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

输入饱和的双积分系统的复合时间最优控制

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。

最优控制的计算方法

最优控制的计算方法
5
1、梯度法
3、用UK(t)、XK(t)和横截条件求得的终端值(tf),从tf 到t0反向积分协态方程,求出协态向量K(tf)。 4、计算哈密顿函数H对U的梯度向量 H K g ( )K U H K ( ) K 表示在 U K 、X K 、 处取值。当这些量非最优值 U 时, g K 0 。
U
(iii)边界条件(包括横截条件) 最优控制的计算方法一般是先求出满足上面三个条件中 某两个的解,然后用合适的迭代计算形式逐次改变这个解, 以达到满足剩下的另一个条件的解(即最优解)。
4
一、直接法
1、梯度法 这是一种直接方法,应用比较广泛。它的特点是:先猜 测任意一个控制函数U(t),它可能并不满足H 取极小的必要 条件,然后用迭代算法根据H 梯度减小的方向来改善U(t), 使它最后满足必要条件。 计算步骤如下: 1、先猜测[t0, tf]中的一个控制向量UK(t)=U0(t),K是迭代 步数,初始时K=0。U0 的决定要凭工程经验,猜得合理,计 算收敛得就快 2、在第K步,以估计值UK和给定的初始条件X(t0),从t0 到tf 顺向积分状态方程,求出状态向量XK(t)。
(2) 以 X (t 0 ) 为初值,从 t 0 到 t f 积分状态方程,得出状态 轨迹 X K (t )。 (3) 以 (t f )为终值,从 t f 到 t 0 反向积分协态方程,求得 协态轨迹 K (t ) 。 H (4) 计算梯度向量 g K ( ) u u k u
(5) 计算共轭系数
8
1、梯度法
0 1、选初始估计 u (t ) 0 。
2、将 u 0 (t ) 0 代入状态方程可得 dx dt 2 x 1 t c 积分上式可得 x 代入初始条件: x(0) 10 ,确定积分常数 1 c 10 10 0 可得 x(t ) x (t ) 10t 1

基于最小值原理的壁面攀爬机器人时间最优控制

基于最小值原理的壁面攀爬机器人时间最优控制

·智能控制技术·徐林孙树栋陈立彬等基于最小值原理的壁面攀爬机器人37 基于最小值原理的壁面攀爬机器人时间最优控制徐林,孙树栋,陈立彬,杨建元(西北工业大学机电学院,陕西西安710072)摘要:首先简要介绍了一种新型双索牵引壁面攀爬机器人结构,并建立了该系统的数学模型。

其次,依据庞特里雅金最小值原理推出了机器人本体两点间运动时间最优的控制律,并将该非线性方程组的求解看作是一个两点边值问题,通过引入简单打靶法以及一种初值猜测技术来求解该方程组。

最后,数值仿真表明所建模型及控制规律是可行的。

关键词:壁面攀爬机器人;最小值原理;时间最优控制;两点边值问题;打靶法中图分类号:TP242. 3 文献标识码:A 文章编号:1672 - 1616( 2006) 21 - 0037 - 05随着城市规模的不断扩大,越来越多的高层建筑如雨后春笋般涌现出来,人们在惊叹现代建筑艺术、享受现代生活的同时,又面临着一个关系生命安危的问题———那就是高层消防和救援问题。

研究人员已经提出了利用消防特种机器人和高空作业机器人的方法。

但是,现有的消防特种机器人大多只能在地面作业;而高空作业机器人,由于一部分采用的是吸附的运动方式, 使得其移动速度较慢,可携带的负载也较轻,无法快速进入着火点实施有效的消防和救援作业;另一部分采用楼顶预置水平轨道的吊篮型装置,虽然其运动迅速,且有一定的负载能力,但是预置楼顶轨道的要求致使这种装置不适用于消防、救灾等作业。

针对高空消防、救援等作业的特殊要求,我们提出一种特殊的机器人组合系统,使机器人本体能携带较大负载且能快速到达着火点实施侦察、消防及救援工作。

1 时间最优控制模型建立1 . 1 原理简述和分析攀爬机器人组合系统工作原理可简述为:通过一种无限程攀爬装置将地面动力电机的绕转扭矩经牵引钢丝绳远距离传递给机器人本体,本体利用摩擦力作用将该扭矩转化为其攀升的动力,从而实现了通过地面电机对机器人本体壁面运动的驱动。

