Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Солодовников В.В. Расчет оптимальных систем автоматического управления при наличии помех

.pdf
Скачиваний:
9
Добавлен:
24.10.2023
Размер:
9.53 Mб
Скачать

Rn(t,

т). Система должна

наилучшим

образом

воспроизводить

управляющий

сигнал

y(t)=g(t)

+ m(t)

и

подавлять

помеху

n(t),

Под наилучшим

понимается такое

воспроизведение,

при

котором

сумма

квадрата

динамической

ошибки eg и дисперсии

ошибки

г2сл

с некоторым весом K2(t) в каждый

момент

времени

имеет минимум, т. е. в качестве критерия

качества

системы

управления

принимается функционал

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

J(k)

= el + V^A.

 

 

 

 

(415)

k(t,

Требуется

определить

импульсную

переходную

функцию

т),

минимизирующую

этот

функционал.

Раскроем

выра­

жение (415). Имеем

о

 

(0 = т

(0 -

\ [т (т) +

п (х)] k (Л т) dx.

 

 

 

 

 

о

 

 

 

Возводя

последние

выражения в

квадрат, осредняя

е|_, (t) и

подставляя

в функционал

(415), считая Rmn(t,

x)=Rnm(t,

х) = 0 ,

M[n(t)]=0,

получим

 

 

 

 

 

J = g4t)

+

\4t)Rm(t,

t)-2l[g(t)g(x)

+

r-(t)Rm(t,

т)]Х

 

 

 

 

о

 

 

 

X

k (t,

х) dx +

Ц {g (8) g (x) +

V (t) [Rm

(x, 6) +

 

о0

+R„(T, Q)])k{t, Q)k(t, x)dxdQ.

Минимизируя это выражение относительно k(t,

х),

найдем,

что необходимое и

достаточное

условие

минимума

 

сводится

к тому,

чтобы

k(t,

х) удовлетворяла

интегральному

урав­

нению

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

\

{g(Q)g

(т) +

W (t) [Rm (х, 0)

+ R„ (т,

8)]}

k (t,

9) dQ

=

 

о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= g®gW+W®Rm{t,x),

 

 

t>x,

 

 

 

 

Это — параметрическое интегральное

уравнение

 

Фредголь-

ма первого рода. Решение такого уравнения

может

содержать

б-функции и вызывать поэтому

существенные

трудности при

практической

реализации.

 

 

 

 

 

 

 

Пусть функционал / может принимать в каждый

 

момент

времени заданное допустимое значение

 

 

 

 

 

і

J

+

= о (ft.

В качестве функционала сложности примем следующий:

N = [ /г2 (t, г) dx.

о

Таким образом, определение импульсной переходной функ­ ции, обладающей минимальной сложностью относительно функционала N и доставляющей функционалу / заданное зна­ чение, сводится к решению следующей вариационной за­ дачи:

mmJ, (k) = J{k) + \iN(k).

Пользуясь приемами вариационного исчисления, получим не­ обходимое и достаточное условие минимума в виде параметри­ ческого интегрального уравнения Фредгольма второго рода:

С, *) 4- J \g (9) g W +

w (0 \.Rm

Q) + Rn (T, 9)]) k (t,

6) dQ =

~g(t)g®

+ V(f)Rm(t,T),

І>Г.

(416)

Если правая часть этого уравнения представляет собой огра­ ниченную функцию, то и решение будет содержаться в классе ограниченных функций, т. е. не будет содержать б-функций.

Пусть теперь в составе входного сигнала отсутствует случай­ ная составляющая полезного сигнала и помеха. Тогда инте­ гральное уравнение (416) примет вид

4)+{gQ)gWk(t,

Q)dd = g(t)g(x),

t>x.

о

 

 

Это — интегральное уравнение с

вырожденным ядром. Его

решение имеет следующую форму:

 

g ( ; ) g ( T )

, t > r .

u. + J V ( T ) dx

0

Г л а в а 8

ФИЛЬТРЫ КАЛМАНА — БЬЮСИ 1

Рассмотрим еще один подход к задаче синтеза опти­

мальных систем по критерию минимума математического

ожида­

ния квадрата случайной ошибки. Этот подход

был предложен

Калманом

и Быоси [63]. Определение фильтров

Калма-

на —Быоси

связано

с идеями формирующих

фильтров и оп­

тимальной обработки

случайных процессов.

