鲁棒稳定性理论robustfourth

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λ1 + μ 1
L 1
L L L L L L
λp + λ p
1
λp + μ1
1
μ1 + λ p
L 1
μ1 + μ 1
L 1
9
μ2 + λ p
μ2 + μ1
⎤ ⎥ λ1 + μ z ⎥ ⎥ L ⎥ 1 ⎥ ⎥ λp + μ z ⎥ ⎥ 1 ⎥ ⎥ μ1 + μ z ⎥ L ⎥ ⎥ 1 ⎥ ⎥ μ2 + μ z ⎥ ⎦ 1
AT [ r (t )]P + PA[ r (t )] ≤ − aI , ∀r (t ) ∈ Rr
c) 存在常数矩阵P>0,满足
AT [ r (t )]P + PA[ r (t )] < 0, ∀r (t ) ∈ Rr
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2009年11月27日
鲁棒控制理论及应用课程
信息科学与工程学院
何 勇
可线性二次稳定化控制
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何 勇
第四讲:
鲁棒稳定性理论
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2009年11月27日
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何 勇
加法不确定性的鲁棒稳定化条件
z
K (s)
Δ(s)
w
P (s)
W ( s)
r U A = { PA ( s ) = P ( s ) + W ( s )Δ ( s ) : Δ ( s )∈ BH ∞
x =

y
=
A x +
D u
E x
u
Δ
y
r 定理2:在式(A; D, E ) = min{ Δ : A + DΔE为不稳定}中,当△为实 数时,则稳定矩阵A对实数不确定性D△E的稳定半 径rR为 rR = rR ( A; DΔE ) = ( Sup GR ( jω ) )−1
ω∈Ω
其中 Ω = {Ω ∈ R; GI ( jω) = 0}, GR ( s )和GI ( s )分别为G ( s ) 的实部和虚部。
为正定的,其中 βi 和 λ i 分别为 βi 和 λ i 的共轭复数。
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可鲁棒稳定化条件(1)
定理: 假设公称模型P(s)具有不同的p个不稳定极点λ1 ,λ2 ,… ,λp , Re λi﹥0,则对于非结构化集合:
U A = { PA ( s ) = P ( s ) + W ( s )Δ ( s ) : Δ ( s )∈ BH ∞
& x(t ) = [ A + ΔA(r (t ))]x(t ) + [ B + B ( s (t ))]u (t )
u (t ) = − Kx(t ), K ∈ R m×n
定义:若存在适当的常数矩阵P>0和常数a>0,而且 定义:
2
∀x ∈ R n , ∀t ∈ R
则称系统是可二次稳定化的(quadratically stabilizable)。
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二次稳定性的性质
定义:下述两种陈述是等价的。 定义: & a) 系统 x(t) = A(r(t))x(t) + B(s(t))u(t) 可通过线性控制u=-Kx实 现二次稳定化; & b) 对系统 x(t) = A(r(t))x(t) + B(s(t))u(t) 实施适当的线性状态反 馈u = - K x后获得的闭环控制系统是二次稳定的。 引理:下述三个结论是等价的。 引理: & a) 系统x(t) = A(r(t))x(t) + B(s(t))u(t)是二次稳定的; b) 存在常数矩阵P>0和常数a>0,使
⎡ 1 − β1 β 1 ⎢ ⎢ λ1 + λ 1 ⎢ ⎢ L ⎢1 − β β p 1 ⎢ ⎢ λ + λ1 ΓA = ⎢ p 1 ⎢ ⎢ ⎢ μ1 + λ 1 ⎢ L ⎢ 1 ⎢ ⎢ ⎢ μ2 + λ1 ⎣ L L L L L L 1 − β1 β 1 1
λ1 + λ p
L 1 − β1 β p
}
可鲁棒稳定化的充分与必要条件是Γ A 为正定,其中
⎡1− β β 1 − β1 β p 1 1 L ⎢ λ1 + λp ⎢ λ1 + λ1 ⎢ L L ΓA = ⎢ L ⎢1 − β β 1 − β1 β p p 1 ⎢ L ⎢ λp + λ1 λ1 + λp ⎣
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⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦
W (λ ) βi = % i P (λ i )
(A; D, E ) = min{ Δ : A + DΔE为不稳定} r
称为稳定矩阵A对不确定性D△E的稳定半径。
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何 勇
关于稳定半径的计算
定理1:假设矩阵A是稳定的,而且 G(s) = E (sI − A)−1 D ≠ 0 则稳 −1 rc = r ( A; D, E ) = G ( s) ∞ 定半径rc为
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二次稳定化问题
& 定义:在系统 x(t) = A(r(t))x(t) + B(s(t))u(t) 中,若存在连续的状态反 定义: 馈控制 u(t ) = f ( x(t )), f (0) = 0 以及n维常数矩阵P>0和常数a>0,而且对应于闭环控制 系统 & x(t ) = A(r (t )) x(t ) + B ( s (t )) f ( x(t ))
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其它典型不确定性的鲁棒稳定化条件
W (s ) Δ (s )

W (s )
Δ (s )

K (s )

P (s )
K (s )
P (s )
a : PA ( s) = [ I + W ( s )Δ( s ) P( s)]−1 P( s )
b : PA ( s) = [ I + W ( s)Δ( s)]−1 P( s)
Re λi > 0,
βi < 1
插值问题:求所有属于BH∞且满足插值条件 插值问题 F (λi ) = βi , i = 1, 2,L , p 的标量函数及其存在的条件。 引理:插值问题可解的充分与必要条件是矩阵 引理:
⎡1− β β 1 − β1 β p 1 1 L ⎢ λ1 + λp ⎢ λ1 + λ1 ⎢ L L ΓA = ⎢ L ⎢1 − β β 1 − β1 β p p 1 ⎢ L ⎢ λp + λ1 λ1 + λp ⎣ ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

