最优控制4

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最优控制理论

最优控制理论
f ( x(t ), u (t ), t )
f ( x(t ), u (t ), t ) 满足一定条件时,方程有唯一解令 Nhomakorabea
H L( x, u, t ) f ( x, u, t )
T
哈密顿函数
性能指标
J L( x, u, t )dt
t0
T

H ( x, , u , t ) (t ) x
时至今日,最优控制理论的研究无论在深度上和广度上都有了很大 的发展,例如发展了对分布参数系统、随机系统、大系统的最优控制理 论的研究等等;在生物领域、市场销售和现代医学成像与高维图像分析 等实际生活中广泛应用 。
解决最优控制问题的方法
一、古典变分法 是研究对泛函求极值的一种数学 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,如方向舵只能在两个极限 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,古典变分法对于解决许多 重要的实际最优控制问题,是无 能为力的。
t [0, t f ]
这里 A>0表示最大生产率,另外为了保证满足需求,必 须有
A r (t )
t [0, t f ]
假定每单位时间的生产成本是生产率 u(t)的函数,即 h[u(t)] 。设 b>0是单位时间储存单位商品的费用,于是, 单位时间的总成本为:
f x(t ), u(t ), t h u(t ) bx(t )

二、极大值原理
是分析力学中哈密顿方法的推广。 极大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。

最优控制

最优控制

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。

最优控制全部PPT课件

最优控制全部PPT课件

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

最优控制问题介绍

最优控制问题介绍

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

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 西安交通大学课件lecture4

最优控制 西安交通大学课件lecture4


例:电动机调速 p25
高峰、吴江 11
求解(1)

转化为无约束优化问题:
(2-3)
高峰、吴江
12
求解(2)

引入Hamilton函数(标量函数)
xt , ut , t t f xt , ut , t
T
具有一些特殊性质。
必要条件的推导:p25-27
高峰、吴江
(2-88)
28
说明(1)

对于同一系统同一性能指标

状态方程 伴随方程 耦合方程
是相同的,可求出通解。
不同的端点条件和终端约束只改变解的 横截条件。
可求出特解。
高峰、吴江
29
说明(2)

进一步研究要考虑对状态和控制增加约束条件

状态有界、控制有界等 最大值原理、动态规划等

经典变分理论无法解决
必要条件推导:p33-35
19
泛函极值存在的必要条件
(2-67)
高峰、吴江
20
举例

例 2-5

p35-36
高峰、吴江
21
提纲

变分法原理回顾 连续系统最优控制问题 时间端点固定 有终端函数约束


终时不指定
内点约束 小结
高峰、吴江
22
终时不指定
必要条件推导:p36-38
高峰、吴江 23

H 0 u
不成立,因为u有约束,不能任意取
H在最优轨线上取得最小值。
高峰、吴江 30
说明(3)

最优控制问题的解一般是控制的容许集合中的某一时 间函数u*(t)。经典控制理论中,设计的目标是寻求一 个控制器结构以改善系统的整体特性。后面这种思路 是更有效的。

4微分博弈介绍

4微分博弈介绍
F源自i-Yue, Wang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制介绍
. .. . . ..
17 / 58
微分博弈的发展
1928 年 (On the Theory of Games of Strategy),1944 年 (Theory of games and economic behavior) 两篇著作中,John Von Neumann 和 Osker Morgenstern 创立博弈论
规范方程:∀t ∈ [t0, tf ]
状态 (state) 方程: x˙ ∗(t) = + ∂H (x∗(t), u∗(t), p∗(t), t), ∂p
协态 (costate) 方程: p˙∗(t) = − ∂H (x∗(t), u∗(t), p∗(t), t). ∂x
边界条件 (用于处理目标集):
第四讲:微分博弈介绍
最优控制介绍之四
张杰
复杂系统管理与控制国家重点实验室 中国科学院自动化研究所 计算机与控制学院 中国科学院大学
2016 年 9 月 22 日
Fei-Yue, Wang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
用极值原理或动态规划求解
Fei-Yue, Wang (CASIA)
Optimal Control
. . . .... .... .... . . . . .... .... .... . .
最优控制介绍
. .. . . ..

