李雅普诺夫第一方法和第二方法

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第6章 稳定性与李雅普诺夫方法

第6章  稳定性与李雅普诺夫方法

第六章稳定性与李雅普诺夫(Lyapunov)方法6.1 概述研究平衡状态及其稳定性介绍两类解决稳定性问题的方法,即Lyapunov 第一法和Lyapunov第二法。

第一法通过求解微分方程的解来分析运动稳定性,即通过分析非线性系统线性化方程特征值分布来判别原非线性系统的稳定性;第二法则是一种定性方法,它无需求解的非线性微分方程,通过构造一个Lyapunov函数,研究它的正定性及其对时间的沿系统方程解的全导数的负定或半负定,来得到稳定性的结论。

一般我们所说的Lyapunov方法就是指Lyapunov第二法。

虽然在非线性系统的稳定性分析中,Lyapunov 稳定性理论具有基础性的地位,但在具体确定许多非线性系统的稳定性时,需要技巧和经验。

6.2 Lyapunov 意义下的稳定性问题一、 平衡状态、给定运动与扰动方程之原点考虑如下非线性系统),(t x f x = (6.1)式中x 为n 维状态向量,),(t x f 是变量1x ,2x ,…,n x 和t 的n 维向量函数。

假设在给定初始条件下,式(6.1)有唯一解),;(00t x t Φ,且当0t t =时,0x x =。

于是0000),;(x t x t =Φ在式(6.1)的系统中,总存在0),(≡t x f e , 对所有t (6.2)则称e x 为系统的平衡状态或平衡点。

如果系统是线性定常的即 Ax t x f =),(当A 为非奇异矩阵时,系统存在一个唯一的平衡状态0=e x ;当A 为奇异矩阵时,系统将存在无穷多个平衡状态。

对于非线性系统,则有一个或多个平衡状态,这些状态对应于系统的常值解(对所有t ,总存在e x x =)。

任意一个孤立的平衡状态(即彼此孤立的平衡状态)或给定运动)(t x φ=都可通过坐标变换,统一化为扰动方程),~(~~t x f x = 之坐标原点,即0),0(~=t f 或0~=e x 。

在本章中,除非特别申明,我们将仅讨论扰动方程关于原点处之平衡状态的稳定性问题。

李雅普诺夫第一方法和第二方法

李雅普诺夫第一方法和第二方法

李雅普诺夫第一方法和第二方法刘慈欣是中国著名的科学小说家。

他的作品《三体》引起了中外读者的热烈讨论。

他的作品也越来越深入人心并受到广泛的认可。

2012年,他凭借作品《三体》荣获第五届中国科幻小说银奖。

以刘慈欣名义,俄罗斯分析学家李雅普诺夫为预测未来事件制定了两种方法:第一种是李雅普诺夫第一方法,也被称为“加法法则”,它的基本思想是:以当前的社会形势为基础,根据以往的发展经验以及客观情况的变化,分析未来可能出现的新的社会现象和潮流,并预测未来可能出现的情况;第二种方法叫做“乘法法则”,该方法强调以社会时代和社会结构为基础,根据社会形势和社会变迁为基础,把具体的历史背景和文化氛围紧密结合起来,从总体上认识和理解未来可能出现的事件或现象。

1. 李雅普诺夫第一方法:加法法则第一种方法是李雅普诺夫第一方法,也被称为“加法法则”,它的基本思想是:以当前的社会形势为基础,根据以往的发展经验以及客观情况的变化,分析未来可能出现的新的社会现象和潮流,并预测未来可能出现的情况。

李雅普诺夫加法法则认为,当前也许存在各种模糊不清的社会现象,将其加以分析、剖析,深入了解它们的特性和内涵,再去看它们是否会影响未来,经过精心筛选、综合考量之后,利用科学的手段来预测未来可能发生的一些新的社会概念。

2. 李雅普诺夫第二方法:乘法法则第二种方法叫做“乘法法则”,该方法强调以社会时代和社会结构为基础,根据社会形势和社会变迁为基础,把具体的历史背景和文化氛围紧密结合起来,从总体上认识和理解未来可能出现的事件或现象。

李雅普诺夫乘法法则认为,在社会发展的历史进程中,人类的实际行为会受到多种因素的影响,必须从过去对社会发展的分析中总结出不同的历史规律,从而建立一个社会新状态,并能够准确预测未来的变化情况。

