最优控制的特点、实例
控制方法
回路传函恢复控制
• 线性二次高斯(Linear Quadratic Gaussian—LQG)方法是 以最优线性二次型调节器(LQR)和Kalman滤波器为中心的 反馈控制系统优化设计方法。由于其理论比较成熟，所以 在工程上被广泛应用。但是由于LQG设计的被控对象没有 考虑模型不确定性，带有Kalman滤波器的LQG方法设计 的控制系统鲁棒性差，模型若存在微小偏差或扰动，闭环 系统就可能出现不稳定的现象。因此，为弥补LQG设计方 法的缺陷，1979年Doyle和Stein提出了回路传函恢复方法。 • LQG/LTR回路传函恢复方法是把虚拟的过程噪声作为设 计参数加到设计模型输入端的鲁棒性恢复方法，能使LQG 设计具有最优线性二次调节器LQR所具有的稳定储备。其 设计思想就是设计滤波器增益，使得全状态LQR调节器自 然拥有的鲁棒特性在系统的输入端通过动态调节器得到基 本恢复。根据LQG/LTR理论，回路传递恢复后的系统具 有接近最优反馈控制系统的鲁棒性。
1. 极点配置法：
yp
y1
y2
y3
A1 P1 Q1 i A Ps B P0
A2 P2 Q2
k1 m m1
k2
k3 m2
m3
Fd
1. 极点配置法：
液压源 加速度 信号输入 加速度 三状态 输入回路 速度 位移 伺服控 制电路 控制 信号 负载 伺服阀 与液压缸 加速度计 速度调理 位移计 振动台 位置 输出
鲁棒控制方法概述
鲁棒控制方法弥补现代控制理论对数学模型的过分依赖，在设计过程 中考虑了对象模型的不确定性，使得在一定误差范围内的所有被控对象均 能满足理想的性能要求。 在设计鲁棒控制器时，仍存在以下的问题需要解决 ： 结构数学模型的不确定性估计较为困难，因此准确的分析和刻画不确定 性的大小是进行鲁棒控制器设计的基础。 在鲁棒控制器设计过程中，通常需要依靠权函数的选择来实现控制器对 不确定性的鲁棒性，一般情况下，这种权函数的选择是没有通用的公 式，因此要经过反复多次的试凑才能确定。 设计鲁棒控制器时，往往需要同时满足包括时域、频域在内的多个性能 指标要求。
分布参数系统最优控制理论的一些应用的开题报告
分布参数系统最优控制理论的一些应用的开题报告一、选题的背景和意义随着现代科学技术的不断发展，控制系统在各个领域得到了广泛的应用，例如工业、军事、航空航天及生命科学等。
控制系统最重要的功能是使系统习得所期望的性能，其中控制器的设计是关键因素。
传统的控制理论一般只涉及到个体或集中参数的系统，但是分布参数系统更符合现实生活中很多问题的描述。
因此，对于分布参数系统的控制和最优化问题成为了研究的热点和难点之一。
为了解决分布参数系统的控制问题，最优控制理论成为了一种有效的方法。
最优控制理论是一种对于动态系统进行优化设计的方法，它可以在最小化成本或最大化性能的同时确保系统的动态特性符合要求。
最近几十年，随着计算机技术和数学方法的发展，最优控制理论在分布参数系统的控制和优化问题中得到了广泛应用。
这些应用包括但不限于模拟和控制化学反应、减小波动力和振荡等物理现象、设备的压控和温控等。
因此，探究分布参数系统最优控制理论的应用，就能为当前研究的深化和今后控制系统设计和工程实现提供支持，具有较高的意义和价值。
二、选题的主要内容和研究方向本文将主要探究分布参数系统最优控制理论的应用研究。
具体来讲，本研究将聚焦于以下几个方面：1. 分布参数系统建模：分析分布参数系统的特点、建立数学模型，使其可用于最优控制理论的分析设计。
2. 最优控制理论的研究：分析最优控制理论的概念、方法、特点，结合分布参数系统的特点，探讨最优控制理论在分布参数系统中的应用。
3. 分布参数系统最优控制的设计：在前两个方面的探讨基础上，结合具体的应用场景，设计分布参数系统的最优控制方案，并进行仿真和实验验证。
三、预期的研究成果1. 程序设计：根据本文的研究内容，设计程序，计算出组成分布参数系统的各因素的时间变化特征，并得到优化控制方案。
2. 数据比较与分析：通过对实验数据进行比较和分析，验证本文提出的最优控制理论的有效性，并进一步指导我国未来各领域控制系统的优化设计。
《控制工程基础》题集
