第七章极小值原理与典型最优控
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基于古典变分法和极小值原理推导最优控制的解析求解条件基于古典变分法和极小值原理推导最优控制的解析求解条件引言:最优控制理论是数学和工程学交叉的一个重要领域,在各个工程领域都有广泛的应用。
它的目标是通过优化方法寻找使系统指标达到极值的控制策略。
在这个领域中,变分法和极小值原理是两个重要的数学工具。
本文将介绍古典变分法和极小值原理,以及如何利用它们推导最优控制的解析求解条件。
一、古典变分法的基本原理古典变分法是研究极值问题的一种有效数学方法。
它的核心思想是将待求函数看作一族函数的极限形式,然后通过对这族函数进行泛函求导来获得包含待求函数的微分方程。
在最优控制问题中,我们希望找到一个控制策略,使系统的目标函数达到最小值或最大值。
通过应用古典变分法,我们可以将这个极值问题转化为一个泛函极值问题,并通过求解泛函极值问题来得到最优控制。
在使用古典变分法进行最优控制问题的分析时,我们需要定义一个泛函,即系统的目标函数。
泛函通常形式如下:\[ J[y,u] = \int_{t_0}^{t_f} L(t, y(t), u(t)) dt \]其中,\[y(t)\] 是状态变量,\[u(t)\] 是控制变量,\[L(t, y(t), u(t))\] 是泛函的被积表达式,它描述了系统的动力学以及待求函数的影响因素。
二、极小值原理极小值原理是古典变分法中的一个基本概念,用于推导变分问题的最优性条件。
对于一个给定的泛函\[J[y,u]\],如果它的极小值存在且为唯一解,那么这个极小值必须满足极小值原理的条件。
极小值原理的一般形式可以表示为:\[ \frac{d}{dt} \left(\frac{\partial L}{\partial \dot{y}}\right) -\frac{\partial L}{\partial y} = 0 \]\[ \frac{\partial L}{\partial u} = 0 \]这两个条件是极小值原理的必要条件。
§ 7. 3 极小值原理极小值原理是前苏联数学家庞特里亚金首提. 是变分法的延伸和推广,亦称极大值原理是解决控制和状态受约束最优控制问题的有力工具. 极小值原理的一种表述及其应用(不证) 1. 极小值原理 定理7.3 设==00()[(),(),],()xt f x t u t t x t x , 指标=+⎰0[(),(),]d [()]Tt J F x t u t t t S x T ,约束∈()()u t U 容许控制集,Hamilton 函数=+(,,,)[,,][,,]TH x u λt F x u t λf x u t ,则*()u t 是最优控制的必要条件是:*()u t 和相应的*()x t , *()λt 满足系统方程,∂=∂H x λ; (7.16)伴随方程,∂=-∂H λx; (7.17) 极值条件,******≤∈[,,,][,,,],,H x u λt H x u λt u u U ;(7.18)边界条件,∂=∂()()x T SλT x 。
(7.19)对(7.12)~(7.15’),改变的只是极值条件和边界条件。
说明:1) 只有*()u t 才能使Hamilton 函数为全局最小(故名)若无控制约束, 则有∂∂=/0H u .2)边值条件自然含=00()x t x →确定状态和伴随向量. 3)非充要条件。
对线性系统,条件是充要的。
4)解题步骤类似§2中用变分法<1> 作Hamilton 函数→极值条件→待定u (t ); <2> 若伴随方程中无x ,则求出λ;<3>若待定最优控制中不含x →即已求得()u t ;(否则就要解规范方程组),<4>求出,x J **(若要计算)。
2. 自由终端状态的最优控制举例例 7.5 求状态方程为==,(0)1xu x , 指标为=⎰1min ()d J x t t ,控制约束为()[1,1]u t ∈-,的最优控制。
最优控制最优控制——————最小值原理最小值原理七 几种典型的几种典型的工程工程工程应用应用 1.时间最优控制时间最优控制问题,是可以运用极小值原理求解的一个常见的工程实际问题。