第5章李雅普诺夫稳定性分析

第5章李雅普诺夫稳定性分析
3
第5章 李雅普诺夫稳定性分析
第五章 李雅普诺夫稳定性分析
5.1 李雅普诺夫意义下的稳定性 5.2 李雅普诺夫第一法(间接法) 5.3 李雅普诺夫第二法(直接法) 5.4 线性定常系统的李雅普诺夫稳定性分析
4
第5章 李雅普诺夫稳定性分析
5.1 李雅普诺夫意义下的稳定性
1.自治系统
没有外输入作用时的系统称为自治系统,可 用如下系统状态方程来描述:
如果时变函数V(x,t)有一个正定函数作为下限, 也就是说,存在一个正定函数W(x) ,使得
V ( x ,t) W ( x), V (0,t) 0, t t0
则称时变函数V(x,t)在域S(域S包含状态空间的 原点)内是正定的。
24
第5章 李雅普诺夫稳定性分析
3. 负定函数:如果-V(x)是正定函数,则标量函数 V(x)为负定函数。
则称平衡状态xe在李雅普诺夫意义下是稳定的。
在上述稳定的定义中,实数δ通常与ε和初始时
刻t0都有关,如果δ只依赖于ε ,而和t0的选取无关,
则称平衡状态是一致稳定的。
9
第5章 李雅普诺夫稳定性分析
5. 渐近稳定性
若系统的平衡状态xe不仅具有李雅普诺夫意 义下的稳定性,且有
lim
t
||
x(t;
x0 ,
(s)
则 m(s) 为矩阵A的最小多项式。
注:换言之,矩阵A的最小多项式就是(sI-A)-1
中所有元素的最小公分母。
17
第5章 李雅普诺夫稳定性分析
例5-1(补充):判断下述线性定常系统的稳定性
0 0 0
x 0 0
0
x
0 0 1
解:1)系统矩阵A为奇异矩阵,故系统存在无穷

李雅普诺夫稳定性分析方法

李雅普诺夫稳定性分析方法
则是根据G(s)的特征值来分析其在小扰动 范围内运动稳定性.
(2)李雅普诺夫第二方法
• 也称直接法,属于直接根据系统结构判断内 部稳定性的方法.
• 该方法直接面对非线性系统,基于引入具有 广义能量属性的Lyapunov函数和分析李氏 函数的定量性, 建立判断稳定性的相应结 论.
• 因此直接法也是一般性方法----Lyapunov 第二法更具有一般性.
(2).平衡状态的形式.平衡状态 可由方程定 出,对二维自治系统, 的形式包括状态空 间中的点和线段.
(3).不唯一性.平衡状态 一般不唯一.
对定常线性系统而言,平衡状态 的解.
• 若矩阵A非奇,则有唯一解 • 若矩阵A奇异,则解 不唯一.
为方程
(4).孤立平衡状态,该状态是指状态空间彼此 分隔的孤立点形式的平衡状态,孤立平衡状 态的重要特征是:通过坐标移动可将其转换 为状态空间的原点.
• Lyapunov函数与
有关,用V(x)来
表示.
• 一般情况下V(x)>0 , 间的变化率.
表示能量随时
•当 少.
表明能量在运动中随时间推移而减
•当 加.
表明能量在运动中随时间推移而增
1.预备知识 1).标量函数V(x)性质意义:
令V(x)是向量x的标量函数,Ω是x空间包含 原点的封闭有限区域. (1).如果对所有区域Ω中的非零向量x,有 V(x)>0,且在x=0处有V(x)=0则在域Ω内称 V(x)为正定.
(3)用李氏方法分析的必要性 • 以一个例子说明:用特征值来判断线性时变
系统一般稳定性是会失效的.
• 其中特征值为 -1,-1.
• 但由于其解为
• 当 时,若 则必有 • 故平衡状态是不稳定的,即系统的实际表现

