二次积分模型的时间最优控制
输入饱和的双积分系统的复合时间最优控制
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输入饱和的双积分系统的复合时间最优控制张义超;黄晨;陆浩然;孙戎【摘要】针对典型的有输入饱和的双积分环节或系统的时间最优控制问题,建立了双积分环节的传递函数和状态空间方程两种数学模型,设计双积分环节的闭环时间最优控制律;对时间最优控制在系统存在干扰和不确定性存在条件下出现的振颤现象进行分析;基于对振颤问题的分析,提出一种对时间最优控制的改进,即一种复合控制方法,当输入作用时,系统先由时间最优控制律控制,当误差达到预定值限,控制律由时间最优控制律切换到另一种线性控制律.采用了比例微分控制律,来解决时间最优控制的振颤问题,响应时间达到最优,并解决振颤问题.%To the issue of time optimal control of double integrating systems with input saturation,the transferring function model and state-space model of double integrating systems are established,and the time optimal controller (TOC) is designed.Unfortunately,it is well known that the classical TOC is not robust with respect to the system uncertainties and measurementnoises.Thus,we,in the paper,study the chatter problem by simulation and introduces a nonlinear composite control,method,i.e.,a combination of time optimal control (TOC) and PID control,for double integrating systems with input saturation.The TOC part is designed to enable the time optimization.In order to solve the drawback of TOC,when the error is small to a certain level,it will switch to the PD part to overcome the chatter problem caused by the TOC.Finally,the simulation results,approximate time optimization and fair robustness demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)004【总页数】4页(P51-53,57)【关键词】双积分环节;时间最优控制;振颤;复合控制【作者】张义超;黄晨;陆浩然;孙戎【作者单位】北京宇航系统工程研究所,北京100076;北京宇航系统工程研究所,北京100076;北京宇航系统工程研究所,北京100076;北京宇航系统工程研究所,北京100076【正文语种】中文【中图分类】TP273我们周围的很多实际系统,都可以看作双积分系统,并且具有显著的非线性。
最优控制特点
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切换一次,设切换
2t
时间为ts,则令
0
为了求出ts,必须
首先找出状态在
1
平面上的转移轨线。
0
1
ts
tf
t
t
由 则:
设u=1,则
其中
如图(a)所示,为一组抛物线, 当K=0时经过原点[pos]
X2 s
0
t
p
若u=-1,则
X2 N
o
X1
T u=-1
为一组抛物线,如图(b),当K1=0时过原点[NOT]
j =1,2…r
u 最优控制 *(t)是使
为极小,则:
+1 -1 不定
u*(t) +1
-1
奇异
t
可见:当 当
时, 时,
有确定值,正常情况 不定, 奇异情况
我们仅研究正常情况
u*(t)写成符号函数sgn{ }形式
则
j =1,2…r
向量形式:u*(t)=-sgn{q*(t)}
=-sgn{
}
⑶根据规范方程:
在证明过程中:
与H得符号与这里所定义的相反。
∴所以有的文献中也称为“极大值原理”。 3、H对u没有可微要求,因此应用拓宽。 4、 极小值原来是求取最优控制的必要条件,非充分条件。 即:满足极小值原理不一定J取极小值,需进一步判断。
一般:对于实际系统
有最优解
有唯一解
最优解
三、几种边界条件得讨论:
上面所讨论的是
控制向量约束条件: 末端状态:
g:p ×1维函数向量
目标函数:
: 自由
问题:寻求最优控制u*(t),使系统由初态到终态, 目标函数J 为最小
❖ 步骤:应用最小值原理进行问题的求解
Pontryagin’s Minimum Principle
![Pontryagin’s Minimum Principle](https://img.taocdn.com/s3/m/28af1679a26925c52cc5bf10.png)
对于以上函数只要考虑 b 取值 关系即可。下面由直角坐标系来分析它 们的取值,分三种情况来考虑
假设 选取:
选取:
选取:
由以上分析,所以最优控制规律为:
控制依赖于 的取值,由于它是线性时变函 数,但在u(t)与 的依从关系中,开关次数 最多会有两次。为了解决这个问题我们假定一 边界条件
将tf的值带入哈密顿函数
如果: 推出
则有
与控制规律的选取条件一致。 如果: 则有: 推出 同上
因此利用tf不能决定 取值问题。 分析2首先确定u(t)与p(t)关系
1
假设 假设: 则: 假设: 则: 由下图我们会得到俩个切换点
状态响应
先有末状态开始分析: 设tf处的: 解微分方程得:
求出系数
再由: 推出: 时曲线在第四象限
谢……. 谢 .