最优控制的计算方法

最优控制的计算方法
(2) 的第K步估计值 和给定的 合在一起,从 积分正则方程,求出 ,抽出n个要求的分量的终值 ,若 ,停止计算,否则进行下一步。
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。

最优控制理论及应用讲解

最优控制理论及应用讲解
多级决策过程所谓多级决策过程是指将一个过程按时间或空间顺序分为若干级步然后给每一级步作出决策在控制过程中令每走一步所要决定的控制步骤称之为决策以使整个过程取得最优的效果即多次的决策最终要构成一个总的最优控制策略最优控制方案
第4章 动态规划
求解动态最优化问题的两种基本方法:极小值原理和动态规划。
动态规划:是一种分级最优化方法,其连续形式与极小值原理相 辅相成,深化了最优控制的研究。
Optimal Control Theory & its Application
主要内容
1
多级决策过程和最优性原理
2
离散控制系统的动态规划
3
连续控制系统的动态规划
4 动态规划与变分法、极小值原理的关系
5
本章小结
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Date: 09.05.2019 File: OC_CH4.7
Optimal Control Theory & its Application
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
特点:1)将一个多阶段决策问题化为多个单阶段决策问题,易于分析 2)每阶段评估只与前一阶段结果有关,计算量减小
Optimal Control Theory
Dong Jie 2012. All rights reserved.
Date: 09.05.2019 File: OC_CH4.5
Optimal Control Theory & its Application

最优控制

最优控制

最优控制学院专业班级姓名学号1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文,第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念,为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。

钱学森1954年所着的《工程控制论》直接促进了最优控制理论的发展和形成。

最优控制理论所研究的问题可以概括为: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。

这类问题广泛存在于技术领域或社会问题中。

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。

例如,确定一个最优控制方式使空间飞行器由一个轨道转换到另一轨道过程中燃料消耗最少,选择一个温度的调节规律和相应的原料配比使化工反应过程的产量最多,制定一项最合理的人口政策使人口发展过程中老化指数、抚养指数和劳动力指数等为最优等,都是一些典型的最优控制问题。

最优控制理论是50年代中期在空间技术的推动下开始形成和发展起来的。

苏联学者Л.С.庞特里亚金1958年提出的极大值原理和美国学者R.贝尔曼1956年提出的动态规划,对最优控制理论的形成和发展起了重要的作用。

线性系统在二次型性能指标下的最优控制问题则是R.E.卡尔曼在60年代初提出和解决的。

最优控制理论-主要方法解决最优控制问题的主要方法解决最优控制问题,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。

最优控制的应用案例

最优控制的应用案例

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 (4)1

最优控制 (4)1
tf
0
tf T T T J x dx (t f ) v t t f t x x dt 0 x x x
T
T dxT (t f ) x x
T v x (t f ) x t t f
H g T x x d H g T w w 0 dt d T ( z ) 0 dt
(2-25) (2-26) (2-27)
d 0 dt z
( x, x, w, w, z , z , , , t ) H ( x, , w, t ) T x T [ g ( x, w, t ) z 2 ]
n
其中 f 是 n 维连续可微的向量函数;状态 x (t ) R ,其初态 已知是
x (t0 ) x0
(2-2) (2-3)
终态应满足边界条件
[ x (t f ), t f ] 0
其中 是 r 维连续可微的向量函数,r n ;
u (t ) R m 受不等式 控制
g [ x (t ), u (t ), t ] 0
16
2)横截条件 T
vx 0 x t t t f t f f
T
T v 0 x x t t x f
T v H 0 (2-28) t f t f t t f
0
( x, x, w, w, z , z , , , t ) H ( x, , w, t ) T x T [ g ( x, w, t ) z 2 ]
17
对上列方程稍加分析,便知 (1)由(2-25)式

控制系统中的最优控制与最优化技术

控制系统中的最优控制与最优化技术

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。

最优控制习题及参考答案

最优控制习题及参考答案

最优控制习题及参考答案(总12页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--62最优控制习题及参考答案习题 1 求通过 x (0) = 1 , x (1) = 2 ,使下列性能指标为极值的曲线:J = ∫(x+1)dt解: 由已知条件知: t = 0 , t = 1d由欧拉方程得: (2x ) = 0dtx = Cx = Ct + C将 x (0) = 1,x (1) = 2 代入,有:C = 1,C = 1得极值轨线: x (t ) = t +1习题 2求性能指标: J =∫(x +1)dt在边界条件 x (0) = 0 , x (1) 是自由情况下的极值曲线。