李雅普诺夫稳定性方法

李雅普诺夫稳定性方法

李雅普诺夫稳定性方法李雅普诺夫第一方法又称间接法,它是通过系统状态方程的解来判断系统的稳定性。

如果其解随时间而收敛,则系统稳定;如果其解随时间而发散,则系统不稳定。

李雅普诺夫第二方法又称直接法,它不通过系统状态方程的解来判断系统的稳定性,而是借助李雅普诺夫函数对稳定性作出判断,是从广义能量的观点进行稳定性分析的。

例如有阻尼的振动系统能量连续减小(总能量对时间的导数是负定的),系统会逐渐停止在平衡状态,系统是稳定的。

由于李雅普诺夫第一方法求解通常很烦琐,因此李雅普诺夫第二方法获得更广泛的应用。

李雅普诺夫第二方法的难点在于寻找李雅普诺夫函数。

迄今为止,尚没有通用于一切系统的构造李雅普诺夫函数的方法。

对于系统[]t ,f x x= ,平衡状态为,0e =x 满足()0f e =x 。

如果存在一个标量函数()x V ,它满足()x V 对所有x 都具有连续的一阶偏导数;同时满足()x V 是正定的;则 (1)若()x V 沿状态轨迹方向计算的时间导数()dt /)(dV Vx x = 为半负定,则平衡状态稳定;(2) 若()x V 为负定,或虽然()x V 为半负定,但对任意初始状态不恒为零,则平衡状态渐近稳定。

进而当∞→∞→)(V x x 时,,则系统大范围渐近稳定;(3) 若()x V为正定,则平衡状态不稳定。

判断二次型x x x P )(V τ=的正定性可由赛尔维斯特(Sylvester )准则来确定,即正定(记作V(x)>0)的充要条件为P 的所有主子行列式为正。

如果P 的所有主子行列式为非负,为正半定(记作V(x)≥0);如果-V(x)为正定,则V(x)为负定(记作V(x)<0);如果-V(x)为正半定,则V(x)为负半定(记作V(x)≤0)。

例:[]正定。

则)(V 01121412110,041110,010x x x 1121412110x x x )(V 321321x x >---->>----=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡ 例:)x x (x x x )x x (x x x 22212122221121+--=+-=(0,0)是唯一的平衡状态。

第五章李雅普诺夫稳定性分析

第五章李雅普诺夫稳定性分析
即 x e = f (xe , t) = 0 。
从定义可知,平衡状态的各分量相对于时间不再发生变化。
线性定常系统:x = Ax
A非奇异:Axe = 0 xe = 0 是唯一零解 A奇异:Axe = 0 xe 有无穷多个解
非线性系统:x = f (x,t)
x = f (xe , t) = 0 xe 可能有一个也可能有多个平衡状态
5-2 李雅普诺夫稳定性的基本概念
一、 平衡状态
系统x = f (x,t) ,X为n 维状态向量,且显含时间变量t,x = f (x,t)为线性或
非线性、定常或时变的n
维向量函数,假定方程的解为
x(t;
x
0
,
t 0
)
,式中
x
0
和 t0 分别为初始状态和初始时刻。
定义:系统 x = f (x,t) 的平衡状态是使x = 0的那一类状态,并用 xe 表示,
1 2
Mx22

若用标量函数 V (x) 表示系统的能量。则
V
(x)
=
1 2
Kx12
+
1 2
Mx22
V (x) = Kx1x1 + Mx2x2
=
Kx1x2
+ Mx2 (−
K M
x1

f M
x2 )
= − fx22 0
结论:坐标原点处的平衡状态是渐近稳定的。
一、标量函数及其定号性
1.标量函数 V (x) 的符号和性质
+ ... +
a1
+
a0
=
0
如何判断系统的渐近稳定性?
5-4 李雅普诺夫第二方法
李雅普诺夫第二方法,建立在用能量观点分析稳定性的基础上: 若系统的某个平衡状态是渐近稳定的,则系统储存的能量将随时

6.2 Lyapunov第二方法

两式相减得
AT (P1 P2 ) (P1 P2 )A 0
因此,
eAT t [AT (P1 P2 ) (P1 P2 )A]eAt 0
d dt
[eAT t
(P1
P2
)eAt
]
0
eATt (P1 P2 )eAt C t
t0 P1 P2 C

limt eATt (P1 P2 )eAt 0
m12
0
2a22 m22 1
A1
上述方程组的系数矩阵A1的行列式为
det( A1 )
4(a11
a 22
)(a11a22
aa 12

21
)
4(a11
a 22
)
det(A)
若detA10,方程组就有唯一解,其解为
P
2
det(A)
a221
a222
(a12a22
a 21a11 )
det(A1) (a12a22 a21a11) det(A) a121 a222
层层相套、随 C 0 而向原点退缩。又由 V 半负
定知V(x)的值沿着运动轨道只能减小或保持定值而 不会增加,这表明系统关于原点(零解)是稳定的。
x2 x1
x2 x1
定理5( Lyapunov渐近稳定性定理) 如果对微分方程组(6.20)可以找到一个函数V ( x),满足
(1)V ( x) 0
v(x ) xT Px
对其沿方程的解微分,有
V xT (AT P P A)x xTQx 0
由定理7-21*知零解渐近稳定。
必要性:若dV/dt=Ax渐近稳定,要证明对任意给定
的对称正定阵Q,有唯一的正定对称阵P存在,使得 (?)成立。为此,考虑矩阵微分方程