Pontryagin’s Minimum Principle
1/ s 2
二次积分模型为例
已知系统 y = G(s)u, G(s) = 1/ s2 约束条件|u(t)| ≤ 求出它的最优控 制规律。使系统由任意状态( X 1 X 2 )转 移到状态(0,0)的时间最短tf。
性能指标函数
定义状态变量: 状态方程为:
末状态曲线,并且在
由u(t)与 的依从关系可以推知,时间 内,控制输入为0,由tf求出的状态函数在 处也适合。代入 得: 在 时间内, 是一个常数
由以上的条件解微分方程可以推出:
代入以上求出的
的值
因此发生第一次切换的状态函数:
对第一条曲线在: 设初始状态:
在
ห้องสมุดไป่ตู้
则对于 因此解方程组: 可以求出 的值。 再由: 求出:
现在借助上面求出的函数曲线,以及由u(t)与 的 依从关系来分析在b, 取何值时,满足最小时间问 题,以下借助matalab仿真曲线来分析
线性二次型
![线性二次型](https://img.taocdn.com/s3/m/926983db76eeaeaad1f33099.png)
a 2 b p 1
*
1 a 2
最优控制为:
u (t )* R 1 B T Px (t ) x1 (t ) a 2 x2 (t )
线性二次型(LQ)最优控制问题
最优状态调节器系统结构图
线性二次型(LQ)最优控制问题
线性二次型(LQ)最优控制问题
物理意义
线性二次型(LQ)最优控制问题
应用极小值原理求u(t)的表达式
(1)
(2) R(t)正定,保证其逆阵的存在
规范方程组:
写成矩阵形式:
x Ax BR 1BT Ax S H Qx AT x S x x A (4) Q AT
利用矩阵P正定的性质
2 p11 p22 p12 0 (a 2) b a 2 1 0 0 (a 1) b a 2 (a 1) 2 1 2 平方 b a a a2 a2
线性二次型(LQ)最优控制问题
* 与给定条件 a b 2 0矛盾,故假设 p12 1不成立
线性二次型(LQ)最优控制问题
线性二次型(LQ)最优控制问题
性能指标中的参数的影响---r变化的影响
线性二次型(LQ)最优控制问题
性能指标中的参数的影响--- tf 变化的影响
线性二次型(LQ)最优控制问题
状态调节器—无限时间状态调节器 终端时间 t , 无限时间问题
设线性定常系统的状态方程为
(15)
(13)对时间求导
Px Px Px P[ Ax BR 1BT Px] [ P PA PBR 1BT P]x
(15)与(16)相等,可得
5 最优控制-极小值原理
![5 最优控制-极小值原理](https://img.taocdn.com/s3/m/53838dd649649b6648d74709.png)
正常(或平凡)情况、奇异(或非平凡) 正常(或平凡)情况、奇异(或非平凡)情况
Bang-Bang控制原理 控制原理 是问题3 的时间最优控制, 设 u * ( t ) 是问题3-1的时间最优控制,
λ x* ( t ), ( t )
是相应的状态向量和协态向量,若问题是正常的, 是相应的状态向量和协态向量,若问题是正常的,则几乎所有 ),有下式成立 t ∈ t0 , t f (除去有限个开关时间),有下式成立 除去有限个开关时间),
在最优轨线末端哈密尔顿函数应满足的条件 (5)极值条件 极值条件
1 + λ T ( t ) f x* ( t ) , t + λ T ( t ) B x * ( t ) , t u * ( t ) =
{1 + λ T ( t ) f x* ( t ) , t + λ T ( t ) B x* ( t ) , t u * ( t )} min
u∈U
(50) ) (51) ) (52) )
或者
H ( x * , u* , λ* , t ) ≤ H [ x * , u, λ* , t ]
哈密顿函数沿最优轨线随时间的变化规律: 哈密顿函数沿最优轨线随时间的变化规律:
* * 在末值时刻 t f 是固定的情况 H (t ) = H (t f ) = const * *
3 极小值原理及其在快速控制中的应用
1 问题的提出 用变分法求解最优控制时, 用变分法求解最优控制时,认 不受限制。 为控制向量 u(t )不受限制。但是 实际的系统, 实际的系统,控制信号都是受到
u(t ) ∈ U ⊂ R r 某种限制的。 某种限制的。
因此, 因此,应用控制方程 ∂H = 0
最短时间和最少燃料控制
![最短时间和最少燃料控制](https://img.taocdn.com/s3/m/76ae57f8f424ccbff121dd36a32d7375a517c645.png)
(3 17) (由两个积分环节构成)
定义u(t)=f(t)/m , 则(3-16)式变为: y(t) u(t) (3 18)
取状态变量 x1(t) y(t), x2 (t) y(t) 则有 xx12((tt))xu2((tt))
(3 19)
矩阵形式为:
x(t)
0 0
1 0
x(t)
10u(t
)
(3 20)
第3章 最短时间和最少燃料的最优控制
3.1 非线性系统旳最短时间控制问题
最短时间控制问题旳提法:
设受控系统状态方程为
x(t) f [x(t),t] B[x(t),t]u(t)
(3 1)
给定终端约束条件为
x(t0 ) x0
[x(t f ),t f ] 0 (3 2)
谋求m维有界闭集中旳最优控制u*(t),满足不等式约束
