳定运行需要能够实现最优控制。
最优控制技术可以有效地提高电力系统的可靠性和安全性,并且能够改善电力系统的运行效率和经济性。
此类技术可以帮助实现电力系统的自动控制,进而使电力系统能够适应不断变化的环境和复杂的负荷需求。
2、汽车优化控制:汽车电子控制系统是汽车性能和安全性能的重要保证。
采用最优控制技术,可以提高汽车的操纵性能和安全性。
具体而言,最优控制可以有效地提高汽车的加速性能,并且可以使汽车在恶劣的道路条件下安全行驶,从而改善汽车的整体操纵性能。
3、风力发电机最优控制:风力发电机的最优控制可以帮助减少由于环境噪声和突发事件引起的运行不稳定情况,从而改善风力发电机的可靠性和安全性。
此外,采用最优控制可以提高风力发电机的发电效率,从而有效地提高风力发电机的经济性。
4、投资组合最优控制:投资组合最优控制技术可以帮助投资者在风险和收益之间取得最佳平衡,并最大程度地提高投资收益率。
此类技术可以帮助投资者分析和评估投资组合的风险和收益,并有效地控制投资组合的风险,从而获得最佳投资效果。
5、能源最优控制:能源最优控制技术可以帮助企业有效地控制能源消耗,从而降低企业的能源成本。
此外,采用最优控制技术还可以帮助企业有效地分配能源,以满足不同部门的能源需求,从而提高能源的利用效率。
6、交通控制:最优控制技术可以帮助交通控制者有效地控制交通流量,从而提高交通系统的安全性和可靠性。
最优控制技术可以根据实时交通流量和交通路况调整交通灯的信号设置,从而有效地控制交通流量,减少交通拥堵的情况发生。
7、自动制造控制:最优控制技术可以帮助自动化制造系统实现高效率和高质量的制造。
此类技术可以根据制造过程的实时状态,调整机器人的运动轨迹,从而有效地改善制造过程的效率。
此外,最优控制技术还可以帮助自动化制造系统实现对制造质量的有效监控,从而保证产品质量。
最优控制问题的直接方法比较
![最优控制问题的直接方法比较](https://img.taocdn.com/s3/m/477a8d6e580102020740be1e650e52ea5418ce57.png)
最优控制问题的直接方法比较最优控制是数学控制理论的核心内容之一,目的是寻找能使系统性能达到最佳的控制策略。
在最优控制理论中,有两种常用的解决方法,分别是直接方法和间接方法。
本文将对这两种方法进行比较分析。
一、直接方法直接方法也称为函数极值问题的法,它将最优控制问题转化为求解函数极值的问题。
这一方法的核心是构建一个综合性能函数,通过对这个函数进行优化求极值,得到最佳控制策略。
直接方法的基本步骤如下:1. 状态方程和控制方程建模:根据最优控制问题的具体要求,建立系统的状态方程和控制方程,并确定相应的边界条件和约束条件。
2. 构造综合性能函数:根据系统的特点和控制目标,构造一个综合性能函数,该函数将系统的状态量和控制量作为输入,用来评价系统的性能质量。
3. 优化求极值:对构造的综合性能函数进行优化,求解使函数取得最值的状态量和控制量,得到最佳控制策略。
直接方法的优点是能够直接求解系统的最优控制策略,得到的结果更加准确。
同时,直接方法能够处理一些非线性的系统和控制问题,具有较好的适用性。
二、间接方法间接方法也称为极大值原理的法,其基本思想是通过极大值原理和动态变分法将最优控制问题转化为一个两点边值问题来求解。
间接方法的主要步骤如下:1. 构造哈密尔顿函数:根据系统的状态方程、约束条件和目标函数,构造哈密尔顿函数。
2. 构造极大值原理方程:通过变分法,得到系统状态和控制的极大值原理方程,该方程与哈密尔顿函数相关。
3. 解两点边值问题:根据极大值原理方程,将最优控制问题转化为求解一个两点边值问题,通过数值方法或解析方法求解得到最优控制策略。
间接方法的优点是理论基础较为严密,适用于线性系统和受控制条件较为严格的问题。
同时,间接方法能够提供最优控制问题的解析解,便于数值计算和理论分析。
三、比较与结论直接方法和间接方法都是解决最优控制问题的有效手段,但在具体应用中存在一定的差异。
