最优控制ppt课件
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最优控制第一章课件 (2)
简单描述
•·
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。
THANKS
感谢观看
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。
•·
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。
THANKS
感谢观看
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。
最优控制理论课件
8
最优控制问题
1.1 两个例子
例1.1 飞船软着陆问题
软着陆 过程开 始时刻 t 为零
h& v
v& u g m
m& K u
m 飞船的质量 h 高度 v 垂直速度 g 月球重力加速度常数 M 飞船自身质量 F 燃料的质量 K 为常数
初始状态 h(0) h0 v(0) v0 m(0)MF
f(x(t),u(t),t) 为n维向量函数
22.03.2020
现代控制理论
24
最优控制问题
1.2 问题描述
(1) 状态方程 一般形式为
x&(t) f (x(t),u(t),t)
x(t) Rn
x(t)|tt0 x0
为n维状态向量
u(t) Rr
为r 维控制向量
f(x(t),u(t),t) 为n维向量函数
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
22.03.2020
现代控制理论
50
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
宗量的变分
x(t)x(t)x(t)
22.03.2020
现代控制理论
51
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
宗量的变分
x(t)x(t)x(t)
泛函的增量 J ( x ( g ) ) J ( x ( g ) x ) J ( x ( g ) ) L ( x , x ) r ( x , x )
J x ( T ) ,y ( T ) ,x & ( T ) ,y & ( T ) x & ( T )
控制
(t)
22.03.2020
现代控制理论
最优控制 现代控制理论 教学PPT课件
第7章第3页
7.1.1宇宙飞船登月软着陆的实例
实例1:宇宙飞船若实现在月球表面实现软着陆,即登月舱到达月球表面时的速度为
零,要寻求登月舱发动机推力的最优变化率,使燃料消耗最少,以便在完成登月考察 任务后,登月舱有足够燃料离开月球与母舱会合,从而返回地球。
m(t) h(t) v(t)
u(t) g
M F h0 v0
如果泛函的变分存在,则
J ( x, x) J ( x x)
2021年4月30日
0
第7章第15页
求证 如果泛函的变分存在,则
J ( x, x) J ( x x)
0
证明 根据泛函变分的定义
J J (x0 x) J (x0 ) L(x0, x) r(x0, x)
由于 L( x0, x) 时关于 x 的连续线性泛函,故
J (C1x1(t) C2 x2 (t)) C1J ( x1(t)) C2J ( x2 (t)) ,且其增量可以表示为
J J ( x(t) x(t)) J ( x(t)) L( x(t), x(t)) r( x(t), x(t))
2021年4月30日
第7章第14页
其中,第一项是 x(t) 的连续线性泛函,第二项是关于 x(t) 的高阶无穷小,则称上式第
变分 x 表示U 中点 x(t) 与 x0 (t) 之间的差。由于 x 存在,必然引起泛函数值的变化,
并以 J (x x) 表示。其中 为参变数,其值 0 1。当 1时,得增加后的泛函值
J ( x x) ;当 0 时,得泛函原来的值 J (x) 。
若 泛 函 J ( x(t)) 对 于 任 何 常 数 C1 , C2 及 任 何 x1(t) U , x2 (t) U , 都 有
现代控制理论最优控制课件
04 离散时间系统的最优控制
CHAPTER
离散时间系统的最优控制问题的描述
定义系统
离散时间系统通常由差分方程描述,包括状 态转移方程和输出方程。
确定初始状态
最优控制问题通常从一个给定的初始状态开 始,我们需要确定这个初始状态。
确定控制输入
在离散时间系统中,控制输入是离散的,我 们需要确定哪些控制输入是可行的。
工业生产领域
02 现代控制理论在工业生产领域中也得到了广泛的应用
,如过程控制、柔性制造等。
社会经济领域
03
现代控制理论在社会经济领域中也得到了广泛的应用
,如金融风险管理、能源调度等。
02 最优控制基本概念
CHAPTER
最优控制问题的描述
确定受控系统的状态和输入,以便在 给定条件下使系统的性能指标达到最 优。