《控制工程基础》题集一、选择题（每题5分，共50分）1.在控制系统中，被控对象是指：A. 控制器B. 被控制的设备或过程C. 执行器D. 传感器2.下列哪一项不是开环控制系统的特点？A. 结构简单B. 成本低C. 精度低D. 抗干扰能力强3.PID控制器中的“I”代表：A. 比例B. 积分C. 微分D. 增益4.下列哪种控制系统属于线性定常系统？A. 系统参数随时间变化的系统B. 系统输出与输入成正比的系统C. 系统输出与输入的平方成正比的系统D. 系统参数随温度变化的系统5.在阶跃响应中，上升时间是指：A. 输出从0上升到稳态值的时间B. 输出从10%上升到90%稳态值所需的时间C. 输出从5%上升到95%稳态值所需的时间D. 输出达到稳态值的时间6.下列哪种方法常用于控制系统的稳定性分析？A. 时域分析法B. 频域分析法C. 代数法D. A和B都是7.在频率响应中，相位裕度是指：A. 系统增益裕度对应的相位角B. 系统相位角为-180°时的增益裕度C. 系统开环频率响应相角曲线穿越-180°线时的增益与实际增益之差D. 系统闭环频率响应相角曲线穿越-180°线时的增益8.下列哪种控制策略常用于高精度位置控制？A. PID控制B. 前馈控制C. 反馈控制D. 最优控制9.在控制系统的设计中，鲁棒性是指：A. 系统对参数变化的敏感性B. 系统对外部干扰的抵抗能力C. 系统的稳定性D. 系统的快速性10.下列哪项不是现代控制理论的特点？A. 基于状态空间描述B. 主要研究单变量系统C. 适用于非线性系统D. 适用于时变系统二、填空题（每题5分，共50分）1.控制系统的基本组成包括控制器、和。
2.在PID控制中，比例作用主要用于提高系统的______，积分作用主要用于消除系统的______，微分作用主要用于改善系统的______。
3.线性系统的传递函数一般形式为G(s) = ______ / ______。
最优控制特点
切换一次，设切换
2t
时间为ts，则令
0
为了求出ts，必须
首先找出状态在
1
平面上的转移轨线。
0
1
ts
tf
t
t
由 则：
设u=1，则
其中
如图(a)所示，为一组抛物线， 当K=0时经过原点[pos]
X2 s
0
t
p
若u=-1，则
X2 N
o
X1
T u=-1
为一组抛物线，如图(b)，当K1=0时过原点[NOT]
j =1，2…r
u 最优控制 *(t)是使
为极小，则：
＋１ －１ 不定
u*(t) +1
-1
奇异
t
可见：当 当
时， 时，
有确定值，正常情况 不定， 奇异情况
我们仅研究正常情况
u*(t)写成符号函数sgn{ }形式
则
j =1，2…r
向量形式：u*(t)=-sgn{q*(t)}
=-sgn{
}
⑶根据规范方程：
在证明过程中：
与H得符号与这里所定义的相反。
∴所以有的文献中也称为“极大值原理”。 3、H对u没有可微要求，因此应用拓宽。 4、 极小值原来是求取最优控制的必要条件，非充分条件。 即：满足极小值原理不一定J取极小值,需进一步判断。
一般:对于实际系统
有最优解
有唯一解
最优解
三、几种边界条件得讨论：
上面所讨论的是
控制向量约束条件: 末端状态：
g：p ×1维函数向量
目标函数：
: 自由
问题：寻求最优控制u*(t)，使系统由初态到终态， 目标函数J 为最小
❖ 步骤：应用最小值原理进行问题的求解
自动控制系统的特点及应用分析
自动 控 制 系统 是 指 在 无 人 直 接 参 与 下 ， 可 使
生 产过 程 或其 他 过程 按 期 望规 律 或 预定 程序 进 行 的控制系统 ， 自动 控制 系统 是 实 现 自动 化 的主 要
类 社 会 进 步 的标 志 ， 是 现 代 科 学 与 现 代 Ｌ 业 的 完
美 结合 ， 是 科学 技术 发展水 平 的综合 体现 。
构， 能构成多工段 、 多集控单 元的综合管理系统 。
即集 散控 制 系统是分 散控 制 、 集 中管理 。 目前 ， 集 散 控 制 系统 已经广 泛 应用 于 石 油 、 炼
于 信息 技术 的快 速发 展 ， 出现 了管 理 信息 系 统 、 办 公 自动化 、 决 策 支持 系统 以及 更 高 级 的专 家 系 统
２ 自动控 制 系统的特 点及 应用 分析
２通 常 由控 制器 、 被控 对 象 、 执
行 机 构 和 变送 器 四个部 分 组成 。 自动控 制 系统 经
