北京交通大学(最优控制理论与算法研究生课程)第一章 最优控制概述

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最优控制第一章课件 (2)

最优控制第一章课件 (2)
简单描述
•·
确定目标函数,通常是最小化某个性能指标,如时间、 成本等。
确定一个系统在一维空间中的最优运动路径,使得某个 性能指标达到最优。例如,在生产线上,需要控制机器 的速度以达到最大的生产效率。 定义系统的状态变量和动态方程。
应用最优控制算法,如极值原理、庞特里亚金极大值原 理等,求解最优控制策略。
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最优控制问题的分类
总结词
最优控制问题可以根据不同的标准进行分类,如线性与非线性、确定性与不确定 性、连续时间与离散时间等。
详细描述
根据系统动态特性的不同,可以分为线性系统和非线性系统;根据是否存在不确 定性,可以分为确定性和不确定性系统;根据时间变量的不同,可以分为连续时 间和离散时间系统。
最优控制问题的数学模型
龙格-库塔方法
一种高阶数值方法,通过构造一 系列的差分方程来逼近最优控制 方程,具有更高的计算精度和稳 定性。
梯度法
梯度法的基本思想是利用目标函数的梯度信息,通过迭代的方式逐步逼近最优解 。在最优控制问题中,梯度法可以用于求解状态和控制变量的最优解。
梯度法的优点是计算简单、收敛速度快,但需要足够好的初始点才能保证收敛到 全局最优解。
最优控制第一章课件
• 引言 • 最优控制的基本概念 • 最优控制的基本原理 • 最优控制的数值解法 • 案例分析
01
引言
主题简介
01
介绍最优控制的基本概念和背景 ,包括其在工程、经济、金融等 领域的应用。
02
简要说明最优控制理论的发展历 程和主要成果。
课程目标
掌握最优控制的基本 原理和方法。
实际应用的最优控制问题
择合适的性能指标和优化 算法。
将最优控制理论应用于实际工程问题中,解决实际生产 和生活中的控制问题。例如,汽车自动驾驶、无人机飞 行控制、机器人路径规划等。 针对具体问题,建立实际系统的数学模型。

最优控制理论

最优控制理论

解决最优控制问题的方法
• 解决最优控制问题,必须建立 描述受控运动过程的运动方程 一、古典变分法 是研究对泛函求极值的一种数 学方法。古典变分法只能用在 控制变量的取值范围不受限制 的情况。在许多实际控制问题 中,控制函数的取值常常受到 封闭性的边界限制,如方向舵 只能在两个极限值范围内转动, 电动机的力矩只能在正负的最 大值范围内产生等。因此,古 典变分法对于解决许多重要的 实际最优控制问题,是无能为 力的。 • 二、极大值原理 是分析力学中哈密顿方法的推 广。极大值原理的突出优点是 可用于控制变量受限制的情况, 能给出问题中最优控制所必须 满足的条件。 • 三、动态规划 是数学规划的一种,同样可用 于控制变量受限制的情况,是 一种很适合于在计算机上进行 计算的比较有效的方法。
最优控制理论
自动化 081
杨赛女
名词解释
• 最优控制理论(optimal control theory) • 使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。 可概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类 允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运 动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性 能指标值为最优。它是现代控制理论的一个主要分支,着 重于研究使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和 综合方法。 最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制 方案中寻找最优解的一门学科。它是现代控制理论的重要 组成部分
!
• 最优控制的实现离不开最优化技术,最优化技术是研究和 解决最优化问题的一门学科,它研究和解决如何从一切可 能的方案中寻找最优的方案。也就是说,最优化技术是研 究和解决如何将最优化问题表示为数学模型以及如何根据 数学模型尽快求出其最优解这两大问题。一般而言,用最 优化方法解决实际工程问题可分为三步进行: • ①根据所提出的最优化问题,建立最优化问题的数学模型, 确定变量,列出约束条件和目标函数; • ②对所建立的数学模型进行具体分析和研究,选择合适的 最优化方法; • ③根据最优化方法的算法列出程序框图和编写程序,用计 算机求出最优解,并对算法的收敛性、通用性、简便性、0年代空间飞行器的制导为背景。它最初的研究对象是由 导弹、航天、航海中的制导、导航等自动控制技术、自动控制理论、 数字计算技术等领域所总结出来的一类按某个性能指标达到最大或最 小的控制问题。 • 1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科 学》的论文,第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念,为最优 控制理论的诞生和发展奠定了基础。 • 钱学森1954年所着的《工程控制论》(EngineeringCybernetics)直接 1954 EngineeringCybernetics 促进了最优控制理论的发展和形成。 • 1956年,Pontryagin把最优控制过程问题正确地叙述为具有约束的非 古典变份学问题,提出解决方法-最大值原理,显示了最大值原理在 解决最优控制过程问题中的效用。 • 1958年,他们首先公布了线性系统时间最优控制的最大值原理的证明。 • 1960年,Pontryagin等人完成了一般形式的最大值原理的严格证明, 能够具体解决一般的时间最优控制问题。 • 1960年,Pontryagin的最大值原理、Bellman的动态规划方法和Kalman 的最优线性调节器的理论被公认为最优控制理论的三大里程碑,标志 着最优控制理论的诞生。