解:由上题得: x (t ) = C t + C由 x (0) = 0 得: C = 0∂L由∂x= 2x (t ) = 2C = 0t于是: x (t ) = 0【分析讨论】对于任意的 x (0) = x ,x (1) 自由。

63∫ ⎩ λ = −λ 有: C = x , C = 0 ,即: x (t ) = x其几何意义: x (1) 自由意味着终点在虚线上任意点。

习题 3已知系统的状态方程为: x(t ) = x (t ) , x (t ) = u (t )边界条件为: x (0) = x (0) = 1 , x (3) = x (3) = 0 ,1 试求使性能指标 J = u (t )dt2取极小值的最优控制 u (t ) 以及最优轨线 x (t ) 。

⎩ x ⎩ 解:由已知条件知: f = ⎩ ⎩⎩⎩ u ⎩⎩Hamiton 函数: H = L + λf H = 1u + λ x+ λ u⎩λ = 0 由协态方程: ⎩ 2⎩λ = C①得: ⎩⎩λ= −Ct + C ②∂H由控制方程: ∂u= u + λ= 0得: u = −λ= Ct − C ③由状态方程: x = u = Ct − C得: x (t ) = 1C t − C t + C④2 由状态方程: x = x得: x (t ) = 1C t − 1C t + C t + C⑤6 264⎩ ⎩=− =− ∫⎩1⎩ ⎩0⎩将 x (0) = ⎩ ⎩ , x (3) = ⎩0⎩ 代入④,⑤,⎩1⎩ ⎩ ⎩10联立解得: C =由③、④、⑤式得:u (t ) = 10t − 29 ,C = 2 , C = C = 1 9x (t ) = 5 t −t + t +1 27 x (t ) = 5t − 2t +1 9习题 4 已知系统状态方程及初始条件为x =u , x (0) = 1试确定最优控制使下列性能指标取极小值。

最优控制的特点实例

最优控制的特点实例


0f(t)fmax
至于单位向量u,它可以表示为
u2 uTu1
其中|u|表示向量u的长度,有 u u12u22u32 也就是说,u的幅值为1,其方向不受限制。
要求控制拦截器从相对于目标的初始状态出发,于某末态
时刻tf与目标相遇(实现拦截),即
且应满足
x(t f ) 0
m(tf )me
这里, me是燃料耗尽后拦截火箭的质量。 一般说来,达到上述控制目标的f(t)、u(t)和tf并非唯一。 为了实现快速拦截,并尽可能地节省燃料,可综合考虑
Adaptive Control
针如对果不 要§同求的给前具定体的苏问系题统联,状态J一学x跟般踪可者或以者取T尽为s可不y能同p地的k接具in近体目形在标式轨,《如:学习系统的理论基础》一书中引 人如体果的 是用体线温性了、时血不马压变等系克系统统,.都则吐是可典以温型表的示的自为适一应系段统;话来说明自适应:“一只猫在烧热的灶 为飞实船现 靠上拦其截发烫,动既机了要产控生一制一拦与次截月器球,的重推力这力大只小,猫又要再改变也推力不方向敢。 在灶上坐了,即使这只灶是冷
最优控制的特点实 例
最优控制
Optimal Control
最优控制是从大量实际问题中提炼出来的,它尤其与 航空航天的制导、导航和控制技术密不可分。
我国的探月计划:
绕月工程:2007年以前发射人造月球卫星“嫦娥一号” ;
落月工程:2012年发射携带月球车的登月软着陆器;
回月工程:2020年前完成采集月球样品工作。
其中|u|表示向量u的长度,有
于是,的拦截。器与”目标说的相明对运了动方自程可适写为应过程的机械性;
连续生产化工设备参数随着环境温度和输入输出流量而改变;