直接方法适用于非线性系统和控制问题,求解结果较为准确,但对于复杂问题计算复杂度较高。
现代控制工程最优控制课件
![现代控制工程最优控制课件](https://img.taocdn.com/s3/m/e2c8dd91250c844769eae009581b6bd97f19bca1.png)
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
控制系统中的最优控制与最优化技术
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控制系统中的最优控制与最优化技术随着科技的不断进步和应用范围的扩大,控制系统在各行各业中的重要性也日益凸显。
最优控制与最优化技术作为控制系统中的重要概念和方法,在提高系统性能和效率方面发挥着关键作用。
本文将就控制系统中的最优控制与最优化技术进行深入探讨。
一、最优控制的定义与概念最优控制是指在满足给定约束条件的前提下,通过使某种性能准则达到最大或最小值来确定控制器参数或控制策略的问题。
最优控制的实现可以使系统在最短时间内达到期望状态或在给定资源条件下获得最佳性能。
最优化技术是实现最优控制的关键方法之一,它利用数学和计算方法来寻找系统中使性能准则达到最大或最小值的最优解。
最优化技术广泛应用于各种领域,例如经济学、工程学、管理学等,其中最为常见的应用是在控制系统中。
二、最优控制的分类最优控制可以分为离散最优控制和连续最优控制两大类。
离散最优控制是指在离散时间点上确定控制器参数或控制策略的问题。
典型的离散最优控制方法包括动态规划、贝尔曼方程等。
连续最优控制是指在连续时间范围内确定控制器参数或控制策略的问题。
常见的连续最优控制方法有经典最优控制、最速控制、最小能耗控制等。
三、最优化技术在控制系统中的应用最优化技术在控制系统中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域。
1. 机器人控制机器人控制是利用最优化技术来实现机器人移动、定位和路径规划等问题。
通过对机器人运动过程中的能耗、时间等指标进行优化,可以实现机器人的高效控制和优化运动。
2. 制造业控制在制造业中,最优化技术可以用来优化物料和生产设备的调度、工艺参数的优化以及生产线的平衡等问题。
通过合理地设计和优化控制策略,可以提高制造业的生产效率和产品质量。
3. 能源系统控制能源系统控制是指在能源产生、传输和消费过程中,通过最优化技术实现能源的高效利用。
例如在电力系统中,可以通过最优化技术对电网的输电线路和发电机组进行优化调度,以最大限度地提高电网的稳定性和电能的利用率。
最优控制总结
![最优控制总结](https://img.taocdn.com/s3/m/1ced48ab82d049649b6648d7c1c708a1294a0a7a.png)
最优控制总结最优控制是指在满足系统约束条件的前提下,设计一个最优控制策略来使系统达到最优性能水平的一种方法。
它在制造工业、金融等领域都有广泛的应用,在未来的智能制造、智能交通等领域也将发挥重要作用。
下面将对最优控制的基本概念、方法和应用进行总结。
一、最优控制的基本概念最优控制的目标是使系统达到最优性能水平,所以它需要满足一些基本要求。
最优控制要求系统有确定的数学模型,可以用数学方程式描述系统的状态和演变过程。
而且,最优控制需要考虑系统所受到的各种限制条件,比如控制输入、系统状态变量等等。
最优控制还需要一定的优化目标,比如可以最小化系统的能量消耗、最大化系统的性能表现等等。
二、最优控制的方法最优控制的方法有很多种,常用的方法有经典控制理论和现代控制理论。
1. 经典控制理论经典控制理论采用状态空间模型,通过设计合适的控制器来实现系统的最优控制。
经典控制理论包括PID控制、根轨迹设计和频域法等方法。