01最优控制第一章_绪论

01最优控制第一章_绪论

J (u) m(t f )
(1-10)
为最大。
例1-3 生产计划问题。设 x(t ) 表示商品存货量, r (t ) 0 表示对商品的需求率,是已知函数,u(t ) 表示生产 x(t ) 率,它将由计划人员来选取,故是控制变量。 满足下面的微分方程
(t ) r (t ) u(t ) x
动机推力为 u(t ) ,月球表面的重力加速度为 g ,
设不带燃料的飞船质量为 M ,初始燃料的质量
为 F ,则飞船的运动方程可表示为(参见图1-1)
(t ) (t ) h
(t ) g u (t ) m(t )
(1-6)
(t ) ku(t ) m
式中 k 为比例系数,表 示了推力与燃料消耗率 的关系。
五、本课程主要内容
本课程将介绍求解最优控制问题的常用方法,主要 内容如下:
1、变分法
泛函的介绍,变分的推演,Euler方程,向量 情况,有约束的情况,端点可变的情况等。
2、连续系统最优控制 时间端点固定的情况,有终端函数约 束的情况,终时不指定的情况,考虑 其他几种约束。
3、线性连续系统的二次型调节器 有限时间状态调节器问题,有限时间输出 调节器问题,无限时间状态调节器问题, 无限时间输出调节器问题,使用LQR系统 的稳定裕量,伺服、跟踪与模型跟随。
六、小 结 1、什么叫最优控制
对一个受控的动力学系统或运动过程,从 一类允许的控制方案中找出一个最优的控 制方案,使系统的运动在由某个初始状态 转移到指定的目标状态的同时,其某种性 能指标值为最优。
2、从经典的反馈控制到最优控制


经典反馈控制: 上世纪40-50年代起的炮火控制;SISO,输入输 出描写;低阶传递函数;应无未建模动态;手算, 作图,凭经验;不计控制能耗;模拟器件实现; 军工及民用工业。 最优控制: 上世纪60年代起延伸至今的航空航天;MIMO, 内部描写;低阶状态方程;应无未建模动态;数 字计算机,优化算法;考虑控制能耗;数字器件 实现;航空航天工业。