最优控制-理论方法与应用课程设计

最优控制-理论方法与应用课程设计

最优控制-理论方法与应用课程设计1. 概述最优控制是控制科学中的重要领域,它的主要研究目标是在特定控制系统条件下寻求最优的控制策略和状态序列。

最优控制理论涉及的数学和工程学科范畴广泛,如微积分、微分方程、优化理论、控制理论、动力学等。

在科技领域,最优控制已经应用于航空、航天、导航、水利、自动化、电力等许多领域。

2. 学习内容2.1 最优控制的基本概念在本门课中,我们将首先讲述最优控制理论中的基本概念,包括状态空间、状态矢量、控制输入、性能荷重、性能指标等概念。

我们将学习如何根据所给控制系统的数学模型建立最优控制问题的数学表达式。

2.2 最优控制方法在本门课的第二部分中,我们将介绍最优控制理论的主要方法,包括动态规划、线性二次型控制、最小时间控制、最大原则控制等。

我们将学习如何选择最适合控制问题的方法,并根据具体问题进行模型求解。

2.3 最优控制的应用在最后一个部分中,我们将重点介绍最优控制在工程中的应用。

我们将以航空航天和导航为例,学习如何用最优控制解决机动问题,如轨道控制、制导、自动驾驶器的设计等。

3. 课程设计本门课程旨在培养学生的最优控制理论和实践应用能力。

为了达到这一目标,我们设计了以下课程设计项目:3.1 最优控制数学建模在这个项目中,学生将根据所给的控制系统模型,利用所学的最优控制理论,构建最优控制问题的数学模型,并选择适当的最优控制方法求解问题。

3.2 最优控制仿真实验在这个项目中,学生将使用Matlab等数学仿真软件,模拟控制系统的动态过程,并通过设计多种控制策略,比较不同策略的性能指标,最终确定最优控制策略。

3.3 工程最优控制应用设计在这个项目中,学生可以自主选择一个最优控制应用方向,如航空、航天、水利、导航等,根据实际需求,设计最优控制系统,并结合仿真软件进行仿真验证。

4. 总结最优控制理论和应用是现代控制工程中不可或缺的领域,它不仅拓展了学科的范围,也推动了科技的进步和社会的发展。

最优控制理论讲义

最优控制理论讲义

最优控制理论讲义第一章 绪论§1.1最优控制问题静态最优化问题:输入—输出—代数方程 动态最优化问题:输入—输出—微分方程 确定性最优控制:系统参数确定,无随机输入 随机性最优控制:系统参数确定,有随机输入⎩⎨⎧=+=)()()()()(t Cx t Y t Bu t Ax t x⎩⎨⎧+=++=)()()()()()()(t v t Cx t Y t w t Bu t Ax t x例:飞船的月球软着陆问题推力 dtdmkf -= 运动方程 mg dt dmk mg f dtx d m --=-=22)()(][00f t t t m t m dt dtdmJ f-=-=⎰ 初始条件 ⎩⎨⎧======0)(,)(,00f f t x x t t ht x x t t约束条件为 0≤≤-dtdmα 求min J§1.2最优控制的数学模型一 控制系统的数学模型(集中参数系统)直接法建立:动力学、运动学的基本定律,即解析法. 间接法建立:通过“辩识”的途径确定系统的结构与参数.)),(),(()(t t u t x f t x= 其中 T n t x t x t x t x )](,)(),([)(21 =,T r t u t u t u t u )](,)(),([)(21 =,],,[21n f f f f =)(t x 为n 维状态向量,)(t u 为r 维控制向量,f 为n 维函数向量.二 目标集通过)(t u 使)(t x 由)(0t x 到)(f t x ,其中)(0t x 为初始状态,并且通常为已知;)(f t x 为终端状态,即控制所要求达到的目标。

一般来说对终端状态的要求可用如下的约束条件表示:0)),((,0)),((21≤=f f f f t t x g t t x g . 三 容许控制i u 具有不同的物理属性,一般有r 1,2i u i ,,=≤α,即在控制域U 内.凡在闭区间],[0f t t 上有定义,且控制域U 内取值的每一个控制函数)(t u 均称为容许控制。