LQR方法
利用LQR(线性二次调节器)设计最优控制 器。
线性二次最优控制的应用实例
经济巡航控制
在航空航天领域,通过线性二次最优控制实现燃料消 耗最小化。
电力系统控制
在电力系统中,利用线性二次最优控制实现稳定运行 和最小化损耗。
机器人控制
在机器人领域,通过线性二次最优控制实现轨迹跟踪 和避障等任务。
03
02
时变控制系统
04
非线性控制系统
如果系统的输出与输入之间存在 非线性关系,那么该系统就被称 为非线性控制系统。
这类系统的特点是系统的参数随 时间而变化。
静态控制系统
这类系统的特点是系统的输出与 输入之间没有时间上的依赖关系 。
发展历程
古典控制理论
这是最优控制理论的初级阶段,其研究的主 要对象是单输入单输出系统,主要方法是频 率分析法和根轨迹法。
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
最优控制理论(课堂PPT)
求解最优控制的变分方法
2.1 泛函与变分法基础
平面上两点连线的长度问题
1
S
1 x2 (t)dt
1
一般来说,曲线不同,弧长就不同,即弧长依赖于曲线, 记为 S(x( ))
S(x( )) 称为泛函
x(t) 称为泛函的宗量
2
现
48
求解最优控制的变分方法
泛函与函数的几何解释
2021年4月13日星期二
现代控制理论
m m Ku
m 飞船的质量 h 高度 v 垂直速度 g 月球重力加速度常数 M 飞船自身质量 F 燃料的质量 K 为常数
初始状态 终点条件
h(0) h0 h(T ) 0
v(0) v0 v(T ) 0
m(0) M F
2
现
10
最优控制问题
1.1 两个例子
例1.1 飞船软着陆问题
软着陆 过程开 始时刻 t 为零
hv v u g
m m Ku
m 飞船的质量 h 高度 v 垂直速度 g 月球重力加速度常数 M 飞船自身质量 F 燃料的质量 K 为常数
初始状态 h(0) h0 v(0) v0 m(0) M F
2
现
9
最优控制问题
1.1 两个例子
例1.1 飞船软着陆问题
软着陆 过程开 始时刻 t 为零
hv v u g
J
J[x x] 0
0
上述方法与结论对多个未知函数的泛数同样适用
2021年4月13日星期二
现代控制理论
37
最优控制问题
(4) 性能指标
T
J (u( )) (x(T),T) L(x(t),u(t),t)dt t0
2
现
最优控制介绍课件
01
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
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
实用最优控制系统 现代控制理论 教学PPT课件
实用最优控制系统
2021年4月30日
第7章第1页
7.6.1 电机拖动控制
流他励电动机具有良好的调速性能,可在很宽的范围内平滑调速,所以被广泛地应用 于自动控制要求较高的各部门。对于直流他励电动机而言,电机的角速度和角位移是表征
其运行状态的主要物理量。改变直流他励电动机运行状态的方法有多种,如改变电机中电 枢回路串联电阻,改变电枢电压以及减弱磁通等,常用的是改变电枢电压。现有一直流他
2021年4月30日
第7章第12页
7.6.3二级倒立摆控制
针对二级倒立摆系统的平衡控制问题,首先对该系统进行建模;并设计了两种 控制方法:线性二次状态控制器和线性二次输出控制器;最后根据所得控制策 略进行了仿真,对所获得的控制结果进行了对比研究,不仅从理论上分析了两 种方法的优缺点,而且从自不稳定的倒立摆实际控制系统中进一步证实了各方 法的控制效果。
M 2L1l2 cos(2 1)
M 2l2 cos2
M 2L1l2 cos(2 1)
J2 M 2l22
F0
F
(1,2
,1,2
)
0
0
(M1l1 M 2L1) sin1 1
(F1 F2 )
M 2L1l2 sin(2 1) 2 F2
M 2l2 sin2 2
M
2 L1l2
sin(2
1)
2
F2
第7章第9页
解题步骤分为以下几步: (1)求解代数黎卡提方程 调用简单格式的 care( )函数可以直接得到代数黎卡提方程的解。 X=care(A,B,Q,R) 系统的代数 Riccati 方程的解为 X=
0.2099 0.0018 0.0006 -0.0192 0.0018 0.1549 -0.0270 -0.0215 0.0006 -0.0270 0.2545 0.0048 -0.0192 -0.0215 0.0048 0.3809
2021年4月30日
第7章第1页
7.6.1 电机拖动控制
流他励电动机具有良好的调速性能,可在很宽的范围内平滑调速,所以被广泛地应用 于自动控制要求较高的各部门。对于直流他励电动机而言,电机的角速度和角位移是表征
