第6章 最优控制
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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
第六章 最优控制2012

,使J 为极小。
一、性能指标及分类 性能指标函数(又称目标函数、性能泛函),最优控制
问题可归结为求性能指标的极值问题。按照实际控制性能 常见:
⑴ 最短时间问题:
拦截导弹最短时间控制
⑵ 最小消耗问题:控制量u(t)与燃料消耗量成正比
导弹最小燃料控制
(3) 线性调节器问题:考虑在平衡位置 x=0附近的状态调节
导弹稳定控制
在变分法中这类问题称为拉格朗日问题。它要求状态向 量及控制向量在整个动态过程中都满足性能要求。
⑵ 终值型性能指标:
卫星的指向控制
在变分法中称为迈耶尔问题。只要求状态在过程终端时 满足一定要求,而对状态及控制量在整个动态过程中的演变 不作要求。
⑶ 复合型性能指标:
卫星的指向和 稳定控制
的变分是指两个函数间的差
问题:何为两个函数的差?两个函数距离接近?
K阶近似度
定义:设 是线性赋范空间 上的连续泛函,其增量可表示为
其中,
是关于 的线性连续泛函,
是关于 的高
阶无穷小。则
称为泛函 的变分。
泛函的变分等于
3、泛函变分的规则 1) 2) 3) 4)
变分的导数等于导数的变分
4、泛函的极值
寻求在
上的最优控制
或
,以将系统状
态从
转移到 x(t f ) 或 x(t f ) 的一个集合,并使性能指标
最优。其中
是 x 、u 和t 的连续函数
最优控制问题就是求解一类带有约束条件的条件泛函极值问 题。
泛函与变分法
一、泛函与变分
1、泛函的基本定义: 对于某个函数集合 中的每一个函数 ,变量J 都有一个
在变分法中称为波尔札问题。它要求状态在过程终端 时满足一定要求,而且状态向量及控制向量在整个动态过 程中都应满足一定要求。
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
第6章 用变分法求解最优控制问题

§6-2 泛函与变分的基本概念
3.泛函的变分 ● 泛函的增量 由自变量函数 x(t ) 的变分 x(t ) 引起泛函 J [ x(t )]的增量
J J [ x* (t ) x(t )] J [ x* (t )] 为泛函 J [ x(t )] 的增量。
f {x(t f ); g1[ x(t f )] 0, g 2 [ x(t f )] 0}
3. 容许控制 控制量受客观条件限制所能取值得范围。
U {u (t ); ( x, u ) 0} u (t ) U
§6-1 最优控制问题的一般提法
4. 性能指标 tf L[ x(t ), u (t ), t ]dt (1)积分型性能指标: J t0 反映控制过程中对系统性能的要求。
在容许控制集合 U 中,寻找控制向量 u (t ) U , t [t0 , t f ] ,使系统由 给定的初始状态出发,在 t t0 时刻转移到规定的目标集,并使性能 tf 指标: J [ x(t ), t ] L[ x(t ), u (t ), t ]dt
f f
取得极小值。
t0
1 2
若 x(t ) t 有
t x ( t ) e 若 有
§6-2 泛函与变分的基本概念
2.泛函自变量的变分 泛函 J [ x(t )] 的自变量函数 x(t ) 与标称函数 x* (t )之间的差值函数
x x(t ) x(t ) x* (t ) 称为泛函自变量的变分,记作 x(t )或 x 。 x(t ) x (t ) B 设 x (t ) 为 x(t ) 的容许曲线,即 x(t ) x (t ) x* (t ) (t ) x* (t ) 令 0 1 A 则 x* (t ) x* (t ) (t ) x (t ) t 这样: x(t ) (t ) x(t ) x* (t ) (t ) x* (t ) x(t )
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J x y J x J y
则称J x为线性泛函
Modern Control Theory
Page: 8
§6-2 最优控制中的变分法
现
代 (5)泛函的变分
控 制
泛函Jx的增量:Jxt,x Jxt x Jxt
理 论
Lxt,x rxt,x
其中Lxt ,x— J的线性函数
rxt ,x— J的高阶无穷小
论
J x(t) 0
Modern Control Theory
Page: 12
§6-3 无约束条件的泛函极值问题
现
代 控
一、t0 , t f 给定的泛函极值问题
制
理 定理:设
论
J tf L(x, x,t) t0
求min J的x*(t) ?