稳定性与李雅普诺夫

1)V(x) > 0,则称V(x)为正定。例如V(x)=x12 +x22; 2)V(x) ≥ 0,则称V(x)为半正定(或非负定)。例如
V(x)=(x1 +x2)2; 3)V(x) < 0,则称V(x)为负定。例如V(x)=-(x12 +2x22); 4)V(x) ≤ 0,则称V(x)为半负定(或非正定)。例如
p
Δ1
p11 , Δ2
11
p
21
p
12
p
,…
, Δn P
22
矩阵 P(或 V(x))定号性的充要条件是:
1)若 Δi 0, i (1,2,, n) ,则 P(或 V(x))为正定;
2)若
Δi
0, 0,
i为偶数 i为奇数
,则
P(或
V(x))为负定;
3)若
Δi
0, 0,
i i
(1,2,, n
需要根据舍弃旳髙 阶项再分析 采用李雅普诺夫第 二法
举例:用李雅普诺夫第一法判断下列系统旳稳定性
x1 x1 x1x2
x2
x2
x1x2
第一步:令 x1 0, x2 0
求得系统旳平衡状态 x1e (0,0)T , x1e (1,1)T
第二步:将系统在平衡状态x1e附近线性化
f1 f1
(1)V(x)是满足稳定性判据条件的一个正定的标量函数,且 对于 x 应具有连续的一阶偏导数; (2)对于一个给定系统,如果 V(x)可以找到,那么通常是非 唯一的,这并不影响结论的一致性。 (3)V(x)的最简单形式是二次型函数 V(x) = xTP x,其中 P 为 实对称方阵,它的元素可以是定常的或时变的。但 V(x)并不一 定都是简单的二次型。 (4)如果 V(x)为二次型,且可表示为:

自动控制理论 第10章 李雅普诺夫稳定性分析


2)如果xe=0为系统的平衡状态,则李氏函数应满足V(xe)= V(0)=0。但当x(t)≠ 0
时, 不管其分量大于零或小于零,均能使V(x)>0。
基于上述的性质,人们常以状态矢量x的二次型函数V(x)作为李氏函数
的候选函数,即
式中,x为实变数矢量。只要矩阵P是正定的,则上式所示的V(x)就符 合对李氏函数性质的要求。
对于连续定常系统,李雅普诺夫第二方法是根据V(x)和
的性
质去判别它的稳定性。因此需要研究以下两个问题:
1)具备什么条件的函数才是李雅普诺夫函数,简称李氏函数。
2)怎样利用李氏函数去判别系统平衡状态的稳定性?
由对图10-2所示系统的讨论,可知李氏函数必须要同时具有如下两个性质:
1)李氏函数是自变量为系统的状态矢量x(t)的标量函数。
态是不稳定的。
2021/6/18
第十章 李雅普诺夫稳定性分析
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为了能更直观地理解上述平衡状态稳定性的概念,
下图在二维状态平面上分别画出了系统平衡状态的稳 定、渐近稳定和不稳定3种情况。
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第十章 李雅普诺夫稳定性分析
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自动控制理论
第二节 李雅普诺夫第二方法
正定函数
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自动控制理论
由上式可见,除了xe=0外,系统的能量V(x)在运动过程中由于 受到了阻尼器的阻尼作用而不断地减小,最后使V(x)=0。这个例子很 容易把能量函数V(x)与实际系统联系起来。然而,对一般的系统而言, 至今还没有一个普遍适用“能量函数” 的表达式。对此,李雅普诺夫提出了 一个虚拟的能量函数,人们称它为李雅普诺夫函数,用V(x)表示。
则称系统的平衡状态xe是渐近稳定的。