现代控制理论采用优化理论和控制理论相结合的方法,通过数学建模和计算机数值计算,实现系统最优控制。
现代控制理论包括线性二次型控制、最优控制和自适应控制等方法。
最优控制可以应用于各种领域,包括工业制造、金融、交通等。
下面介绍几个典型的应用场景。
1. 工业制造工业制造领域是最优控制的一个重要应用场景。
最优控制可以用于工艺控制、机器人控制等方面。
比如,在化学工业生产过程中,最优控制可以帮助控制流量、温度等参数,保证产品的质量和生产效率。
2. 金融3. 交通交通领域是最优控制的另一个重要应用场景。
最优控制可以用于交通路网的控制、交通信号灯的控制等方面。
比如,在城市交通中,最优控制可以实现交通信号灯的智能控制,缓解拥堵情况。
四、最优控制的发展趋势最优控制是一个重要的控制领域,它在未来的智能制造、智能交通等领域都将有广泛的应用。
最优控制的发展趋势主要有以下几点:1. 智能化随着计算机技术和人工智能技术的不断发展,最优控制也在向智能化方向发展。
最优控制(动态求解)
![最优控制(动态求解)](https://img.taocdn.com/s3/m/fc25c0b0bb0d4a7302768e9951e79b8969026840.png)
06
最优控制在现实生活中的应 用
经济问题
投资组合优化
通过最优控制理论,投资者可以 确定最佳的投资组合策略,以最 大化收益或最小化风险。
生产调度
在生产过程中,企业可以使用最 优控制理论来优化生产调度,以 提高生产效率并降低成本。
商业决策
商业决策者可以使用最优控制理 论来制定最佳的商业策略,例如 定价、库存管理和营销策略。
内点法
内点法是一种基于梯度下降的求解方法,通过迭代逼近最优解,适用 于大规模的优化问题。
最优控制的线性规划问题
最优控制问题可以转化为线性规划问 题,通过建立状态方程、目标函数和 约束条件,利用线性规划求解方法找 到最优控制策略。
在实际应用中,最优控制的线性规划 问题广泛应用于生产调度、物流优化、 金融投资等领域。
03
其中,V(x)表示状态x的价值函数,R(x,a)表示在状态x采取 行动a的即时奖励,p(x′∣x,a)表示从状态x采取行动a转移到 状态x′的概率。
递归求解方法
01
02
03
递归求解方法是动态规划的常用求解 方法,通过递归地求解子问题来得到 原问题的最优解。
递归求解方法的基本步骤是:将原问 题分解为若干个子问题,分别求解每 个子问题的最优解,然后利用子问题 的最优解来求解原问题的最优解。
03
状态方程的解可以给出系统在 任意时刻的状态,是进行最优 控制的基础。
性能指标函数
01
性能指标函数用于衡量控制策略的效果,通常表示为系统状态 和控制输入的函数。
02
性能指标函数的目标是最小化或最大化,例如控制能量、时间、
误差等。
性能指标函数的选取应根据具体问题的需求来确定,不同的性
03
最优控制例题讲解
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最优控制例题讲解
最优控制是指在给定动态系统的控制框架下,通过选择合适的控制策略,使得系统在给定性能指标下达到最优状态。
最优控制问题可以形式化为一个数学优化问题,其中包括一个目标函数和一组约束条件。
下面我们来讲解一个最优控制的例题。
假设有一个无人机需要完成一次空中任务,该任务包括从起点飞行到终点,并在途中避开障碍物。
我们的目标是使得无人机在完成任务的同时,最小化能量消耗,即最小化无人机的飞行时间。
为了解决这个问题,我们可以建立一个动力学模型来描述无人机的运动,例如使用牛顿第二定律和运动学方程。
然后,我们可以引入一个控制变量,如推力或俯仰角,来改变无人机的运动。
在建立动力学模型后,我们可以定义一个目标函数,如飞行时间的积分。
然后,我们可以引入一些约束条件,如无人机的运动范围、速度限制、避障约束等。
接下来,我们可以使用优化算法来求解这个最优控制问题,如动态规划、最优控制理论中的泛函最优化方法(如Pontryagin最大值原理)或者数值优化方法(如非线性规划、强化学习等)。