最优控制-极大值原理

最优控制-极大值原理

近似算法
针对极大值原理的求解过程,开 发了一系列近似算法,如梯度法、 牛顿法等,提高了求解效率。
鲁棒性分析
将极大值原理应用于鲁棒性分析, 研究系统在不确定性因素下的最 优控制策略,增强了系统的抗干 扰能力。
极大值原理在工程领域的应用
航空航天控制
在航空航天领域,利用极大值原理进行最优 控制设计,实现无人机、卫星等的高精度姿 态调整和轨道优化。
03
极大值原理还可以应用于经济 学、生物学等领域,为这些领 域的研究提供新的思路和方法 。
02
最优控制理论概述
最优控制问题定义
01
确定一个控制输入,使得某个给定的性能指标达到 最优。
02
性能指标通常由系统状态和控制输入的函数来描述。
03
目标是在满足系统约束的条件下,找到最优的控制 策略。
最优控制问题的分类
1 2
确定型
已知系统的动态模型和控制约束,求最优控制输 入。
随机型
考虑系统的不确定性,如随机干扰、参数不确定 性等。
3
鲁棒型
考虑系统模型的不确定性,设计鲁棒控制策略。
最优控制问题通过求解优化问题得到最优解的解析表达式。
数值法
02
通过迭代或搜索方法找到最优解。
极大值原理
03
基于动态规划的方法,通过求解一系列的子问题来找到最优解。
03
极大值原理
极大值原理的概述
极大值原理是现代控制理论中的基本原理之一,它为解决最 优控制问题提供了一种有效的方法。该原理基于动态系统的 状态和性能之间的关系,通过寻求系统状态的最大或最小变 化,来达到最优的控制效果。
在最优控制问题中,极大值原理关注的是在给定的初始和终 端状态约束下,如何选择控制输入使得某个性能指标达到最 优。它适用于连续和离散时间系统,以及线性或非线性系统 。

北京交通大学(最优控制理论与算法研究生课程)第一章 最优控制概述

北京交通大学(最优控制理论与算法研究生课程)第一章 最优控制概述
t0 tf
最优控制问题的描述(2/2)
值得注意的是, 所谓的“最优性”, 是指被控系统相对于性能 指标函数意义下的最优性。 不同的性能指标函数, 最优控制结果是不相同的。
最优控制发展简史(1/5)
1.3 最优控制发展简史
20世纪50年代, 随着现代化生产的发展, 特别是空间技术的 发展, 被控系统日趋复杂, 对自动控制提出的要求愈来愈高。 建立在传递函数、频率特性基础上的经典控制理论, 存 在诸多局限性。 主要表现在: ① 首先, 它只适用于集总参数的SISO线性定常系统, 且只 适应于以解决伺服系统稳定性为主要目标的设计问题, 难以适应综合性能指标的系统控制设计。 ② 其次, 在应用经典控制理论设计时, 需要凭经验试凑及 大量手工计算, 难以用来解决复杂问题,如PID控制。
目标集(2/3)
末态因不同问题,可以是状态空间的一个点, 更为一般的 情况是末态要落在事先给定的范围内 , 如要求末态满足 如下约束条件 g1(x(tf),tf)=0 g2(x(tf),tf)0 式中, g1(x(tf),tf) 和 g2(x(tf),tf) 为关于末态时刻 tf 和末态状 态 x(tf) 的非线性向量函数。
最优鲁棒控制
最后介绍基于 Matlab 的线性系统的线性二次型最优控制 系统的设计计算与运动仿真问题的程序设计与仿真计算。
最优控制概述(1/1)
第 1 章 最优控制概述
在 20 世纪 50 年代末开始迅速发展起来的现代控制理论中, 最优控制是其一个主要内容,目前仍是非常活跃的一个分 支。 最优控制问题是从大量的实际问题中提炼出来的, 它 的发展与航空、航天和航海的制导、导航和控制技术密 不可分; 化工过程中有着广泛的应用;等等。 下面先通过几个应用实例来引出最优控制问题,然后讨 论最优控制问题的描述及数学表达。 内容包括: 最优控制的问题提出 最优控制的问题描述 最优控制的发展简史

最优化理论与算法(第一章)