[x(t f ),t f ] 0 (3 2)
谋求m维有界闭集中旳最优控制u*(t),满足不等式约束
u j (t) 1 ( j 1,2,..., m) (3 3) 使系统从已知初始状态 x(t0 ) 转移到目的集中某一状态 x(t f ) 时,如
下目的泛函取极小值,其中 t f 未知
J[u(t)]
x1 (t ) x2 (t)
x2 (t) u(t)
(1) (2)
(1) dx1 x2 x2 , 1 (2) dx2 u(t)
dx1 x2dx2
x1
2
x2 2
c
(3 26)
为抛物线
第3章 最短时间和最少燃料的最优控制
{(x1,
x2 ) :
x1
1 2
x22 ,
x2
0}
x2
最优控制(最小值原理)1
![最优控制(最小值原理)1](https://img.taocdn.com/s3/m/48d6131c591b6bd97f192279168884868762b803.png)
最优控制最优控制——————最小值原理最小值原理七 几种典型的几种典型的工程工程工程应用应用 1.时间最优控制时间最优控制问题,是可以运用极小值原理求解的一个常见的工程实际问题。
如果性能指标是系统有初态转移到目标集的运动时间,则使转移时间为最短的控制称为时间最优控制,或称最速控制。
本节主要介绍线形定常系统的时间最优控制分析法及其应用。
1.1 一类非线性系统的时间最优控制先把需要解决的问题叙述如下:[问题3-1] 移动目标集的一类非线性系统的时间最优控制问题为()1min ,1,2,,fj t u t t J dt j m ≤==∫⋯..s t ① [][]00()(),(),(),()xt f x t t B x t t u t x t x =+=ɺ ② (),0f f x t t ψ =式中()n x t R ∈,()m u t R ∈;()f •和()B •维数适当,其各元对()x t 和t 连续可微;移动目标集()r R ψ•∈,其各元对()f x t 和f t 连续可微,f t 是状态轨线与移动目标集相遇的末端时刻。
显然,问题3-1属于时变条件、积分型性能指标、f t 自由和末端约束的最优控制问题。
根据极小值原理,令哈密顿函数[][]{}(,,,)1()(),(),()T H x u t t f x t t B x t t u t λλ=++ (3-136)正则方程为:[][]()(),(),()Hxt f x t t B x t t u t λ∂==+∂ɺ (3-137) [](),()()()()()TTB x t t u t H ft t t x xx t λλλ ∂∂∂=−=−−∂∂∂ɺ (3-138)边界条件及横截条件为00()x t x = (3-139)(),0f f x t t ψ = (3-140)()()T f f t x t ψλγ∂=∂ (3-141)极小值条件:***1()(),()(),()T T t f x t t t B x t t u t λλ ++{}**1min 1()(),()(),()j T T u t f x t t t B x t t u t λλ≤ =++ 或者[]{}*1()(),()min ()(),()j T T u t B x t t u t t B x t t u t λλ≤ = (3-142)因而得:**()sgn (,)()T u t B x t t λ =− (3-143)式中sgn()•为符号函数。
线性二次型讲解
![线性二次型讲解](https://img.taocdn.com/s3/m/7cebe369852458fb770b5663.png)
(3)
其解为:
x(t0 ) x(t ) (t ) (t , t0 ) (t ) 0
(5)
线性二次型(LQ)最优控制问题
横截条件给出了终端时刻二者的关系:
1 [ xT (t f ) Fx(t f )] (t f ) 2 Fx(t f ) x(t f ) (6)
边界条件:
(17)
(6)
(13)
(t f ) Fx(t f )
(t ) P(t ) x(t )
P(t f ) F
(18)
线性二次型(LQ)最优控制问题
黎卡提方程求解问题:
(1)可以证明,P(t)为对称矩阵,只需求解n(n+1)/2个一阶微分 方程组。 (2)为非线性微分方程,大多数情况下只能通过计算机求出数值 解。
u(t ) R1BT R1BT P(t ) x(t ) K (t ) x(t )
(14)
线性二次型(LQ)最优控制问题
最优线性反馈控制
求解P(t),但直接 利用式(12)求 解,涉及矩阵求 逆,运算量大
线性二次型(LQ)最优控制问题
应用性质求解P(t)
(t ) P(t ) x(t ) (13) x Ax BR 1BT Ax S
说明:
1 T J (u ) [ x (t )Qx(t ) u (t )T Ru (t )]dt 2 t0
(2)
1)要求系统完全能控。
2)F=0,人们所关心的总是系统在有限时间内的响应
线性二次型(LQ)最优控制问题
可以证明:
(10)
(t ) (22 F12 )1 (F11 21 ) x(t )
时间最优控制
![时间最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/3b270743e45c3b3567ec8b57.png)
定理5 当系统正常是,存在最优解的必要条件为: ① 正则方程
式中哈密顿函数为
② 边界条件
H (t ) * AT *(t ) x
