二次积分模型的时间最优控制
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
Pontryagin’s Minimum Principle

对于以上函数只要考虑 b 取值 关系即可。下面由直角坐标系来分析它 们的取值,分三种情况来考虑
假设 选取:
选取:
选取:
由以上分析,所以最优控制规律为:
控制依赖于 的取值,由于它是线性时变函 数,但在u(t)与 的依从关系中,开关次数 最多会有两次。为了解决这个问题我们假定一 边界条件
将tf的值带入哈密顿函数
如果: 推出
则有
与控制规律的选取条件一致。 如果: 则有: 推出 同上
因此利用tf不能决定 取值问题。 分析2首先确定u(t)与p(t)关系
1
假设 假设: 则: 假设: 则: 由下图我们会得到俩个切换点
状态响应
先有末状态开始分析: 设tf处的: 解微分方程得:
求出系数
再由: 推出: 时曲线在第四象限
谢……. 谢 .
Pontryagin’s Minimum Principle
1/ s 2
二次积分模型为例
已知系统 y = G(s)u, G(s) = 1/ s2 约束条件|u(t)| ≤ 求出它的最优控 制规律。使系统由任意状态( X 1 X 2 )转 移到状态(0,0)的时间最短tf。
性能指标函数
定义状态变量: 状态方程为:
末状态曲线,并且在
由u(t)与 的依从关系可以推知,时间 内,控制输入为0,由tf求出的状态函数在 处也适合。代入 得: 在 时间内, 是一个常数
由以上的条件解微分方程可以推出:
代入以上求出的
的值
因此发生第一次切换的状态函数:
对第一条曲线在: 设初始状态:
在
ห้องสมุดไป่ตู้
则对于 因此解方程组: 可以求出 的值。 再由: 求出:
现在借助上面求出的函数曲线,以及由u(t)与 的 依从关系来分析在b, 取何值时,满足最小时间问 题,以下借助matalab仿真曲线来分析
线性二次型

a 2 b p 1
*
1 a 2
最优控制为:
u (t )* R 1 B T Px (t ) x1 (t ) a 2 x2 (t )
线性二次型(LQ)最优控制问题
最优状态调节器系统结构图
线性二次型(LQ)最优控制问题
线性二次型(LQ)最优控制问题
物理意义
线性二次型(LQ)最优控制问题
应用极小值原理求u(t)的表达式
(1)
(2) R(t)正定,保证其逆阵的存在
规范方程组:
写成矩阵形式:
x Ax BR 1BT Ax S H Qx AT x S x x A (4) Q AT
利用矩阵P正定的性质
2 p11 p22 p12 0 (a 2) b a 2 1 0 0 (a 1) b a 2 (a 1) 2 1 2 平方 b a a a2 a2
线性二次型(LQ)最优控制问题
* 与给定条件 a b 2 0矛盾,故假设 p12 1不成立
线性二次型(LQ)最优控制问题
线性二次型(LQ)最优控制问题
性能指标中的参数的影响---r变化的影响
线性二次型(LQ)最优控制问题
性能指标中的参数的影响--- tf 变化的影响
线性二次型(LQ)最优控制问题
状态调节器—无限时间状态调节器 终端时间 t , 无限时间问题
设线性定常系统的状态方程为
(15)
(13)对时间求导
Px Px Px P[ Ax BR 1BT Px] [ P PA PBR 1BT P]x
(15)与(16)相等,可得
5 最优控制-极小值原理

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
最短时间和最少燃料控制

(3 17) (由两个积分环节构成)
定义u(t)=f(t)/m , 则(3-16)式变为: y(t) u(t) (3 18)
取状态变量 x1(t) y(t), x2 (t) y(t) 则有 xx12((tt))xu2((tt))
(3 19)
矩阵形式为:
x(t)
0 0
1 0
x(t)
10u(t
)
(3 20)
第3章 最短时间和最少燃料的最优控制
3.1 非线性系统旳最短时间控制问题
最短时间控制问题旳提法:
设受控系统状态方程为
x(t) f [x(t),t] B[x(t),t]u(t)
(3 1)
给定终端约束条件为
x(t0 ) x0
[x(t f ),t f ] 0 (3 2)
谋求m维有界闭集中旳最优控制u*(t),满足不等式约束
[x(t f ),t f ] 0 (3 2)
谋求m维有界闭集中旳最优控制u*(t),满足不等式约束
u j (t) 1 ( j 1,2,..., m) (3 3) 使系统从已知初始状态 x(t0 ) 转移到目的集中某一状态 x(t f ) 时,如