 

 

1. ОДНОМЕРНЫЕ ФИЛЬТРЫ

Пусть имеется система, которая описывается ска­ лярным дифференциальным уравнением первого порядка

 

 

-%- = a(f)x + q(f).

 

 

 

(417)

 

 

at

 

 

 

 

Структурная

схема такой системы

приведена

на

рис.

39.

Процесс x(t)

на выходе подвержен действию шума

ft(t),

так

что фактически

наблюдатель имеет дело с процессом

z(t)

=

— x(t) +ft(t).

Далее предполагается, что

q(t),

b(t)—нестацио­

нарные случайные процессы типа белого шума с нулевым мате­ матическим ожиданием. Корреляционные функции этих процес­

сов

имеют

вид

 

 

 

 

 

 

 

Я „ (/,

х)

= М[д (0 q (т)1 =

щ it) б (/ - т);

j

 

 

(t,

х)

= М [0 (t)

& (т)] =

п (0 б (t — т);

(418)

 

 

ВД^,т)

 

= 0,

 

 

j

где

m(t),

n(t) — непрерывные, непрерывно дифференцируемые

функции;

 

 

 

 

 

 

 

т ( 0 3г0, п ( 0 > 0 ;

[36].

 

 

x(t) в виде

 

Поскольку представление

случайного процесса

выражения (417) является существенным для вывода фильтров

Калмана — Быоси, уместно провести

обсуждение

возможности

такого представления,

если система (417)

не задана.

Для получения представления (417) требуется специальный

вид решения задачи

определения

формирующих

фильтров.

Когда случайный процесс x(t)

имеет

произвольную непрерыв­

ную корреляционную

функцию

Rxx(t,

х),

задача

определения

Гл. 8 написана в соавторстве с канд. техн. наук В. Ф. Бирюковым.

формирующего фильтра пока еще мало исследована. Дл я таких процессов затруднительно воспользоваться излагаемыми ниже

идеями. Здесь также уместно напомнить

о некоторых

извест­

ных классических результатах решения

задачи

определения

формирующего

фильтра, позволяющего

получать

из

белого-

шума случайный

процесс с заданными характеристиками.

Для скалярных стационарных ъ широком смысле случайных процессов, определенных на всей прямой, непрерывных в сред­ неквадратичном задача изучена. В этом случае задача решает­ ся наиболее просто, если случайный процесс имеет дробно-рациональную

с п е к т р а л ь н у ю плотность, и ф о р м и р у ю - - ^ j g .

щий фильтр можно описать обыкно ­

 

венным

д и ф ф е р е н ц и а л ь н ы м у р а в н е ­

 

нием с постоянными коэффициентами .

б ft)

Последнее получается на основе фак­

 

торизации

дробно-раЦИОНаЛЬНОЙ СПек-

Рис. 39. Структурная

ТралЬНОЙ

ПЛОТНОСТИ.

системы

x(t)

схема

Для

нестационарных случайных

процессов з а д а ч а выяснения вопроса

с у щ е с т в о в а н и я , единствен­

ности и

определения ф о р м и р у ю щ е г о

фильтра несравненно бо­

лее с л о ж н а я . Она, например, изучена

для н е с т а ц и о н а р н ы х слу­

чайных процессов с р а з л о ж и м ы м и корреляционными функциями, которые можно представить в виде [17]

 

 

 

RxA*>

* ) = 2

ФІ(0Ч>І<Х),

t > x > o .

 

 

 

Имеются результаты

получения ф о р м и р у ю щ и х фильтров д л я

с л у ч а й н ы х процессов, р а з л о ж и м ы х в ряды [17].

 

 

 

Как

известно

[17],

представление

случайного

процесса

x(t),

/ е ( 0 , оо) в виде

системы (417) возможно, если

процесс

о б л а д а е т

автокорреляционной функцией вида

 

 

 

 

 

Яхх

С т ) = Ф (0 Ф

t >

т > 0,

 

 

где

<р(0. 'Ф(т) имеют непрерывные

производные

И

(р(І)фО.

 

Причем функция

a(t)

в в ы р а ж е н и и (417) будет

равна

 

 

 

 

а(9 = Ф(*)ф-1 (9-

 

 

 

 

Далее

предполагается,

что представление (417)

имеется.