*
x(t ) Ax(t ) Bu(t )
H (x ,,u ) 1 T (t )[Ax(t ) Bu(t )]
x(0) x 0 ,x(t f ) 0 ③ 极小值条件 1,bT (t ) 0, i 1, ,...m ) ( 2 i T *
j
j
j
j
1
式中 u j (t )是 m 维控制向量u(t)的第j个分量,CJ为比例系 数,称为比耗。为了保证控制过程中最省燃料,选择燃料 消耗总量作为性能指标 m
*
J
cj u j (t )dt
0
tf
二次积分模型的状态方程: 求满足约束条件
*
x 1(t ) x 2(t ) x 2(t ) u(t )
t t j j . 2j ,... [ 0 ,tf ],j 1, ,... t t 2 m 0,t t j T * 使有 g j (t ) bj (x ,t )(t ) 2 ,j 1, ,..., 非零,t t j 在时间最优控制是正常的
1
在区间 [ 0 ,tf ] ,至少存在一个子区间,[t1 ,t2 ] [t0 ,tf ] t 使得对所有 t [t1 ,t 2 ] ,至少有一个函数
g j ( ) b (x ,t ) ( ) 0 t t
T j
*
则时间最优控制是奇异的,称 [t1 ,t 2 ] 为奇异区间。 3.Bang-Bang控制原理 设u*(t) 是上述问题的时间最优控制,x*(t)和 (t ) 是相应的状态向量和协态向量。若问题正常,则最 优控制为:1221 Nhomakorabea1
关于双积分系统时间最优控制中最优时间的计算方法的推导过程
![关于双积分系统时间最优控制中最优时间的计算方法的推导过程](https://img.taocdn.com/s3/m/e66869be960590c69ec3764c.png)
Ke y wor : u l tg a igs se Op i li o to ; t li ds Do b ei e r tn y tm; t mec n r l Op i me n ma t ma t
0 引 言
对 于 利 用 极 小 值 原理 设 计 双 积 分 系 统 的时 间 晟 优 控 制 ,在 自动 控制 这 一 领 域 的 专著 中 已有较 多较 深 的
、 白L2No 1
M a, O 2 r2 O
关 于 双 积 分 系统 时 间 最 优 控 制 中 最 优 时 间 的计 算 方 法 的推 导 过程
潘 淑 微 ( 州职 业 技 术 学 院 ,浙 江 温 州 温
[ 摘
353) 2 0 5
要] 本 文讨 论 了利 用 极 一值 原 理 设 计 的 双积 分 系统 的 时 间 最优 控 制 的 控 制 曲 线和 开 关 曲 线 着 1 ・
初 始条 件 终端 条 件 控 制约 束
性 能指 标
x (t )=x o 。 X( t )=0 一 <u ( <1 t<t , 1 t) .( <t )
J tl t =J d
—
( 4) ( 5) (6)
探 讨 。但 对 于 该 系统 在 最 优 控 制 F 于 三 个 不 同区 域 处
u d rt eo i l i ec n r l f h o b e i t g a i g s s e . t m p a i e h e i a i n t ac l t h n e pt h ma m o to t e d u l e r tn y t m I e t o n h s z st ed rv t o c lu a et e o o tma i o to f h o b ei t g a i gs s e p i l mec n r l t e u l e r tn y t m t o d n
双积分系统最优控制的三次hermite配点法
![双积分系统最优控制的三次hermite配点法](https://img.taocdn.com/s3/m/c1a45122bb1aa8114431b90d6c85ec3a87c28bf1.png)
双积分系统最优控制的三次hermite配点法双积分系统最优控制的三次Hermite配点法随着科学技术的不断发展,控制理论在现代工程技术中的应用越来越广泛。
在控制理论中,最优控制理论是一种常用的控制方法,其能够使系统在输出满足一定约束条件的前提下,实现最小化某个指标的目标。
在最优控制中,配点法是一种常用的数值解法,该方法可以将最优控制转化为较为容易求解的数值计算问题。
其中,三次Hermite配点法是一种比较常用的配点法。
本文将介绍双积分系统最优控制的三次Hermite配点法及其应用。
首先,将引入双积分系统和最优控制的概念。
其次,将介绍三次Hermite配点法的基本原理和计算方法。
最后,将给出三次Hermite配点法在双积分系统最优控制中的应用实例及其优缺点。
双积分系统和最优控制的概念双积分系统是指含有两个二阶积分项的系统,其一般形式如下:$$ \begin{aligned} y(t) &=\int_{0}^{t}\int_{0}^{s} f(\tau, x(\tau)) d \tau d s \\&=\int_{0}^{t}\left[\int_{0}^{s} f(\tau, x(\tau)) d \tau\right] d s \end{aligned} $$其中,$f(\tau, x(\tau))$为系统的输入,$x(\tau)$为系统的状态。
最优控制是指,在一定约束条件下,通过调整系统的输入,使得系统的某个性能指标达到最小值。