5 最优控制-极小值原理

5 最优控制-极小值原理
* j
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

hjb方程

hjb方程

hjb方程对于一个最优控制问题,HJB方程是连续时间最优控制的充分必要条件。

Hamilton-Jacobi-Bellman方程如何理解HJB方程−∂ V ∂ t ( x ( t ) , t ) = min ⁡ u ( t ) ∈ U { g ( x( t ) , u ( t ) , t ) + ∂ V ∂ x ( x ( t ) , t ) ⋅ f ( x ( t ) , u ( t ) , t ) } -\frac{ \partial V }{ \partialt }(x(t),t)=\mathop{\min}_{u(t)\inU}\left\{g(x(t),u(t),t)+\frac{ \partial V }{ \partialx }(x(t),t)\cdot f(x(t),u(t),t) \right\} −∂t∂V(x(t),t)=minu(t)∈U {g(x(t),u(t),t)+∂x∂V(x(t),t)⋅f(x(t),u(t),t)}其中 V V V是值函数, g g g是过程成本, f f f是状态方程公式的理解首先要理解值函数代表什么。

值函数是性能指标(定义在下文)的最优值。

一般性能指标都是由两部分组成,一部分是积分,一部分就是一个和终点有关的值。

比如从A开车去B,那么积分的部分可以是油钱,这取决于你的控制方式和在这段时间的行驶距离。

第二部分就是停止时离终点的距离。

这里的油钱也被称为过程成本。

控制(油门,刹车)用状态方程表示,给定当前位置和控制,就能知道下一时刻的位置在哪里。

这个式子有个隐含条件就是已知全程所用的时间。

那么就是说在给定时间内,每一秒,都对应了应该用什么控制去走多少米。

公式左边对应的是最优值随时间的变动,加负号是因为时间不能返流,满足因果关系。

现在看公式右边,第一项是当前所需要的油钱,第二项的偏导数说的是位置变动会引起最优值变动多少,那么具体移动多少移动到哪里是由状态方程决定的,那么第二项的意思就显而易见了,在当前位置,通过控制,实现移动后,能让最优值改变多少。

时间最优控制

时间最优控制

其 中x(t ) Rn,u(t ) Rm,f ()和B()的 各 元 对x(t )和t连 续 可 微 ,
g() R p, 其 各 元 对x(t f )和t f 连 续 可 微 ,t f 是 状 态 轨 线 首 次 与 目标集相遇的时刻。
为 统 一 起 见 , 时 间 最 优控 制 问 题 的 性 能 指 标 取为 积 分 型
为奇异区间。
7
定 理4.4.1 Bang Bang控 制 原 理 设u*(t )是 问 题4.4.1的 时 间 最 优 控 制 , 且 问题4.4.1是 正 常 的 , 则最优控制
u*(t ) sgnq(t ) sgn BT ( x(t ),t )(t )

u*j (t )= sgn q j (t ) sgn bTj ( x(t ),t )(t )
j 1,2, , m; t t0 , t f
因 此 时 间 最 优 控 制 的 各个 分 量u*j (t )都 是 时 间t的 分 段 常 值 函 数 , 在q j (t )=0的 诸 点 上 ,u*j (t )由 一 个 边 界 值 切 换到另一个边界值。
8
4.4.2 线 性 定 常 系 统 的 时 间 最优 控 制 问 题 4.4.2 已 知 线 性 定 常 系 统x(t ) Ax(t ) Bu(t ) 是 完 全 能 控 的 , 求 满 足约 束
u j (t ) 1
设 q(t) BT (x(t),t)(t)
或 q j (t) bTj (x(t),t)(t), j 1,2, , m
其中bj (x(t),t)是矩阵B的第j个列向量,于是(1)式可写为
m
m
T (t)B(x*(t),t)u*(t)

具有时滞的广义时间最优控制问题的近似最优解

具有时滞的广义时间最优控制问题的近似最优解
里令:Q( = ( ( ) ・∈ J 一 , , { f ・ , ) } ∈[t ) , ) ( V ]
d * m - i - n
f £I
,、 ,
t 卜to e ,]
注意 :本文< ・卜 ・> 1 ,, 分别为欧 氏空间的内积和相应 的诱导范数, (- 表示矩 的共轭转置。这 ・) ,
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..