通过求解最优控制问题,我们可以得到一个最优控制策略,即在每个时间步选择最优的控制输入,以使得无人机在完成任务的同时最小化能量消耗。
然后,我们可以将该控制策略应用于实际的无人机系统中,从而实现最优控制。
需要注意的是,最优控制问题的求解通常需要考虑多个因素,如系统动力学、性能指标、约束条件等,并且可能涉及到复杂的数学推导和计算。
因此,在实际应用中,通常需要结合具体问题的特点,选择合适的建模方法和优化算法来求解最优控制问题。
控制理论中的最优控制与鲁棒控制
![控制理论中的最优控制与鲁棒控制](https://img.taocdn.com/s3/m/dd20fb8c64ce0508763231126edb6f1aff0071c5.png)
控制理论中的最优控制与鲁棒控制最优控制与鲁棒控制控制理论是研究如何设计和实现控制系统以满足一定要求的系统工程学科。
在控制理论中,最优控制和鲁棒控制是两个重要的概念。
最优控制旨在找到能使系统性能达到最佳的控制策略,而鲁棒控制则关注设计一种能使系统对参数扰动和外部干扰具有稳定性和鲁棒性的控制器。
本文将从最优控制和鲁棒控制的定义、应用以及优缺点等方面进行论述。
一、最优控制最优控制是控制理论中的一个重要分支,主要研究如何寻找使系统性能达到最优的控制策略。
最优控制可以分为静态最优控制和动态最优控制两种情况。
静态最优控制是指在系统的特定状态下,通过调整控制信号来使系统性能达到最优。
典型的例子是线性二次型控制器,它通过求解二次代价函数的最小值来确定最优的控制策略。
静态最优控制在很多工程领域都有广泛应用,如经济学、交通规划等。
动态最优控制是指在给定一段时间内,通过对系统状态和控制信号的优化,使得系统性能达到最优。
这种控制方法一般使用优化算法来求解,如动态规划、最优控制和近似优化等。
动态最优控制在航天、自动驾驶和机器人等领域有重要应用。
最优控制的优点是能够使系统性能达到最佳,同时也考虑了系统性能与控制信号的代价之间的平衡。
然而,最优控制的计算复杂度较高,需要大量的计算和运算资源。
二、鲁棒控制鲁棒控制是控制理论中的又一个重要分支,主要研究如何设计一种能使系统对参数不确定性和外部干扰具有稳定性和鲁棒性的控制器。
鲁棒控制通过考虑系统参数的范围和不确定性来设计控制器,使得系统具有更好的稳定性和容错性。
鲁棒控制常用的方法包括H∞鲁棒控制、μ合成和自适应控制等。
H∞鲁棒控制是一种通过最大化系统灵敏度函数的最小鲁棒稳定性来设计控制器的方法。
μ合成是一种基于μ合成算法以及线性矩阵不等式(LMI)的优化方法,用于求解复杂的鲁棒控制问题。
自适应控制则通过实时调整控制器参数来适应系统参数的变化。
鲁棒控制的优点是能使系统对参数不确定性和外部干扰具有鲁棒性和稳定性,适用于实际工程系统中存在参数不确定性和外部干扰的情况。
最优控制问题的主要方法
![最优控制问题的主要方法](https://img.taocdn.com/s3/m/c4d4b60368eae009581b6bd97f1922791788be4c.png)
最优控制问题的主要方法最优控制问题是控制理论中的一个重要分支,其目标是在给定系统动力学和性能指标的情况下,寻找最优的控制策略,使系统达到最优性能或目标。
以下是最优控制问题的一些主要方法:1.变分法( Calculus(of(Variations):(变分法是一种数学工具,用于寻找泛函的极值。
在最优控制中,系统的性能指标通常可以表示为一个泛函。
变分法可以通过最小化或最大化泛函来导出最优控制问题的欧拉-拉格朗日方程。
2.动态规划 Dynamic(Programming):(动态规划是一种用于解决具有递归结构且满足最优子结构性质的问题的优化方法。
在最优控制中,动态规划可以用于处理具有离散或连续时间的动态系统,并通过构建状态转移方程来找到最优策略。