集 散 控 制 系统 的英 文 缩 写 是 Ｄ Ｃ Ｓ （ Ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） ， 是 由过程 控 制 级 和过 程 监 控 级 组
安装 。
有 效 的 技 术 支撑 ， 自动控 制 也 逐 步 获 得 了推 广 应 用， 由于其 应 用 领域 的 不 同 ， 出现 了机械 制 造 自动 化、 过程 自动 化 和 管 理 自动化 不 同 的分 支 。２ Ｏ 世
纪５ ０ 年代 末期 ， 随着 大量 的工 程实 践 ， 一些 技术 问 题 用 经 典 的控 制 理 论 是 无 法 解 决 的 ， 研 究 人 员 提 出 状 态 空 间 理 论 ， 从 而对 控 制 系统 的认 识 有 了
智能控制系统的基本功能与特点
智能控制系统的基本功能与特点智能控制系统是一种集成了人工智能技术的自动化控制系统。
它通过感知环境、分析数据、学习规律和自主决策，实现对设备、过程或系统的智能控制和优化。
智能控制系统具有以下基本功能和特点。
1. 感知与采集：智能控制系统能够通过各种传感器感知和采集与控制对象相关的数据和信息。
这些传感器可以是温度传感器、湿度传感器、压力传感器等等，通过感知和采集，系统能够实时了解控制对象的状态和环境条件。
2. 数据处理与分析：智能控制系统能够对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
通过数据处理和分析，系统可以了解控制对象的特征和规律，并根据这些信息进行决策和控制。
3. 学习与适应：智能控制系统能够通过机器学习和智能算法不断学习和适应环境和控制对象。
系统可以根据历史数据和反馈信息，优化控制策略和参数，使控制过程更加精准和高效。
4. 自主决策与优化：智能控制系统可以根据分析和学习的结果，自主决策并优化控制策略。
系统可以根据预设的目标和约束条件，自动调整控制参数和工作方式，实现对控制对象的最优控制。
5. 可视化与人机交互：智能控制系统能够将控制过程和结果以可视化的方式呈现给用户。
用户可以通过人机界面与系统进行交互，实时监控和调整控制过程。
这样可以提高系统的可理解性和可操作性，使用户更加方便地进行控制和管理。
6. 异常检测与故障诊断：智能控制系统具有故障检测和诊断的功能。
系统可以通过监测和分析数据，及时发现控制对象的异常情况和故障，并给出相应的警报和诊断结果。
这样可以提高系统的可靠性和稳定性，减少因故障引起的损失和事故。
7. 网络化与远程控制：智能控制系统可以实现网络化和远程控制。
系统可以通过互联网和通信网络与远程设备和用户进行连接和通信。
这样可以实现对远程设备的远程监控和控制，提高系统的灵活性和便捷性。
8. 自我学习与进化：智能控制系统具有自我学习和进化的能力。
系统可以通过不断的学习和优化，改进自身的性能和效果。
最优控制与智能控制
1 课题背景及意义温度是工业生产过程控制中很重要的被控变量。
在冶金、化工、工业炉窑等工业生产中, 温度控制系统是较普遍且较关键的控制系统, 它具有非线性、强耦合、时变、时滞等特性，采用常规的PI D控制器, 一般很难实现对其快速有效地精确控制，而作为非线性控制的一个分支----模糊控制,在温度控制系统中得到了较好的应用。
模糊逻辑是人工智能的重要组成部分，自从1965年美国控制理论专家L.A.Zadeh提出了用“Fuzzy Sets”(模糊集合)描述Fuzzy(模糊)事物以来[1 ], Fuzzy技术获得了广泛的应用。
而模糊控制取得的最早应用成果之一,是1975 年英国P.J.King和E.H.Mamdani将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制中。
随后模糊控制成为自动化技术中一个非常活跃的领域.。
著名的自动控制权威Austrom曾经指出：模糊逻辑控制、神经网络控制与专家系统控制是三种典型的智能控制方法。
随着现代科学技术的迅速发展，生产系统的规模越来越大，形成了复杂的大系统，导致了控制对象、控制器以及控制目的的日益复杂化。
而另一方面，人类对自动化的要求也更加广泛，传统的自动控制理论和方法已不能适应复杂系统的控制。
在许多系统中，复杂性不仅仅体现在很高的维数上，更多表现在被控对象模型的不确定性、系统信息的模糊性、高度非线性和多层次、多目标的控制要求。