^ + )C(+  ̄ ;+zc + ( s £ )C(+ )1 (+( ( + c 参 ; T口 T6 1 ) )c 。 ) < ; 9 b a )

( , f) f Q( , I J。 ) ) 而且 =

I O If mi{ [ , ) ,= lf 一, * l ∈ ]
( , )= ; f QO ) ) )
这里 :d ,)if - lV ∈ ∈ =nl z , 尺 , 尺 。同时为了讨论的方便 ,我们假设: x
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第l卷第l 4 期 20 0 7年 2月
J OURNAL OF DONGGUAN NI RS Y F T CHNOLOGY U VE n O E
东 莞 理 工 学 院 学 报
V 1 4 o1 o 1 . . N
Fe . 00 b2 7

个近似解。
1 主 要 结 论
先介绍本文 的主要结论 。
定理11 引言假设成立,引理12 . .的条件也成立 ,- e o) 和正整数Ⅳ,  ̄ (,, -6 使得
收稿 日期: 0 6 0 —0 2 0— 4 7
作者简 介: 齐斌(1 7 9 8一) 男 , , 安徽 固镇人 , 师 , 讲 主要从事 泛 函微 分方 程研究 。

最优控制的基本理论及应用

最优控制的基本理论及应用
前苏联学者庞特里亚金等则在1956~1958年间创立 了极小值原理, 也发展了经典变分原理,成为处理控 制有闭集约束的变分问题的强有力工具。
本章在介绍解决最优控制问题3种基本方法(变分 法、极小值原理和动态规划)的基础上,阐述两类典 型最优反馈系统的设计,即线性二次型最优控制和最 小时间控制。
6.2 最优控制问题的提出及数学描述
6.3.2 用变分法求解无约束条件的泛函极值问题
设积分型性能泛函为
Jtt0f L[x(tx)(,t)]d,tt
(6-24)
在区间[t0 ,t f ]上,被积函数 L[x(t),x(t),t]二次连续可微, 轨线x(t)有连续的二阶导数,x(t)Rn ,对x(t)没有任何 约束。要求确定极值轨迹 x *(t) ,使泛函J为极值。
级数 ,则
J()tt0f L x Tη(t) L x Tη (t)R dt
(6-29)
式中,R表示泰勒(Taylor)级数展开式中的高阶项。
如果定义x(t)和 x (t) 的一阶变分为 δ x εη (t),δ x εη (t)
由泛函变分的定义,泛函的一阶变分为
(6-30)
6.2.2 最优控制问题的数学描述
构成最优控制问题必须具备以下几个基本条件:
1.被控系统的数学模型,即动态系统的状态方程
状态方程在最优控制中为等式约束条件。
2.控制变量的约束条件(容许控制)
任何实际物理系统,控制变量总是受约束的,一
般可写成
u(t)U
(6-3)
式中,U表示一个封闭的点集合,称为控制域。此时称 u(t)为容许控制。
1)积分型性能泛函
Jtt0f Lx((t)u,(t),dtt)
2)终值型性能泛函
J[x(tf ),tf]

