第7章 随机系统最优控制
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最优控制方法
随机控制是最优的控制方法之一、随机控制方法的优点在于能有效降
低噪音和误差的影响,并有助于提高系统的稳定性。
对于复杂的系统来说,随机控制能够提供更好的性能。
另外,随机控制方法还有助于减小系统的
复杂性,因此可以更好的控制系统的行为。
具体来说,随机控制方法可以分为两种:一种是随机控制器,另一种
是随机矩阵。
随机控制器是一个算法,它能够使得系统的行为更加随机化。
随机矩阵是一个矩阵,它能够使得系统的行为更加动态化。
两种方法都具
有优点,但是随机控制器更加适合于静态系统,而随机矩阵更加适合于动
态系统。
随机控制方法的应用非常广泛,它可以用于控制各种系统。
例如,可
以用于控制机器人的行为,也可以用于控制航天器的行为。
随机控制方法
还可以用于控制各种工业过程,如生产线等。
它还可以用于控制各种系统
的性能。
随机控制方法是目前控制系统性能最好的方法之一、它能够有效降低
噪音和误差的影响,并有助于提高系统的稳定性。
随机控制方法还有助于
减小系统的复杂性,因此可以更好的控制系统的行为。
随机偏微分方程的最优控制
(1)随机偏微分方程的最优控制是指用随机偏微分方程来求解具有约束的最佳控制问题。
它主要用于研究复杂的系统运动规律,特别是随机性极强的系统。
(2)随机偏微分方程的最优控制通常分为三大部分:(1)最优控制问题的模型确定;(2)最优控制问题的状态变量和控制变量的确定;(3)建立相应的随机偏微分方程,以及求解随机偏微分方程所得到的最优控制函数。
(3)最优控制问题的模型确定时,主要包括最优控制问题的描述,即要求解的控制问题;其次,要确定相应的条件,如最优控制的约束条件、终止条件等。
(4)最优控制问题的状态变量和控制变量的确定时,一般需要考虑系统的物理过程,如状态变量和控制变量的取值范围、状态变量和控制变量之间的关系等,并建立对应的数学模型,以确定系统的最优控制问题。
(5)建立相应的随机偏微分方程,以及求解随机偏微分方程所得到的最优控制函数,主要是依据确定的最优控制问题,根据状态变量和控制变量之间的关系,建立相应的随机偏微分方程。
求解随机偏微分方程所得到的最优控制函数,可以采用数值求解的方法,或者利用
Variational Iteration Method(VIM)等方法进行求解。
随机控制理论的一个主要组成部分是随机最优控制,这类随机控制问题的求解有赖于动态规划的概念和方法。
简介随机控制理论随机控制理论的目标是解决随机控制系统的分析和综合问题。
维纳滤波理论和卡尔曼-布什滤波理论是随机控制理论的基础之一。
内容控制理论中把随机过程理论与最优控制理论结合起来研究随机系统的分支。
随机系统指含有内部随机参数、外部随机干扰和观测噪声等随机变量的系统。
随机变量不能用已知的时间函数描述,而只能了解它的某些统计特性。
自动控制系统分为确定性系统和不确定性系统两类,前者可以通过观测来确定系统的状态,后者则不能。
随机系统是不确定性系统的一种,其不确定性是由随机性引起的。
严格地说,任何实际的系统都含有随机因素,但在很多情况下可以忽略这些因素。
当这些因素不能忽略时,按确定性控制理论设计的控制系统的行为就会偏离预定的设计要求,而产生随机偏差量。
涉及领域飞机或导弹在飞行中遇到的阵风,在空间环境中卫星姿态和轨道测量系统中的测量噪声,各种电子装置中的噪声,生产过程中的种种随机波动等,都是随机干扰和随机变量的典型例子。
随机控制系统的应用很广,涉及航天、航空、航海、军事上的火力控制系统,工业过程控制,经济模型的控制,乃至生物医学等。
研究课题随机控制理论研究的课题包括随机系统的结构特性和运动特性(如动态特性、能控性、能观测性、稳定性)的分析,随机系统状态的估计,以及随机控制系统的综合(即根据期望性能指标设计控制器)。
随机系统中含有随机变量,所以在研究中需要使用随机过程的基本概念和概率统计方法。