控制系统满足最优性的条件是其状态方程必须满足哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。
对于双积分系统来说,其HJB方程可以表示为:$$ \frac{\partial V}{\partial t}(t, y(t))+\min _{u(t)}\left\{\frac{\partial V}{\partial y}(t,y(t)) f(t, y(t), u(t))+g(t, y(t), u(t))\right\}=0 $$其中,$V(t,y(t))$为值函数,$u(t)$为控制输入,$f(t,y(t),u(t))$为系统的状态方程,$g(t,y(t),u(t))$为系统的性能指标。
时间管理-二次积分模型的时间最优控制
![时间管理-二次积分模型的时间最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/ce9ec487f90f76c661371aba.png)
不发生切换。
12
利用相平面分析法,由 状态方程解得
x1(t )
=
x10
+
x20t
+
1 2
ut 2
x2 (t ) = x20 + ut
消去t,可得相轨迹方程
x1
=
1 2u
x
2 2
+
x10
−
1 2u
x220
当初态( x10,x20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
13
问题 4.4. 4的最优控制规律为
开关曲线
r
=
r+
U r−
=
⎩⎨⎧(x1,
x2 ):
x1
=
−
1 2
x2
x2
⎫ ⎬ ⎭
将相平面分为两部分,记为R−和R+,则
R−=⎩⎨⎧(x1,
x2
):
x1
>
−
1 2
x2
x2
⎫ ⎬ ⎭
R+=⎩⎨⎧(x1,
x2 ):
x1
<
−
1 2
x2
x2
⎫ ⎬ ⎭
7
问题4.4.3的最优控制规律为
u*
(
x)
=
⎧+ ⎩⎨−
11
由协态方程及横截条件可得
[ ] λ1(t)
λ2 (t)
= =
0 const
⎫ ⎬ ⎭
∀t ∈ 0,t f
根据H (x*(t),u*(t),λ(t)) = 1+ λ1(t)x2*(t) + λ2 (t)u*(t) = 0,
可知λ2为非零常数。
时间、燃料最优控制问题
![时间、燃料最优控制问题](https://img.taocdn.com/s3/m/39139a12a8114431b90dd822.png)
1 T (t ) f [ X * (t ), t ] T (t ) B[ X * (t ), t ]U * (t ) min {1 T (t ) f [ X * (t ), t ] T (t ) B[ X * (t ), t ]U (t )}
u j ( t ) 1
u j * (t ) 1 , 若q j (t ) 0 由于控制函数U(t)的各个分量 的约束都是彼此独立的,所以 * u j (t ) 1 , 若q j (t ) 0 可以交换最小与求和的次序 u j * (t )不定 , 若q j (t ) 0 u * (t ) sgn{q j (t )} sgn{ T (t )b j [ X (t ), t ]} j j 1,2,, m, t [t0 , t f ]
使得对所有的j=1,2,,m,有
0, 当且仅当t t j q j (t ) (t )b j 非零, 当t t j 则称该时间最优问题是正常的。
T
说明:在正常的时间最优问题中, 函数qj(t)只是在有限个孤 立的时刻取零值,相应的最优控制分量uj*(t)仅在这些时刻发生 跳变。 uj*(t)是具有第一类间断点的 分段 常值函 8 数。
j 1,2,, m
则时间最优控制的各个分量uj*(t)都是时间t的分段常值函数, 并在开关时间tj上发生uj*(t)由一个恒值到另一个恒值的跳变。 *上式还可以写成向量的形式
* T
U (t ) sgn{q (t )} sgn (t ) B[ X (t ), t ] sgn BT [ X (t ), t ] (t ) 说明:定理4.1表明,一个正常的时间最优控制问题,其最优 控制的每个分量uj*(t)均在自己的两个边界值之间来回转换, 满足qj(t)=0的诸点tj恰好是转换点。这是一种继电型控制, 12 通常称为Bang-Bang控制或开关控制。
matlab求解双积分装置时间最优控制系统
![matlab求解双积分装置时间最优控制系统](https://img.taocdn.com/s3/m/a48a3cb3f71fb7360b4c2e3f5727a5e9856a27c2.png)
在撰写本文时,我将依据您提供的主题“matlab求解双积分装置时间最优控制系统”,按照深度和广度的要求进行全面评估,撰写一篇高质量、深度和广度兼具的中文文章。
我们将从简入深,探讨时间最优控制系统的基本概念,然后深入研究如何利用matlab来求解双积分装置的时间最优控制系统。
一、时间最优控制系统的基本概念时间最优控制系统是指在给定约束条件下,使得系统在规定的时间内完成特定任务所需的最小能量或代价。
在实际应用中,时间最优控制系统通常会涉及多个状态变量和控制变量,因此需要进行多变量求解和优化。
时间最优控制系统的设计和求解是控制理论和应用数学中的重要课题,涉及到动力学方程、最优控制理论、数值求解方法等多个领域的知识。
在工程和科学领域中,时间最优控制系统的应用涵盖了航天飞行器的轨道规划、机器人运动控制、化工过程优化等多个领域。