其运行状态的主要物理量。改变直流他励电动机运行状态的方法有多种,如改变电机中电 枢回路串联电阻,改变电枢电压以及减弱磁通等,常用的是改变电枢电压。现有一直流他
2021年4月30日
第7章第12页
7.6.3二级倒立摆控制
针对二级倒立摆系统的平衡控制问题,首先对该系统进行建模;并设计了两种 控制方法:线性二次状态控制器和线性二次输出控制器;最后根据所得控制策 略进行了仿真,对所获得的控制结果进行了对比研究,不仅从理论上分析了两 种方法的优缺点,而且从自不稳定的倒立摆实际控制系统中进一步证实了各方 法的控制效果。
M 2L1l2 cos(2 1)
M 2l2 cos2
M 2L1l2 cos(2 1)
J2 M 2l22
F0
F
(1,2
,1,2
)
0
0
(M1l1 M 2L1) sin1 1
(F1 F2 )
M 2L1l2 sin(2 1) 2 F2
M 2l2 sin2 2
M
2 L1l2
sin(2
1)
2
F2
第7章第9页
解题步骤分为以下几步: (1)求解代数黎卡提方程 调用简单格式的 care( )函数可以直接得到代数黎卡提方程的解。 X=care(A,B,Q,R) 系统的代数 Riccati 方程的解为 X=
0.2099 0.0018 0.0006 -0.0192 0.0018 0.1549 -0.0270 -0.0215 0.0006 -0.0270 0.2545 0.0048 -0.0192 -0.0215 0.0048 0.3809
现代控制工程最优控制课件
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
最优控制理论PPT课件-48页PPT精品文档
u t R p 为 控 制 向 量 , 且 u t 在 t 0 , t f 上 分 段 连 续 ;
f R n 为 连 续 向 量 函 数 , x t 连 续 可 微
2.初态和终态: xt0,xtf S目标集
3.容许控制 : ut — 控 制 域
§6-2 最优控制中的变分法
现
代 泛函变分的求法
控
制 理 论
定理: J x 的变 J J 分 x x | 0, (0 1 )
性质:1 .F 1 F 2 F 1 F 2
2 .F 1 F 2 F 1 F 2 F 2 F 1
理 论
L x t,x r x t,x
其L 中 xt,x— J的线性函数
rxt,x— J的高阶无穷小
则L 称 xt,x为泛 Jxt函 的一阶变 J 分
泛函变分是泛函增量的线性主部
Modern Control Theory
Page: 9
2 1 2a1ta2
ua1ta2
这里 a1、a2 为常数
由 x2 udt 得: x2t1 2a1t2a2ta3
Modern Control Theory
Page: 21
§ 6-4 有约束条件下的泛函数极值问题
现
代 控
由 x1 x2dt 得:x 1 t 1 6 a 1 t3 1 2 a 2 t2 a 3 t a 4
现
代 控
当 t0 和 tf给 定 时 , x t0 和 x tf 是 否 定 还 是 自 由 , 可 分 四 种
制 情 况 :
理 论 (1) 固定始端和终端
x(t)
即 x t 0 和 x t f 给 定 x t 0 0 ,x t f 0
最优控制 经典ppt
Department of Automation School of Information Science & Engineering Central South University Changsha, Hunan, 410083, China
1
Contents
Chapter 1 Introduction
According to the principle of optimality, if the N -stage decision VN [ x (0)] is optimal,
then the ( N − 1)-stage decision VN −1 [ x(1) ] , regarding the x(1) resulting from x(0)
Recurrently solving from final state:
V (F ) = 0
⎧V (a3 ) = 4 ⎪ ⎨V (b3 ) = 6 ⎪V (c ) = 8 ⎩ 3
⎧V (a2 ) = min { L ( a2 → V (a3 ) ) , L ( a2 → V (b3 ) ) , L ( a2 → V (c3 ) )} = 10 ⎪ ⎪ ⎨V (b2 ) = min { L ( b2 → V (a3 ) ) , L ( b2 → V (b3 ) ) , L ( b2 → V (c3 ) )} = 9 ⎪ ⎪V (c2 ) = min { L ( c2 → V (a3 ) ) , L ( c2 → V (b3 ) ) , L ( c2 → V (c3 ) )} = 8 ⎩
7