最优控制问题的主要方法

最优控制问题的主要方法

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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* j
1 u* 1 j 不定
qj 0 qj 0 qj 0 (4 9)
u *j
1
0 1
n
q* j
(砰-砰控制)
或简写为:
* u* sgn q sgn{ bij i } j j i 1
(4 10)
Байду номын сангаас
根据 q* j 是否为零,将系统分为两种情形:
第4章
双积分模型时间最优控制工程实现的闭环结构
x1


h 1
1
u 1 x2 1
1
s
s
x1
1 x2 x2 2
第4章
最短时间控制问题 小结: 通过对非线性系统的最短时间控制问题的分析,得到最优控制的 一般形式(砰-砰控制) n
* u* j sgn q j sgn{ bij i } i 1
1 (t ) 10 2 (t ) 10t 20
u* sgn(20 10t ) 1
第4章
u* (t ) sgn(2t ) sgn(20 10t ) 1
(4 25)
由式(4-25)可知,2 (t )为一直线,由于开关次数的限制,其四种可能 的开关序列为:
第4章
4.1 非线性系统的最短时间控制问题
最短时间控制问题的提法: 设受控系统状态方程为
x(t ) f [ x(t ), t ] B[ x(t ), t ]u(t )
给定终端约束条件为 x (t0 ) x0
(4 1)
[ x(t f ), t f ] 0 (4 2) 寻求m维有界闭集中的最优控制u*(t),满足不等式约束
u(t ) 1
(4 23)
使系统以最短时间从任意初态转移到终态。 先判断该系统是否平凡?
0 1 0 x(t ) x(t ) u (t ) 0 0 1
G [B
0 1 AB] 1 0
第4章
由上节重要结论可知: (1)本系统为平凡最短时间控制系统 (2)其时间最优控制存在且唯一 (3)时间最优控制u(t)至多切换一次 最优控制表达式:
4)计算状态转移的最短时间
作业: 秦寿康 教材,第三章 习题1,3
第4章
求解状态转移最短时间t*:
x2 A(x10,x20) O tBO B tAB x1
t * t AB t BO 1 1 x2 x x1 t 2 x20t x10 A B 2 x u 2 x2 t x20 1 x1B t AB 2 x20t AB x10 B点坐标 (1) 2 x2 B t AB x20
第4章
最短时间计算公式:
初态(
x1 , x2
)
终态(0,0)
1 2 x2 4 x1 2 x2 , x1 2 x2 x2 1 * t ( x1 , x2 ) x2 , x1 x2 x2 2 1 2 x2 4 x1 2 x2 , x1 x2 x2 2
第4章
第4章 最短时间和最少燃料控制
本章主要内容:
4.1 非线性系统的 4.2 线性时不变系统 最短时间控制问题
4.3 双积分模型的
4.4 非线性系统的 4.5 线性时不变系统 最少燃料控制问题
4.6 双积分模型的
时间最优控制:导弹以最短时间击毁敌机 最少燃料最优控制:航天航空控制(高度、姿态、交会)
u* sgn{BT λ(t )} sgn[2 (t )] (4 24)
下面利用协态方程求解 2 (t )
H 1 T f 1 1x2 2u
H 1 (t ) 0 x1 (t ) H 2 1 x 2
T B[ x* (t ), t ]u* (t ) min { T B[ x* (t ), t ]u(t )}
u j ( t ) 1
将(4-6)式中的矩阵表达式展开成分量形式
1
2
b11 b12 ... b1m u1 qj b u m n b ... b 21 22 2 m 2 u { b } (4 7) ... n ... j 1 j i 1 ij i ...... b b ... b nm um n1 n 2
* u q min u q j j j 1 * * j j u j 1 j 1 m m
则极值条件可写为:
(4 8)
第4章
* u q min u q j j j 1 * * j j u j 1 j 1 m m
(4 8)
m * j 1
由式(4-8)可见,由于 q 是确定的,故使 u j q j 取极小值的最优控制为
(4 19)
第4章
双积分模型最短时间控制问题的提法: 已知二阶系统的状态方程为