3.最优控制理论(Optimal(Control(Theory):(最优控制理论是处理连续时间动态系统最优化问题的数学工具。
它利用微分方程和变分法来分析系统,并确定最优控制策略,以使系统性能指标达到最优。
4.Pontryagin最大值原理( Pontryagin's(Maximum(Principle):(Pontryagin最大值原理是最优控制中的一个重要概念,它提供了寻找连续时间系统最优控制策略的方法。
该原理基于最优控制问题的哈密顿函数和共轭动态系统,通过最大化哈密顿函数来确定最优控制。
5.线性二次型调节器 LQR):(线性二次型调节器是一种针对线性动态系统设计最优控制器的方法。
它通过最小化系统状态和控制输入的二次型代价函数来设计最优控制器。
6.模型预测控制 Model(Predictive(Control,MPC):(模型预测控制是一种基于离散时间模型的最优控制方法。
它使用系统的预测模型来预测未来状态,并通过优化控制序列来实现性能指标的最优化。
这些方法可以根据系统的特性、动力学模型、性能指标和实际应用场景选择和应用。
最优控制问题在工程、经济学、生物学等领域有着广泛的应用,能够优化系统的性能并提高控制效果。
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作者:潘高超学号:15120017班级:研15电气完成日期:2016年6月20日摘要最优控制问题就是寻求一容许控制uΩ,使系统的状态从给定的初值x0(t)在终止时刻:t1(>t0)转移到目标集A,并使性能指标J(u)取最大值(或最小值)。
最优控制理论间世50多年来"吸收现代技术进步和现代数学的成就,得到了很大的发展,在生产、生活、国防、和经济管理等领域得到广泛的应用,由于实际问题的需要,最优控制仍是十分活跃的领域,最优控制问题的数值求解也是人们十分关注的问题之一许多学者研究最优控制问题数值求解,针对最优控制问题数值求解的难点所在,将小波分析方法引入这一领域,利用小波多尺度逼近特性将含有微积分运算的原问题转化为一般的代数间题进行求解。
数值仿真表明,小波展开法更加精确而且方便,本文就是一篇基于小波算法来寻找最优控制问题数值求解的综述。
关键词:最优控制,小波分析,小波基,多尺度分析绪论最优控制理论是现代控制理论中最早发展起来的分支之一。
所谓控制就是人们用某种方法和手段去影响事件及其运动的进程和轨道,使之朝着有利于控制主体的方向发展。
对于一个给定的受控系统,常常要求找到这样的控制函数,使得在它的作用下,系统从一个状态转移到为设计者希望的另一个状态,且使得系统的某种性能尽可能好。
通常称这种控制问题为最优控制问题。
最优控制理论主要讨论求解最优控制问题的方法和理论,包括最优控制的存在性和唯一性和最优控制应满足的必要条件以及最优控制的数值求解等。
最优控制理论始于20世纪50年代末,其主要标志是前苏联数学家庞特里亚金(L.C.Pontryagin)等人提出的“最大值原理”。
最优控制问题源于工矿企业、交通运输、电力工业、国防工业和国民经济管理等部门的诸多实际问题。
如航空领域中的宇宙飞船和卫星的控制,国防中导弹的控制,工业领域中现代工业设备与生产过程控制,国民经济管理中的生产计划和国民经济增长等问题。
20世纪50年代初期,人们就有从工程角度研究最短时间控制问题、最优性的证明借助于几何图形,它为现代控制理论的发展提供了第一批实际模型。
随后,由于最优控制问题引人注目的严格的数学表述形式以及空间技术的迫切需要,吸引了一大批数学家的密切注意。
通过研究,人们发现经典变分理论只能解决无约束或开集约束一类简单的最优控制间题,而实际上,工程应用中往往是容许控制。
属于闭集的一类最优控制问题,经典变分理论无能为力,这就需要人们去探索求解最优控制间题的新途径。
受力学中哈密尔顿原理的启发,庞特里亚金等人把“最大值原理”作为一种推测首先提出来,随后不久又提供了一种严格的证明,并于1958年在爱丁堡召开的国际数学会议上首次宣读。