《现代控制理论》李雅普诺夫稳定性分析

向量和矩阵的范数
1、向量空间上的欧几里德范数(即向量长度)
其欧几里德范数定义为:
一般
一、向量和矩阵的范数
预备知识
矩阵范数
矩阵 的范数定义为:
【例】
Hale Waihona Puke , 则即:矩阵每个元素平方和开根号
预备知识
2、矩阵范数
1.二次型函数:由n个变量
组成的二次齐次多项式,称(n元)二次型函数
2.二次型函数的矩阵表示
则系统在原点处的平衡状态是不稳定的。
为唯一的平衡状态。
定理4:设系统状态方程为
李雅普诺夫主要的稳定性定理
例题
[例] 设系统状态方程为
试确定系统的稳定性。
解 xe=0
,
是该系统惟一的平衡状态。
由于当

,所以系统在原点处的平衡状态是
大范围渐近稳定的。
选取
李雅普诺夫主要的稳定性定理
例题
[例] 已知定常系统状态方程为
定义:若所有有界输入引起的零状态响应输出有界,则称系统为有界输入输出稳定。
李雅普诺夫第一方法—间接法
定理3:连续定常系统 传递函数为: 系统 BIBO 稳定的充要条件为:传递函数的所有极点均位于S左半平面。
【例】试分析系统渐近稳定和BIBO稳定。
李雅普诺夫主要的稳定性定理
讨论续
这是一个矛盾的结果,表明
也不是系统的
受扰运动解。综合以上分析可知,

时,显然有
根据定理9-12可判定系统的原点平衡状态是大范围渐近稳定的。
李雅普诺夫主要的稳定性定理
线性系统稳定性分析
一.线性定常系统李雅普诺夫稳定性分析
线性定常连续系统
系统状态方程为
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李雅普诺夫第一方法和第二方法
李雅普诺夫第一方法,也称为不动点迭代法或迭代法。

这种方法基于一个重要的定理,即如果函数g(x)在给定区间[a,b]上连续,并且对于这个区间上任意的x,都有g(x)在[a,b]内的闭区间上有g(x)∈[a,b],那么在这个区间上存在唯一的不动点c,满足c=g(c)。

所谓不动点,即函数g(x)的值等于其自变量x的值。

李雅普诺夫第一方法的核心思想是通过迭代计算不动点c的近似值,即x_n+1=g(x_n),不断逼近真实的解。

迭代的过程中,从一个初始值x_0开始,通过将x_0代入g(x)得到新的近似值x_1,再将x_1代入g(x)得到新的近似值x_2,以此类推,直到达到预定的精度要求或者迭代次数时停止迭代。

具体地,李雅普诺夫第一方法的步骤如下:
1.选择一个合适的初始值x_0。

2.根据迭代公式x_n+1=g(x_n)计算x_1,x_2,...,x_n,直到满足停止条件。

3.如果满足停止条件,则该迭代过程收敛于不动点c,并且c是非线性方程的实根的一个近似解。

李雅普诺夫第二方法,也称为牛顿迭代法,是一种更加高效的求解非线性方程的数值计算方法。

牛顿迭代法的基本思想是利用函数的局部线性近似来逼近非线性方程的根。

根据泰勒级数展开,可以将非线性方程
f(x)=0在一些近似解x_n的邻域中展开成一个一次项和高阶项的级数。

利用一次项的值来逼近非线性方程的解,可以得到迭代公式x_n+1=x_n-f(x_n)/f'(x_n),其中f'(x_n)代表函数f(x)在x_n处的导数值。

具体地,李雅普诺夫第二方法的步骤如下:
1.选择一个合适的初始值x_0。

2.根据迭代公式x_n+1=x_n-f(x_n)/f'(x_n)计算x_1,x_2,...,x_n,直到满足停止条件。

3.如果满足停止条件,则该迭代过程收敛于非线性方程的实根,并且x_n是方程的一个近似解。

与李雅普诺夫第一方法相比,李雅普诺夫第二方法的优点在于收敛速度更快。

牛顿迭代法利用了函数的局部线性近似,所以通常能够在更少的迭代次数内达到预定的精度要求。

然而,使用牛顿迭代法还需要计算函数的导数,而对于一些函数来说,导数的计算可能比较困难或者耗时较长。

另外,牛顿迭代法还需要选择合适的初始值,否则可能会导致迭代过程发散而无法得到有效的解。

综上所述,李雅普诺夫第一方法和第二方法是求解非线性方程的两种常用的数值计算方法。

通过迭代计算不动点的方法,或者利用函数的局部线性近似来逼近方程的根,这两种方法能够有效地对非线性方程进行数值计算,并得到方程的近似解。

无论选择哪一种方法,都需要根据具体问题的特点和要求来进行选择,并进行必要的数值计算和优化调整,以达到有效解决问题的目的。

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