x1 (t ) x2 (t ) x2 (t ) u (t )
给定端点约束条件为
(4 21)
x20 ]T
x(0) [ x10 x(t f ) [0
0]T
(4 22)
寻求有界闭集中的最优控制u*(t),满足不等式约束
u j (t ) 1 ( j 1, 2,..., m) (4 3)
使系统从已知初始状态 x(t0 ) 转移到目标集中某一状态 x(t f ) 时,如
下目标泛函取极小值,其中 t f 未知
J [u (t )]
tf
t0
m C j u j (t ) dt j 1
(4 15)
中全部为非奇异矩阵时,系统是平凡的。(至少有一个为奇异矩阵 时,系统是奇异的)
(2)系统最优解存在的条件:常数矩阵A的特征值全部具有非正实部。
(3)最优解唯一性定理:系统是平凡的且最短时间控制存在,则最短时 间控制必然是唯一的。
(4)开关次数定理:系统是平凡的且最短时间控制存在,又若系统矩阵 A的特征值均为实数,则最优控制u*的任一分量 u* 的切换次数最多为n-1次 j 。(n为系统维数)
第4章
4.3 双积分模型的最短时间控制问题
双积分模型的物理意义:惯性负载在无阻力环境中运动
m 质量,y(t ) 位移,f (t ) 作用力
负载运动方程: 传递函数:
my(t ) f (t )
G( s) Y ( s) 1 2 F ( s) ms
(4 16)
(4 17)
(由两个积分环节组成)
BO 1 1 x2 x x1 t 2 x2 B t x1B 2 x u 2 x2 t x2 B 1 0 t BO 2 x2 B t BO x1B 2 0 t BO x2 B (2)
O点坐标
(1)式带入(2)式即可解出 t AB , t BO
第4章
平凡最短时间控制系统
q* j 只是在各个孤立的 瞬刻才取零值, 是有 u* j
第一类间断点的分段恒 值函数。
奇异(非平凡)最短时间 控制系统。 并不意味着在该区间内最 优控制不存在,仅表明, 从必要条件不能推出确切 关系式。
第4章
4.2 线性时不变系统的最短时间控制问题
线性时间最优调节器问题的提法: 设受控系统状态方程为
为开关曲线
1 2
{( x1 , x2 ) : x1
1 2 x2 , x2 0} 2
第4章
定义
h x1
1 x2 x2 2
x2
R {( x1 , x2 ) : h 0} u 1 ( x1 , x2 ) R
*
0
x1
R {( x1 , x2 ) : h 0} u * 1 ( x1 , x2 ) R
{1}, {1}, {1,1}, {1,1}
下面通过图解法,在相平面上分析相轨迹转移的规律,从而寻找最优 控制u*(t)。首先求解状态轨线的方程:
(1) x1 (t ) x2 (t ) (2) x2 (t ) u (t ) dx x x (1) 1 2 2 , 1 (2) dx2 u (t ) dx1 x2 dx2 2 x1 x 2 c 2 (4 26)
定义u(t)=f(t)/m , 则(4-16)式变为:
y(t ) u(t )
(4 18)
x1 (t ) x2 (t ) (t ) 则有 取状态变量 x1 (t ) y(t ), x2 (t ) y x2 (t ) u (t )
0 1 0 矩阵形式为: x(t ) x(t ) u (t ) 0 0 1 (4 20)
(4 10)
具体到线性时不变系统,得到最短时间控制问题的若干重要结论。 (开关次数定理,非平凡判据) 将上述结论应用于双积分模型的最短时间控制问题,求解过程为:
1)应用最小值原理得出最优控制表达式
u* sgn[2 (t )]
2)解协态方程,结合开关次数定理,列出最优控制的候选函数序列 3)在状态平面上分析状态转移轨线,寻找开关曲线,总结控制规律
(4 27)
第4章
应用最小值原理,系统的哈密尔顿函数为:
H [ x(t ), (t ), u(t ), t ] C j u j T ( f Bu)
j 1
m
(4 28)
在使J最小以实现最优控制的必要条件中,侧重分析极值条件
根据上一节的结论,可得极值条件为:
* T * u* sgn q sgn{ b j j λ (t )} j
(4 14)
第4章
对于线性时不变系统的最短时间控制问题,经过理论推导和证明,可得 如下重要结论: (1)系统平凡的充要条件:当且仅当m个矩阵
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