深入研究时间最优控制系统对于实际工程和科学应用具有重要意义。
二、matlab求解双积分装置时间最优控制系统在matlab中,可以利用优化工具箱和数值求解方法来求解双积分装置的时间最优控制系统。
需要建立系统的状态方程和性能指标,然后利用matlab提供的优化函数对性能指标进行优化,得到最优控制输入。
在matlab中,可以使用线性二次型调节器(LQR)来设计时间最优控制器,同时利用数值求解方法对最优控制输入进行求解。
还可以使用动态规划、最优控制理论等方法来求解时间最优控制系统,通过与实际系统进行模拟和对比分析,验证时间最优控制系统的有效性和可行性。
三、个人观点和理解时间最优控制系统是控制理论和应用数学中的重要概念,对于实际工程和科学应用具有重要意义。
在matlab中,可以利用丰富的工具和函数来求解双积分装置的时间最优控制系统,为工程师和科研人员提供了便利和支持。
深入研究时间最优控制系统,可以帮助我们更好理解系统动力学和优化方法的应用,提高工程和科学领域的实际应用水平。
总结回顾通过本文的深入探讨,我们对时间最优控制系统的基本概念有了更深入的了解,同时也学习了如何利用matlab来求解双积分装置的时间最优控制系统。
最优控制--极大值原理
![最优控制--极大值原理](https://img.taocdn.com/s3/m/e8d0df85b9d528ea81c77999.png)
将 X * ,U* 代入J可得:
J = ∫ [ X *(t) +U*(t)]dt = 8.64
* 0
1
例2: m J (u) = in
1 1 2 2 ∫0 (x +u )dt 2
x = −x + u x(0) =10
求
•
0
u*a)对U没
约
b) |u| ≤ 0.3 解:a) λ(1) = 0
1 2 1 2 H = x + u + λ(−x + u) 2 2 ∂H =0 ∂u U* = −λ ∂H • = −x + λ λ =− x(0) =10 ∂x • λ(1) = 0 x = −x + u = −x − λ
X t 2) t0 , X (t0 ) = X0 给定, (t f )自由, f 未给定,
∂φ |t f 确定t f 边界条件: X (t0 ) = X0 , λ(t f ) = ∂X
3)
X (t0 ) = X0
:
∂φ Htf + =0 ∂t f
t0 , t f 已知, (t0 ) = X0给定,末端受约束 g[ X (t f ), t f ] = 0 X
1−ts
λ(ts ) = e
所以
−1 =1, ts = 0.307
1 0.5
U* (t) =
0 ≤t < 0.307
0.307 ≤t ≤1
x(t) −1
x(t) =
•
0 ≤t < 0.307
x(t) − 0.5 0.307 ≤t ≤1
c1et +1
0 ≤t < 0.307
x(t) =
c2et + 0.5 0.307 ≤t ≤1
线性二次型最优控制
![线性二次型最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/5a384db7988fcc22bcd126fff705cc1755275f26.png)
✓ R(t)为r×r维时变旳分段连续旳正定矩阵,且其逆矩 阵存在并有界;
✓ 末态时刻tf是固定旳。
线性二次型最优控制(6/12)
下面对上述性能指标泛函作细致旳讨论: 1) 性能指标泛函J[u(·)]中旳第1项e(tf)Fe(tf),是为了突出对 末端目旳旳控制误差旳要求和限制而引进旳,称为末端 代价函数。 ✓ 非负定旳常数矩阵F为加权矩阵,其各行各列元素旳 值旳不同,体现了对误差向量e(t)在末态时刻tf各分量 旳要求不同、主要性不同。 ✓ 若矩阵F旳第i行第i列元素值较大,代表二次项旳主 要性较大,对其精度要求较高。
线性二次型最优控制(9/12)
3) 性能指标泛函J[u(·)]中旳被积函数旳第2项u(t)R(t)u(t),表 达在系统工作过程中对控制向量u(t)旳大小旳要求和限 制。
✓ 因为时变旳加权矩阵R(t)为正定旳,故该项函数值在 u(t)为非零向量时总是为正旳。 ❖ 而且u(t)越大,该项函数值越大,其在整个性能指 标泛函所占旳分量就越大。
时变状态调整器(3/3)
因为所讨论旳系统为线性系统,给定旳性能指标泛函对状态 变量x(t)和控制量u(t)均连续可微,所以,状态调整器问题可用 变分法、极大值原理和动态规划措施中旳任一种求解。
➢ 本节采用变分法给出最优控制解存在旳充分必要条件及 最优控制问题解旳体现式,讨论最优控制解旳存在性、 唯一性等性质及解旳计算措施。
➢ 最优轨线为下述状态方程
x *(t) A(t) x*(t) B(t)u*(t), x*(t0 ) x0, t [t0, t f ]
旳解,而最优性能值为
J*
J[u* (t)]
1 2
x0 P(0) x0 , x0
0
式中,P(t)为下述矩阵黎卡提微分方程旳正定或半正定解。
二次积分模型的时间最优控制
![二次积分模型的时间最优控制](https://img.taocdn.com/s3/m/265f95d0dd88d0d233d46afc.png)
1)正则方程
x&1(t) = x2
x&2 (t) = u
λ&1
(t
)=
−
∂H ∂x1
=0
λ&2 (t)=−
∂H ∂x2
=
−λ1 (t )
其中H (x,u, λ) = 1+ λ1(t)x2 (t) + λ2 (t)u(t)