下目的泛函取极小值,其中 t f 未知
J[u(t)]
x1 (t ) x2 (t)
x2 (t) u(t)
(1) (2)
(1) dx1 x2 x2 , 1 (2) dx2 u(t)
dx1 x2dx2
x1
2
x2 2
c
(3 26)
为抛物线
第3章 最短时间和最少燃料的最优控制
{(x1,
x2 ) :
x1
1 2
x22 ,
x2
0}
x2
最优控制(最小值原理)1

最优控制最优控制——————最小值原理最小值原理七 几种典型的几种典型的工程工程工程应用应用 1.时间最优控制时间最优控制问题,是可以运用极小值原理求解的一个常见的工程实际问题。
如果性能指标是系统有初态转移到目标集的运动时间,则使转移时间为最短的控制称为时间最优控制,或称最速控制。
本节主要介绍线形定常系统的时间最优控制分析法及其应用。
1.1 一类非线性系统的时间最优控制先把需要解决的问题叙述如下:[问题3-1] 移动目标集的一类非线性系统的时间最优控制问题为()1min ,1,2,,fj t u t t J dt j m ≤==∫⋯..s t ① [][]00()(),(),(),()xt f x t t B x t t u t x t x =+=ɺ ② (),0f f x t t ψ =式中()n x t R ∈,()m u t R ∈;()f •和()B •维数适当,其各元对()x t 和t 连续可微;移动目标集()r R ψ•∈,其各元对()f x t 和f t 连续可微,f t 是状态轨线与移动目标集相遇的末端时刻。
显然,问题3-1属于时变条件、积分型性能指标、f t 自由和末端约束的最优控制问题。
根据极小值原理,令哈密顿函数[][]{}(,,,)1()(),(),()T H x u t t f x t t B x t t u t λλ=++ (3-136)正则方程为:[][]()(),(),()Hxt f x t t B x t t u t λ∂==+∂ɺ (3-137) [](),()()()()()TTB x t t u t H ft t t x xx t λλλ ∂∂∂=−=−−∂∂∂ɺ (3-138)边界条件及横截条件为00()x t x = (3-139)(),0f f x t t ψ = (3-140)()()T f f t x t ψλγ∂=∂ (3-141)极小值条件:***1()(),()(),()T T t f x t t t B x t t u t λλ ++{}**1min 1()(),()(),()j T T u t f x t t t B x t t u t λλ≤ =++ 或者[]{}*1()(),()min ()(),()j T T u t B x t t u t t B x t t u t λλ≤ = (3-142)因而得:**()sgn (,)()T u t B x t t λ =− (3-143)式中sgn()•为符号函数。
线性二次型讲解

(3)
其解为:
x(t0 ) x(t ) (t ) (t , t0 ) (t ) 0
(5)
线性二次型(LQ)最优控制问题
横截条件给出了终端时刻二者的关系:
1 [ xT (t f ) Fx(t f )] (t f ) 2 Fx(t f ) x(t f ) (6)
边界条件:
(17)
(6)
(13)
(t f ) Fx(t f )
(t ) P(t ) x(t )
P(t f ) F
(18)
线性二次型(LQ)最优控制问题
黎卡提方程求解问题:
(1)可以证明,P(t)为对称矩阵,只需求解n(n+1)/2个一阶微分 方程组。 (2)为非线性微分方程,大多数情况下只能通过计算机求出数值 解。
u(t ) R1BT R1BT P(t ) x(t ) K (t ) x(t )
(14)
线性二次型(LQ)最优控制问题
最优线性反馈控制
求解P(t),但直接 利用式(12)求 解,涉及矩阵求 逆,运算量大
线性二次型(LQ)最优控制问题
应用性质求解P(t)
(t ) P(t ) x(t ) (13) x Ax BR 1BT Ax S
说明:
1 T J (u ) [ x (t )Qx(t ) u (t )T Ru (t )]dt 2 t0
(2)
1)要求系统完全能控。
2)F=0,人们所关心的总是系统在有限时间内的响应
线性二次型(LQ)最优控制问题
可以证明:
(10)
(t ) (22 F12 )1 (F11 21 ) x(t )
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22
1. 若g( x( t f )) = x 12 ( t f ) − a 2 < 0,则 ν = 0,这时 & ( t ) = 0, λ & ( t ) = − λ ( t ),及横截条件 由协态方程 λ 1 2 1
