鲁棒控制讲义-第1-2章
鲁棒控制与故障诊断 第二章
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A∈ Rn×n with distinct eigenvalues can be diagonalized:
A[x1 x2 ⋯ xn ] = [x1 x2
⎡λ1 ⎤ ⎢ ⎥ λ 2 ⎥. ⋯ xn ]⎢ ⎢ ⎥ ⋱ ⎢ ⎥ λn ⎦ ⎣
and has the following spectral decomposition:
�
Sylvester equation
AX+XB = C
with A∈ Fn×n, B∈ Fm×m , and C∈ Fn×m has a unique solution X∈ Fn×m, if and only if λi(A)+λj(B)≠0, ∀i=1,2,…,n and j=1,2,…,m.
�
Example: Let A be such that
A [x1 x2 x3 x 4 ] = [x1 x2 x3
⎡ λ1 ⎢ x 4 ]⎢ ⎢ ⎢ ⎣ 1 λ1 ⎤ ⎥ ⎥. ⎥ ⎥ λ4 ⎦
λ3
with Re λ1<0, λ3<0, and λ4>0. Then it is easy to verify that
⎡ A11 ⎢A ⎣ 21 ⎡ A11 ⎢0 ⎣
−1 0 ⎤ ⎡ A11 = ⎢ −1 −1 A22 ⎥ − A A A ⎦ ⎣ 22 21 11 −1
−1
0 ⎤ −1 ⎥ A22 ⎦
−1 −1 −1 A12 ⎤ ⎡ A11 ⎤ − A11 A12 A22 =⎢ ⎥. ⎥ −1 A22 ⎦ A22 ⎣ 0 ⎦
S1=span{x1}, S12=span{x1 , x2}, S123=span{x1 , x2 , x3}, S3=span{x3}, S13=span{x1 , x3}, S124=span{x1 , x2 , x4}, S4=span{x4}, S14=span{x1 , x4}, S34=span{x3 , x4}
第二部分:随机控制与鲁棒控制资料
![第二部分:随机控制与鲁棒控制资料](https://img.taocdn.com/s3/m/e5302a5383c4bb4cf7ecd1fa.png)
随机系统的数学模型
•I/O模型
•广义回归模型
系统差分方程
yk a1' yk 1 am' yk m b0'uk b1'uk 1 bm'uk m
引入时域后移算子q1 ,有
A1 q1 1 a1' q1 am ' qm B1 q1 b0 'b1' q1 bm ' qm
即
y k
则互谱密度为
xy
lim
T
1
2
E
FxT FyT
随机过程的互谱密度
互相关函数的时间均值与互谱密度是一对傅立叶变换对
A Cxyt,t xy
如果 xt1和yt2 是联合平稳的,则有
Cxy t1,t2 Cxy
Cxy xy
白噪声
•一般定义:
如果随机过程 vt 的谱密度等于常数,即 C
v k
C1 A2
q 1 q 1
wk
正态白噪声序列
故
zk
B1 A1
q1 q1
uk C1
A2
q1 q1
wk
wk
C1 q1 A2 q1
uk
B1 q1 yk vk A1 q1
zk
广义回归模型
进一步
z k
B1 A1
q 1 q 1
A2 A2
最小二乘估计
进一步观察矩阵 T 与向量T z, 有
2n*2n维矩阵 2n*1维向量
N
T kkT k 1
N
T z k zk k 1
(n+m)*(n+m)维 (n+m)*1维
当A(q-1)和 B(q-1)的阶 次分别为n 和m时
现代控制理论鲁棒控制资料课件
![现代控制理论鲁棒控制资料课件](https://img.taocdn.com/s3/m/5187ad4e6d85ec3a87c24028915f804d2b1687a8.png)
鲁棒优化算法的应用
01
02
03
鲁棒优化算法是一种在不确定环 境下优化系统性能的方法。
鲁棒优化算法的主要思想是在不 确定环境下寻找最优解,使得系 统的性能达到最优,同时保证系 统在不确定因素影响下仍能保持 稳定。
鲁棒优化算法的主要应用领域包 括航空航天、机器人、能源系统 、化工过程等。
05
现代控制理论鲁棒控制实 验及案例分析
现代控制理论鲁棒控制的成就与不足
• 广泛应用在工业、航空航天、医疗等领域
现代控制理论鲁棒控制的成就与不足
01
02
不足
控制系统的复杂度较高,难以设 计和优化
对某些不确定性和干扰的鲁棒性 仍需改进
03
实际应用中可能存在实现难度和 成本问题
04
未来研究方向与挑战
研究方向
深化理论研究,提高鲁棒控制器 的设计和优化能力
线性鲁棒控制实验
线性鲁棒控制的基本原理
01
介绍线性鲁棒控制的概念、模型和控制问题。
线性鲁棒控制实验设计
02 说明如何设计线性鲁棒控制实验,包括系统模型的建
立、鲁棒控制器的设计和实验步骤。
线性鲁棒控制实验结果分析
03
对实验结果进行分析,包括稳定性、性能和鲁棒性能
等。
非线性鲁棒控制实验
非线性鲁棒控制的基本原理
03
线性系统的分析与设计:极点配置、最优控制和最优
估计等。
非线性控制系统
1
非线性系统的基本性质:非线性、不稳定性和复 杂性。
2
非线性系统的状态空间表示:非线性状态方程和 输出方程。
3
非线性系统的分析与设计:反馈线性化、滑模控 制和自适应控制等。
离散控制系统
分数阶微积分鲁棒控制ppt课件
![分数阶微积分鲁棒控制ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/386a8c08856a561253d36f2b.png)
2
完整最新ppt
一.分数阶微积分定义和数值求解方法
1.1 分数阶微积分定义
在控制领域应用较多的三种分数阶微积分定义包括:Gr
..