严格实现随机最优控制是很困难的。
对于线性二次型高斯(LQG)随机过程控制问题,包括它的特例最小方差控制问题,可以应用分离原理把随机最优控制问题分解成状态估计问题和确定性最优控制问题,最终能得到全局最优的结果。
但对于一般的随机控制问题应用分离原理只能得到次优的结果。
随机状态模型随机系统在连续时间情形下的动态过程,常可用随机微分方程随机微分方程描述,式中x(t)为状态向量,d x(t)为由时刻t至t+d t状态的增量,u(t)为控制输入,θ为随机参数,w(t)为独立增量随机过程,其微分d w(t)可理解为白噪声。
最优控制问题介绍最优控制问题是现代控制理论的核心内容之一,它研究的主要问题是如何在满足一定约束条件下,使得某一性能指标达到最优。
这类问题广泛存在于各个领域,如航天工程、经济管理、生态系统等。
通过对最优控制问题的研究,我们可以更加科学、合理地进行决策,实现资源的优化配置,提高系统的运行效率。
一、最优控制问题的基本概念最优控制问题通常可以描述为一个动态系统的优化问题。
在这个问题中,我们需要找到一个控制策略,使得系统从初始状态出发,在给定的时间内,通过控制输入,使得系统的某一性能指标达到最优。
这个性能指标可以是时间最短、能量消耗最小、误差最小等。
为了解决这个问题,我们首先需要建立系统的数学模型。
这个模型应该能够准确地描述系统的动态行为,包括状态方程、输出方程以及约束条件等。
然后,我们需要定义一个性能指标函数,这个函数描述了我们希望优化的目标。
最后,我们通过求解一个优化问题,找到使得性能指标函数达到最优的控制策略。
二、最优控制问题的分类根据系统的动态特性和性能指标函数的不同,最优控制问题可以分为多种类型。
其中,最常见的包括线性二次型最优控制问题、最小时间控制问题、最小能量控制问题等。
1. 线性二次型最优控制问题:这类问题中,系统的动态特性是线性的,性能指标函数是状态变量和控制输入的二次型函数。
这类问题在实际应用中非常广泛,因为许多实际系统都可以近似为线性系统,而二次型性能指标函数可以方便地描述许多实际优化目标。
2. 最小时间控制问题:在这类问题中,我们的目标是使得系统从初始状态到达目标状态的时间最短。
这类问题通常出现在对时间要求非常严格的场合,如火箭发射、紧急制动等。
3. 最小能量控制问题:这类问题的目标是使得系统在完成指定任务的过程中消耗的能量最小。
这类问题在能源有限的系统中尤为重要,如无人机、电动汽车等。
三、最优控制问题的求解方法求解最优控制问题的方法主要有两种:解析法和数值法。
1. 解析法:解析法是通过求解系统的动态方程和性能指标函数的极值条件,得到最优控制策略的解析表达式。
最优控制学院专业班级姓名学号1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文,第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念,为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。
钱学森1954年所着的《工程控制论》直接促进了最优控制理论的发展和形成。
最优控制理论所研究的问题可以概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
这类问题广泛存在于技术领域或社会问题中。
从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。
解决最优控制问题的主要方法有古典变分法(对泛函求极值的一种数学方法)、极大值原理和动态规划。
最优控制已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。
例如,确定一个最优控制方式使空间飞行器由一个轨道转换到另一轨道过程中燃料消耗最少,选择一个温度的调节规律和相应的原料配比使化工反应过程的产量最多,制定一项最合理的人口政策使人口发展过程中老化指数、抚养指数和劳动力指数等为最优等,都是一些典型的最优控制问题。