λ1 ( t f ) = 2 x1 ( t f )ν=0可得 λ1 ( t ) = 0 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ2 ( t ) = const = λ2 ⎭
11
由协态方程及横截条件可得
λ1 (t ) = 0 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ2 (t ) = const ⎭
* 根据H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u * (t ) = 0,
因此u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}为下列两种控制序列之一:
∂H & λ2 (t )= − = −λ1 (t ) ∂x2 其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 3)极值条件 即 x1 (0) = x10,x2 (0) = x20
λ1 (t f ) = 0,x2 (t f ) = 0
2
由协态方程可得
λ1 (t ) = c1 = const λ2 (t ) = −c1t + c2
* 根据H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u * (t ) = 0,
可知c1、c2不同时为零。则λ2 (t )是一线性函数。
9
问题 4.4. 4
& 1 = x 2, x & 2 = u ,求满足 已知受控系统 x
约束 u( t ) ≤ 1的最优控制规律 u * ( t ),使系统由任意 初态 ( x10 , x 20 )转移到目标集 x 2 ( t f ) = 0的时间最短。
10
应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 1 )正则方程 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 ∂H =0 ∂x1
利用相平面分析法,由 状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
可知λ2为非零常数。
{1}、 {− 1}
不发生切换。
12
利用相平面分析法,由 状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
u ( t )∈V
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
4) H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = H ( x* (t *f ), u * (t *f ),λ (t *f )) = 0 即 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
* 根据 H ( x * ( t ), u* ( t ),λ ( t )) = 1 + λ1 ( t ) x 2 ( t ) + λ 2 ( t )u* ( t ) = 0,
因此由 u* ( t ) = − sgn{λ 2 ( t )} ,可知最优控制序列为 下列两种 形式之一: 不发生切换。
H ( x * (t ), u * (t ),λ (t )) = min H ( x* (t ), u (t ),λ (t ))
u ( t )∈V
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
4) H ( x* (t ), u * (t ),λ (t )) = H ( x* (t *f ), u * (t *f ),λ (t *f )) = 0 即 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
{(
)
}
20
应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 )正则方程 1 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 & (t )= − λ 2 ∂H =0 ∂x1 ∂H = −λ1 (t ) ∂x2