x *(t)满足以下条件:L d (L) 0 x dt x ---- 欧拉方程
ut Rp为控制向量,且ut 在t0,t f 上分段连续;
f Rn为连续向量函数,xt连续可微
2.初态和终态: x t0 ,x t f S 目标集
3.容许控制 : ut—控制域
指控制矢量u t 应满足的约束条件
Modern Control Theory
Page: 4
§6-1 一般概念
Page: 6
§6-2 最优控制中的变分法
现
代 一.泛函与变分的基本概念
控 制 1.泛函与变分的基本概念
理 论
(1)泛函 如果对于自变量t, 存在一类函数x t , 对于每个函数x t ,有一J值
与之对应,则变量J 称为依赖于函数x t 的泛函数,简称泛函,
记作J x t
(2)函数的变分
泛函J x t 的变量x t 变分 x : x x t x0 t , 它表示x t 与x0 t 之间的差
则称J x为线性泛函
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§6-2 最优控制中的变分法
现
代 (5)泛函的变分
控 制
泛函Jx的增量:Jxt,x Jxt x Jxt
理 论
Lxt,x rxt,x
其中Lxt ,x— J的线性函数
rxt ,x— J的高阶无穷小
论
J x(t) 0
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§6-3 无约束条件的泛函极值问题
现
代 控
一、t0 , t f 给定的泛函极值问题
制
理 定理:设
论
J tf L(x, x,t) t0
求min J的x*(t) ?
x *(t)满足以下条件:L d (L) 0 x dt x ---- 欧拉方程
ut Rp为控制向量,且ut 在t0,t f 上分段连续;
f Rn为连续向量函数,xt连续可微
2.初态和终态: x t0 ,x t f S 目标集
3.容许控制 : ut—控制域
指控制矢量u t 应满足的约束条件
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§6-1 一般概念
Page: 6
§6-2 最优控制中的变分法
现
代 一.泛函与变分的基本概念
控 制 1.泛函与变分的基本概念
理 论
(1)泛函 如果对于自变量t, 存在一类函数x t , 对于每个函数x t ,有一J值
与之对应,则变量J 称为依赖于函数x t 的泛函数,简称泛函,
记作J x t
(2)函数的变分
泛函J x t 的变量x t 变分 x : x x t x0 t , 它表示x t 与x0 t 之间的差
现代控制理论基础 第6章 线性系统的最优控制

,
7
方法的比较
总的来说,当控制量无约束时,‘采用“变分法” ;当控制量有 约束时,采用“极小值原理” 或“动态规划”;如果系统是线性的, 采用“线性二次型”方法最好,因为,一方面,二次型指标反映了大 量实际的工程性能指标的要求;另方面,理论上的分析及求解较简单、 方便、规范,而且还有标准的计算机程序可供使用;得到的控制器易 于通过状态反馈实现闭环最优控制,工程实现方便。在实际的工程控 制中,目前线性二次型最优控制己得到了广泛的成功应用。
J 值为极值 J (最大值或最小值),这种泛函求极值的方法,实际上 就是数学上的“变分”问题,须采用数学中的“变分法” 。
5
采用直接变分法求解最优控制率,难于甚至“无法解决容许控 制属于闭集”的最优控制问题,所以受到实际工程应用上的限制, 例如,每台电动机都有最大功率的限制;船舶或飞机的操纵舵面 也有最大偏转角的限制。况且采用直接变分法设计出的系统,其 抗参数变化的能力,即系统的鲁棒性也不强。因此,工程应用上 有较小的实用价值。