2)边界条件 : x1(0) = x10,x2 (0) = x20
x2 (t f
16
由协态方程 λ&1(t ) = 0, λ&2 (t ) = −λ1(t ),及横截条件 λ2 (t f ) = 0可得
[ ] λ1(t ) = const=λ1 ⎫
λ2(t) =
λ1(t f
− t)
⎬ ⎭
∀t ∈ 0, t f
根据 H
(
x*(t
),
u*
(t
),λ
(t
))
=
1
+
λ1 ( t
)
x
* 2
f
f
f
即 1+ λ1(t)x2 (t) + λ2 (t)u(t) = 1+ λ1(t f )x2 (t f ) + λ2 (t f )u(t f ) = 0
2
由协态方程可得 λ1(t) = c1 = const λ2 (t) = −c1t + c2
根据H (x*(t),u*(t),λ(t)) = 1+ λ1(t)x2*(t) + λ2 (t)u*(t) = 0, 可知c1、c2不同时为零。则λ2 (t)是一线性函数。
2
2
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22
1. 若g( x( t f )) = x 12 ( t f ) − a 2 < 0,则 ν = 0,这时 & ( t ) = 0, λ & ( t ) = − λ ( t ),及横截条件 由协态方程 λ 1 2 1
λ1 ( t f ) = 2 x1 ( t f )ν=0可得 λ1 ( t ) = 0 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ2 ( t ) = const = λ2 ⎭
11
由协态方程及横截条件可得
λ1 (t ) = 0 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ2 (t ) = const ⎭
* 根据H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u * (t ) = 0,
因此u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}为下列两种控制序列之一:
∂H & λ2 (t )= − = −λ1 (t ) ∂x2 其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 3)极值条件 即 x1 (0) = x10,x2 (0) = x20
λ1 (t f ) = 0,x2 (t f ) = 0
2
由协态方程可得
λ1 (t ) = c1 = const λ2 (t ) = −c1t + c2
* 根据H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u * (t ) = 0,
可知c1、c2不同时为零。则λ2 (t )是一线性函数。
9
问题 4.4. 4
& 1 = x 2, x & 2 = u ,求满足 已知受控系统 x
约束 u( t ) ≤ 1的最优控制规律 u * ( t ),使系统由任意 初态 ( x10 , x 20 )转移到目标集 x 2 ( t f ) = 0的时间最短。
10
应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 1 )正则方程 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 ∂H =0 ∂x1
利用相平面分析法,由 状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
可知λ2为非零常数。
{1}、 {− 1}
不发生切换。
12
利用相平面分析法,由 状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
u ( t )∈V
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
4) H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = H ( x* (t *f ), u * (t *f ),λ (t *f )) = 0 即 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
* 根据 H ( x * ( t ), u* ( t ),λ ( t )) = 1 + λ1 ( t ) x 2 ( t ) + λ 2 ( t )u* ( t ) = 0,
因此由 u* ( t ) = − sgn{λ 2 ( t )} ,可知最优控制序列为 下列两种 形式之一: 不发生切换。
H ( x * (t ), u * (t ),λ (t )) = min H ( x* (t ), u (t ),λ (t ))
u ( t )∈V
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
4) H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = H ( x* (t *f ), u * (t *f ),λ (t *f )) = 0 即 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
{(