 

Для

оценки y(t)

процесса x(t)

системы (417)

Калман и

Бьюси предложили использовать систему (фильтр), описывае­

мую дифференциальным уравнением вида

l!L = h(f)y + k(f)z(1); t/(g = 0. (419)

Функции h(t), k(t) выбираются из условия минимума

M{[z{t)?)=M{[x(t)-y(t)f\.

Пусть k\(t, т) импульсная переходная функция системы, описываемой однородным дифференциальным уравнением

 

 

 

JjL

 

= h{1)y.

 

(420)

Тогда

решение уравнения

(419)

будет иметь

вид

 

у (()

=

j

^

(/, т) k (т) z (т) dx.

(42І)

Обозначим

 

 

 

 

 

 

 

 

k2(t,

x)

= k(x)k1(i,

т);

(422)

 

k2(t,

t)

=

k[f)k!(t,

f)

= k(t),

 

 

поскольку

k і (t, t) = \.

 

 

 

 

 

 

 

С учетом формулы

(422)

 

 

 

 

 

y(f)

 

=

{

kt(ftx)z(x)dx.

 

(423)

^Следовательно, приходим к задаче Винера, оптимизации ли­ нейной нестационарной системы по критерию

т і п Л І *(9— {bit,

x)z(x)dx

(424)

і.

 

 

Случайный процесс x(t), для которого получено представле­ ние (417), является желаемым процессом. Как следует из пре­ дыдущих глав, необходимое и достаточное условие минимума функционала (424) имеет вид

f К if,

х) Rzz

(X, т) dx

= Rxz (t, Я),

t 0 < X < t .

(425)

 

 

 

 

 

 

Если проводить анализ выражения (424)

с целью

оптимиза­

ции импульсной переходной функции в фильтрах

Винера, то

рассматриваемая

в

данном

параграфе

задача

аналогична

случаю фильтров Винера, когда желаемый оператор единичный. Это случай задачи фильтрации. Однако не должно создаваться впечатления, что фильтры Калмана — Бьюси решают только задачу фильтрации. Также как и в задаче Винера, может ре­ шаться задача упреждения, сглаживания.

Переходим к отысканию соотношений, определяющих функ­ ции h(t), k(t). Продифференцировав обе части уравнения (425) по t, получим

j ' ± k2

(t, x) Rzz

(X, T) dx + k2 (t, t) Rzz

(X,

t)

=

±

 

Rxz

(t,

X),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t0<K<t.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(426)

Случайные

процессы x(t),

т>(г)

некоррелированы,

ft(A),

ib(t)

некоррелированы

для X<t,

поэтому

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Rzz(X,

 

t) =

Rxx(X,

t)

=

Rzx(X,

t),

/ 0

<

X <

*.

 

 

(427)

Так как Rxx(tj

 

 

X)—RXX(X,

 

t),

то из выражения

(427)

сле­

дует, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Rza{Kt)^Rxz{t,X),

 

 

 

 

t 0 < b < t

 

 

 

 

(428)

Преобразуем

 

правую часть уравнения

(426):

 

 

 

 

 

~ R x z { t ,

l)

=

^-M[x(t)z(X)]

 

=

M[x(t)z(X))

 

 

=

 

 

at

 

 

 

 

 

ot

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

М[а

(0х(0 z (X)] +

М [q (t)z

(X)).

 

 

 

 

(429)

Из выражения (417) и того факта,

что

z(t)

=x(t)

+т}(^),

следует

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M[q(t)z(X)]

 

=

0,

 

* 0 < Х < * .

 

 

 

 

 

 

Поэтому правая

часть уравнения

(426)

принимает

вид

 

 

±Rxz(t,X)

 

 

= a(t)Rxz(t,X),

 

 

t 0 < b < t ,

 

 

 

(430)

Уравнение

(426)

 

с

учетом

выражений

(428) — (430)

будет

 

і

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

J~ h

{і,

т) R„ (X,

т) dx +

h (t,

t) RX;

V,

X)

=

 

 

 

 

 

 

 

 

=

a(t)Rxz{t,

 

X),

 

t0<X<t.

