32240

Синтез оптимального управления путем решения общей задачи Лагранжа

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

2 Эти уравнения получаются из описания динамики объекта управления. Рассмотрим решение общей задачи Лагранжа для объекта второго порядка: .8 Запишем уравнение динамики объекта в фазовых переменных координатах: x1=qзy; .7 Для объекта второго порядка i=12 они будут иметь вид: 4.

Русский

2013-09-04

177 KB

13 чел.

Лекция №4

Синтез оптимального управления путем решения общей задачи Лагранжа

В 1759 году появилась первая работа Лагранжа по вариационному исчислению. Лагранж развил идею Эйлера для случая, когда экстремали xi(t) функционала

                              (4.1)

(см. также (3.1)) должны удовлетворять на ряду с граничными условиями  еще дополнительным связям в виде дифференциальных уравнений:

      (4.2)

Эти уравнения получаются из описания динамики объекта управления.

Задача с дополнительными дифференциальными (или голономными) связями называется общей задачей Лагранжа по определению условного экстремума функционала.

Для решения этой задачи составляется вспомогательная функция:

.  (4.3)

Или в сокращенном виде:

,                    (4.4)

где F – подынтегральная функция критерия (функционала) (4.1) или (3.1),

fi – дифференциальные уравнения связи (4.2),

- некоторые дополнительные функции (множители Лагранжа), подлежащие определению.

На основе вспомогательной функции  составляется  вспомогательный функционал:

    (4.5)

Этот функционал, зависящий от "n” функций xi(t) и от “n” функций , исследуется на безусловный экстремум, так как  благодаря введению функции  все функции хi могут варьироваться независимо. В результате получаем задачу Эйлера.

Для функционала (4.5)  записываем “n” уравнений названных уравнениями Эйлера-Лагранжа:

              (4.6)

или подставляя из(4.4) выражение для , получим:

.    (4.7)

Эти уравнения совместно с уравнениями (4.2) образуют систему из 2n уравнений с 2n неизвестными, т.е. задача имеет решение. При этом постоянные интегрирования определяются из граничных условий.

Рассмотрим решение общей задачи Лагранжа  для объекта второго порядка:

.    (4.8)

Запишем уравнение динамики объекта в фазовых переменных (координатах):

x1=qз-y;  .

Исходя из  (4.8) получаем:

,              (4.9)

где а21=.

Граничные условия:

x1(tн)=х; х2(tк)=х=0 (y=qз); х1(tк)=х=0;  x2(tк)=х=0.

Задан квадратичный интегральный критерий оптимальности:

           (4.10)

Требуется определить оптимальный в смысле критерия (4.10) закон изменения управляющего воздействия uопт(t), при котором объект из начального состояния х, х переводится в конечное состояние х, х (оптимальное программное управление) и оптимальный регулятор uопт1, х2) для замкнутой САУ.

Принимая во внимание (4.1) и (4.9) запишем выражения для вспомогательного функционала:

.    (4.11)

Следующим этапом является получение системы уравнений Эйлера-Лагранжа (4.7)

Для объекта второго порядка (i=1,2) они будут иметь вид:

         (4.12)

Определим, что:

Очевидно, что:

.

Аналогично:

Подставляя значения частных производных в уравнения  (4.12) получим:

                         (4.13)

Оптимальное значение управляющего воздействия должно доставлять минимальное значение функционалам J и J*. Поэтому должно выполняться условие, что

                           (4.14)

Подставляя в (4.14) выражение (4.11), получим:

                                     (4.15)

Следовательно

                                                       (4.16)

Таким образом, чтобы определить оптимальный закон управления uопт(t),  нужно определить из системы дифференциальных уравнений (4.14) и уравнений динамики объекта (4.9) выражение для  с учетом выражения (4.16) получим:

                                   (4.17)

Характеристическое уравнение системы (4.17):

р4 - 2Вр2+с=0,                                                      (4.18)

где В=,     

Корни уравнения (4.18) будут:

            (4.19)

Общим решением уравнения (4.17) будет:

.                  (4.20)

Из начальных условий следует, что слагаемые в (4.20) с положительными корнями р1 и р3  равны нулю, т.е. с1=0 и с3=0. Таким образом:

                                       (4.21)

Аналогично:

                                      (4.22)

Значения постоянных интегрирования с2, с46, с8 – определяются из граничных условий. Подставив (4.22) в (4.16) получим закон изменения  управляющего воздействия для оптимального программного регулятора:

,                            (4.33)

где ;.