最优控制理论是50年代中期在空间技术的推动下开始形成和发展起来的。
苏联学者Л.С.庞特里亚金1958年提出的极大值原理和美国学者R.贝尔曼1956年提出的动态规划,对最优控制理论的形成和发展起了重要的作用。
线性系统在二次型性能指标下的最优控制问题则是R.E.卡尔曼在60年代初提出和解决的。
最优控制理论-主要方法解决最优控制问题的主要方法解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程为了解决最优控制问题,必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。
随机过程中的最优控制研究一、前言随机过程在当前信息时代中扮演着越来越重要的角色,随机过程模型广泛应用于金融、经济、物理、交通、生物等众多领域中。
而如何在随机过程中实现最优控制问题一直是相关领域中的难点和热点问题,因此对于随机过程中的最优控制问题的研究不仅具有理论意义,更重要的是其在实际应用中的巨大价值。
二、随机过程及其应用随机过程是一个随机变量序列,通常用Xt表示,在数学中,随机过程用于建立描述随机事件变化的数学模型,也称为随机序列,是概率论的基本分支之一。
在金融、经济学、信号处理、交通管理、生物统计学以及物理等领域都有广泛的应用。
在实际应用中,随机过程模型通常是优化问题的基础,比如股票市场、期权定价、货币政策等,他们往往都可以被看作随机过程模型,而最优控制问题则是人们最关心的问题之一。
三、最优控制问题最优控制问题是指如何在已知状态和控制变量的情况下,使某些性能指标取得最优的问题,是控制工程中的基本问题,其目标是在规定条件下使得一个系统的输出信号按照一定要求进行控制,以使效果最符合我们的要求。
最优控制问题的基本假设是被控对象是一个随机过程,在控制变量为随机过程的情况下,能够进行最优控制的研究,进而让控制变量的取值及时进行调整。
最优控制问题的求解通常是基于贝尔曼等人于20世纪初提出的“最优化原理”,也称为“贝尔曼方程”,后者成为现代控制理论与技术的基础。
四、随机过程的最优控制随机系统中的最优控制问题就是要在系统随机变量中寻求最优控制策略,其中包含了模型参数的众多随机性因素。
随机系统中的最优控制问题的一般形式是:在已知初始状态下,以最小化或最优化某种性能指标的标准,设计一个系统补偿器来使输出信号满足性能指标的要求。
随机过程中的最优控制问题涉及到许多领域,其中包括:随机微分方程、随机控制、随机优化等。
在实际应用中,对于不同的应用场景,需要采用不同的随机过程模型和最优控制方法,同时还需要考虑统计随机性对控制效果的影响和应对控制误差及模型参数误差等问题。
最优控制问题综述报告一、最优控制简介最优控制是现代控制理论的重要组成部分,它研究的主要问题是:在满足一定约束条件下,寻求最优控制策略,使得性能指标取极大值或极小值。
最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。
可概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
最优控制是最优化方法的一个应用。
从数学意义上说,最优化方法是一种求极值的方法,即在一组约束为等式或不等式的条件下,使系统的目标函数达到极值,即最大值或最小值。
所谓最优控制问题,就是指在给定条件下,对给定系统确定一种控制规律,使该系统能在规定的性能指标下具有最优值。
也就是说最优控制就是要寻找容许的控制作用(规律)使动态系统(受控系统)从初始状态转移到某种要求的终端状态,且保证所规定的性能指标(目标函数)达到最大(小)值。
其本质是变分学问题。
二、产生背景及发展最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科,基本内容和常用方法包括动态规划、最大值原理和变分法。