如果性能指标是系统有初态转移到目标集的运动时间,则使转移时间为最短的控制称为时间最优控制,或称最速控制。
本节主要介绍线形定常系统的时间最优控制分析法及其应用。
1.1 一类非线性系统的时间最优控制先把需要解决的问题叙述如下:[问题3-1] 移动目标集的一类非线性系统的时间最优控制问题为()1min ,1,2,,fj t u t t J dt j m ≤==∫⋯..s t ① [][]00()(),(),(),()xt f x t t B x t t u t x t x =+=ɺ ② (),0f f x t t ψ =式中()n x t R ∈,()m u t R ∈;()f •和()B •维数适当,其各元对()x t 和t 连续可微;移动目标集()r R ψ•∈,其各元对()f x t 和f t 连续可微,f t 是状态轨线与移动目标集相遇的末端时刻。
显然,问题3-1属于时变条件、积分型性能指标、f t 自由和末端约束的最优控制问题。
根据极小值原理,令哈密顿函数[][]{}(,,,)1()(),(),()T H x u t t f x t t B x t t u t λλ=++ (3-136)正则方程为:[][]()(),(),()Hxt f x t t B x t t u t λ∂==+∂ɺ (3-137) [](),()()()()()TTB x t t u t H ft t t x xx t λλλ ∂∂∂=−=−−∂∂∂ɺ (3-138)边界条件及横截条件为00()x t x = (3-139)(),0f f x t t ψ = (3-140)()()T f f t x t ψλγ∂=∂ (3-141)极小值条件:***1()(),()(),()T T t f x t t t B x t t u t λλ ++{}**1min 1()(),()(),()j T T u t f x t t t B x t t u t λλ≤ =++ 或者[]{}*1()(),()min ()(),()j T T u t B x t t u t t B x t t u t λλ≤ = (3-142)因而得:**()sgn (,)()T u t B x t t λ =− (3-143)式中sgn()•为符号函数。
极小值原理极小值原理是微积分中的一个重要概念,它在数学和物理学中都有着广泛的应用。
极小值原理的核心思想是在给定条件下,某个函数在局部最小值点处的导数为零。
在这篇文档中,我们将深入探讨极小值原理的定义、应用和相关概念。
首先,我们来了解一下极小值原理的定义。
在数学中,给定一个函数f(x),如果存在一个数a,使得在a的某个邻域内,对任意的x,都有f(a)≤f(x),那么称f(a)是函数f(x)在该邻域内的一个极小值。
而极小值原理则指出,如果函数f(x)在点a处可导,并且在该点的导数为零,那么a可能是f(x)的极小值点。
极小值原理在实际问题中有着广泛的应用。
在物理学中,许多自然现象都可以通过极小值原理来进行描述和解释。
例如,光的传播路径往往是使光程取极小值的路径,这就是光的折射定律的基础。
在工程学中,极小值原理也被广泛应用于优化问题的求解,例如最优化设计和控制系统的设计等。
除了极小值原理的基本概念外,我们还需要了解一些相关的概念和定理。
例如,极值定理指出,如果函数f(x)在点a处可导,并且在该点的导数为零,那么a可能是f(x)的极值点。
另外,拉格朗日乘数法是一种利用极小值原理求解约束条件下极值的方法,它在优化问题中有着重要的应用。
在实际问题中,我们常常需要利用极小值原理来求解最优化问题。
例如,在工程设计中,我们希望找到一个函数的极小值点,以获得最优的设计方案。
而在物理学中,我们也需要利用极小值原理来描述和解释各种自然现象。
因此,深入理解和掌握极小值原理对于解决实际问题具有重要意义。
总之,极小值原理是微积分中的重要概念,它在数学和物理学中都有着广泛的应用。
通过深入学习和理解极小值原理,我们可以更好地解决实际问题,提高问题求解的效率和准确性。
希望本文对您对极小值原理有更深入的了解和认识,谢谢阅读!。