 

 

 

 

 

 

 

(431)

В уравнение

(431)

вместо Rxz(t,

 

X) подставим ее

выражение

из условия

(425), тогда

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

jJL * 2

(f,

т) Я г г (X,

т) dx

+

[k2 (t,

t)-a

 

(01 X

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

X§k2(t,x)Rzz(X,x)dx

 

 

 

=

0,

 

 

t0<X<t

 

 

 

 

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I

[a (/) ft2

0,

 

 

 

 

 

 

 

T) -j

 

 

 

 

 

 

 

 

f

T) -

k2 [t,

t) k2

(t,

-

ft2

T) x

 

 

 

 

 

 

X

Rzz

(X, x) dx = 0,

*0

<

X <

r.

 

 

 

 

(432)

225

Обозначим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/ (t, т) = a (t) k2

(t,

x) — /еа (*, 0 k2

(/, г)

- | -

ft2 (t,

T).

(433)

Тогда выражение

(432)

можно записать так:

 

 

f / & т ) Я «

(Л,

т) eft: =

0,

/0 <

Я, <

Л

 

(434)

Складывая соответствующие части уравнений (425), (434),

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f [k.2

(t,

т) + / (t,

т)] Я г г

(Я, т)

=

 

Я),

 

 

Следовательно,

и

функция

k2(t,

т) и функция k2{t,

т) +

+ /(7, т) удовлетворяют

уравнению

(425)

и

доставляют

мини­

мум функционалу

(424); можно

показать, что

разность

двух

решений интегрального уравнения (425) равна нулю,

поскольку

Ji(t)>0:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

\k% (t,

т) + I (t,

т)] — ki (t,

x)

= 0,

r0

<

x < f,

 

 

T. e.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/ (t,

x)

--=0,

t0

<

T < Л

 

 

 

(435)

Из равенства

(435) и выражения

(433)

найдем

 

 

— кг

(t,

х)

=

а (t) Ъ (t, х) —

k2 (t,

t) ft2 (t, x).

 

(436)

dt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Дифференцируя no t левую и правую части выражения (423), шолучим

t

 

JjL

=

^±k2(t,x)z

 

 

(т) dx

+

k2

(t, t) z (t),

 

(437)

 

 

 

to

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из выражений

(436),

(437)

имеем

 

 

 

 

^-=\[a

(/) k0

(t, x) —

k,

(t,

t) h

(t,

x)] z (r) dx + k,

It,

t) z (t)

дали

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

^ = a{t)

f kt (t,

x) z (x) dx —

ks (t, t)

f

k2

(t,

x) z (x) dx

+

2 (t, t) z(t).

(438)

С учетом соотношений (422), (423) уравнение (438) прини­ мает вид

 

JL.

=

[a(t)-k(t)]y

+

 

k(t)z(t).

 

 

 

 

 

 

at

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Из уравнений

(439) и

(419) следует,

что искомая

функция

 

 

 

 

h{t)

=

a(t) — k(t).

 

 

 

 

(440>

Уравнение

(439) можно переписать в виде

 

 

 

 

 

 

±L

=

a(t)y

+

k(t)[z(t)-y(t)]

 

 

 

 

и представить структурной

схемой, приведенной

на рис. 40.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

y(t)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q

(t)

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис.

40.

Оптимальный

фильтр

 

 

 

 

С учетом

соотношения

(440), для окончательного

решения

задачи остается

еще

определить

функцию

k(t).

Подставив,

в уравнение

(439) z(t)=x(t)+ft(t),

 

получим

 

 

 

 

 

Ц-

=

a(t)y + k(t)(x-y)

 

+

k(t)b(t).

 

(441)

 

at

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ошибка е(^) с учетом соотношений (417),

(441) будет

удов­

летворять дифференциальному уравнению

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(442>

Функцией

веса

однородного

дифференциального

урав­

нения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

с учетом предыдущего

будет

k\ (t,

т) . Поэтому

решение

урав­

нения (442) имеет вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

є (0 = kx (/,

g є ( g + j К (t,

т) [q (т) - k (т) & (т)] dx.

(443)

Найдем дифференциальное уравнение для

 

 

 

 

С учетом того, что

г ( 0 = М [ е я ( 0 ] .

 

 

 

 

(444)

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

= 2е —

 

 

 

 

 

 

dt

_

dt

и соотношения (442)

.'

^ at = 2 (0 - k (01 е2 (0 + (0 є (0 - 2k (t) Ь (/) є (/).