V ( S ) = min {L ( S → V ( a1 ) ) , L ( S → V (b1 ) ) , L ( S → V ( c1 ) )} = 12
最优控制理论PPT课件
生产计划与调度
在企业生产管理中,利用 最优控制理论对生产计划 和调度进行优化,提高生 产效率和降低成本。
08
总结与展望
最优控制理论的重要性和应用前景
总结
最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分,它在解决复杂系统的优化和控制问题方面 具有显著的优势。该理论通过数学模型和算法,寻求在给定条件下实现系统性能最优化的 控制策略。
非线性最优控制理论
20世纪70年代,基于微分几何、非 线性分析和最优控制问题的研究。
智能优化算法与最优控制
20世纪80年代,考虑系统不确定性 ,引入概率论和随机过程理论。
03
最优控制问题的数学模型
状态方程与性能指标
状态方程
描述系统动态行为的数学方程,通常表示为状态变量对时间 的导数等于其函数。
性能指标
态。这种控制策略的关键在于如何根据当前状态信息快速、准确地计算出最优控制输入。
离散系统的最优输出反馈控制
总结词
离散系统的最优输出反馈控制是一种基 于系统输出的反馈控制策略,通过最优 控制算法计算出在当前输出下的最优控 制输入,使得系统状态在有限时间内达 到预期目标。
VS
详细描述
离散系统的最优输出反馈控制是一种有效 的最优控制策略,它根据系统的输出信息 ,通过最优控制算法计算出在当前输出下 的最优控制输入,使得系统状态在有限的 时间步内以最优的方式达到目标状态。这 种控制策略的关键在于如何根据输出信息 快速、准确地计算出最优控制输入。
控制问题分类
确定性和不确定性控制、线性与 非线性控制、连续和离散控制等 。
重要性及应用领域
重要性
在实际工程和科学问题中,许多问题 都需要通过最优控制理论来解决,如 航天器轨道控制、机器人运动控制、 电力系统优化等。
相关主题
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称 J (X ) 在 XX*处有极值(极大值或极小值)。
精品课件
定理(变分预备定理):设 ( t )
是时间区间
[t0, t1]上连续的n维向量( t函) 数,
的连续n维向量函数(t,0)且(t1)0
有
t1
T
(t)(t)dt
,若
0
t0
是任意
则必有
(t)0,t[t0,t1]
精品课件
4.1.2 欧拉方程
LX,XrX,X
这里,LX,X 是X 的线性泛函,rX,X 是关于 X
的 高阶无穷小,则
JLX,X
称为泛函J[x]的变分。 可知泛函变分就是泛函增量 的线性主部。
精品课件
当一个泛函具有变分时,也称该泛函可微。和函 数的微分一样,泛函的变分可以利用求导的方 法来确定。
定理 设J[x]是线性赋范空间Rn上的连续泛函
返回主目录
精品课件
在动态系统最优控制问题中,性能指标是 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。
精品课件
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
(1) (L1 L2 ) L1 L2
(2) ( L1L2 ) L2 L1 L1 L2
b
b
(3) a L[ x, x, t]dt a L[ x, x, t]dt
(4) dx d x
dt dt 精品课件
举例:
可见,计算泛函的变分如同计算函数的微分一样。
精品课件
6、泛函的极值:若存在 0 ,对满足的 X X* 一切X,J(X)J(X*)具有同一符号,则
定理 设有如下泛函极值问题:
minJ tf g(x(t),x(t),t)dt
x(t)
t0
s.t. f (x(t),x(t),t) 0
是指同属于函数类X(t)中两个函数X1(t) 、X2(t) 之差
XX 1(t)X2(t)
这里, t 看作为参数。当 X (t) 为一维函数时,X 可用图4-1来表示。
精品课件
图4-1 自变量函数的变分
精品课件
5、泛函的变分:当自变量函数 X (t)有变分X时, 泛函的增量为
J J X X J X
假定t0与tf 给定,且初态与末态两端固定。 (1) 无约束泛函极值的必要条件 定理 设有如下泛函极值问题:
m inJ tf Fx(t),x(t),tdt
x(t)
t0
已知x(t0)=x0 x(tf)=xf 如下欧拉方程
,则极值曲线
x * (t )
(1) 应满足
精品课件
Fx ddt(Fx)0
及横截条件
J tf dt
J
tf
t0
uT(t)u(t)dt
t0
3. 最少燃料控制;
J
tf t0
m
uj (t)dt
j1
II. 末值型性能指标 J [x(tf ),tf ] III. 复合型性能指标
精品课件J[x(tf),tf]tt0f Fx(t),x(t),td t
4.1 用变分法解最优控制 ➢ 4.1.1 泛函与变分 ➢ 4.1.2 欧拉方程 ➢ 4.1.3 横截条件 ➢ 4.1.4 变分法解最优控制问题