这方面的开创性工作主要是由贝尔曼(R.E.Bellman)提出的“动态规划”和庞特里亚金等人提出的“极大值原理”,到了60年代,卡尔曼等人又提出了可控制性及可观测性概念,建立了最优估计理论。
它以20世纪60年代空间飞行器的制导为背景。
它最初的研究对象是由导弹、航天、航海中的制导、导航等自动控制技术、自动控制理论、数字计算技术等领域所总结出来的一类按某个性能指标达到最大或最小的控制问题。
1948年维纳发表了题为《控制论—关于动物和机器中控制与通讯的科学》的论文,第一次科学的提出了信息、反馈和控制的概念,为最优控制理论的诞生和发展奠定了基础。
钱学森1954年所着的《工程控制论》,直接促进了最优控制理论的发展和形成。
1960年,最大值原理、动态规划方法和最优线性调节器的理论被公认为最优控制理论的三大里程碑,标志着最优控制理论的诞生。
最优控制先修课程:常微分方程,最优化方法最优控制问题是具有特殊数学结构的一类最优化问题,在科学、工程和管理乃至人文领域都存在大量的最优控制问题。
最优控制研究动态系统在各种约束条件下,寻求目标泛函取极值的最优控制函数与最优状态轨线的数学理论和方法,它是静态最优化在无穷维空间的扩展。
希望学生通过本课程的学习,能够结合实际背景,建立最优控制的模型,理解求解最优控制的三大类基本方法的数学思想,灵活地掌握这些方法的基本过程,并能解释计算结果的意义。
主要内容如下:最优控制问题及其建模;数学基础;变分法及其在最优控制的应用;极小值原理及其应用;动态规划方法及其应用;应用。
最优控制一、课程基本信息 1.先修课程:数学系本科包括到大三的全部课程 2.面向对象:理学院数学系各专业 3.推荐教学参考书:吴沧浦,《最优控制的理论与方法》,国防工业出版社,2000 王朝珠等,《最优控制理论》,科学出版社,2003 邢继祥等,《最优控制应用基础》,科学出版社,2003 W. L. Brogan, Modern C ontrol Theor y, (3th eidition), Prentice-Hall, Englew ood C liffs,1991 二、课程的性质和任务本课程是数学与应用数学专业本科生高年级选修课程之一。
从数学的角度,最优控制问题是最优化问题中具有特殊结构的一类问题。
就问题的来源看,它又是控制问题。
最优控制研究动态系统在各种约束条件下寻求使目标泛函取极值的最优控制函数和最优状态轨线的数学理论和方法。
最优控制问题涉及范围广跨度大,几乎理工医农,管理军事乃至人文经法领域,都存在着大量此类问题。
最优化已是寻求最优系统和结构,挖掘系统潜力的有力武器,学会求解最优控制问题,是应用数学工作者的最基本素养之一。
通过本课程的主要任务是,从各个教学环节引导学生认识不同数学问题的特点和相应数学模型的结构,自己学会分析实际问题,建立各种数量之间的联系,写出正确的合理的最优控制的模型;领会求解最优控制问题解法是如何提出的数学思想,并学会如何根据这些思想来构成相应方法的技巧;学会能正确地解释计算结果的物理意义的能力。
随机最优控制发展历史
随机最优控制是一种针对随机模型的控制方法,以期获得最优的控制效果。
该方法的历史可以追溯到20世纪50年代,随着现代控制理论和数学方法的发展,这种方法得到了更广泛的应用。
最初,随机最优控制是针对马尔可夫过程的问题,研究如何在某些约束条件下,最小化或最大化系统的特定性能指标。
在20世纪60年代,随机最优控制开始应用于飞行器,航空器和导弹等领域。
大量的研究表明,利用随机最优控制方法进行设计能够获得比传统控制方法更优的效果。
近年来,随机最优控制的研究越来越注重于机器学习和人工智能的应用。
例如,在智能车辆和机器人领域,使用随机最优控制方法来改进自主控制系统和自适应控制算法已经成为研究的热点。
此外,随机最优控制还被广泛应用于金融、医疗、交通等众多领域。
总的来说,随机最优控制的发展历史始终与科技进步和应用需求的变化相伴随着。
未来的发展也将继续深化随机最优控制理论,加强在复杂控制系统中的应用,为各行各业提供更加高效,精准和可靠的控制方案。