u
nwald
Letnikov
定义、Riemann-Liouville定义、Caputo定义。
的数,分数阶积分项的斜率就完全可以满足小于 20dB的/ de斜c 率要求,这样
相应的截止频率就会变大,中频段相应地就会变宽,系统在快速性和稳定
性方面的性能就会超过采用常规的积分控制器。
14
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二.分数阶系统的时域和频域分析方法
2.1.2 分数阶积分项
借助 工具编写语句命令,得到分数阶积分项的波特图,如图所示。 从图可以看出,幅频特性居于比例环节与积分环节特性之间,且
(1)基于Tustin+CFE法求解分数阶微积分环节
采用Tustin型生成函数对分数阶微积分算子进行离散化处理是 常用的一种方法,此时分数阶微积分算子可表达为:
8
完整最新ppt
一.分数阶微积分定义和数值求解方法
1.2 分数阶微积分数值求解方法
D
2 T
1 Z 1 1 Z 1
2 T
(
1)(
=1,=0.15
45
=1,=0.45
=1,=0.6
=1,=0.75 0
=1,=0.9
=1,=1 -45
=1,=0.15
-90
-2
10
-1
10
0
10
Frequency10(r1ad/sec)
2
鲁棒控制理论
![鲁棒控制理论](https://img.taocdn.com/s3/m/f4512d0902020740be1e9b79.png)
1
这种形式的摄动可用下图表示
q
H
L
W
p
v z
L
-
上图可以简化为
L
p q
H
根据小增益定理,闭环系统稳定的充分条
件是 H 1 L
H L H L ,且 L 摄动系统稳定的充分条 H
1
件是
1
实际上上式是一个充要条件
从方框图可得 稳定条件为
假设相对摄动满足下面不等式
L ' ( j ) L ( j ) L ( j ) W ( j ) , R
则稳定条件变为
L ' ( j ) L ( j ) L ( j ) T 0 ( j ) W ( j )T 0 ( j ) 1, R
W 2 ( j ) L ( j ) 1 L ( j ) ,
上式表明在每一频率下,临界点-1都位于 以 L ( j ) 为圆心,以 W 2 ( j ) L ( j ) 为半径的圆外。
摄动系统框图,设 || || 1
W 2T
W2
K
P
W 2T
即峰值 S
R
大,在高频衰减下来。
考虑SISO反馈系统的回路增益L=PC的Nyquist图,L是 标称值,L’是实际值
-1 L’ L
0
实际闭环系统稳定的充分条件是L’的
Nyquist图不包围-1点。由图可以看出,也 就是对于所有频率有:
L ' ( j ) L ( j ) L ( j ) ( 1) L ( j ) 1 , R
1
1.3.2 控制系统的摄动形式
《鲁棒控制》-1-鲁棒控制问题的提出和描述_32201772
![《鲁棒控制》-1-鲁棒控制问题的提出和描述_32201772](https://img.taocdn.com/s3/m/bfabeddc33d4b14e85246834.png)
线性定常受控对象参数摄动模型的一般形式:
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
Gp (s)∈Q
⎧ ⎪ ⎪
bm an
( (
q) q)
sm sn
+ +
bm−1 an−1
(q) sm−1 + (q) sn−1 +
+ b1 (q) s + b0 + a1 (q) s + a0
(q) (q)
⎫ ,⎪ ⎪
其中
a0 = −1.0732, b0 = 1.0732, c0 = 1
Δa ≤ 0.3157 Δb ≤ 0.3157
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
门架控制系统
伺服电机模型:
《鲁棒控制》课堂笔记 清华大学自动化系 钟宜生
伺服电机动力学方程:
其中
M
d
2x(t)
dt 2
+
D
dx(t )
线性定常受控对象可能含有参数摄动和模型摄动,即具有混合摄动:
Gp (s) = Go (s) + ΔG (s) Go (s) ∈G or Q ΔG (s) = W1 (s) Δ (s)W2 (s) Δ(s)∈Ω
1.2 时域不确定模型
1.2.1 系数区间摄动
还以 RC 电路为例:
x
(t
)
=
−
1 RC
x
(t
{ } { } A = aij , B = bij { } C = cij
aij ≤ aij ≤ aij , bij ≤ bij ≤ bij , cij ≤ cij ≤ cij 其中区间端点是已知的,即αij ,αij (α = a, b, c)。
鲁棒控制理论第二章汇总.