< 1; K ( s ) =
5( s + 0.2)( s + 0.1) s ( s + 5)
Tyr ( s ) = [1 + P ( s ) K ( s )]−1 P ( s ) K ( s ) ∈ RH ∞
Tzw ( s) = [1 + P( s) K ( s)]−1 K ( s)W ( s)
101 10 0
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基于规范互质分解描述的鲁棒稳定性
z2
ΔN (s)
w2
w1
w
ΔM (s)
z1
W (s)
r
K (s)
N1 ( s )
M
−1 1
(s)
-
PA ( s )
y
U C = { PA ( s ) = [ M 1 ( s ) + M Δ M ( s )]−1[ N1 ( s ) + W Δ N ( s )], Δ ( s ) ∈ BH ∞ ⎡ I ⎤ −1 −1 Tzw ( s ) = ⎢ ⎥ [ I + P( s ) K ( s )] M 1 ( s )W ( s ) ⎣ − K (s) ⎦
函数 V ( x) = xT Px 对时间的导数不依赖于让r(t)和s(t)的值而满 足
& V ( x) = x T {[ A + ΔA( r (t ))]T P + P[ A + ΔA( r (t ))]}x − 2 x T P[ B + ΔB ( s (t ))] f ( x)
≤ −a x(t ) ,
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可鲁棒稳定化条件(2)
定理: 假设公称模型P(s)具有不同的p个不稳定极点λ1 ,λ2 ,… ,λp , L Re Re λi﹥0, z个不稳定零点 μ1 , μ2, μz, μi > 0 ,则对于非结 构化集合: um = { [ I + W ( s )Δ ( s )]P ( s ), Δ ( s ) ∈ BH ∞ } 可鲁棒稳定化的充分与必要条件是Γ A 为正定,其中
PA (s)
y
}
Tzω = −( I + KP)−1 KW
定理: K 为鲁棒稳定化控制器的充分与必要条件是,当 Δ(s) = 0 时闭环控制系统是稳定的,且 ( I + KP)−1 KW ∈ BH ∞
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实例
P( s) = −s + 5 , W ( s ) = 0.2 , Δ( s ) 2 ( s + 5)( s + 0.2 s + 1)
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稳定半径的意义
& 对于系统 x(t) = A(r(t))x(t), A(r(t))=A + DΔE, Δ ≤ r 使用状态 Im 反馈u=-Kx进行稳定化控制 1.5
1.0
& x(t ) = ( AK + DΔE) x(t )
σ max [Tzω ( jω )]
当Δ ( s ) = 0 时闭 环控制系统是 稳定的;
10 − 1
( I + KP) KW ∈ BH ∞
−1
10 − 2 10 − 2
10 − 1
10 0
101
10 2 ω
奇异值曲线
K(s)是稳定化控制器
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20Leabharlann Baidu9年11月27日
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乘法不确定性的鲁棒稳定化条件
z
K ( s)
P (s) PA ( s)
Δ( s )
W ( s)
w y
rU M = [ I + W ( s )Δ ( s )]P ( s ), Δ ( s ) ∈ BH ∞
{
}
Tzω = −[ I + PK ]−1 PKW
定理: K 为鲁棒稳定化控制器的充分与必要条件是,当 Δ(s) = 0 时闭环控制系统是稳定的,且 ( I + PK )−1 PKW ∈ BH∞
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二次稳定性
& x(t) = A(r(t))x(t) + B(s(t))u(t)
定义:对于系统(上式),若存在适当的n维常数矩阵P>0和 定义: 常数a>0,而且二次型函数
V ( x) = xT (t ) Px(t )
对时间的导数不依赖于未知参数r(t)而满足
定理: K 由a(或b)式描述的不确定性控制对象, 为鲁棒稳定化控 制器的充分与必要条件是,当 Δ(s) = 0 时闭环控制系统是 稳定的,且 SPW ∈BH∞ SW ∈BH∞) (或
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插值问题
2, 给定p个复数对 (λi , βi ), i = 1, L,p,假定满足
V (t ) = x T (t )[ A( r (t )) P + PA(r (t ))] x (t ) ≤ − a x (t )
2
则称系统是二次稳定的(quadratically stable)。 特征:保证渐近稳定性的李雅普诺夫函数V(x)可以选择为x的 特征: 正定二次型函数,而且与不确定性r(t)无关。 二次稳定性,二次稳定化问题(鲁棒稳定化问题)。
AK = A + BK
0.5 0
−0.5 −1.0
−1 ∞
rR −1
rc −1
Re
稳定半径可定义为
rc=r ( AK , D, E ) = E ( sI − AK ) D
−1
−1.5 −1.5 −1.0 −0.5
0
0.5
1.0
1.5
稳定半径示意图
通过求解相应的H∞控制问题,可以获得使稳定半径rc最 大的状态反馈增益矩阵K。
β i = W (λ i )
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稳定半径
定义:
& 考虑系统 x(t) = A(r(t))x(t) ,其中 A(r (t ))=A + DΔE , Δ ≤ r
在公称系统即 Δ = 0 时的系统是稳定的前提下,求使系统 变为不稳定时不确定性 Δ 的最小变化范围,即
}
定理: K 为鲁棒稳定化控制器的充分与必要条件是,当 ΔM (s) = Δ N (s) = 0 时闭环控制系统是稳定的,且
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⎡I ⎤ −1 −1 ⎢ − K ( s ) ⎥ [ I + P( s) K ( s)] M 1 ( s )W ( s ) ∈ BH ∞ ⎣ ⎦
2009年11月27日
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