时间最优控制曲线

时间最优控制曲线

时间最优控制曲线
时间最优控制曲线是一种控制策略,旨在最小化完成某项任务所需的时间。

在控制工程中,时间最优控制通常涉及找到一个控制输入,使得系统状态在给定的时间内从初始状态转移到目标状态。

时间最优控制曲线的设计通常涉及以下几个步骤:
1.确定目标函数:目标函数是衡量系统性能的指标,通常是最小化完成某项任务所需的时
间。

2.确定约束条件:约束条件包括系统的状态方程、输入约束和输出约束等。

3.求解最优控制问题:使用适当的优化算法求解最优控制问题,以找到最优的控制输入。

4.验证和实施:验证所找到的最优控制策略在实际系统中的可行性和有效性,并进行必要
的调整和优化。

线性系统时间最优控制的存在性和唯一性

线性系统时间最优控制的存在性和唯一性

线性系统时间最优控制的存在性和唯一性王思江 08070110242贵州大学 理学院信计1.内容介绍:最优控制理论是现代控制理论中最早发展起来的分支之一。

所谓控制就是人们用某种方法和手段去影响事件及其运动的进程和轨道,使之朝着有利于控制主体的方向发展。

对于一个给定的受控系统,常常要求找到这样的控制函数,使得在它的作用下,系统从一个状态转移到为设计者希望的另一个状态,且使得系统的某种性能尽可能好。

通常称这种控制问题为最优控制问题。

最优控制理论主要讨论求解最优控制问题的方法和理论,包括最优控制的存在性、唯一性和最优控制应满足的必要条件等。

最优控制理论始于20世纪50年代末,其主要标志是前苏联数学家庞特里亚金等提出的“最大值原理”。

最优控制理论在工矿企业、交通运输、电力工业、国防工业和国民经济管理等部门有着广泛的应用。

2.问题:控制系统000()()()()(),()(2.1)()ad x t A t x t B t u t t t x t x u U=+>⎧⎪=⎨⎪⋅∈⎩其中01():[,]n n A t t R ⨯⋅→,01():[,]n m B t t R ⨯⋅→.初始状态0x 是nR 中给定的点.控制区域U 是mR 中有界闭集,ad U 表示取值于U 的可积函数全体.12()((),(),,())T n n x t x t x t x t R =∈ 表示控制系统的状态变量, 12()((),(),,())T m m u t u t u t u t R =∈ 表示控制系统的控制变量.假定以下基本条件成立:()[0,;],()[0,;]:[0,)2[0,),()n n n n mloc loc R A L R B L R L M Hausdorff t M t ρ∞⨯∞⨯⎧⋅∈+∞⋅∈+∞⎪⎪+∞→⎨⎪∀∈+∞⎪⎩是关于度量连续的多值函数对是非空紧集. 对于00,[1,)t T p ≤<<+∞∈+∞,记00[,]{:[,]()}u t T u t T U u =→⋅可测, 00[,+{:[,+()}u t u t U u ∞=∞→⋅))可测, 00[,][0,](,;)p p m u t T u T L t T R = ,000[,)[,)(,;)p p m loc u t u t L t R +∞=+∞+∞ ,0000(,;){:[,)()[,],}p m m p loc L t R u t R u L t T T t +∞=+∞→⋅∈∀>.000(,)[0,)n t x R t t ∀∈+∞⨯≥对以及,能达集00()(;,)t t t x ℜ=ℜ是凸紧的.假设{()()}(2.2)t t M t t ≥ℜ≠∅ ,表示从00(,)t x 到目标()M ⋅是能控的.定义00000(())(();,)inf{(;,,())()}J u J u t x t t y t t x u M t ⋅=⋅=≥⋅∈,即00(();,)J u t x ⋅是轨线00(;,,())y t t x u ⋅首次遇到()M ⋅的时间. 规定inf ∅=+∞.问题(TC):对于00(,)[0,)n t x R ∀∈+∞⨯,假设条件0{()()}t t M t t ≥ℜ≠∅ 成立.寻找控制*()[0,)u t u ∈+∞使得*0000()[0,)(();,)inf(();,)u u J u t x J u t x ⋅∈+∞⋅=⋅(2.3).而*00()[0,)=inf(();,)u u t J u t x ⋅∈+∞⋅—最优时间.满足(2.3)的控制*()[0,)u u ⋅∈+∞称为最优时间控制.2.最优控制的存在性和唯一性的证明:首先,我们叙述以下引理.引理(3.1) 设L 以及(2.2)成立,则最优时间*0inf{()()}t t t M t =≥⋅ℜ≠∅ .下面我们不加证明的给出与最优控制的存在性有关的一系列定理.定理(3.2) 设L 以及(2.2)成立,则问题(TC)至少存在一个时间最优控制*()u ⋅,且最有时间*t 满足*0min{()()}t t t M t =≥⋅ℜ≠∅ .定理(3.3) 设L 以及(2.2)成立,0(0)x M ∉,*t 是问题(TC)的最优时间,则****[()][()]()()M t t M t t ∂∂ℜ=ℜ≠∅ .定理(3.4) 设L 以及(2.2)成立,0(0)x M ∉,则最优时间*t 是以下函数在[0,)+∞上的最小零点001()()inf{max ,(,0)max ,(,)()}tz M t u UF t t x z t s B s u ds λλλ=∈∈=〈Φ->+〈Φ>⎰.进一步,如果01λ=,满足****0000()max ,(,0)max ,(,)()0t u Uz M t t x z t s B s u ds λλ∈∈〈Φ->+〈Φ>=⎰, 则最优控制*()u ⋅满足以下最大值条件****00max ,(,)(),(,)()()..[0,](3.1)u Ut s B s u t s B s u s a e s t λλ∈〈Φ〉=〈Φ〉∈,而***(,())x x t u ≡⋅满足如下横截条件()**0,0,()3.2z x z M t λ〈-〉≥∀∈.其中Φ是方程组()()()xt A t x t =的转移矩阵。

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

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。

绕线转子永磁电机启动过程准时间最优控制

绕线转子永磁电机启动过程准时间最优控制

电气传动2015年第45卷第9期绕线转子永磁电机启动过程准时间最优控制张炳义,阎德宝(沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870)摘要:绕线转子永磁电机(WR-PMM )转子斩波调阻启动是一种便捷有效的启动控制策略。

通过斩波调阻的方法实时调节转子外接电阻,能使启动过程中平均转矩始终保持最大值,实现绕线转子永磁电机启动过程准时间最优控制,进而实现绕线式大中型电动机的重载平滑启动。