![鲁棒控制理论第二章汇总.](https://img.taocdn.com/s3/m/d643887f48d7c1c708a14545.png)
几种范数的定义
∞-范数
信号的最大幅值
1-范数
定义
定义
u
: sup u t
t
u 1 : u t dt
信号的时间累积量
功率信号*源自u的平均功率2-范数
定义
u 2 :
u t dt
2
1 lim T 2T
u t
T
T
T
2
dt
1/ 2
1/ 2
pow(u)
2 u t dt T
信号所携的总能量
2017/9/21
1 pow u : lim T 2T
范数之间的关系
问题:一种范数有限是否意味着其他范数也有限?
*如果 u 2 ,那么 u是一功率信号,且
pow u 0
ai , b j ? ,i
0,1,
,n
j = 0,1, L m
稳定的
ˆ 在闭右半平面(Re s>0)解析,或在Re s>0无极点 如果 G
正则的 Proper ˆ ( jw) 是有限的(分母的阶次大于等于分子的阶次) 如果 G 严格正则的 Strictly Proper ˆ ( jw) = 0(分母的阶次大于分子的阶次) 如果 G 双正则的 Bi-proper
范数的4条性质
考察从(-∞,∞)映射到R 的信号。 假定它们是连续分段的,当 然在t<0可以是0(即该信号 从t=0时刻开始)。
1、 u 0 2、 u 0 u t 0,t 3、 au a u , a R 4、 u v u v
鲁棒控制讲稿
![鲁棒控制讲稿](https://img.taocdn.com/s3/m/dfc193f4700abb68a982fbc9.png)
u
U ≤1
2. λ x = λ x .
Gu
Y.
Now we can say that G1
Geometrical sense: G is the maximal possible gain of the unit input.
How should one equip the space L with a norm? A good chice should support understanding, but also allow for computational analysis and synthesis.
L(s) = s
n c
ω
Phase margin invariant with loop gain n = −1.5 gives ϕ m = 45○ Horowitz extended Bodes ideas to deal with arbitrary plant variations not just gain variations in the QFT method.
x ≥ 0 and x = 0 x1 + x2 ≤ x1 + x2 . G2 if G2 − G1 is small. x = 0.
Induced norm
A linear system can be considered as an operator from input U to output Y . If U and Y are normed linear spaces then the following system norm is said to be induced by the signal norms on U and Y
鲁棒控制理论基础1-2章
![鲁棒控制理论基础1-2章](https://img.taocdn.com/s3/m/ed042537aaea998fcc220ee8.png)
28
Fang Hua-Jing , HUST 2008
29
等价定义
于是,等价的有
Fang Hua-Jing , HUST 2008
30
Fang Hua-Jing , HUST 2008
31
系统的范数
Fang Hua-Jing , Hing , HUST 2008
鲁棒控制理论基础
方华京
华中科技大学 控制科学与工程系 控制理论研究所
第一章、绪论
设计控制系统的典型基本步骤 1.建立被控系统的模型并进行简化; 2.分析得到的系统模型,确定其性质; 3.根据对系统性能的要求,确定性能指标的形 式和控制器的类型; 4.选用某一控制理论进行控制器设计; 5.在计算机进行数值仿真或在实验模型上进行 物理仿真; 6.仿真结果不满足要求时重复上述步骤; 7.选择硬件和编制软件实现控制器.