Для определения закона оптимального  управления для замкнутой САУ необходимо найти зависимость управляющего воздействия от переменных состояний объекта  uопт(x1,x2). Для этого выразим производную  через переменные состояния объекта.  Для этого возьмем первую и вторую производные от х1(t), определяемую выражением (4.21). В результате получим, что:

                  (4.24)

Подставив выражение (4.24) во второе уравнение системы (4.17) получим:

uопт=-к1х12х2                                               (4.25)

где к12р421; к22422                                                        (4.26)

Значения р2 и р4 определяются выражением (4.19).

Таким образом получаем замкнутую систему с ПД регулятором, коэффициенты которого определяются соотношением (4.26) (см.рис. 4.1)

Рис. 4.1. Замкнутая система управления с оптимальным по критерию (4.10)

                   с ПД регулятором.

Если представить модель объекта управления в переменных состояния (4.9), то структурная схема САУ будет иметь вид, представленный на рис. 4.2. В этом случае ПД-регулятор превращается в регулятор состояния объекта.

Рис. 4.2 Замкнутая система управления с оптимальным по критерию (4.10)

                  с регулятором состояния.

Оба регулятора дают один и тот же результат.  Схема с регулятором состояния имеет то преимущество, что не надо производить операцию дифференцирования. Но применение этой схемы возможно, если х2- измеряемое, а иначе надо использовать наблюдатель состояния объекта.

Пример.

Объект первого порядка

                        (п.4.1)

Запишем (п.4.1) в виде дифференциального уравнения относительно х.

,                               (п.4.2)

где .

Граничные условия:  х1(0)=х;  х1(∞)=0.

Необходимо найти оптимальный в смысле критерия (4.10) закон управления uопт(t) для разомкнутой САУ и оптимальный регулятор uопт1) для замкнутой САУ.

Вспомогательный функционал будет иметь следующий вид:

.   (п.4.3)

Уравнение Эйлера-Лагранжа для объекта первого порядка будет:

                   (п.4.4)

Найдем, что:

С учетом этих выражений уравнение (п.4.4) примет вид:

.                             (п.4.4)

Оптимальное значение управляющего воздействия должно обеспечить экстремум критерию (п.4.3). Следовательно, должно выполняться условие, что:

                                         (п.4.5)

или  подставляя в (п.4.5) значение J*  (п.4.3)получим:

Следовательно

                                     (п.4.6)

Определим  из системы уравнений (п.4.2) и (п.4.4) с учетом выражения (п.4.6):

                                 (п.4.7)

Характеристическое  уравнение системы (п.4.7) определяется следующим образом                           det(Ip-A) = p2-B,

где B=.

Следовательно:

.                          (п.4.8)

Решение системы уравнений (п.4.7) будет (положительный корень р1 опускаем, т.к. управление должно быть не расходящимся (устойчивым)):

,                              (п.4.9)

.                         (п.4.10)

Из первого уравнения системы (п.4.7) определим оптимальный закон программного управления:

Подставив в это выражение значения х1 и   получим:

                        (п.4.11)

где с1=

Из выражений (п.4.9) и (п.4.11) получим зависимость uопт1) для замкнутой САУ:

.                    (п.4.12)

Из этого следует, что:

,                             (п.4.13)

где оптимальный коэффициент П-регулятора

.                                   (п.4.14)

Структурная схема полученной САУ  представлена на рис. п.4.3.