给出了WR-PMM 启动控制系统的整体设计方案,完成控制系统的软硬件设计及选型,搭建启动控制实验台,对绕线样机启动性能进行测试。

关键词:绕线转子永磁电机;启动过程;准时间最优控制;转子斩波调阻中图分类号:TM351文献标识码:AQuasi ⁃time Optimal Control of Wound ⁃rotor Permanent Magnet Motorin Starting ProcessZHANG Bing⁃yi ,YAN De⁃bao(School of Electrical Engineering ,Shenyang University of Technology ,Shenyang 110870,Liaoning ,China )Abstract:Rotor resistance chopper control is a simple and effective strategy for the starting of wound ⁃rotorpermanent magnet motor (WR-PMM ).In order to keep the average starting torque in maximum ,the real ⁃timeadjustment of the rotor external resistor was necessary.The quasi⁃time optimal control of WR-PMM in starting process was achieved ,and then realized the smooth start for medium⁃sized wound⁃rotor motor with heavy duty.The overall design scheme of WR-PMM start control system was given ,the design of hardware and software and type selection werecompleted.Finally ,built a starting control experimental platform and tested the starting performance of WR-PMM.Key words:wound⁃rotor permanent magnet motor ;starting process ;quasi⁃time optimal control ;rotor resistancechopper control基金项目:国家重大科学仪器设备开发专项(2012YQ050242);国家自然科学基金(51077093)作者简介:张炳义(1954-),男,博士,教授,Email :******************.com目前大部分起重机的拖动电机是绕线式异步电动机,特点是启动特性好,转子可外串电阻来提高电机启动性能,其驱动系统普遍采用三相异步电动机和齿轮减速机配合使用。

挠性航天器姿态机动时间最优控制研究

挠性航天器姿态机动时间最优控制研究
s l i n f rt e rg d bo y wi ny o e f xb e m o e i b an d. To o e c m e t e df c ly i o vn out h ii d t o l n e i l d so ti e o o h l v r o h i u t n s li g i t e n n i e re u to t a g u b r o e i l d s,t e s se i h n ta som e n o i— h o ln a q ainswi lr e n m e ff x b e mo e h l h y t m s t e r n fr d i t a d s c e e t e mo e n urh rsmp iid t e fc n tan d l a ts u r s p o lms F n l r t —i d la d f t e i lf o a s to o sr ie e s— q a e r be . i a l m e y,n me i a u rc l
o h wic ng t e,i i fu d ta ft e d mp n o f ce tc n b e lgb e,t e c n r li p tf r ft e s thi i m t s o n h ti h a i g c e in a e n g iil i h o to n u o tme o tma tiu e ma e e l b y merc lf n to ft e m a e v rtme, a h o l xt i — p i latt d n uv rwi e a s m l tia u ci n o h n u e i nd te c mp e iy o ov n h n i e re u t n o d b e uc d g e t fs li g t e no ln a q a i s c ul e r d e r al Ba e n t i i d o y o y. s d o h sk n fs mm er ty,a n ltc n a ayi

最优控制理论-最短时间控制系统

最优控制理论-最短时间控制系统

特点:状态方程的右边对控制u (t ) 是一次的。
引出平凡系统和非平凡系统的概念 阐明最短时间控制制系统的基本特征。
3
最短时间控制问题的提法
问题 3-1 已知系统的状态方程
x i t f i xt , t bij xt , t u j t
j 1 m
i 1,2,..., n
(3-15)
于是(3-11)式可写成
ˆ j t q ˆ j t u j t q ˆ j t u
j 1 j 1 m m
(3-16)
9
(3-16)式意味着函数
ut u j t q ˆ j t
j 1 m
(3-17)
ˆ j (t ) 时达整体最小: 当u j (t ) u
(3-1)
或其等价的向量形式), t u (t )
其中 f i xt , t 和bij xt , t 对 x(t)和 t 连续可微。寻找一 m 维有 界闭集中的控制向量,满足下列不等式约束
u j (t ) 1 j 1,2,...m
i 1 j 1 i 1
n
m
n
(3-10)
ˆi (t )} u j t { bij x ˆi (t )} ˆ j t { bij x ˆ (t ), t ˆ (t ), t 即 u
j 1 i 1 j 1 i 1
m
n
m
n
(3-11)
7
在最优轨线终端处,哈密顿函数的终值是 T ˆ Hx ˆ (t ),λ (t ), u ˆ (t ), t t tˆf t tˆf
(3-2)
4
使系统从已知初态
xt0 x 0
(3-3) (3-4)

09讲 最优控制-极小值-时间最短

09讲 最优控制-极小值-时间最短

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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
1 u sgn x1 x2 x2 2