线性系统二次型的最化控制,因为其性能指标具有明确的物理 意义,在大量的工程实际中具有代表性,而且最优控制率的求解 较简单,并具有统一的解析表达式,构成的最优控制系统具有简 单的线性状态反馈的型式,易于工程实现,所以在国内外实际的 工程中目前己得到广泛应用。本章主要介绍其基本概念、基本原 理和设计方法。
下面只介绍线性二次型最优控制的基本概念、求解原理及设 计中的一些主要结论。
8
第三节 线性二次型最优控制
一、控制对象数学模型
线性系统的状态空间表达式
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
y(t) C(t)x(t)
式中,
n x(t) 为 维状态向量;
(6-4)
7
方法的比较
总的来说,当控制量无约束时,‘采用“变分法” ;当控制量有 约束时,采用“极小值原理” 或“动态规划”;如果系统是线性的, 采用“线性二次型”方法最好,因为,一方面,二次型指标反映了大 量实际的工程性能指标的要求;另方面,理论上的分析及求解较简单、 方便、规范,而且还有标准的计算机程序可供使用;得到的控制器易 于通过状态反馈实现闭环最优控制,工程实现方便。在实际的工程控 制中,目前线性二次型最优控制己得到了广泛的成功应用。
J 值为极值 J (最大值或最小值),这种泛函求极值的方法,实际上 就是数学上的“变分”问题,须采用数学中的“变分法” 。
5
采用直接变分法求解最优控制率,难于甚至“无法解决容许控 制属于闭集”的最优控制问题,所以受到实际工程应用上的限制, 例如,每台电动机都有最大功率的限制;船舶或飞机的操纵舵面 也有最大偏转角的限制。况且采用直接变分法设计出的系统,其 抗参数变化的能力,即系统的鲁棒性也不强。因此,工程应用上 有较小的实用价值。
线性系统二次型的最化控制,因为其性能指标具有明确的物理 意义,在大量的工程实际中具有代表性,而且最优控制率的求解 较简单,并具有统一的解析表达式,构成的最优控制系统具有简 单的线性状态反馈的型式,易于工程实现,所以在国内外实际的 工程中目前己得到广泛应用。本章主要介绍其基本概念、基本原 理和设计方法。
下面只介绍线性二次型最优控制的基本概念、求解原理及设 计中的一些主要结论。
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第三节 线性二次型最优控制
一、控制对象数学模型
线性系统的状态空间表达式
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
y(t) C(t)x(t)
式中,
n x(t) 为 维状态向量;
(6-4)
最优控制
J =
能观,
1 1 x ( t f ) T C T Q 0 Cx ( t f ) + 2 2
tf
[ x T C T Q 1 Cx + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
二次型指标最优控制问题
线性系统
二次型性能指标
x = Ax + Bu y = Cx
tf
J =
1 T x (t f )Q 0 x (t f ) + 2
1 二次型性能泛函
1 1 T J = x (t f ) Q 0 x (t f ) + 2 2
半正定
tf
[ x T Q 1 x + u T Q 2 u ] dt ∫
t0
半正定
正定
误差大小的代价函数, qij大表示对应误差要求小 对控制的约束或要求. 表示在区间内消耗的能量, qij大表示对应付出的能量小. 最优控制目标是使性能指标J取得极小值, 其实质是用不大的控制来 保持比较小的误差,从而达到所用能量和误差综合最优的目的.