Рис. п.4.3  Замкнутая оптимальная по квадратичному интегральному критерию система с П- регулятором, коэффициент которого определяется (п.4.14)

Определим выражение для Копт через параметры объекта. Для этого в (п.4.13) подставим  выражение (п.4.8) для коэффициентов а и b из выражения (п.4.1):

.     (п.4.14)

Из (п.4.14) требования минимизации отклонения выхода одного сигнала за счет увеличения в интегральном критерии коэффициента веса q, и минимизация расхода энергии за счет увеличения коэффициента веса r являются противоречивыми. На практике в зависимости от конкретных условий ищется компромисс.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

26679. Строение митотической хромосомы 11.76 KB
  Она связана с тонкими фибриллами и телом хромосомы в области перетяжки. Обычно хромосома имеет только 1 центромеру но может встречаться дицентрические и полицентрические. Те ке хромосомы имеют вторичную перетяжку кя обычно располагается вблизи дистального конца хромосомы и отделяет маленький участок спутник.
26680. Сцепление генов. Группы сцепления. Генетический анализ сцепления генов. Сцепление и перекрест в экспериментах Моргана с дрозофилой 12.78 KB
  Генетический анализ сцепления генов. Число хромосом у разных видов невелико по сравнению с числом генов. У дрозофилы более тысячи генов на 4 пары хромосом.
26681. Транскрипция – синтез РНК 14.63 KB
  Транскрипция синтез всех типов РНК 1 этап экспрессии генов. РНКполимеразы: Транскрипцию осуществлт фермент РНКполимераза особть фия: не требует праймера начинает работать с 1 нуклда работает в направлении 5→3 У прокариот РНКполимза E δ70 имеет большое колво субц 2α взаимодт с промотором; 2β актив. РНКполимза сочетт в себе полимеразную и хеликазю активть.
26682. Трансляция 16.84 KB
  Трансляция - реализация ген.программы клеток,происходит перевод ген.информации,закодированной в структуре НК,в аминокислотную последовательность белков. Это перевод четырехбуквенного(по числу постоянно встречающихся в ДНК и РНК нуклеотидов)
26683. Понятие гена и генома. Генетический код. Регуляция активности генов на примере лактозного оперона 14.35 KB
  Регуляция активности генов на примере лактозного оперона. 2Является универсальным 3Вырожденность 1АК может кодироваться несколькими триплетами 4Неперекрывающийся то есть триплет кодирует только 1АК 5Стопкодоны 3 последовательности: УАА УАГ УГА Регуляция действия генов на примере лактозного оперона. Лактоза расщепляется на глюкозу и галактозу под действием фермента βгалактозидаза P lacI P O lacZ lacY lacC Строение лакоперона:1 P промотер который связывается с мРНК. Ген lacI не входит в состав оперона.
26684. Генетическая информация о структуре белков и нуклеиновых кислот у всех организмов заключена в молекулах ДНК или РНК в виде генов 17.31 KB
  Генетическая информация о структуре белков и нуклеиновых кислот у всех организмов заключена в молекулах ДНК или РНК в виде генов. РП ДНК проходит в соответствии с правилами УотсонКрика. Во время РП каждая из цепей родительской ДНК служит матрицей для дочерней комплементарной цепи полуконсервативный механизм. Главный фермент РП ДНКзависимая ДНКполимераза.
26685. Генетика пола. Половые хромосомы. Типы хромосомного определения пола. Наследование, сцепленное с полом. Генетический анализ при этом типе наследования 14.29 KB
  У кузнечиков тип XO самки гомогаметны а самцы гетерогаметны; у моли тип XO наоборот самки гетерогаметны а самцы гомогаметны. Были проведены 2 типа скрещиваний дрозофил: в одном самки были нормальными по цвету глаз w а самцы белоглазые w в другом белоглазых самок w скрещивали с нормальными самцами w. В первом типе скрещивания все самки и самцы первого поколения были красноглазыми нормальными. Во втором поколении все самки были красноглазыми а самцы как красноглазыми так и белоглазыми в соотнош.
26686. Генетика популяций самоопылителей 16.7 KB
  2 в F2 начинается индивидуальный отбор. изучаются для отбора. Массовый отбор малоэффективен полученные сорта неустойчивы. Семейный отбор отбор потомнков 1 семьи.
26687. Закон гомологических рядов наследственной изменчивости Н.И. Вавилова 12.26 KB
  Закон Вавилова говорит что генетически близкие виды и роды характеризся сходными рядами наследств. Этот закон можно выразить формулой: Закон Вавилова имеет большое теоретич. Этот закон в селекционной практике важен потому что прогнозирует возможность обнаружить неизвестные формы растений у данного вида если они уже известны у других видов.