13
2.2 系统增益与系统范数
Fang Hua-Jing , HUST 2008
14
Fang Hua-Jing , HUST 2008
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奇异值分解定理:
Fang Hua-Jing , HUST 2008
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Fang Hua-Jing , HUST 2008
Fang Hua-Jing , HUST 2008
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2.3 系统范数的计算
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《鲁棒控制系统》课件
![《鲁棒控制系统》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/099fab55c381e53a580216fc700abb68a882ad46.png)
在工业自动化生产线上,各种设备、传感器和执行器需要精 确控制和协调工作。鲁棒控制系统能够有效地处理各种不确 定性,如设备故障、传感器漂移等,保证整个生产过程的稳 定性和效率。
航空航天
总结词
在航空航天领域,鲁棒控制系统用于 确保飞行器的安全和稳定运行。
详细描述
航空航天领域的飞行器面临着复杂的 环境和严苛的飞行条件,鲁棒控制系 统能够有效地处理各种不确定性和干 扰,保证飞行器的安全和稳定运行。
05
鲁棒控制系统的发展趋势 与展望
人工智能与鲁棒控制
人工智能在鲁棒控制中的应用
利用人工智能算法优化控制策略,提高系统的鲁棒性和 自适应性。
深度学习在鲁棒控制中的潜力
通过训练深度神经网络,实现对不确定性和干扰的高效 处理,提升系统的鲁棒性能。
网络化与鲁棒控制
网络控制系统的发展
随着网络技术的进步,网络化控制系统成为研究的热点,对鲁棒控制提出了新的挑战和 机遇。
鲁棒优化控制
总结词
通过优化方法来设计鲁棒控制律,以实现系统在不确定性和干扰下的最优性能 。
详细描述
鲁棒优化控制是一种基于优化方法的控制策略,通过考虑系统的不确定性和干 扰,来设计最优的控制律。这种方法能够保证系统在各种工况下的最优性能, 提高系统的鲁棒性和适应性。
自适应控制
总结词
通过在线调整控制律参数来适应系统参数的 变化和外部干扰。
要点二
详细描述
电力系统的稳定运行对于整个社会的正常运转至关重要。 鲁棒控制系统能够有效地处理电力系统中的各种不确定性 和干扰,保证电力供应的稳定和可靠。
04
鲁棒控制系统的挑战与解 决方案
系统不确定性
系统不确定性描述
01
线性系统理论12鲁棒控制
![线性系统理论12鲁棒控制](https://img.taocdn.com/s3/m/145933452b160b4e767fcf0a.png)
定理12.3.1 非线性摄动系统 为大范围一致渐近稳定的充分条件是: 1.其名义系统 xt At xt 一致渐近稳定。 2.对于满足Lypunov方程
t P t A t AT t P t 2 I P 的一致有界,一致正定的实对称时变矩阵 P (t )有下式成立 f x t , t x t 2
问题12.2.2 [第二类分析问题]
x Ax Bu 已知系统 y Cx 渐近稳定,它所受的
扰动满足 d x , d x x ,其中 已知,试分析系统 x Ax x 是否渐近稳定。
12.2.2鲁棒控制系统设计
,
,
B N B, B , B, B R 则称系统 x Ax Bu 为一区间系统。
n r
A N A, A ,
A, A R
nn
区间系统的同时镇定问题可以描述如下 给定矩阵 A, A R
, B, B R 求取一实矩阵 K Rrn ,使得对于任何
A N A, A , B N B, B
nn
nr
均有 Re i A BK 0 , i 1,2,, n
(2)不确定系统的指标确保控制 定义12.2.2 对于系统
x Aqt , t x Bqt , t u 及其指标 J ,如果存在一个定义在 t 0 , t f 上的控制 u t 和一个实数 J ,使得该 系统在 t 0 , t f 作用下从 t 0 出发以 x 0 为初 值的解满足
J u , q J , qt
则称 J 为一个指标保证值,而 t 称为 u 该系统的一个在点 x 0 , t 0 处的以J 为指
鲁棒控制与鲁棒控制器设计ppt课件.ppt
![鲁棒控制与鲁棒控制器设计ppt课件.ppt](https://img.taocdn.com/s3/m/c069dc754a73f242336c1eb91a37f111f1850d23.png)
28
对叠加型不确定性 对乘积型的不确定性
2024/9/30
29
3.2 灵敏度问题的鲁棒控制器设计