0 x = 1
1 x a + 2
1
y=x1
1 w( s ) = C ( sI A) B = 2 s + s a + 2 +1
281
6.4 线性二次型最优控制问题
6.4 线性二次型最优控制问题
输出调节问题
x (t ) = A (t ) x (t ) + B (t )u (t ) y ( t ) = C ( t ) x ( t ), x ( t 0 ) = x 0
q1 , q 2 > 0 , q 0 ≥ 0
u * ( t ) = Q 2 1 ( t ) B T ( t ) P ( t ) x ( t ) = q 2 1 p ( t ) x ( t )
最优控制理论课件
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
控制目标
J m(T )
推力方案
0 u(t) umax
2019年11月25日星期一
指标
J x(T), y(T), x(T), y(T) x(T)
2019年11月25日星期一
现代控制理论
18
最优控制问题
例1.2
导弹发射问题
x F (t) cos (t)
m
y F (t) sin (t)
m
初始条件 x(0) 0 y(0) 0 x(0) 0
2019年11月25日星期一
现代控制理论
1
最优控制理论
东北大学信息科学与工程学院 井元伟教授
二○○九年十一月
2019年11月25日星期一
2
第1章 题第2章 法第3章 第理4章 划第5章 制 第6章 统
最优控制问 求解最优控制的变分方 最大值原 动态规 线性二次型性能指标的最优控 快速控制系
2019年11月25日星期一
现代控制理论
12
最优控制问题
例1.2 导弹发射问题
2019年11月25日星期一
现代控制理论
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最优控制问题
例1.2 导弹发射问题
最优控制问题
例1.2
导弹发射问题
x F (t) cos (t)
m
y F (t) sin (t)
m
2019年11月25日星期一
《最优控制》第1章绪论
自动化学院
2020/8/9
1
第1章 绪论 第2章 求解最优控制的变分方法 第3章 最大值原理 第4章 线性二次型性能指标的最优控制 第5章 动态规划 第6章 状态估计
2
教学要求:
1. 学习泛函变分法,理解最优控制的一般概念 2. 掌握利用变分法求最优控制方法 3. 掌握极大值原理,状态调节器 4. 掌握动态规划
x(t) f [x(t), u(t), t]
(2)边界条件 ①初始时刻t0,初始状态x(t0)一般给定 ②终端时刻tf,变动,固定 ③终端状态x(tf)
12
第1章——绪论
x(tf)一般需满足一个约束方程[x(tf ), tf ] 0
满足约束方程的x(tf)构成一个目标集 x(tf ) S (3)一个衡量系统性能的性能指标
t0
N 1
或J x(N) F[x(k),u(k), k]
k k0
最优控制问题
(控制域) u t x t
J
17
4 常见的最优控制
tf
1.最少时间控制J dt t f t0
它要求设计一个快速控t0制系统,使系统在最短
时x间t0 内从初态终态 xt f
2.最少燃如料:导弹拦截器的轨道转移 。
最优值,J* J[u *(t)] 称为最优性能指标
14
3 研究最优控制的前提条件
1.给出受控系统的动态描述(状态方程)
连续系统 x(t) f [x(t),u(t),t]
离散系统 x(tk1 ) f [ x(tk ), u(tk ), tk ]
2.明确控制域(容许控制)
控制约束 ut 控制域(取值范围)
Mg
设M 1,x1(t) x(t)为高度,x(2 t) x1(t) x(t)
2020/8/9
1
第1章 绪论 第2章 求解最优控制的变分方法 第3章 最大值原理 第4章 线性二次型性能指标的最优控制 第5章 动态规划 第6章 状态估计
2
教学要求:
1. 学习泛函变分法,理解最优控制的一般概念 2. 掌握利用变分法求最优控制方法 3. 掌握极大值原理,状态调节器 4. 掌握动态规划
x(t) f [x(t), u(t), t]
(2)边界条件 ①初始时刻t0,初始状态x(t0)一般给定 ②终端时刻tf,变动,固定 ③终端状态x(tf)
12
第1章——绪论