最优化理论与算法(第一章)

最优化理论与算法(数学专业研究生)第一章引论前言一、历史与现状最优化理论最早可追忆到古老的极值问题,但成为一门独立的学科则是在 20世纪四十年月末至五十年月初。

其奠定性工作包含FritzJohn最优性条件( 1948),Kuhn-Tucker最优性条件(1951),和Karush最优性条件(1939)。

近几十年来最优化理论与算法发展十分快速,应用也愈来愈宽泛。

现在已形成一个相当宏大的研究领域。

对于最优化理论与方法,狭义的主要指非线性规划的有关内容,而广义的则涵盖:线性规划、非线性规划、动向规划、整数规划、几何规划、多目标规划、随机规划甚至还包含变分、最优控制等动向优化内容。

本课程所波及的内容属于前者。

二、最优化问题的一般形式1、无拘束最优化问题minf(x)()xR n2、拘束最优化问题minf(x)c i(x)0,i E()st..i Ic i(x)0,这里E和I均为指标集。

§数学基础一、范数向量范数xx1x2maxx i(l范数)()ni1x i(l1范数)()n1(x i2)2(l2范数)()i11/30n1x p(x i p)p(l p范数)()i11x A(x T Ax)2(A正定)(椭球范数)()事实上1-范数、2-范数与范数分别是p-范数当p=1、2和p时情况。

2.矩阵范数定义方阵A的范数是指与A有关系并记做A的一个非负数,它拥有以下性质:①对于A0都有A0,而A0时A0;②对于随意k R,都有kA kA;③AB A B;④AB A B;若还进一步知足:⑤Ax p A x p则称之为与向量范数p相协调(相容)的方阵范数。

若令AxAmaxx (这里x是某一直量范数)()x0可证这样定义的范数是与向量范数相协调的,往常称之为由向量范数引诱的方阵范数。

特别地,对方阵A(a ij)nn,有:nA1max a ijj1inA max a iji1j1A2(A T A)2((列和的最大者)()(行和的最大者)()T表示A T A的特点值的最大者)(1.11) AA称为谱范数(注:方阵A的特点值的模的最大者称为A的谱半径,记为(A))。

最优控制介绍课件

最优控制介绍课件
01
状态方程可以表 示为微分方程或 差分方程的形式
03
02
04
状态方程通常包 括系统的状态变 量、输入变量和 输出变量
状态方程在最优 控制问题中用于 描述系统的动态 特性,为控制器 的设计提供依据
控制方程
状态方程: 描述系统 状态的变 化规律
控制方程: 描述控制 输入与系 统状态的 关系
性能指标 方程:描 述系统的 性能指标
02
状态转移方程: 描述状态之间的
递推关系
03
边界条件:定义 初始状态和终止
状态
04
求解过程:从初 始状态开始,逐 步求解子问题, 直至得到最优解
最优控制理论
01
最优控制理论是研究如何找到最优控制策
略,使得系统在特定条件下达到最优性能。
02
最优控制理论包括动态规划、极大值原
理、变分法等方法。
03
最优控制理论广泛应用于工程、经济、
04
间接法:通过求解最优控制问 题的辅助问题来获得最优控制 策略
06
数值解法优缺点:优点是计算 简单、易于实现;缺点是计算 精度较低、收敛速度较慢
机器人控制
1
机器人运动控 制:通过最优 控制算法,实 现机器人的精 确运动控制
2
机器人路径规 划:通过最优 控制算法,规 划机器人的最 优路径
3
机器人抓取控 制:通过最优 控制算法,实 现机器人的精 确抓取控制
交通控制
STEP1
STEP2
STEP3
STEP4
交通信号灯控制: 根据实时交通状况, 自动调整信号灯时 间,提高道路通行 效率
公共交通调度:根 据客流量、车辆位 置等信息,优化公 交线路和发车频率, 降低乘客等待时间