因此，建立一种更有力的控制理论和方法来解决上述问题，就显得十分重要。
模糊控制是智能控制的一种典型和较早的形式，作为智能控制的一个分支，模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物，它利用了人的思维具有模糊性- 1 -的特点，通过使用模糊数学中的隶属度函数、模糊关系、模糊推理等工具得到控制规则矩阵表格进行控制。
模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制, 即在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段, 实现系统控制的一种方法[ 2 ]。
模糊模型是用模糊语言和规则描述一个系统的动态特性及性能指标。
最优化理论与最优控制
线性时不变系统
2) 有关数学模型中变量的边界条件，即系统的初态和终态，
即 确定： X (t 0 ) ， X (t f
) 。
一个动态过程，归根到底，是状态空间中的状态由初态
X (t 0 )
转移到
X (t f ) 的过程
目标函数(性能指标，性能泛函，目标泛函) ： 是衡量“控制作用”效果的性能指标。 为了实现动态过程中状态从 X (t 0 )
目标函数：多元的普通函数。
最优解：古典微分法对普通函数求极值方法完成。
静态最优化方法：
a. 解 析法（间接法） 无约束条件 有约束条件
黄金分割法（0.618法） b. 数值计算法（直接法) 区间消去法
（一维搜索）
插值法
爬山法
（多维搜索法）
步长加速法
方向加速法 c. 以梯度法为基础的方法 d. 网络最优化方法
垂直自由降落到距离月球表面为h的地方时，要求火箭
速度为0，并且燃料消耗为最小。
t=t 0
mg
火箭
F(制动力)
月球表面 分析：在火箭速度降为0之前，
dm 制动力 F K dt
火箭从 t
与燃料消耗成正比
其中：K：常数，m ：火箭（包括燃料的质量）
t 0开始减速，到 t t f时速度为0，
总结：最优控制是现代控制理论的核心，它的主要内容是： 在满足一定的约束条件下，根据控制系统的数学模型，寻求最 优控制，使目标函数为极大或极小。
用最优控制设计系统与传统解析法相比，特点如下： 1） 适用于多变量，非线性，时变系统的设计
2） 初始条件可任意
3） 可以满足多个目标函数的要求，并可用于多个约束的情况 4） 便于计算机求解
转移到终端状态 x(tf ) ，并使性能指标J[u] 为极大（小) 值 ，
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
至于单位向量u，它可以表示为
u uT u 1
2 2 u3 其中|u|表示向量u的长度，有 u u12 u2 也就是说，u的幅值为1，其方向不受限制。
2
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(t f ) me
1 tf J ( x xd )T ( x xd )dt 2 t0
1 tf T J ( x Qx u T Ru )dt 2 t0
除了特殊情况外，最优控制问题的解析解是比较复杂的， 以至必须求其数值解。当指标为二次性能指标时，可以给出 整齐的解析解。
最优控制问题有四个关键点： （1）受控对象为动态系统；
“自适应”(Adaptive)最初来源于生物系统，指生物变更自 己的习性以适应新的环境的一种特征。人体的体温、血压等 系统都是典型的自适应系统； 前苏联学者Tsypkin在《学习系统的理论基础》一书中引 用了马克.吐温的一段话来说明自适应：“一只猫在烧热的灶 上烫了一次，这只猫再也不敢在灶上坐了，即使这只灶是冷 的。”说明了自适应过程的机械性； “自适应控制”这个名词出现在20世纪50年代。 “大百科” 中定义：能在系统和环境的信息不完备的情况下改变自身特 性来保持良好工作品质的控制系统，称为自适应控制系统。
实际应用背景
例1：飞船的月球软着陆问题 飞船靠其发动机产生一与月球重力 方向相反的推力f，赖以控制飞船实现 软着陆(落到月球表面上时速度为零)。 要求选择一最好发动机推力程序f(t)， 使燃料消耗最少。
v
h
g
月球
设飞船质量为m，它的高度和垂直速度分别为h和v。 月球的重力加速度可视为常数g，飞船的自身质量及所带燃 料分别为M和F。