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最优控制——极小值原理 3. 连续系统极小值原理
x1 0 1 x1 t f 0 , 0 x t x2 0 1 f 2 u 1
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用
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最优控制——极小值原理 3.4 极小值原理的典型应用

双积分环节时间最优控制问题
min J tf 1 0 1 x1 0 x u x 2 0 0 x2 1

线性定常系统时间最优控制问题的提法
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双时间尺度系统最优控制设计方法的综述

双时间尺度系统最优控制设计方法的综述

2020年12月第27卷第12期控制工程Control Engineering of ChinaDec. 2020Vol.27, No. 12文章编号:1671-7848(2020)12-2226-08 DOI: 10.14107/ki.kzgc.20180699双时间尺度系统最优控制设计方法的综述钟珊珊ia,杨春雨ib,黄新利2(1.中国矿业大学a.电气与动力工程学院:b.信息与控制工程学院,江苏徐州221006; 2.酒泉卫星发射中心,甘肃酒泉735000)H摘要:双时间尺度系统最优控制设计方法是近年来的研究热点。

本文对双时间尺度系统 最优控制的设计方法、双时间尺度系统的特性分析、双时间尺度系统最优控制问题相关应用等方面进行了全面的梳理。

首先,给出双时间尺度系统最优控制问题的数学模型,并分析相关研究的关键难点;其次,分别给出基于糢型和数据驱动的双时间尺度系统最优控制设计方法:然后,综述双时间尺度系统稳定性和次优性分析方法;接下来,概述了双时间尺度系统最优控制方法的应用案例;最后,展望双时间尺度系统最优控制的研究方向。

关键词:双时间尺度系统;奇异摄动理论;最优控制;穗定性;次优性中图分类号:T P13 文献标识码:AAn Overview on the Design Method for Optimal Control ofTwo-time-scale SystemsZHONG Shan-shan x\YANG Chun-yu xb,HUANGXin-li2(1. a. School o f Electrical and Power Engineering; b. School o f Information and Control Engineering, China University of Miningand Technology, Xuzhou 221006, China; 2. Jiuqan Satellite Launch Center, Jiuquan 73500, China)Abstract: The design method of optimal control for two-time-scale systems i s a research hotspot in recent years. In t h i s paper,the design method for optimal control of two-time-scale systems,characteristic analysis of two-time-scale systems and related application of optimal control for two-time-scale systems are reviewed. Firstly, the mathematical model and challenges for optimal control problem of two-time-scale systems are given. Secondly, the model based and data-driven design methods for optimal control of two-time-scale systems are presented respectively.Then,the analysis methods for st a b i l i t y and sub-optimality of the two-time-scale systems are presented. Next, the typical application cases of optimal control of two-time-scale systems are summarized. Finally, the future research directions for optimal control of two-time-scale systems are prospected.Key words:T w o-time-scale systems;singularly perturbed theory;optimal control;stab ility;sub-optimalityi引言在航空航天、电力、化工和机械等工程领域的 控制系统设计中,大量研宄对象具有显著的双时间 尺度特性。

bang-bang控制

bang-bang控制

对调速范围宽、静态误差小和动态响应快的随动系统来说,单闭环控制是不能满足要求的,所以随动系统采用电流环、速度环和位置环来完成控制。

在随动系统控制中,pid 控制具有结构简单且在对象模型不确知的情况下也可达到有效控制的特点,但对模型参数变化及干扰的适应能力较差。

bang-bang控制在系统偏差大,可加大系统的控制力度,提高系统的快速性,因此,bang-bang控制是随动系统中不可缺少的控制方式。

bang-bang控制理论bang-bang控制最早由庞特里亚金提出。

在移动目标集的时间最优控制问题中,已知受控系统的状态方程为x(t)=f(x(t),t)+b(x(t),t)u(t),假设f(x(t),t)和b(x(t),t)的元对x(t)和t是连续可微的。

r维容许控制向量u(t)的约束条件为|uj(t)|≤1,j=1,2,…,r。

从初态x(t0)=x0出发,在某一末态时刻t>t0,首次达到移动目标集g(x(t),t)=0。

其中g是p维向量函数,其各元对x(t)和t 是连续可微的,同时性能指标j[u(.)]=∫dt t-t0为最小[6,7]。

最优控制u(f)应满足且=f(x(t),t)+b(x(t),t)u(t)(2)令其中bj(x(t),t)是矩阵b的第j列向量,则当达绝对极小,于是bang-bang控制u(t)即时间最优控制的各个分量u(t)都是时间t的分段常值函数,并在开关时间上由一个恒值到另一个恒值的跳变。

bang-bang控制在随动系统中的具体应用在随动系统需要进行调转运动时,在某点需要以最大可能的加速度εm进行回归,此时误差|em|≥emax当到达某点时,又需要以-εm进行减速,当速度减到零时,误差也恰好为零,这就需要通过bang-bang控制来完成[2][3][4][5]。

如图1的bang-bang 控制阈值曲线。

图1bang-bang控制阈值曲线图1中粗线表示速度变化曲线,细实线表示误差角变化曲线。

最优控制理论PPT课件

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。

最优控制--极大值原理

最优控制--极大值原理

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


0
u*a)对U没

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
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正常情况 当q j ( t ) = 0 奇异情况
6
定义 3.3. 1 若所有的函数 q j ( t ), j = 1, 2, L , m , 在时间 区间 t 0 , t f 上只存在有限个零点, 则对应的时间最优 上只存在有限个零点, 控制问题是正常的。 控制问题是正常的。 定义 3.3. 2 若对所有的 j = 1,2, L , m , 至少存在一个 q j ( t ) 函数,在某一段时间区 间 t1 , t 2 ⊂ t 0 , t f 上取零值,则 函数, 上取零值, 题是奇异的, 对应的时间最优控制问 题是奇异的,并把区间 t 1 , t 2 称 为奇异区间。 为奇异区间。
Gj e
[
j
j
− AT t
λ (0) = 0
]
j
12
也即
λT (0)e − At G = 0
j
( 2)
由矩阵理论可知, 奇异, 由矩阵理论可知, λ (0)有非零解的充要条件是 矩阵e − At G j 奇异, 即 det e − At G j = det e − At det G j = 0 非奇异, 因为e − At 非奇异,所以 det G j = 0,即( 2)式成立的充要条件是 G j 为奇异矩阵。因此问题 4.4.2奇异的充要条件是 G j 为奇异矩阵。 为奇异矩阵。 为奇异矩阵。
u* ( t )= − sgn q j ( t ) = − sgn bT ( x ( t ), t )λ ( t ) j j
{
}
{
}
j = 1,2,L , m; t ∈ t 0 , t f
[
]
5
1, * u j ( t )= − 1, u* ( t ) ≤ 1, j
当q j ( t ) < 0 当q j ( t ) > 0
{
}
u* ( t )= − sgn q j ( t ) = − sgn bT ( x( t ), t )λ ( t ) j j
{
}
{
}
j = 1,2, L , m; t ∈ t 0 , t f 因此时间最优控制的各 个分量 u* ( t )都是时间 t的分段 j
[
]
常值函数, 的诸点上, j 常值函数,在 q j ( t )=0的诸点上, u* ( t )由一个边界值切 换到另一个边界值。 换到另一个边界值。
4.4 时间最优控制
时间最优控制也称为快 速控制或最速控制 4.4.1 一类非线性系统的时间 最优控制 问题 4.4.1
u j ( t ) ≤1
min J =