(完整word版)最优控制讲义

(完整word版)最优控制讲义

第一章 绪论§1。

1最优控制问题静态最优化问题:输入—输出—代数方程 动态最优化问题:输入—输出-微分方程 确定性最优控制:系统参数确定,无随机输入 随机性最优控制:系统参数确定,有随机输入⎩⎨⎧=+=)()()()()(t Cx t Y t Bu t Ax t x⎩⎨⎧+=++=)()()()()()()(t v t Cx t Y t w t Bu t Ax t x例:飞船的月球软着陆问题推力 dtdmkf -= 运动方程 mg dt dmk mg f dtx d m --=-=22 )()(][00f t t t m t m dt dtdmJ f-=-=⎰ 初始条件 ⎩⎨⎧======0)(,)(,00f f t x x t t ht x x t t约束条件为 0≤≤-dtdmα求min J§1.2最优控制的数学模型一 控制系统的数学模型(集中参数系统)直接法建立:动力学、运动学的基本定律,即解析法.间接法建立:通过“辩识"的途径确定系统的结构与参数.)),(),(()(t t u t x f t x= 其中 T n t x t x t x t x )](,)(),([)(21 =,T r t u t u t u t u )](,)(),([)(21 =,],,[21n f f f f = )(t x 为n 维状态向量,)(t u 为r 维控制向量,f 为n 维函数向量。

二 目标集通过)(t u 使)(t x 由)(0t x 到)(f t x ,其中)(0t x 为初始状态,并且通常为已知;)(f t x 为终端状态,即控制所要求达到的目标。