一般情况下,受控对象 G 的 D 矩阵为非满秩矩阵时, 不能得出精确的成型控制器,这时回路奇异值的上下限 满足式子
当
时,控制器作用下实际回路奇异值介于
之间。
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【例7】
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20
【例3】对【例1】中的增广的系统模型,分别 设计
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21
绘制在控制器作用下系统的开环 Bode 图和 闭环阶跃响应曲线
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22
【例4】
加权矩阵
并设置 设计最优 控制器,并绘制出该控制器作用下的 阶跃响应曲线和开环系统的奇异值曲线。
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23
2024/9/30
2024/9/30
15
变换出系统矩阵 P
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16
【例2】用【例1】中的对象模型和加权函数, 得出其系统矩阵模型 P
2024/9/30
17
2、 鲁棒控制器的 计算机辅助设计
鲁棒控制工具箱的设计方法
2024/9/30
18
2.1 鲁棒控制工具箱的 设计方法
鲁棒控制器的状态方程表示
其中
31
绘制在此控制器下的回路奇异值及闭环 系统的阶跃响应曲线
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32
3.3 混合灵敏度问题的鲁棒 控制器设计
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33
【例8】
2024/9/30
34
假设系统的不确定部分为乘积型的,且已知 ,并已知不确定参数的变化范围为 ,设计固定的 控制器
现代鲁棒控制(吴敏)完整课件
![现代鲁棒控制(吴敏)完整课件](https://img.taocdn.com/s3/m/50ad107325c52cc58bd6beee.png)
7
2007年10月9日
鲁棒控制理论及应用
中南大学信息科学与工程学院 吴 敏
控制系统设计与不确定性
控控 制制 理理 论论
设计方法
模模 建模 型型
制制实实 对对际际 象象控控
控控 实施 制制 器器
8
需
动 信 号 。
• •
来 自 控 制 系 统 本 身 和 外 部 的 扰
来 自 控 制 对 象
的 模 型 化 误 差 ;
鲁棒控制其存在的条件应指出: • 模型不确定性或外界扰动不确定性的范围。
在应用中要解决的问题:
• 实际控制问题如何转换成鲁棒控制问题; • 鲁棒控制器在实际应用中的条件、实现方法和应用效
果等。
23
2007年10月9日
鲁棒控制理论及应用
第二讲:
中南大学信息科学与工程学院 吴 敏
基本知识与基本概念
24
鲁棒控制理论及应用
(研究生课程)
吴敏
中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
1
鲁棒控制理论及应用
课程的目标
中南大学信息科学与工程学院 吴 敏
• 了解鲁棒控制研究的基本问题; • 掌握鲁棒控制的基础知识和基本概念; • 明确鲁棒控制问题及其形式化描述; • 掌握几种鲁棒稳定性分析与设计方法; • 掌握状态空间H∞控制理论;
卡尔曼-布西滤波器 (Kalman-Bucy Filter)理论 现代控制理论
15
2007年10月9日
鲁棒控制理论及应用
LQG 控制器
K
u P
中南大学信息科学与工程学院 吴 敏
d y
xˆ 卡尔曼--布西
滤滤波波器器
控制问题的解 (分离原理): • 设计卡尔曼-布西滤波器,获得x的估计值; • 设计基于x的估计值的状态反馈增益矩阵K。
鲁棒控制理论第一章
![鲁棒控制理论第一章](https://img.taocdn.com/s3/m/6ed4dfe69e314332396893b3.png)
60—70年代,控制理论中关于状态空间的结构性理论得 到了突破性的进展
建立了线性系统的能控、能观性理论
提出了反馈镇定的一整套严密的理论和方法
这些理论和方法却依赖于受控对象的精确的数学模型
由于实际的系统往往都是运行在不断变化的环境中,各种 因素(如温度、原料、负荷、设备等)都是随时间变化的, 一般说来,这种变化是无法精确掌握的。 又由于受理论和方法的限制,在实际系统的建模过程中经 常要做—些简化处理,如降阶、时变参数的定常化处理、 非线性方程的线性化等 使得实际系统和我们赖以做分析和设计的数学模型之间存 在一定的差别。
Doyle等人提出可根据范数界限扰动有效地描述模型不