“最大值原理”发展了经典变分原理,成为处理闭集性约束变分问题的强有力工具。
“动态法则”是贝尔曼在1953至1957年逐步创立的。
他依据最优性原理,发展了变分分学中的哈密尔顿一雅可比理论构成了“动态规划”,它是一种适用于计算机计算,处理问题范围更广泛的方法。
在现代控制理论的形成与发展中,最大值原理,动态规划和卡尔曼的最优估计理论等对最优控制的发展起了重要的推动作用。
近50年来,在现代控制理论和现代控制工程应用中,吸收了现代数学的很多成果,又得到了很大发展,并渗透到生产、生活、国防、城市规划、智能交通、管理等许多领域,发挥了越来越大的作用。
最优控制的发展成果主要包括分布式参数系统的最优控制、随机最优控制、自适应控制、大系统最优控制、微分对策等,其中有大量的工程和理论尚待解决。
因此,近几年来,许多学者研究探索求解最优控制问题的新途径。
又提出了许多新的理论,导致诸如最优控制问题的直接和间接计算方法的大批研究成果的出现。
解决最优控制问题常采用经典变分法、极大(极小)值原理、动态规划和线性二次型最优控制法等。
对于动态系统。
当控制无约束时,采用经典变分法。
当控制有约束时,采用极大值原理或动态规划。
如果系统是线性的,性能指标是二次型形式的,则采用线性二次型最优控制间题求解。
同时将小波分析方法引入这一领域,利用小波算法来寻找最优控制问题的数值解。
因此可见。
最优控制理论与方法是一个十分活跃的研究领域。
关于最优控制的数值解法已经做了许多工作。
人们提出了许多方法,如梯度法,共扼方法,牛顿法等诸多直接方法,正则方程两点边值问题和Riccati方程等诸多间接方法,本文综述利用小波求解最优控制问题。
本文分三部分:第一部分叙述了最优控制问题的基本理论,第二部分介绍了小波方法,第三步分基于小波方法给出了最优控制问题的数值解法。
第一章 最优控制问题的基本理论1.1控制系统的状态方程控制系统的状态变量是指对事件及其运动起决定作用的量。
控制系统的控制变量是指对事件及其运动起控制作用的量。
控制系统的状态方程是指描述系统及其运动的方程,其中包含控制变量和状态变量。
令n T n R x x x ∈=),...,(1表示控制系统的状态变量,m T m R u u u ∈=),...,(1表示控制系统的控制变量。
l t ∈通常表示时间,f=(f 1,...,f n )T 是X ×U×L 上有定义的n 维向量函数,则控制系统的状态方程通常用一阶常微分方程组))(),(,(t u t x t f x =∙来描述。
当f 不显含t 时,称上式为定常系统(或称为时不变系统)。
当f 关于x 和u 为线性时,称上式为线性系统。
这时方程可以写成u t B x t A x )()(+=∙其中A(t)为n 阶方阵,B(t)为n 行m 列矩阵。
当A 和B 与时间无关时,称上式为线性定常系统或称为线性自治系统。
1.2终止状态的目标集一般来说控制系统的初始时刻t 0和初始状态x(t 0)是给定的。
但对控制系统的终止时刻t 1和终端状态x(t 1)来说,却因问题不同而有不同的要求,通常要求达到一个确定的目标集A={x(t 1):x(t 1)∈R n .h 1(x(t 1).t 1=0.h 2(x(t 1).t 1≤0}1.3容许控制函数集在实际问题中,控制变量通常是某种物理量,需要满足有界性等条件,满足这些条件的控制函数,称为容许控制函数、他们全体构成一个集合,称为容许控制函数集、记为}{m R u t u ∈=Ω:)( 通常要求控制函数是分段连续的。
1.4性能指标性能指标是指人们对某个控制过程及其结果作出评价的衡量尺度或标准在数学上用泛函表示,主要有下面三种形式1)终端型性能指标也称麦耶(Mayer)型性能指标)),(()(11t t x U J Φ=2)积分型性能指标还称拉格郎日(Lagrange)型性能指标⎰=10))(),(,()(0t t dt t u t x t f u J 3)混合型性能指标也叫包尔查(Bolza)型性能指标⎰+Φ=10))(),(,()),(()(011t t dt t u t x t f t t x u J 1.5优控制问班的做学描述所谓最优控制问题就是寻求一容许控制Ω∈)( t u ,使系统的状态从给定的初值x 0在终止时刻t 1(>t 0)转移到目标集A ,并使性能指标J(u)取最大值(或最小值)。