一般来说对终端状态的要求可用如下的约束条件表示:0)),((,0)),((21≤=f f f f t t x g t t x g 。

三 容许控制i u 具有不同的物理属性,一般有r 1,2i u i ,,=≤α,即在控制域U 内。

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(t ) k1[u(t ) x(t )], x(t ) 0, x(1) 40 C x
式中, k1为比例系数。 我们的目标是确定流入的液体的温度u(t)如何变化, 使得 散失的热量最少, 即归结为在上述状态方程和边界条件 下, 求函数
J [k2 x 2 (t ) k3u 2 (t )]dt
性能指标(1/3)
4. 性能指标
从前面的应用实例可以看出, 最优控制问题最后归结到从所 有容许控制中找出一种效果最好的控制律, 这就需要一个能 衡量控制效果好坏或评价控制品质优劣的性能指标函数。
例如, 飞船控制系统要求所携带的燃料最少或到达末态 的时间最短, 而连续搅拌槽系统的性能指标为一个带函 数积分的指标, 要求其为最小; 由于各种最优控制问题所要解决的主要矛盾(问题)不 同, 设计者的着眼点不同,因此归结出的性能指标是不 同的。
最优控制理论与应用
授课教师:柳向斌 单位:先进控制系统研究所
本 章 简 介(1/1)
参考书目:
1.
2. 3.
张洪钺,王青. 《最优控制理论与应用》, 高等教育出版社;
解学书. 《最优控制理论与应用》,清华大学出版社; 王朝珠,秦化淑.《最优控制理论》, 科学出版社.
考核方式: 期末考试:70% 大作业:30%
目标M质心的位置矢量和速度矢量为: xM ,
拦截器的推力为:F(t) ,即控制输入。
M x
拦截器和目标的相对位置和速度为:
x x L xM
L x M vx
v, x F (t ) a(t ) v , m(t ) F (t ) m , c
拦截器与目标的相对运动方程为:
目标集
容许控制 性能指标
最优控制问题的描述
被控系统的数学模型(1/2)
1. 被控系统的数学模型
前面讨论的飞船控制系统和搅拌槽温度系统都是非线性系统, 所建立的描述该最优控制问题的数学模型都为状态空间表达 式。 因此, 对一般被控系统的最优控制问题, 其数学模型可以 用如下非线性时变系统的状态空间表达式来描述: f ( x, u, t ) x y g ( x, u, t )
飞船的月球软着陆问题(3/3)
这两个问题可归结为分别求 J1= J1(tf) ---- 燃料消耗最少,或者
J2= J2(tf) ---- 着陆时间最短
为最小的数学问题。
拦截问题(1/2)
2) 拦截问题
在某一惯性坐标系内,设质量为m(t)拦截器L质心的位置矢量和 速度矢量为: x , x
L L
规定的末态目标集为:
M={x(tf): x(tf)Rn, g1(x(tf),tf)=0, g2(x(tf),tf)0} 求一容许控制u(t)U, t[t0,tf], 使被控系统由给定的初态 x0 出发, 在 tf >t0 时刻转移到目标集 M, 并使如下性能指标 为最小
J S ( x(t f ), t f ) L( x(t ), u(t ), t )dt
设流出的液体保持槽内液面恒定 , 在出口处温度与槽内液体一致。
试寻找 u(t) 的变化规律, 使槽中液 体的温度经 1 小时后上升到 40oC, 并要求所散失的热量最少。
图 1 连续搅拌槽示意图
连续搅拌槽的温度控制问题(2/2)
因假定槽内液体温度均衡,设为x(t)。 由题设条件可知, x(t) 的边界条件为 x(0)=0oC, x(1)=40oC 由热力学知识可知 , 槽内的液体温度的变化率与温差 [u(t)-x(t)]成正比,即
目标集(2/3)
末态因不同问题,可以是状态空间的一个点, 更为一般的 情况是末态要落在事先给定的范围内 , 如要求末态满足 如下约束条件 g1(x(tf),tf)=0 g2(x(tf),tf)0 式中, g1(x(tf),tf) 和 g2(x(tf),tf) 为关于末态时刻 tf 和末态状 态 x(tf) 的非线性向量函数。
本课程的主要内容
简 介(1/1)
讲解最优控制问题初步,目的是掌握求解最优控制问题的主 要理论和方法,能对一些常见的最优控制问题进行有效的分 析,控制器设计和求解。 主要内容包括
泛函基础
变分法、极大值原理及其在最优控制中的应用 线性二次型最优控制问题
离散系统的最优控制问题
动态规划及其在最优控制中的应用 微分对策控制
最优鲁棒控制
最后介绍基于 Matlab 的线性系统的线性二次型最优控制 系统的设计计算与运动仿真问题的程序设计与仿真计算。
最优控制概述(1/1)
第 1 章 最优控制概述