(445)

Выполняя операцию взятия математического ожидания от •обеих частей выражения (445), получим дифференциальное уравнение относительно r(t):

— = 2 (0 — /г(/)] r + 2M[q(і) є(01 2k(t) M [D (t) є (*)]. (446)

Для

отыскания

M[q(t)e(t)]

рассмотрим

выражение

(443).

Умножив его обе части на

q(t)

 

и

выполнив

операцию

взятия

математического

ожидания, имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М [q (0 є (01 =

К (t,

Q М [q (0 е (t0)]

+

 

 

 

 

+

f К(t,

t)[M[q(0

 

q(x)\-k(T)

M

[q(t)

ft (x)]] dx.

(447)

С учетом выражений

(418)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M [q (0 & (г)] =

0.

Так

как

є (t0)

=

х (t0)

-

у (/„)

 

 

некоррелирована

с q(t),

поэтому

M[q(t)s(t0)]—0

 

и соотношение

(447) примет вид:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М [q

(0 є (/)] =

\t К (t,

т) М [q (0 q (т)]

rfr,

 

 

С учетом выражений

(418)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М [q (0 є (01 =

\ К (?, т) m (0 6 (f —г) tfc =

-±" * i

 

0 " * ( / ) = — m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(448)

Аналогично

можно показать, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M t & ( 0 e ( / ) ] = - - i - * ( 0 ' » ( 0 -

 

 

 

 

(449)

Уравнение

(446) с учетом соотношений

(448),

(449)

прини­

мает теперь вид

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

2 (0 -

k (0] г +

т (0 + ft2

(0 п (0.

 

 

Далее

нам

потребуются

некоторые

соотношения.

Остано­

вимся на их выводе. Для

этого

вновь

рассмотрим

уравнение

(425). Уравнение

 

(425) можно

переписать

в следующем

виде:

f

k,

(t, т) М

[z (к) г (т)1

dx =

М

(0

г (X)],

 

 

t0^X<t

 

U

или

 

[і 2 (/,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

м

т) z (Я) г (г)

dx

=

M[x(t)z(k)},

 

 

/ 0 < Я < / .

 

С учетом выражения

(423)

это уравнение принимает

вид

 

 

М [у (/) z(k)] =

M [х (0 г (Л)],

 

t Q ^ k < t

 

 

 

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М { [ * ( / ) - 1 / ( 0 1 г(*)} =

О,

^ 0 < Я < г .

 

 

 

Так как e(t)=x(t)£/(0>

т 0

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/?в (/, Л ) = 0 ;

* „ < * . < / .

 

 

 

 

(450)

Умножим обе

части

выражения

(423)

 

на

г(і)

и перейдем

к математическим ожиданиям. Получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М (0 у (0] =

f

ft,

т) М [е (0 z (т)] Л .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

С

учетом соотношения

(450)

правая

часть

этого

выражения

равна

нулю, следовательно,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Яа д (*. 0 = 0.

 

 

 

 

 

 

 

(451)

Соотношение

(450)

с

учетом

того,

что

z(t) =x(t)

 

+-Q(t),

можно записать

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

M[[x(t)~y

 

(і)] [х (к) -f- 0(Я)])

= 0.

 

 

(452)

Так как имеют место соотношения

(417),

(418), то

 

 

 

 

 

 

M[x(t)b(K)]

 

=

0.

 

 

 

 

 

 

(453)

Подставляя в соотношение

(452)

вместо y(t)

его

выражение

в соответствии с формулой

(423), получим

с учетом

выражения

(453)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

М

[х (t)х

(к)] — f ft2(t,

х) (М [х(т)

+

0 (х)][х(к)

+

Ь (к)]} dx

=

О,

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/И [х (0 * (А,)] / ft2 (ґ,

т) (ЛГ (т) л- (Я,)] +

 

М [Ь (т) & (Я)]} dx = О,

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Я,™ С, Л) /ft2 (*,

т)

(т, К) dx =

ft2(t,

к) п(к),

t 0 < k

<

t.

(454)

Так как обе части уравнения (454) являются непрерывными функциями от Я при любом t, то, переходя к lim при k-*-t, по­ лучим

R*x (<. 0 - / h (t, х) R х х (т, 0 dx = ft (0 n (0.

(455)

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