
- •Оптимальные системы автоматического управления Постановка задачи оптимизации управления
- •Критерии оптимизации
- •Синтез оптимальных систем с помощью вариационного исчисления. Задача Лагранжа
- •Теорема 1
- •Задача Чаплыгина
- •Изопериметрическая задача
- •Задача Майера
- •Задача Больца
- •Линейные системы. Квадратичный критерий качества процессов управления
- •Решение линейной двухточечной краевой задачи методом прогонки
- •Линейная стационарная система с бесконечным временем управления
- •Задача оптимизации при ограничениях на управляющее воздействие
- •Принцип максимума л.С.Понтрягина в теории оптимальных систем
- •Теорема 1
Изопериметрическая задача
Это задача на условный экстремум.
Формулировка: Среди всех гладких кривых, которые удовлетворяют граничным условиям и условиям:
Требуется определить кривую, на которой достигается экстремум функционала:
Изопериметрическая задача путем введения
множителей
сводится к задаче на безусловный
экстремум следующего функционала. Из
этого следует, что для решения
изопериметрической задачи требуется
составить уравнение Эйлера-Лагранжа
для функционала вида (1):
(1)
Произвольные постоянные в общем решении
уравнений Эйлера и
определяются из граничных условий:
Задача Майера
Эта задача входит в класс задач на
условный экстремум и формулируется
следующим образом: Среди всех кривых,
кусочно-гладких,
которые удовлетворяют условиям связи:
(1)
и граничным условиям:
(2)
Требуется найти такую функцию, у которой
первая составляющая
имеет
при
экстремум.
Задача Майера может быть сведена к
задаче Лагранжа на условный экстремум,
которая формулируется следующим образом:
среди кусочно-гладких векторных функций
,
которые удовлетворяют уравнениям связи
(1) и граничным условиям (2), требуется
найти такую функцию, при которой
функционал:
(3)
достигает экстремума.
В свою очередь путем введения новой функции:
Задача Лагранжа может быть сведена к задаче Майера. Они эквивалентны.
Заменим вспомогательный функционал:
(4)
Задача сводится к безусловному экстремуму,
и уравнение Эйлера-Лагранжа для функции
будет
иметь вид:
(5)
Произвольные постоянные, возникающие при интегрировании уравнений (1) и (5) могут быть определены из условий (2). К уравнению (5) надо добавить kуравнений связи (1).
Задача Больца
В этой задаче необходимо определить кусочно-гладкую функцию, удовлетворяющую условию связей вида (1):
(1)
Граничным условиям:
(2)
и доставляющую экстремум функционалу:
(3)
Из уравнений связи следует, что
,
тогда
и,
следовательно:
Из последнего равенства следует:
Здесь учтены граничные условия (2).
В свою очередь задача Лагранжа является частным случаем задачи Больца, когда:
.
Итак, если теперь ввести специальные
множители
,
задача Больца также сводится к задаче
на безусловный экстремум функционала:
(4)
Для определения неизвестных функций
и множителей Лагранжа
нужно составить уравнение Эйлера-Лагранжа:
(5)
которое удовлетворяет условиям связи:
Произвольные постоянные, которые возникают при интегрировании уравнения (5), могут быть найдены с помощью граничных условий (2).
Для граничных условий (2) необходимо использовать условие трансверсальности:
(6)
Здесь:
Тождество должно иметь место для любых
значений дифференциалов
.
Линейные системы. Квадратичный критерий качества процессов управления
Будем считать, что объект управления описывается системой дифференциальных уравнений:
(1)
Здесь:
X–n-мерный вектор состояния ОУ;
U–m-мерный вектор управляющих функций;
A– матрица размера(матрица
динамики ОУ);
B– матрица(матрица
коэффициентов передачи).
Управление динамическим объектом (1) должно быть таким, чтобы минимизировать критерий качества ОУ в функционал:
(2)
Здесь
и
не отрицательно определенные симметричные
матрицы размера
,
которые удовлетворяют условиям:
Эти два неравенства должны выполняться для любого n-мерного вектора.
Далее,
-
положительно определенная матрица
,
то есть это симметричная матрица, которая
удовлетворяет условию:
для любого m-мерного
вектора.
Мы считаем, что
- начальное значение и
- конечное значение вектора состояния
ОУ.
Вводим в рассмотрение вспомогательный функционал:
(3)
Теперь вводится в рассмотрение вспомогательная скалярная функция:
(4)
Вводим вспомогательную функцию, которая имеет название – гамильтониан. В этом случае функционал запишется:
(5)
Теперь рассмотрим интеграл:
.
Берем интеграл по частям:
Теперь функционал (5) запишется в виде:
(6)
Теперь рассмотрим вариацию этого
функционала, которая вызвана вариацией
управляющей функции
и вектора
.
При этом считаем, что если начальное
значение времени
фиксировано,
то фиксировано также и конечное значение
времени
.
Выражение для вариации функционала:
(7)
Выберем вектортаким образом, чтобы коэффициенты при
вариациях
и
были равны нулю. Тогда получаем уравнение
для определения
:
(8)
Граничные условия для системы уравнений (8):
(9)
Так как:
(10)
тогда в этом случае вариация функционала запишется:
(11)
Сделаем следующее замечание: вспомогательный
функционал
совпадает с исходным функционалом на
решениях системы уравнений (1). Поэтому,
если
достигает минимума, то минимума достигает
и функционал
.
Если
достигает минимума, то его вариация
должна быть равна нулю.
То есть должно выполняться условие:
(12)
Приведем сведения из линейной алгебры, которые мы будем использовать в дальнейшем:
На основании этих формул получаем следующее:
Чтобы найти вектор управляющих функций, которые доставляют экстремум функционалу (2) или критерию качества, нужно решить систему дифференциальных уравнений:
(13)
(14)
где управляющая функция
определена из условия:
Транспонированный вектор управляющей функции определяется равенством:
Или:
(15)
Здесь следует отметить, что граничные
условия для уравнений (13) и (14) разделены.
Одно из них
задано на левом конце траектории
,
другое
задано на правом конце
.
Теперь, с учетом этого, запишем следующие дифференциальные уравнения, которые определяют оптимальное управление:
(16)
(17)
где заданы граничные условия:
и
(18)
Это так называемая двухточечная краевая задача.