确定性,由此他发展了判别鲁棒稳定性和鲁棒性能的 强有力工具——结构奇异值。
Vidyasagar等人于1982年提出了同时镇定化问题:给
定 r 个被控对象P1,P2 ,…,Pr ,能否找到一个控制 器,镇定所有被控对象。这里,被控对象由多个模型 描述,主要是由故障或非线性系统在多个工作点线性 化造成的。
鲁棒性定义
从某种抽象的意义上来谈鲁棒性本身,而不局限于控制系 统的鲁棒性。 首先,鲁棒性是一种性质,它应该与某种事物相关联。如 控制系统、矩阵等。因而我们通常所说的控制系统的鲁棒 性即是与控制系统相关的某种意义下的抗扰能力。 其次,鲁棒性所言及的对象并不是事物本身,而是事物的 某种性质,如控制系统的稳定性、矩阵的可逆性或正定性 等等。 因而通常的“控制系统的鲁棒性”这种说法并不确切。是 一种很笼统的说法。如若确切地表述,则需指明“某事物 的某种性质”的鲁棒性,如控制系统的稳定性的鲁棒性, 简称控制系统的稳定鲁棒性;控制系统的某种性能的鲁棒 性,简称控制系统的性能鲁棒性。
第二章 鲁棒控制理论概述
![第二章 鲁棒控制理论概述](https://img.taocdn.com/s3/m/6236a540ad02de80d4d84089.png)
第二章鲁棒控制理论概述2.1鲁棒控制理论概述2.1.1 系统不确定性和鲁棒性控制科学所要解决的主要问题之一是针对被控对象,设计合适的控制器,使闭环系统稳定或达到一定的性能指标要求。
它经历了经典控制理论和现代控制理论两个发展阶段。
无论是经典控制理论还是现代控制理论,它们的一个明显的特点是建立在精确的数学模型基础之上。
但是,在实际应用中存在着许多不确定性,具体体现在:(1)参数的测量误差。
由于测量技术的限制,许多参数的测量值可能有相当大的误差。
尤其是某些涉及热力学、流体力学和空气动力学,以及化学反应过程的参数,往往很不容易测准,或者需要付出昂贵的代价才能测准;(2)环境和运行条件的变化。
这往往是不确定性产生的最重要的原因。
例如,内部元器件的老化;电气设备的电阻因温升而改变;炼钢炉因炉壁渐渐被钢水腐蚀变薄而导致导热系统的变化;飞机和导弹在高空或低空以高速或低速飞行时其空气动力学参数的变化非常剧烈,甚至由于燃料消耗造成导弹质量的变化和质心的位移,这些都会造成其参数较大的变化;(3)人为的简化。
为了便于研究和设计,人们往往有意略去系统中一些次要因素,用低阶的线性定常集中参数模型来代替实际的高阶、非线性甚至是时变和分布参数的系统,这样势必要引入系统模型的不确定性。
因此,在控制系统的设计过程中不可避免的问题是:如何设计控制器,使得当一定范围的参数不确定性及一定限度的未建模动态存在时,闭环系统仍能保持稳定并保证一定的动态性能,这样的系统被称为具有鲁棒性。
2.1.2鲁棒控制理论的发展概况鲁棒控制理论正是研究系统存在不确定性时如何设计控制器使闭环系统稳定且满足一定的动态性能。
自从1972年鲁棒控制(Robust Contr01)这一术语首次在期刊论文中出现以来,已有大量的书籍详细的阐述了鲁棒控制理论的产生、发展及研究现状。
鲁棒控制的早期研究常只限于微摄动的不确定性,都是一种无穷小分析的思想。
1972年鲁棒控制(Robust Control)这一术语首次在期刊论文中出现。
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第一章概述§1.1 不确定系统和鲁棒控制(Uncertain System and Robust Control)1.1.1 名义系统和实际系统(nominal system)控制系统设计过程中,常常要先获得被控制对象的数学模型。
在建立数学模型的过程中,往往要忽略许多因素:比如对同步轨道卫星的姿态进行控制时不考虑轨道运动的影响,对一个振动系统的控制过程中,不考虑高阶模态的影响,等等。
这样处理后得到的数学模型仍嫌太复杂,于是要经过降阶处理,有时还要把非线性环节进行线性化处理,时变参数进行定常化处理,最后得到一个适合控制系统设计使用的数学模型。
经过以上处理后得到的数学模型已经不能完全描述原来的物理系统,而仅仅是原系统的一种近似,因此称这样的数学模型为“名义系统”,而称真实的物理系统为“实际系统”,而名义系统与实际系统的差别称为模型误差。
1.1.2不确定性和摄动(Uncertainty and Perturbation)如立足于名义系统,可认为名义系统经摄动后,变成实际系统,这时模型误差可视为对名义系统的摄动。
如果立足于实际系统,那么可视实际系统由两部分组成:即已知的模型和未知的模型(模型误差),如果模型的未知部分并非完全不知道,而是不确切地知道,比如只知道某种形式的界限(如:范数或模界限等),则称这部分模型为实际模型的不确定部分,也说实际系统中存在着不确定性,称含有不确定部分的系统为不确定系统。
模型不确定性包括:参数、结构及干扰不确定性等。