x(tf)一般需满足一个约束方程[x(tf ), tf ] 0
满足约束方程的x(tf)构成一个目标集 x(tf ) S (3)一个衡量系统性能的性能指标
t0
N 1
或J x(N) F[x(k),u(k), k]
k k0
最优控制问题
(控制域) u t x t
J
17
4 常见的最优控制
tf
1.最少时间控制J dt t f t0
它要求设计一个快速控t0制系统,使系统在最短
时x间t0 内从初态终态 xt f
2.最少燃如料:导弹拦截器的轨道转移 。
最优值,J* J[u *(t)] 称为最优性能指标
14
3 研究最优控制的前提条件
1.给出受控系统的动态描述(状态方程)
连续系统 x(t) f [x(t),u(t),t]
离散系统 x(tk1 ) f [ x(tk ), u(tk ), tk ]
2.明确控制域(容许控制)
控制约束 ut 控制域(取值范围)
Mg
设M 1,x1(t) x(t)为高度,x(2 t) x1(t) x(t)
第六章 控制系统参数优化及仿真
例如,图6.1.1所示的控制系统,在某个给定函数的
作作用为下指, 标测 函量 数给 ,定要求与调输整出控量制器y之的间参的数偏,差使E得,该用指标0tf e2dt
函数达到最小。
图6.1.1 控制器参数的调整
6.1 参数优化与函数优化
假定控制器有N个可调整参数1,2 ,,3,显然上述 指标是这些参数的函数,即
L L 2L ,
2 1 0
因此可以得到:
=
1 2
5
取正值 =0.6180339
(6.2.3)
这样,若计算分割后的函数值,则由计算两个点的函数 值变为计算一个点的函数值,在一定分割次数内,减少 了计算函数的次数。这种分割方法称为黄金分割法。
6.2 单变量寻优技术
其中 x为 n 维状态向量; 为m 维被寻优参数的向
量;f 为 n 维系统运动方程结构向量。要求在满足
下列条件下:
6.1 参数优化与函数优化
不等式限制
H ( ) 0
q维
等式限制
G( ) 0
p维
等式终端限制 S(,t f ) 0 维(是终端时间)
找到一组参数 *,
三、参数优化方法
系统的参数优化问题求解方法,按其求解方式可 分为两类:间接寻优和直接寻优。
(1) 间接寻优 间接寻优就是把一个优化问题用数学方程描述出
来,然后按照优化的充分必要条件用数学分析的方 法求出解析解,故又称其为解析法。
6.1 参数优化与函数优化
数学中的变分法,拉格朗日乘子法和最大值原理, 动态规划等都是解析法,所以也都是间接寻优法。
使指标函数
Q() Q( *) min
(2) 函数优化
作作用为下指, 标测 函量 数给 ,定要求与调输整出控量制器y之的间参的数偏,差使E得,该用指标0tf e2dt
函数达到最小。
图6.1.1 控制器参数的调整
6.1 参数优化与函数优化
假定控制器有N个可调整参数1,2 ,,3,显然上述 指标是这些参数的函数,即
L L 2L ,
2 1 0
因此可以得到:
=
1 2
5
取正值 =0.6180339
(6.2.3)
这样,若计算分割后的函数值,则由计算两个点的函数 值变为计算一个点的函数值,在一定分割次数内,减少 了计算函数的次数。这种分割方法称为黄金分割法。
6.2 单变量寻优技术
其中 x为 n 维状态向量; 为m 维被寻优参数的向
量;f 为 n 维系统运动方程结构向量。要求在满足
下列条件下:
6.1 参数优化与函数优化
不等式限制
H ( ) 0
q维
等式限制
G( ) 0
p维
等式终端限制 S(,t f ) 0 维(是终端时间)
找到一组参数 *,
三、参数优化方法
系统的参数优化问题求解方法,按其求解方式可 分为两类:间接寻优和直接寻优。
(1) 间接寻优 间接寻优就是把一个优化问题用数学方程描述出
来,然后按照优化的充分必要条件用数学分析的方 法求出解析解,故又称其为解析法。
6.1 参数优化与函数优化
数学中的变分法,拉格朗日乘子法和最大值原理, 动态规划等都是解析法,所以也都是间接寻优法。
使指标函数
Q() Q( *) min
(2) 函数优化
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- 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)。
(1)F,Q,R是衡量误差分量和控制分量的加权矩阵,可根据各分量 的重要性灵活选取。
