Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
курсовая Рома.docx
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
1.47 Mб
Скачать

СОДЕРЖАНИ

1. ПРИНЦИП МАКСИМУМА ГАМИЛЬТОНА – ПОНТРЯГИНА 3

2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УРАВНЕНИЯ РИККАТИ ДЛЯ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ НЕПРЕРЫВНЫХ СУ 6

3. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ ЦИФРОВЫХ СУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УРАВНЕНИЯ РИККАТИ 9

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 25

1. Принцип максимума гамильтона – понтрягина 3

2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УРАВНЕНИЯ РИККАТИ ДЛЯ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНЫХ НЕПРЕРЫВНЫХ СУ 6

3. СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ ЦИФРОВЫХ СУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УРАВНЕНИЯ РИККАТИ 9

4. РЕАЛИЗАЦИЯ ЦИФРОВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ 12

5. ПОСТРОЕНИЕ САМОНАСТАИВАЮЩИХСЯ СИСТЕМА МЕТОДОМ ФУНКЦИЙ ЛЯПУНОВА 20

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 25

  1. Принцип максимума гамильтона – понтрягина

Задание: определить оптимальное управление как функцию времени, используя принцип максимума.

Дано: уравнение движения объекта:

(1.1)

(1.1.2)

Управление не ограничено.

Оптимизирующий функционал имеет вид:

(1.1.3)

Начальные и конечные условия:

(1.1.4)

Решение:

Переведем уравнение (1.1) из матричной формы в систему уравнений:

(1.2)

Введем вспомогательные функции и составим Гамильтониан вида:

(1.3)

где: (1.4)

Учитывая (1.2), (1.3), получим Гамильтониан вида:

(1.5)

О пределим вспомогательные функции 𝜓:

(1.6)

Т.к. управление не ограничено, то необходимо найти экстремум функции Гамильтона – Понтрягина. Для этого определим частную производную от него по управлению, получим:

(1.7)

Перепишем систему (1.2), подставив в неё значение (1.7) и проинтегрируем:

(1.8)

Далее получим:

(1.9)

(1.10)

Из начальных условий видно:

Из конечных условий:

(1.11)

Оптимальное управление (1.7), с учетом (1.11), будет равно:

(1.12)

(1.13)

  1. Использование уравнения риккати для синтеза оптимальных непрерывных су

Задание: определить оптимальное управление непрерывной системы, используя уравнение Риккати.

Дано: Уравнение движения объекта:

(2.1)

где:

Оптимизирующий функционал имеет вид:

(2.2)

Решение:

Из теории известно, что для оптимизирующего функционала вида:

(2.3)

можно найти оптимальное управление, которое представляет собой линейную функцию от фазовых координат:

(2.4)

где:

(2.5)

Р(t) – решение уравнения Риккати, которое в алгебраической форме имеет вид:

(2.6)

где и найдем из (2.1.1), а и найдем из (2.2):

(2.7.1)

(2.7.2)

Будем искать решение уравнения Риккати в виде: (2.8)

Подставим (2.1.1), (2.7.1), (2.7.2) в уравнение (2.6), получим:

(2.9)

Подставим (2.7.1), (2.7.2) в (2.6), получим:

Р ешая уравнение (2.10), получим систему:

Решая систему (2.11) с помощью ППП MathCAD, получаем четыре возможные матрицы-решения уравнения Риккати:

(2.12.1)

(2.12.2)

(2.12.3)

(2.12.4)

Проверим каждую из матриц (2.12.1-2.12.4) на не отрицательность. Найдем собственные значения λ каждой из матриц Р1-P4:

(2.13)

где Е – единичная матрица.

Произведем подобное вычисление с помощью встроенной функции ППП MathCAD:

(2.141)

(2.142)

(2.143)

(2.144)

Из полученных пар λ1 и λ2 в (2.141)- (2.144) видно, что лишь матрица Р3 удовлетворяет условию не отрицательности. Следовательно, она и является искомой матрицей-решением уравнения Риккати (2.6). Тогда (2.5) примет вид:

(2.15)

Следовательно искомое оптимальное управление (2.4) будет равно:

(2.16)