1.1.3 不确定系统的控制经典的控制系统设计方法要求有一个确定的数学模型(可能是常规的,也可能是统计的)。
以往,由于对一般的控制系统要求不太高,所以系统中普遍存在的不确定性问题往往被忽略。
事实上,对许多要求不高的系统,在名义系统的基础上进行分析与设计已经能够满足工程要求,而对一些精度和可靠性要求较高的系统,也只是在名义系统基础上进行分析和设计,然后考虑模型的误差,用仿真的方法来检验实际系统的性能(如稳定性、暂态性能等)。
例如早期导弹控制系统设计时就是这样:首先按名义模型设计一个控制系统,然后反复调整设计参数,这样的结果是浪费了大量的人力物力;一种导弹从设计到定型要反复计算数百条弹道,对大小回路控制器参数要进行数十次调整,还要经过反复试射,这类参数的调整往往没有一个理论可以遵循,而依据设计者的经验。
为了解决不确定控制系统的设计问题,提出了鲁棒控制理论。
由于鲁棒控制器是针对系统工作的最坏情况而设计的,因此能适应所有其它工况,因此它是解决这类不确定系统控制问题的有力工具。
定义1.1 鲁棒性:在不确定因素影响下,系统(装置)保持其原有能力的性质。
定义1.2鲁棒控制:使受到不确定因素作用的系统保持其原有能力的控制技术。
§1.2 鲁棒控制理论研究的内容1.2.1鲁棒稳定性(绝对稳定性)鲁棒稳定性是系统受到扰动作用时,保持其稳定能力的性质。
这种扰动是不确切知道的,但是是有限的。
稳定性是对一个系统正常工作的起码要求,所以对不确定系统的鲁棒稳定性检验是必要的。
因为传统的设计方法不具有保证鲁棒稳定性的能力,包括七十年代发展起来的各种方法,INA(逆奈氏阵列)、CL(特征轨迹)、LQR(线性二次型调节器)等,都不能保证系统的鲁棒稳定性。
从九十年代起,大多数飞机、导弹、航天器都提出了鲁棒性要求。
鲁棒稳定性分为频域分析及时域分析两类,每一类又包含多种不同的方法。
常用的鲁棒稳定性分析方法有:1)矩阵特征值估计方法2)Kharitonov方法--多项式方法3)Lyapunov方法—广义能量方法4)矩阵范数及测度方法1.2.2 性能鲁棒性(相对稳定性)对不确定系统,仅仅满足鲁棒稳定性要求是不够的。
要达到高精度控制要求,必须使受控系统的暂态指标及稳态指标都达到要求。
按名义模型设计的控制系统在摄动作用下仍能满足性能指标要求,则说该系统具有性能鲁棒性。
大多数设计方法不能保证性能鲁棒性,因而对不确定系统进行性能鲁棒性的检验是必要的。
性能指标的鲁棒性分析方法也可分为频域和时域两种,使用何种性能指标,要视提出的性能指标是在频域还是在时域而定。
性能鲁棒性有时又称为相对稳定性、D-稳定性等。
所谓D-稳定性,即为了保证系统的性能,要求在摄动作用下,系统的闭环特征值保持在某个区域D内。
1.2.3 鲁棒控制器设计a)基于不确定性界限的鲁棒控制器设计已知名义系统及不确定性的界限,设计一个控制系统使其满足稳定性或性能指标要求。
这里的不确定性包括:对外干扰的不确定性及内部结构、参数变化的不确定性,一般前者称为鲁棒伺服机问题,发展较早(70年代中期开始),后者称为鲁棒调节器问题,发展较晚(70年代末、80年代初开始)。
属于这类方法有:1)保证价值控制理论(Guaranteed Cost Control);2)Lyapunov最大-最小方法;3)变结构控制理论(VSC),特别是其中的滑动模态控制理论(Sliding Mode Control);4)μ综合方法。
b)基于灵敏度指标的鲁棒控制器设计这类控制器是在名义系统基础上设计的,然后应用一些与灵敏度有关的性能指标,设计控制器使所设定的性能指标最优,如H∞控制等。
属于这类方法的主要有:1)H∞控制理论(1981年加拿大的Zams 提出);2)鲁棒的特征结构配置方法(Matlab中的place函数)。
c)基于其他考虑的方法如定量反馈理论(QFT),英国的Holowitz 1979年提出的。
§1.1.3 本课程的内容本课程分为七章,第二章介绍理解本课程所需要的数学基础知识;第三章讲述状态空间系统的鲁棒稳定性分析方法;第四章讲述动力学系统的鲁棒稳定性分析方法;第五章讲述鲁棒控制器的设计方法;第六章讲述变结构控制器的设计方法;第七章讲述鲁棒控制的应用。
本课程假定读者已经学习过矩阵理论和现代控制理论等课程。
第二章 数学基础知识本书使用的数学符号:n n n R R R ⨯、、−实数域、n -维实空间、n n ⨯-维实空间; n n n C C C ⨯、、−复数域、n -维复空间、n n ⨯-维复空间;m n r C ⨯−秩为r 的m n ⨯-维复空间。
nn R ⨯+− n n ⨯-维实空间,其元素的分量都大于或等于0。