最优控制问题
最优控制问题的一般提法:在满足系统方 程的约束条件下,在容许控制域中确定一 个最优控制律,使得系统状态从已知初态 转移到要求的目标集,并使性能指标达到 极值。
精品课件
最优控制的应用类型
I. 积分型性能指标Jtt0f Fx(t),x(t),tdt
1. 最小时间控制; 2. 最少能量控制;
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
JJX(t)
粗略来说,泛函是以函数为自变量的函数。(函数的函数)
精品课件
2、泛函的连续性:
若对于收敛于点x0点列xn,其中x0,xn R n
,均有
lni m J(xn)J(x0)
则称泛函J在x0处连续。对于线性泛函J[x],若
xnx 0(n ) xn,x R n
则
lni mJ(xn)J(x)
则线性泛函J ( x ) 是连续的,称J[x]为线性连续泛函。
精品课件
3、线性泛函:满足下面条件的泛函称为线性泛函
JXJX
J(X Y ) J(X ) J(Y )
这里是实数,X和 Y是函数空间中的函数。
精品课件
4、自变量函数的变分:自变量函数 X (t)的变分 X
t
tt0 f F xx F xxo (x)2,(x)2 d t
上式中 o[(x)2,(x)2是] 高阶项。
精品课件
根据定义,泛函的变分 J 是 J的线性
主部,即
J
tf t0
F xx F x x d
t
对上式第二项作分部积分,按公式
可得
tf t0
udvuvtt0f
tf vdu t0
第4章 最优控制原理与应用
精品课件
最优控制的基本概念
最优控制研究的主要问题:根据已建立的被控 对象的数学模型,选择一个容许的控制率,使 得被控对象按照预定的要求运行,并使给定的 某一性能指标达到极小值(或极大值)。
从数学观点来看,最优控制研究的问题是:求 解一类带有约束条件的泛函极值问题。
精品课件
F
( x)t tf
x(tf) ( F x)t t0
x(t0)0
(2) (3)
精品课件
证明:x (t ) 与 x (t ) 之间有如下关系
x(t)x*(t)x(t)
x (t)x *(t)x (t)
于是泛函J 的增量J可计算如下(以下将*号省去)
Jtf t0
F xx ,x x ,t F x ,x ,t d
,
若在xJ =[x x0 0,处x J][ x] 可 微J[x ,0则 J[x x]]的 0 变,0 分 为 1
精品课件
证明:
于 因为
是
的线性连续泛函
是
的高阶无穷小
精品课件
J[x0
x]
0
limJ[x0 0
x]J[x0]
=li m01{L[x0,x]r[x0,x]}
泛函变分的规则 =J[x0,x]
Jtf t0
F xd d(t F x )xd tF x xtt0 f
精品课件(4)Fra bibliotekJ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
Fx ddt(Fx)0
(5)
(4)式中第二项即为结论中的式(3).
精品课件
举例: 利用上面的结论求得
精品课件
(2) 有等式约束泛函极值的必要条件
精品课件
定理(变分预备定理):设 ( t )
是时间区间
[t0, t1]上连续的n维向量( t函) 数,
的连续n维向量函数(t,0)且(t1)0
有
t1
T
(t)(t)dt
,若
0
t0
是任意
则必有
(t)0,t[t0,t1]
精品课件
4.1.2 欧拉方程
LX,XrX,X
这里,LX,X 是X 的线性泛函,rX,X 是关于 X
的 高阶无穷小,则
JLX,X
称为泛函J[x]的变分。 可知泛函变分就是泛函增量 的线性主部。
精品课件
当一个泛函具有变分时,也称该泛函可微。和函 数的微分一样,泛函的变分可以利用求导的方 法来确定。
定理 设J[x]是线性赋范空间Rn上的连续泛函
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在动态系统最优控制问题中,性能指标是 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。
精品课件
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
(1) (L1 L2 ) L1 L2
(2) ( L1L2 ) L2 L1 L1 L2
b
b
(3) a L[ x, x, t]dt a L[ x, x, t]dt
(4) dx d x
dt dt 精品课件
举例:
可见,计算泛函的变分如同计算函数的微分一样。
精品课件
6、泛函的极值:若存在 0 ,对满足的 X X* 一切X,J(X)J(X*)具有同一符号,则
定理 设有如下泛函极值问题:
minJ tf g(x(t),x(t),t)dt
x(t)
t0
s.t. f (x(t),x(t),t) 0