(2)采用时变矩阵Q(t),R(t)更能适应各种特殊情况。
例如:并 t 不t0时反刻映e系(t0统)很性大能,的但好误坏差。在系统开始前形成,
Q(t)可开始取值小,而后取值大
第6章 线性二次型的最优控制
线性二次型问题的本质: 用不大的控制,来保持较小的误差,以达到能量和误差综合最优的目的。
)]dt
0
(0 4)
其中g和r都是正的常数。因此在目前情况下,最 优控制问题是:找u(t)的变化规律.使槽中液体
经I小时后从0℃上升到40℃ ,并要求散失的热 量最小,即方程(4)中J(u)取最小值。
第6章 线性二次型的最优控制
2. 最优化问题的分类
静态最优化问题。最优化问题的解不随时间t的变化而变化,则 称为静态最优化(参数最优化)问题。
解:因假定槽中液体处于完全混合状态,故可用x(t)表示其温度。由热力学可知,
槽中液体温度的变化率与温差[u(t)一x(t)]成正比,为简便计,令比例系数为1,于
是有
dx(t) u(t) x(t)
(0 3)
dt
在1小时内散失掉的热量可用下式表示:
J (u)
1
[qx
2
(t
)
ru
2
(t
(5 1)
初始条件 x(t0 ) x0,终端时间 t
假设控制向量 u(t) 不受约束 ,求最优控制 u*(t) ,使系统的二次型
性能指标取极小值。
J
(u)
1 2
xT
(t
f
)Fx(t
f
)
1 2
t f [xT (t)Q(t)x(t) u(t)T R(t)u(t)]dt
t0
(5 4)
第6章 线性二次型的最优控制
2. 最优控制问题的数学模型 用以下4个方程来描述 (1)给定系统的状态方程
x(t) f [x(t), u(t), t]
(0 8)
(2)状态方程的边界条件
t t0 t tf
x(t0 ) x0 x(t f ) S
(0 9)
(3)给定性能指标
第6章 线性二次型的最优控制
2) 直接法(数值解法)
对于目标函数较为复杂或无明确的数学表达式或无法用解析法求解 的最优化问题,通常可采用直接法(数值解法)来解决。
直接法的基本思想,就是用直接搜索方法经过—系列的迭代以产生
点的序列(简称点列),使之逐步接近到最优点。直接法常常是根据经验
或试验而得到的。
解决方法:线性规划和非线性规划法。
动态最优化问题。如果最优化问题的解随时间t的变化而变化, 即变量是时间t的函数,则称为动态最优化(最优控制)问题。
解决方法:动态规划和最大值原理。
其它分类:无约束与有约束 确定性和随机性 线性和非线性
第6章 线性二次型的最优控制
3. 最优化问题的解法
1) 间接法(又称解析法)
线性二次型问题的三种重要情形:
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t)
e(t) yr (t) y(t) (5 2)
(5 1)
1) C(t) I yr (t) 0 y(t) x(t) e(t)
状态调节器
2) yr (t) 0 y(t) e(t) 输出调节器
J (u) [x(t f ),t f ]
tf t0
L[x(t),u(t),t]dt
(0 10)
(4)允许控制域 u(t)
u(t) U
(0 11)
终端确状定态一x(个tf) 最,优并控使制性u能*(指t),标使J(系u)统具从有初极始大状(态极x小(t0)),值转。移到
第6章 线性二次型的最优控制
第6章 线性二次型的最优控制
4. 最优控制问题
最优控制问题的实质,就是求解给定条件下给定系统的 控制规律,致使系统在规定的性能指标(目标函数)下具有最 优值。
限制条件
初始状态
控制装置 控制作用
性能最好
受控对象
要求状态
第6章 线性二次型的最优控制
1. 最优控制问题的性能指标 (1)积分型性能指标
(拉格朗日型)
1956~1958年,庞特里亚金创立“最大值原理”。 它是最优控制理论的主要组成部分和该理论发展史上的一个里程碑。对 于“最大值原理”,由于放宽了有关条件的使得许多古典变分法和动态 规划方法无法解决的工程技术问题得到解决,所以它是解决最优控制问 题的一种最普遍的有效的方法。同时,庞特里亚金在《最优过程的数学 理论》著作中已经把最优控制理论初步形成了一个完整的体系。
第6章 线性二次型的最优控制
最优控制的发展简史: 先期工作:
1948年,维纳(N.Wiener)发表《控制论》,引 进了信息、反馈和控制等重要概念,奠定了控 制论(Cybernetics)的基础。并提出了 相对于某 一性能指标进行最优设计的概念。
1954年,钱学森编著《工程控制论》,作者系
1. 最优控制理论的发展
现代控制理论是研究系统状态的控制和观测的理论,主 要包括5个方面: 线性系统理论:研究线性系统的性质,能观性、能控性 、稳定性等。 系统辨识:根据输入、输出观测确定系统的数学模型。 最优控制:寻找最优控制向量u(t) 最佳滤波(卡尔曼滤波):存在噪声情况下,如何根据 输入、输出估计状态变量。 适应控制:参数扰动情况下,控制器的设计
此外,构成最优控制理论及现代最优化技术理论基础的代表性工作 ,还有不等式约束条件下的非线性最优必要条件(库恩—图克定理) 以及卡尔曼的关于随机控制系统最优滤波器等。
第6章 线性二次型的最优控制
经典控制理论设计控制方法
幅值裕量、相位裕量(频率指标) 上升时间、调节时间、超调量(时域 指标)
特点:系统的控制结构是确定的,控制参数设计 一般采用试凑方法,不是最优结果。
第6章 线性二次型的最优控制
6.1 线性二次型问题
线性二次性问题的提法:
设线性时变系统的状态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t) y(t) C(t)x(t)
(5 1)
假设控制向量 u(t)不受约束 ,用 yr (t)表示期望输出,则误差向量为
e(t) yr (t) y(t) (5 2)
求最优控制 u*(t) ,使下列二次型性能指标最小。
J
(u)
1 2
eT
(t
f
)Fe(t
f
)
1 2
t f [eT (t)Q(t)e(t) u(t)T R(t)u(t)]dt
t0
F — 半正定对称常数加权矩阵
(5 3)
Q(t) — 半正定对称时变加权矩阵
R(t) — 正定对称时变加权矩阵
第6章 线性二次型的最优控制
《最优控制》 线性二次型最优控制
西华大学电气信息学院
第6章 线性二次型的最优控制
什么是最优控制?
寻找容许控制作用(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,且保证所规定的性能指标(目标 函数)取最大(最小)值。
第6章 线性二次型的最优控制
对于目标函数及约束条件具有简单而明确的数学解析表 达式的最优化问题,通常可采用间接法(解析法)来解决。
其求解方法是先按照函数极值的必要条件,用数学分析 方法(求导数方法或变分方法)求出其解析解,然后按照充分 条件或问题的实际物理意义间接地确定最优解。
间接法 (解析法)
无约束法 有约束法
经典微分法 经典变分法 极大值法 库恩-图克法
菲波纳奇(Fibonacci)法
区间消去法
黄金分割(0.618)法
(一维搜索)
函数逼近法(插值法)
直接法
(数值解法)
变量加速法
爬山法
步长加速法
(多维搜索)
方向加速法
单纯形及随机搜索法
第6章 线性二次型的最优控制
3) 以解析法为基础的数值解法。解析与数值计算相结合的方法。 4) 网络最优化方法。以网络图作为数学模型,用图论方法进行投索 的寻优方法。
统地揭示了控制论对自动化、航空、航天、电 子通信等科学技术的意义和重大影响。 其中“最优开关曲线”等素材,直接促进了最 优控制理论的形成和发展。
第6章 线性二次型的最优控制
理论形成阶段:
1953~1957年,贝尔曼(R.E.Bellman)创立“动态规划”原理。 为了解决多阶段决策过程逐步创立的,依据最优化原理,用一组基本的 递推关系式使过程连续地最优转移。“动态规划”对于研究最优控制理 论的重要性,表现于可得出离散时间系统的理论结果和迭代算法。
3) yr (t) 0 e(t) yr (t) y(t) 跟踪问题
第6章 线性二次型的最优控制
6.2 状态调节器问题
终端时间 t ,有限时间问题
终端时间 t ,无限时间问题
6.2.1 有限时间状态调节器问题 设线性时变系统的状态方程为
x(t) A(t)x(t) B(t)u(t)
t0
(5 3)
性能
Q(t)e(t)
0
—
状态转移过程中衡量e(t)大小的代价函数
Lu
1 2
u(t)T
R(t)u(t)
0—
状态转移过程中衡量u(t)大小的代价函数
(t
f
)
1 2
e(t
f
)T
Fe(t
f
)
0
—
终端代价函数(衡量终点误差)
加权矩阵的意义: