李雅普诺夫稳定性(2).
- 格式:ppt
- 大小:2.27 MB
- 文档页数:66
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。
第四章稳定性与李雅普诺夫方法稳定性与李雅普诺夫方法是控制理论中的两个重要概念。
稳定性是控制系统分析中的基本问题之一,它描述了系统在受到干扰后能否回到平衡状态的能力。
李雅普诺夫方法是一种常用的稳定性分析方法,通过构造李雅普诺夫函数来判断系统的稳定性。
稳定性是控制系统设计中最基本的要求之一、一个稳定的系统能够在受到干扰后迅速恢复到平衡状态,而不会发生不可控制的震荡或不稳定的行为。
稳定性可以分为两种类型:渐近稳定性和有界稳定性。
渐近稳定性要求系统的状态能够收敛到一个稳定的平衡点,而有界稳定性要求系统的状态能够保持在一个有限范围内。
李雅普诺夫方法是一种通过构造李雅普诺夫函数来判断系统稳定性的方法。
李雅普诺夫函数是一个标量函数,它满足以下条件:1)对于任意非零的向量,李雅普诺夫函数的导数都是负的或零;2)当且仅当系统达到稳定时,李雅普诺夫函数的导数为零。
通过构造李雅普诺夫函数并分析其导数的符号,可以判断系统的稳定性。
在实际应用中,人们通常使用李雅普诺夫直接法、李雅普诺夫间接法和李雅普诺夫-克拉洛夫稳定性定理等方法来进行稳定性分析。
其中,李雅普诺夫直接法是最常用的方法之一,它通过选择一个合适的李雅普诺夫函数来判断系统的稳定性。
如果可以找到一个李雅普诺夫函数,使得该函数的导数对于所有非零的初始条件都是负的,则系统是渐近稳定的。
李雅普诺夫间接法是通过构造一个李雅普诺夫方程来判断系统的稳定性。
李雅普诺夫方程是一个微分方程,其中包含系统的状态向量和一个非负标量函数,满足一定的条件。
如果可以找到一个满足李雅普诺夫方程的解,并且该解是有界的,则系统是有界稳定的。
李雅普诺夫-克拉洛夫稳定性定理是李雅普诺夫方法的重要理论基础。
该定理表明,如果系统的李雅普诺夫函数存在并且连续可导,并且李雅普诺夫函数的导数满足一定的条件,则系统是渐近稳定的。
这个定理为李雅普诺夫方法的应用提供了重要的理论依据。
总之,稳定性与李雅普诺夫方法是控制理论中基础且重要的概念。
李雅普诺夫第二法李雅普诺夫第二法又称直接法,它是从能量观点进行稳定性分析的,它的基本思想是建立在这样一个物理事实基础之上,即:由经典力学理论可知,对于一个振动系统,如果系统的总能量随时间增长而连续减少,直到平衡状态为止,那么振动系统是稳定的。
1)渐进稳定的判据定理1设系统的状态方程为(,)x f x t =其中平衡状态为0e x =,满足(0,)0f t =,如果存在一个具有连续一阶偏导数的标量函数(,)v x t ,且满足以下条件:(1)(,)v x t 是正定的;(2)(,)vx t 是负定的。
则系统在原点处的平衡状态是一致渐进稳定的。
此外,如果当||||x →∞,有(,)v x t →∞,则在原点处的平衡状态是大范围一致渐进稳定的。
2)渐进稳定的判据定理1设系统的状态方程为(,)x f x t =其中平衡状态为(0,)0f t =,如果存在一个具有连续一阶偏导数的标量函数(,)v x t ,且满足以下条件:(1)(,)v x t 是正定的;(2)(,)vx t 是负定的。
(3)(,)v x t 在0x ≠时不恒等于零,则系统在原点处的平衡状态是大范围渐进稳定的。
3)李雅普诺夫意义下稳定的判别定理设系统的状态方程为=x f x t(,)其中平衡状态为(0,)0f t=,如果存在一个具有连续一阶偏导数的标量函数v x t,且满足以下条件:(,)(1)(,)v x t是正定的;(2)(,)是负定的。
v x t(3)则系统在原点处的平衡状态在李雅普诺夫意义下是一致稳定的。
4)不稳定的判别定理设系统的状态方程为=x f x t(,)其中平衡状态为(0,)0f t=,如果存在一个具有连续一阶偏导数的标量函数v x t,且满足以下条件:(,)(1)(,)v x t是正定的;(2)(,)是正定的。
v x t则系统在原点处的平衡状态是不稳定。
5.6.3 二次型最优控制问题现在我们来研究最优控制问题。
已知系统方程为Bu Ax x+= (5.20) 确定最优控制向量)()(t Kx t u -=(5.21) 的矩阵K ,使得性能指标(5.22)达到极小。
式中Q 是正定(或正半定)Hermite 或实对称矩阵,R 是正定Hermite 或实或实对称矩阵。
注意,式(5.22)右边的第二项是考虑到控制信号的能量损耗而引进的。
矩阵Q 和R 确定了误差和能量损耗的相对重要性。
在此,假设控制向量)(t u 是不受约束的。
正如下面讲到的,由式(5.21)给出的线性控制律是最优控制律。
所以,若能确定矩阵K 中的未知元素,使得性能指标达极小,则)()(t Kx t u -=对任意初始状态x (0)而言均是最优的。
图5.6所示为该最优控制系统的结构方块图。
图5.6 最优控制系统现求解最优控制问题。
将式(5.21)代入式(5.20),可得()xAx BKx A BK x =-=- 在以下推导过程中,假设BK A -是稳定矩阵,BK A -的所有特征值均具有负实部。
将式(5.21)代入(5.22),可得⎰⎰∞∞+=+=0)()(xdtRK K Q x dtRKx K x Qx x J H H H H H依照解参数最优化问题时的讨论,取⎰∞+=0)(dtRu u Qx x J HH)()(Px x dtd x RK K Q x HH H -=+ 式中的P 是正定的Hermite 或实对称矩阵。
于是])()[()(x BK A P P BK A x x P x Px xx RK K Q x H H H H H H -+--=--=+ 比较上式两端,并注意到方程对任意x 均应成立,这就要求)()()(RK K Q BK A P P BK A H H +-=-+-(5.23)根据Lyapunov 第二法可知,如果BK A -是稳定矩阵,则必存在一个满足式(5.23)的正定矩阵P 。
李雅普诺夫第二定理英文表示
摘要:
1.李雅普诺夫第二定理的英文表示
2.李雅普诺夫第二定理的定义和含义
3.李雅普诺夫第二定理的应用领域
4.李雅普诺夫第二定理的重要性
正文:
李雅普诺夫第二定理是稳定性理论中的一个重要定理,它主要用于判断一个系统是否稳定。
这个定理的英文表示为"Lyapunov"s Second Theorem"。
李雅普诺夫第二定理的定义和含义是:如果一个系统的状态方程是线性的,并且存在一个正半定矩阵P,使得系统的状态方程可以写成x" = Ax + Bu 的形式,其中A、B、U 都是已知矩阵,x 是状态向量,那么这个系统就是稳定的。
这里的稳定性指的是,系统在经过任意的初始状态后,都会趋于一个稳定的状态,也就是说,系统的状态不会无限制地偏离稳定状态。
李雅普诺夫第二定理的应用领域非常广泛,它不仅可以用于线性系统的稳定性分析,还可以用于非线性系统的稳定性分析。
在工程领域,李雅普诺夫第二定理被广泛应用于控制系统的设计和分析,例如,飞机的自动驾驶系统、汽车的巡航控制系统等都离不开李雅普诺夫第二定理的应用。
李雅普诺夫第二定理的重要性在于,它为我们提供了一个判断系统稳定性的工具,可以帮助我们在设计系统时避免系统的不稳定,从而保证系统的正常运行。