在 20 世纪 50 年代末开始迅速发展起来的现代控制理论中, 最优控制是其一个主要内容,目前仍是非常活跃的一个分 支。 最优控制问题是从大量的实际问题中提炼出来的, 它 的发展与航空、航天和航海的制导、导航和控制技术密 不可分; 化工过程中有着广泛的应用;等等。 下面先通过几个应用实例来引出最优控制问题,然后讨 论最优控制问题的描述及数学表达。 内容包括: 最优控制的问题提出 最优控制的问题描述 最优控制的发展简史
0 1
最小的数学问题。
最优控制问题的描述(1/1)
1.2 最优控制问题的描述
从前面的应用实例可以看出,最优控制问题可以抽象成共同 的数学问题描述,为最优控制理论研究带来方便。 所谓最优控制问题的描述 , 就是将通常的最优控制问题 抽象成一个统一描述的数学问题 , 并用数学语言严格地 表述出来。 最优控制问题的要素包括: 被控系统(对象)的数学模型
v h f v g m kf , k 0 m
飞船的月球软着陆问题(2/3)
要求控制飞船从初始状态 h(0)=h0, v(0)=v0, m(0)=M+F 出发,在某一末态时刻 tf 实现软着陆,即 h(tf)=0, v(tf)=0 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 -fmax f(t) fmax 满足上述约束条件, 使飞船实现软着陆的推力程序并 非一种,其中消耗燃料最少的称为燃料最优控制问 题, 着陆时间最短的称为最速升降问题或时间最优控 制问题。
其中a(t)是除控制加速度外的固有相对加速度,是已知的。
拦截问题(2/2)
初始条件为: x(t 0 ) x0
v(t 0 ) v0
m(t 0 ) m0
终端条件为: x(t f ) 0 v(t f )任意, m(t f ) mend ,
mend
为燃料燃尽后拦截器的质量.
从工程实际考虑,约束条件为: 0 F (t ) max F (t ) 如果我们既要求拦截过程的时间尽量短,又要求燃料消耗尽量少,则可取性 能指标:
需要指出:有些最优控制问题并没有对末态加以约束, 则该问题的目标集为整个状态空间Rn, 但此时并不意味 着对末态没有要求,系统还可以通过下面要介绍的性能 指标等以约束末态。 至于末态时刻 tf , 它可以事先规定, 也可以由对末态的约 束条件和性能指标等约束。
容许控制(1/1)
3. 容许控制
式中 x 为 n 维状态向量; u 为 r 维输入向量; y为m维输出向 量;
f(x,u,t) 和 g(x,u,t) 分别为关于n维状态向量 x和m维 输入向量 u 以及时间 t 的非线性函数向量。
被控系统的数学模型(2/2)
对许多实际被控系统, 在一定精度范围内, 其最优控制问题中 的数学模型多为 线性定常系统 线性时变系统 非线性定常系统 的状态空间表达式来描述。
性能指标(3/3)
性能指标函数又称为指标泛函、目标函数、成本函数和评价 函数等。
最优控制问题的描述(1/2)
5. 最优控制问题的描述
总结上述最优控制问题的数学模型、目标集、容许控制以及 性能指标, 则最优控制问题的描述可叙述为: 已知被控系统的状态方程及给定的初态如下:
(t ) f ( x(t ), u(t ), t ), x x(t0 ) x0
性能指标(2/3)
一般形式的性能指标为
J S (x(t f ), t f ) L(x(t ), u(t ), t )dt
t0
tf
式中, 右边第1项称为末态性能指标, 体现了对末态的要 求; 第2项称为积分性能指标, 体现了对系统状态变化过程中 对的状态 x(t) 和控制u(t) 的要求; 在通常情况下 , 可将各种不同的性能指标视为一般形式 的性能指标的一种特例。 如飞船控制系统的性能指标可以视为当 S(x(tf),tf) = m(tf), L(x,u,t)=0 时上述一般形式性能指标的一个特例。
最优控制问题的提出(1/1)
1.1 最优控制问题的提出
考虑下面几个实际最优控制问题的例子,
飞船的月球软着陆问题
拦截问题 连续搅拌槽的温度控制问题
飞船的月球软着陆问题(1/3)
1) 飞船的月球软着陆问题
飞船靠其发动机产生一个与月球的重力方向相反的推力, 以控制飞船实 现软着陆, 即达到降落到月球表面时的速度为零。 问题要求设计发动机推力u(t)=f(t)程序, 使飞船携带的燃料最少或 着陆时间最短(最速升降问题)。 设飞船的质量为m,高度和垂直速度分别为 h 和 v,月球的重力加速度 g可视为常数,飞船的自身质量及所携带的燃料分别为 M 和 F。 若飞船于某一初始时刻起开始进入着陆过程, 由牛顿第二定理和物 料(燃料)平衡关系可知, 飞船的运动方程为
上述末态约束条件概括了对末态的一般要求。
实际上, 该末态约束条件规定了状态空间中的一个时 变的或时不变的集合, 此种满足末态约束的状态集合 称为目标集, 记为M,并可表示为 M ={x(tf): x(tf)Rn, g1(x(tf),tf) = 0, g2(x(tf),tf)0 }
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