若上述最优控制问题有解u*(t),则u*(t)称为最优控制函数,相应的轨线x*(t)叫做最优轨线,而这时的性能指标叫做最优性能指标。
第二章 小波方法小波分析是近20年来发展起来的数学分支,它是Fourier 分析划时代发展的结果。
它对数学和工程应用的发展都产生了深远的影响。
小波分析广泛应用于信号处理、图像处理与分析、机器故障诊断、自动控制等领域。
与Fourier 分析相比,它在时域和频域同时有着良好的局部化性质。
很多研究人员致力于将小波分析的方法应用于求解最优控制问题。
利用多尺度小波基的优良特性将含有微分运算的原问题转化为一般的代数问题进行求解,在控制算法中引入离散正交小波函数,小波基函数具有良好的局部化特征和多分辨特征。
小波近似解有明显的层次性。
用尺度函数求出一个近似解,再根据问题的需要逐步登加高分辨高分量进而得到高分辨解,而且求解高分辨解只需少量迭代运算。
数值仿真表明,小波展开法能有效地对最优控制间题进行求解,具有更高地精度。
为此,我们在本章中介绍一下小波分析的基本理论和方法。
2.1小波的定义所谓小波分析,从数学角度看,它属于调和分析范畴,从事计算数学的工作者把它看作是一种近似计算的方法,用于把某一函数在特定空间内按照小波基展开和逼近;从工程角度看。
小波分析是一种信号与信息处理的工具,是继Fourier 分析之后的又一有效的时频分析方法。
小波变换作为一种新的多分辨分析方法,可同时进行时域和频域分析,具有时域局部化和多分辨特性,因此特别适合与处理非平稳信号。
小波分析是当前数学领域中一个迅猛发展的新方向,是由Fourier 分析发展起来的一种新数学方法,同时具有理论深刻和应用广泛的双重意义。
在小波分析中,利用小波基取代传统的三角函数基,对函数进行分析和研究。
由于小波基是由一个小波函数)(x 经过平移和伸缩得到的,因此具有简单、灵活、随意的特性,又具有多分辨分析的功能。
它为诸多应用领域提供了一种新的更为优越。
更为方便的分析工具。
从数学上看,小波分析与其它分析(如傅氏分析)一样,都是用特殊的基函数来展开和研究一个任意函数。
在此以前、以三角函数的应用最为广泛。
长期以来,傅氏分析理论不论在数学中还是工程科学中一直占据着及其重要的地位。
但是,傅氏分析理论也存在着缺点,如下:1.对任意函数,三角基不是最好的;2.分辨率不高;3.不能同时作时域及频域分析;4.三角基在时域上没有局部化;5.傅氏系数只是形式展开,而不能刻画函数的性态。
因此,人们一直在寻找另外的基来展开和描绘任意函数,以拟补傅氏分析的不足。
经过多年的探索和总结,逐渐发展成为目前的小波分析理论。
在傅氏分析中用的三角基,而在小波分析中,小波基是经特殊方法构造出来的。
定义:设)(2R L x ∈)(ψ,)2(2)(21,k x x j k j -=ψψ。
如果z k j k j ∈,,}{ψ成为L 2(R)的标准正交基,则称这样的函数Ψ为正交小波,z k j k j ∈,,}{ψ为正交小波基,称z k k j x sp a n W ∈=)}({,ψ为小波子空间。
由于z k j k j ∈,,}{ψ构成了L 2(R)的规范正交基,小波子空间序列直交和的极限就是L 2(R),此时,就将L 2(R)作了直交分解。
于是。
L 2(R)中的函数可用小波级数来表示,通过小波变换可以求得小波系数,也可由小波过滤器直接推算得到。
由于小波基的特殊构造和灵活性,在很多应用中体现了比傅氏分析更为优越的特点。
但是,小波基的构造和小波分析理论很多都来源于傅氏分析,所以它们之间有密切的联系,两者相辅相成。