tf
t0
dt ,
j = 1, 2, L m x(t0 ) = x0
& s .t . (1) x ( t ) = f ( x ( t ), t ) + B ( x ( t ), t )u( t ), ( 2 ) g ( x ( t f ), t f ) = 0
1
H ( x ( t ), u( t ), λ ( t ), t ) = 1 + λT ( t ) f ( x( t ), t ) + λT ( t ) B( x( t ), t )u( t ) 1)正则方程 ∂H = f ( x( t ), t ) + B( x ( t ), t )u( t ) ∂λ T ∂H ∂f T ( x( t ), t ) ∂ [B( x( t ), t )u( t )] & λ ( t )= − λ (t ) − λ (t ) =− ∂x ∂x ( t ) ∂x ( t ) & x ( t )= 2)边界条件 x ( t 0 ) = x0 g ( x ( t f ), t f ) = 0 ∂g T ( x( t f ), t f ) ∂x ( t f )
[ ]
11
假设问题4.4.2是奇异的,则至少存在某一时间区间[t1 , t2 ] ⊂ 0, t f , 使得某一q j (t )满足 q j (t ) = b λ (t ) = b e
T j T j − AT t
[ ]
λ (0) = 0,对∀t ∈ [t1 , t2 ]
(1)
对q j (t ) = b e
m
j = 1,2,L , m
m
其中b j ( x(t ), t )是矩阵B的第j个列向量,于是(1)式可写为
λT (t ) B( x* (t ), t )u * (t ) = ∑ q j (t )u *j (t ) = min
j =1
u j ( t ) ≤1
∑ q (t )u
j =1 j
j
(t )
j = 1,2,L , m
Hale Waihona Puke λ (t f ) =T
µ
T T
3)1 + λ ( t f ) f ( x ( t f ), t f ) + λ ( t f ) B( x ( t f ), t f )u( t f ) = − µ
∂g( x( t f ), t f ) ∂t f
2
H ( x(t ), u (t ), λ (t ), t ) = 1 + λT (t ) f ( x(t ), t ) + λT (t ) B( x(t ), t )u (t ) 令h( x(t ), u (t ), λ (t ), t )= λT (t ) B( x(t ), t )u (t ) 4) 极值条件为:
9
H ( x( t ), u( t ), λ ( t ), t ) = 1 + λT ( t )[ Ax( t ) + Bu( t )] 1)正则方程 ∂H & x( t )= = Ax( t ) + Bu( t ) ∂λ ∂H & λ ( t )= − = − AT λ ( t ) ∂x 2)边界条件 x ( 0) = x0 x( t f ) = 0 3) u* ( t )= − sgn q j ( t ) = − sgn bT λ ( t ) j j
λT (t ) B( x* (t ), t )u * (t ) = min λT (t ) B( x* (t ), t )u (t )
u j ( t ) ≤1
(1)
设 q (t ) = B T ( x(t ), t )λ (t ) 或 q j (t ) = bT ( x(t ), t )λ (t ), j
19
适用于一般目标集。 定理 4.4.2 定理 4.4.5适用于一般目标集。 ~ 存在性定理) 定理 4.4.6 (存在性定理) 对于问题 4.4.2,若A的特征值均具有非正的 实部,那么从任意初态 转移到坐标原点的时间 最 实部, 优控制存在。 优控制存在。
20
8
4.4. 2 线性定常系统的时间最 优控制 & 问题 4.4. 2 已知线性定常系统 x ( t ) = Ax ( t ) + Bu ( t ) 是完全能控的, 是完全能控的,求满足 约束 u j ( t ) ≤ 1, j = 1,2, L m 并使系统从已知初态 x ( 0 ) = x 0 转移到状态空间原点 的时间最短。 的时间最短。
连续可微, 其中 x ( t ) ∈ R n, u( t ) ∈ R m, f (⋅ )和 B (⋅ )的各元对 x ( t )和 t连续可微, 连续可微, g (⋅) ∈ R p,其各元对 x ( t f )和 t f 连续可微, t f 是状态轨线首次与 目标集相遇的时刻。 目标集相遇的时刻。 为统一起见,时间最优 控制问题的性能指标取 为积分型 为统一起见, 性能指标。 性能指标。
15
定理 4.4.3 (问题 4.4.2为正常的充分必要条件) 当且仅当m个矩阵 G j = b j M Ab j M A b j MLLM A b j ,
2
[
n −1
]
j = 1,2,L m
全部都是非奇异矩阵时,则问题 4.4.2是正常的。
16
正常问题要求 A, b j , j = 1,2, L m,都是完全能控的。 单输入完全能控的线性定常系统的时间最优控制问题 是正常的。 正常系统:满足定理4.4.3的受控系统称为正常系统。 正常系统的时间最优控制是正常的。
[
]
[ ] [ ]
[ ]
13
定理 4.4.2 问题 4.4.2为奇异的充分必要条件 当且仅当 m 个矩阵 G j = b j M Ab j M A 2 b j MLLM An −1b j ,
[
]
j = 1,2, L m
阵时, 是奇异的。 中至少有一个是奇异矩 阵时,则问题 4.4.2是奇异的。
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T j
− AT t
q (jk ) (t ) = (−1) k e − At An −1b j 令G j
2 j T
] λ (0) = 0, k = 0,1,L, n − 1 = [b M Ab M A b MLM A b ],则(1)式可写成矩阵形式:
T n −1
[
λ (0) = 0求导数,根据矩阵指数性质Ae At = e At A, 有
3
因各控制分量的约束是相互独立的,于是有
λT (t ) B( x* (t ), t )u * (t ) = ∑ min q j (t )u j (t )
j =1 u j ( t ) ≤1
m
4
的关系: 从而得到 u* ( t )与q j ( t )的关系: j 1, * u j ( t )= − 1, u* ( t ) ≤ 1, j 或 当q j ( t ) < 0 当q j ( t ) > 0 当q j ( t ) = 0
[
]
17
唯一性定理) 定理 4.4.4 (唯一性定理) 是正常的, 控制存在, 若问题 4.4.2是正常的,且时间最优 控制存在, 则最优控制必定唯一。 则最优控制必定唯一。
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