是指同属于函数类X(t)中两个函数X1(t) 、X2(t) 之差
XX 1(t)X2(t)
这里, t 看作为参数。当 X (t) 为一维函数时,X 可用图4-1来表示。
精品课件
图4-1 自变量函数的变分
精品课件
5、泛函的变分:当自变量函数 X (t)有变分X时, 泛函的增量为
J J X X J X
假定t0与tf 给定,且初态与末态两端固定。 (1) 无约束泛函极值的必要条件 定理 设有如下泛函极值问题:
m inJ tf Fx(t),x(t),tdt
x(t)
t0
已知x(t0)=x0 x(tf)=xf 如下欧拉方程
,则极值曲线
x * (t )
(1) 应满足
精品课件
Fx ddt(Fx)0
及横截条件
J tf dt
J
tf
t0
uT(t)u(t)dt
t0
3. 最少燃料控制;
J
tf t0
m
uj (t)dt
j1
II. 末值型性能指标 J [x(tf ),tf ] III. 复合型性能指标
精品课件J[x(tf),tf]tt0f Fx(t),x(t),td t
4.1 用变分法解最优控制 ➢ 4.1.1 泛函与变分 ➢ 4.1.2 欧拉方程 ➢ 4.1.3 横截条件 ➢ 4.1.4 变分法解最优控制问题
最优控制问题
最优控制问题的一般提法:在满足系统方 程的约束条件下,在容许控制域中确定一 个最优控制律,使得系统状态从已知初态 转移到要求的目标集,并使性能指标达到 极值。
精品课件
最优控制的应用类型
I. 积分型性能指标Jtt0f Fx(t),x(t),tdt
1. 最小时间控制; 2. 最少能量控制;
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
JJX(t)
粗略来说,泛函是以函数为自变量的函数。(函数的函数)
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2、泛函的连续性:
若对于收敛于点x0点列xn,其中x0,xn R n
,均有
lni m J(xn)J(x0)
则称泛函J在x0处连续。对于线性泛函J[x],若
xnx 0(n ) xn,x R n
则
lni mJ(xn)J(x)
则线性泛函J ( x ) 是连续的,称J[x]为线性连续泛函。
精品课件
3、线性泛函:满足下面条件的泛函称为线性泛函
JXJX
J(X Y ) J(X ) J(Y )
这里是实数,X和 Y是函数空间中的函数。
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4、自变量函数的变分:自变量函数 X (t)的变分 X
t
tt0 f F xx F xxo (x)2,(x)2 d t
上式中 o[(x)2,(x)2是] 高阶项。
精品课件
根据定义,泛函的变分 J 是 J的线性
主部,即
J
tf t0
F xx F x x d
t
对上式第二项作分部积分,按公式
可得
tf t0
udvuvtt0f
tf vdu t0
第4章 最优控制原理与应用
精品课件
最优控制的基本概念
最优控制研究的主要问题:根据已建立的被控 对象的数学模型,选择一个容许的控制率,使 得被控对象按照预定的要求运行,并使给定的 某一性能指标达到极小值(或极大值)。
从数学观点来看,最优控制研究的问题是:求 解一类带有约束条件的泛函极值问题。
精品课件
F
( x)t tf
x(tf) ( F x)t t0
x(t0)0
(2) (3)
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证明:x (t ) 与 x (t ) 之间有如下关系
x(t)x*(t)x(t)
x (t)x *(t)x (t)
于是泛函J 的增量J可计算如下(以下将*号省去)
Jtf t0
F xx ,x x ,t F x ,x ,t d
,
若在xJ =[x x0 0,处x J][ x] 可 微J[x ,0则 J[x x]]的 0 变,0 分 为 1
精品课件
证明:
于 因为
是
的线性连续泛函
是
的高阶无穷小
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J[x0
x]
0
limJ[x0 0
x]J[x0]
=li m01{L[x0,x]r[x0,x]}
泛函变分的规则 =J[x0,x]
Jtf t0
F xd d(t F x )xd tF x xtt0 f
精品课件(4)Fra bibliotekJ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
Fx ddt(Fx)0
(5)
(4)式中第二项即为结论中的式(3).
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举例: 利用上面的结论求得
精品课件
(2) 有等式约束泛函极值的必要条件