)
}
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应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 )正则方程 1 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 & (t )= − λ 2 ∂H =0 ∂x1 ∂H = −λ1 (t ) ∂x2
其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 : x1 (0) = x10,x2 (0) = x20 x2 (t f ) = 0,g ( x(t f )) = x12 (t f ) − a 2 ≤ 0 ∂g ( x(t f )) ∂x1 (t f )
4.4. 3 二次积分模型的时间最 优控制 问题 4.4. 3 & 1 = x 2, x & 2 = u,求满足 已知受控系统 x
约束 u( t ) ≤ 1的最优控制规律 u * ( t ),使系统由任意 初态 ( x10 , x 20 )转移到状态空间原点的 时间最短。 应用定理 4.4. 1 ~4.4. 6,可知系统是正常的, 时间最 优控制存在,且唯一, 最优控制是最多切换一 次的 Bang − Bang 控制。
1
应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 1 )正则方程 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 ∂H =0 ∂x1
∂H & = −λ1 (t ) λ2 (t )= − ∂x2 其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 3)极值条件 即 x1 (0) = x10,x2 (0) = x20 x1 (t f ) = 0,x2 (t f ) = 0 H ( x * (t ), u * (t ),λ (t )) = min H ( x* (t ), u (t ),λ (t ))
16
& ( t ) = 0, λ & ( t ) = − λ ( t ),及横截条件 由协态方程 λ 1 2 1
λ 2 ( t f ) = 0可得 λ1 ( t ) = const = λ1 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ 2 ( t ) = λ1 ( t f − t ) ⎭
* ( t ) + λ 2 ( t )u* ( t ) = 0, 根据 H ( x * ( t ), u* ( t ), λ ( t )) = 1 + λ1 ( t ) x 2
3
因此u * (t )有四种可能的控制序列: {1 }、 {− 1}、 {1,− 1}、 {− 1, 1}
4
利用相平面分析法,建 立u* ( t )与x ( t )的关系。 由状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
5
1 2 ⎧ ⎫ r+ = ⎨( x1 , x2 )ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ: x1 = x2,x2 ≤ 0⎬ 2 ⎩ ⎭ 1 2 ⎧ ⎫ r− = ⎨(x1 , x2 ) : x1 = − x2,x2 ≥ 0⎬ 2 ⎩ ⎭
6
最优轨线的最后一段必为r+或r−的一部分。 u * (t )的切换必然在r+或r−上发生。 1 ⎫ ⎧ 开关曲线 r = r+ U r− = ⎨( x1 , x2 ) : x1 = − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩ 将相平面分为两部分,记为R−和R+,则 1 ⎫ ⎧ ( ) R−=⎨ x1 , x2 : x1 > − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩ 1 ⎫ ⎧ R+=⎨( x1 , x2 ) : x1 < − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩
λ1 (t f ) =
ν = 2 x1 (t f )ν
其中ν ≥ 0,ν ( x12 (t f ) − a 2 ) = 0 3)极值条件
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
21
4) 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
7
问题 4.4.3的最优控制规律为 ⎧ + 1, u ( x) = ⎨ ⎩ − 1,
*
对∀( x1 , x 2 ) ∈ r+ U R+ 对∀( x1 , x 2 ) ∈ r− U R−
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定义开关函数 1 h( x1 , x 2 ) = x1 + x 2 x 2 2 则问题 4.4.3的最优控制也可表示为 ⎧ + 1, ⎪ − 1, * u ( x) = ⎨ ⎪ ⎩ − sgn( x 2 ), 当h( x1 , x 2 ) < 0 当h( x1 , x 2 ) > 0 当h( x1 , x 2 ) = 0