其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 : x1 (0) = x10,x2 (0) = x20 x2 (t f ) = 0,g ( x(t f )) = x12 (t f ) − a 2 ≤ 0 ∂g ( x(t f )) ∂x1 (t f )
4.4. 3 二次积分模型的时间最 优控制 问题 4.4. 3 & 1 = x 2, x & 2 = u,求满足 已知受控系统 x
约束 u( t ) ≤ 1的最优控制规律 u * ( t ),使系统由任意 初态 ( x10 , x 20 )转移到状态空间原点的 时间最短。 应用定理 4.4. 1 ~4.4. 6,可知系统是正常的, 时间最 优控制存在,且唯一, 最优控制是最多切换一 次的 Bang − Bang 控制。
1
应用极小值原理,最优解的必要条件为: &1 (t ) = x2 1 )正则方程 x & 2 (t ) = u x & (t )= − λ 1 ∂H =0 ∂x1
∂H & = −λ1 (t ) λ2 (t )= − ∂x2 其中H ( x, u , λ ) = 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) 2)边界条件 3)极值条件 即 x1 (0) = x10,x2 (0) = x20 x1 (t f ) = 0,x2 (t f ) = 0 H ( x * (t ), u * (t ),λ (t )) = min H ( x* (t ), u (t ),λ (t ))
16
& ( t ) = 0, λ & ( t ) = − λ ( t ),及横截条件 由协态方程 λ 1 2 1
λ 2 ( t f ) = 0可得 λ1 ( t ) = const = λ1 ⎫ ⎬ ∀t ∈ [0, t f ] λ 2 ( t ) = λ1 ( t f − t ) ⎭
* ( t ) + λ 2 ( t )u* ( t ) = 0, 根据 H ( x * ( t ), u* ( t ), λ ( t )) = 1 + λ1 ( t ) x 2
3
因此u * (t )有四种可能的控制序列: {1 }、 {− 1}、 {1,− 1}、 {− 1, 1}
4
利用相平面分析法,建 立u* ( t )与x ( t )的关系。 由状态方程解得 1 2 x1 ( t ) = x10 + x 20 t + ut 2 x 2 ( t ) = x 20 + ut 消去t,可得相轨迹方程 1 2 1 2 x1 = x 2 + x10 − x 20 2u 2u 当初态 ( x10,x 20 )可为任意值时,相轨迹 为一簇抛物线。
5
1 2 ⎧ ⎫ r+ = ⎨( x1 , x2 )ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ: x1 = x2,x2 ≤ 0⎬ 2 ⎩ ⎭ 1 2 ⎧ ⎫ r− = ⎨(x1 , x2 ) : x1 = − x2,x2 ≥ 0⎬ 2 ⎩ ⎭
6
最优轨线的最后一段必为r+或r−的一部分。 u * (t )的切换必然在r+或r−上发生。 1 ⎫ ⎧ 开关曲线 r = r+ U r− = ⎨( x1 , x2 ) : x1 = − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩ 将相平面分为两部分,记为R−和R+,则 1 ⎫ ⎧ ( ) R−=⎨ x1 , x2 : x1 > − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩ 1 ⎫ ⎧ R+=⎨( x1 , x2 ) : x1 < − x2 x2 ⎬ 2 ⎭ ⎩
λ1 (t f ) =
ν = 2 x1 (t f )ν
其中ν ≥ 0,ν ( x12 (t f ) − a 2 ) = 0 3)极值条件
u * (t ) = − sgn{λ2 (t )}
21
4) 1 + λ1 (t ) x2 (t ) + λ2 (t )u (t ) = 1 + λ1 (t f ) x2 (t f ) + λ2 (t f )u (t f ) = 0
7
问题 4.4.3的最优控制规律为 ⎧ + 1, u ( x) = ⎨ ⎩ − 1,
*
对∀( x1 , x 2 ) ∈ r+ U R+ 对∀( x1 , x 2 ) ∈ r− U R−
8
定义开关函数 1 h( x1 , x 2 ) = x1 + x 2 x 2 2 则问题 4.4.3的最优控制也可表示为 ⎧ + 1, ⎪ − 1, * u ( x) = ⎨ ⎪ ⎩ − sgn( x 2 ), 当h( x1 , x 2 ) < 0 当h( x1 , x 2 ) > 0 当h( x1 , x 2 ) = 0