上面的具体实例可抽象为共同的数学模型，其中受控系统 数学模型一般可以表示为：
f ( x(t ), u (t ), t ) x
如果是线性时不变系统，则可以表示为
Ax(t ) Bu (t ) x
性能指标：尽管我们不能为各种各样的最优控制问题规定 一个性能指标的统一格式，但是通常情况下如下形式的性能指 标可以概括一般：
控制过程中推力f(t)不能超过发动机所能提供的最大推力 fmax，即
0 f (t ) f max
满足上述限制，使飞船实现软着陆的推力程序f(t)不止一 种，其中消耗燃料最少者才是最佳推力程序，易见，问题可 归结为求
J m( t f )
为最大的数学问题。
例2：防天拦截问题
所谓防天拦截是指发射火拦击对方洲际导弹或其它
（2）初始与终端条件（时间和状态）；
（3）性能指标； （4）容许控制。 而最优控制问题的实质就是要找出容许的控制作用或控 制规律，使动态系统（受控对象）从初始状态转移到某 种要求的终端状态，并且保证某种要求的性能指标达到 最小值或者是最大值。
自适应控制
Adaptive Control
什么是自适应控制？
自适应系统的原理框图
干扰v(t)
参考输入r(t)
控制器
控制量u(t)
被控对象
输出量y(t)
自适应器
自适应系统主要由控制器、被控对象、自适应器及反馈 控制回路和自适应回路组成。
鲁棒控制 —— 以静制动 最优控制 —— “没有更好只有最好” 自适应控制 —— 以变制变
航天武器。 设x(t)、v(t)分别表示拦截器L与目标M的相对位置和 相对速度向量。a(t)是包括空气动力与地心引力所引起的 加速度在内的相对加速度向量，它是x、v的函数，既然位 置和速度向量是由运动微分方程所确定的时间函数，因此 相对加速度也可以看成时间的函数。设m(t)是拦截器的质 量，f(t)是其推力的大小。用u表示拦截器推力方向的单位 向量。C是有效喷气速度，可视为常数。
自某t=0时刻开始飞船进入着陆过程。其运动方程为
h v f v g m m kf
其中k为一常数。 要求控制飞船从初始状态
h(0) h0 , v(0) v0 , m(0) M F
出发，于某一时刻tf实现软着陆，即
h(t f ) 0, v(t f ) 0
于是，拦截器与目标的相对运动方程可写为
初始条件为
x v f (t ) v a ( t ) u m(t ) f (t ) m C
x(t0 ) x0 , v(t0 ) v0 , m(t0 ) m0
为实现拦截，既要控制拦截器的推力大小，又要改变推力方 向。拦截火箭的最大推力是一有限值fmax，瞬时推力f(t)应满 足 0 f (t ) f
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 这两种要求，取性能指标为
J C1 f (t )dt
tf t0
(a)
问题归结为选择f(t)、u(t)和tf ，除实现拦截外还要使规定的 性能指标为最小，此即在性能指标(a)意义下的最优拦截问 题。
最优控制
——与其他控制方法的区别
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。 最优控制问题研究的主要内容是：怎样选择控制规律 才能使控制系统的性能和品质在某种意义下为最优。
J ( x(t f ), t f ) L( x(t ), u(t ), t )dt
t0
tf
针对不同的具体问题，J一般可以取为不同的具体形式，如： ①最短时间问题 t
J dt t f t0
f
t0
②线性二次最优控制问题 ③线性伺服器问题 如果要求给定的系统状态x跟踪或者尽可能地接近目标轨 迹xd，则J可以取为
例如： 飞机控制 近地点和高空的空气密度不同，飞机控制特性随高度、 飞行速度的不同而有很大的变化 导弹控制 导弹的质量和重心随燃料的消耗迅速变化 过程控制 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；锅炉机组过热蒸气温度的动态参数随着负荷变化而变 化 电力拖动 造纸：卷纸筒惯性变化，为保持纸张力不变，马达的转矩 需改变 船舶的航线控制 传递函数的动态参数随着船载、速度、吃水深度和环境 （即波浪、风速、海潮等）的变化而变化