∀∉∈、、−属于、不属于、对所有的;1*-A A A T 、、 −A 的转置、A 的共轭转置、A 的逆矩阵; R C m n →⨯−从空间m n C ⨯到实数域R 的映射;a A 、−矩阵A 的范数、标量a 的模;+0− 0的右侧,即大于0的一侧;n 、r −n 个自然数的集合、上界为r 的自然数的集合;⇔⇐⇒、、−包含、被包含、等价; ∆−定义为a a 、−a 的最小值、最大值;{}ij a −元素为ij a 的矩阵;§2.1矩阵的几个概念定义2.1 设nn C A ⨯∈, 如果存在一个C ∈λ和nC x ∈使得:x Ax λ=,(2.1)则λ称为A 的一个特征值,x 称为A 的对应于λ的特征向量。
设A*表示A 的共轭转置,则有:赫米特矩阵(Hermitian Matrix ):A A =*,具有实特征值 对称矩阵(Symmetric Matrix ): A A T=,具有实特征值 酉矩阵(Unitary Matrix ):*1A A=-,特征值都在复平面的单位圆上正交矩阵(Orthogonal Matrix ):1-=A A T,特征值都在复平面的单位圆上 斜赫米特矩阵(Skew Hermitian Matrix ):A A -=*,特征值都在复平面的虚轴上 正规矩阵(Normal Matrix ):**AA A A =,有各异的特征值定义2.2 矩阵A 是正定的,如果其全部特征值大于零;矩阵A 是正半定的,如果其全部特征值都大于或等于零; 矩阵A 是负定的,如果其全部特征值都小于零。
定义2.3 矩阵A 是渐近稳定的,如果其全部特征值都具有负实部; 矩阵A 是不稳定的,如果至少一个特征值具有正实部。
矩阵A 是Lyapunov 稳定的,如果其全部特征值都具有非正实部。
关于矩阵的特征值还有一些性质:i ) 相似变换不改变矩阵的特征值; ii ) 特征值是连续的;iii ) 实矩阵的特征值是自共轭的。
这些性质也是我们今后的学习中要用到的。
§2. 2 矩阵范数定义2.4 若ν是R C mn →⨯的一个映射,称ν是A 的一个矩阵范数,系指如下条件保持时:a ) 正定条件 mn C A A ⨯∈≠∀>0,0νb ) 齐次条件m n C A C A A ⨯∈∈∀=,,αααννc ) 三角不等式 mn CB A B A B A ⨯∈∀+≤+,,ννν此外,若下面的条件成立d ) 相容条件 m n C B A B A AB ⨯∈∀≤,,ννν 则称ν为相容的矩阵范数。
常用的矩阵范数:设{}m n ij C A a A ⨯∈=,,a ij 是A 的元素,则a )行和范数 ∑=∆∞=mj ij ia A1max(2.2)b) 列和范数 ∑=∆=ni ijj aA 11max(2.3)c) 谱范数 {}⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧==≠=∆220212max max 2x Ax AxA x x (2.4)d) Frobenius 范数 ()21112⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑∑==∆ni mj ij F a A (2.5)e) B-范数 ∑∑==∆=n i mj ij Ba A11(2.6)这里除了B-范数外,其它都满足相容性条件。
§2.3 矩阵的测度定义2.5 矩阵A 的测度()A μ被定义为()A μθθθ1lim0-+=+→∆A I (2.7)A 的测度表示n n C ⨯上一点I 在方向A 的单侧方向导数,I 为单位阵。
物理解释:考虑系统()()()t x t A t x= ,()t Φ是其一个解向量, 那么()t Φ的方向导数为()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡Φ-+Φ=Φ+→∆+θθθt t t D 0lim =()()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡Φ-Φ+Φ+→θθθt t t '0lim =()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡Φ-Φ+Φ+→θθθt t A t 0lim()()⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡Φ-Φ+≤+→θθθt t A I 0lim=()()()t A t A I Φ=Φ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-++→μθθθ1lim 0测度的性质:a )()()()00,1,1=-=-=μμμI Ib )()()A A A A ≤≤--≤-μμc )()()A c cA μμ=, 0≥∀c (齐次条件)d )()()c A cI A +=+μμe )()()()B A B A μμμ+≤+, (三角不等式)f )()()()B A B A B A -≤-≤-μμμg )()()[]()A A A i μλμ≤≤--Re , ()n i ∈∀矩阵的测度满足齐次条件和三角不等式,但不满足相容性条件。