- •А.И.Маликов Примеры решения задач синтеза и оценивания состояния систем управления с неопределенностями
- •Огавление
- •4.1. Постановка задачи 37
- •Введение
- •1. Пример решения задач оценивания состояния и синтеза управления в виде обратной связи по состоянию для простейшей системы (модели колебаний маятника)
- •1.1. Исходная модель и постановка задачи
- •1.2. Синтез модального регулятора с заданным расположением собственных значений матрицы замкнутой системы
- •1.3. Оценивание состояния линеаризованной системы с модальным регулятором при внешних неопределенных ограниченных возмущениях
- •1.4. Синтез управления для линеаризованной системы с учетом внешних неопределенных ограниченных возмущений
- •1.5. Компьютерное моделирование нелинейной системы с регулятором по состоянию
- •2. Пример решения задач оценивания состояния и синтеза управления в виде обратной связи по выходу (по состоянию наблюдателя) для простейшей системы (модели колебаний маятника)
- •2.1. Синтез наблюдателя состояния по результатам измерений на основе решения лмн
- •2.2. Синтез наблюдателя состояния с зависимыми от времени коэффициентами на основе решения матричной системы сравнения
- •2.3. Одновременный синтез регулятора с наблюдателем состояния по результатам измерений
- •3.1. Постановка задачи
- •3.2. Оценивание состояния системы с неопределенными нелинейностями и внешними неопределенными ограниченными возмущениями
- •3.3. Синтез управления системы с неопределенными нелинейностями и внешними неопределенными ограниченными возмущениями
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Задача ограниченности относительно заданных множеств
- •4.3. Задача подавления начальных отклонений и внешних неопределенных возмущений с оценкой качества по h критерию
- •4.4. Задача синтеза управления в виде обратной связи по состоянию для систем с нелинейностями и неопределенными возмущениями
- •4.5. Результаты решения задач синтеза управления, обеспечивающего ограниченность на конечном интервале для примера 2-го порядка
- •4.6. Результаты решения задач синтеза управления, обеспечивающего н свойство системы 2-го порядка
- •5. Оценивание состояния и устойчивость систем управления с неопределенными возмущениями и параметрическими изменениями. Робастная стабилизация
- •5.1. Постановка задачи синтеза робастного управления, обеспечивающего стабилизацию маятника при неопределенных возмущениях и параметрических изменениях (для примера 2-го порядка)
- •5.2. Результаты решения задачи синтеза робастного управления для стабилизации маятника при неопределенных возмущениях и параметрических изменениях
- •Заключение
- •Литература
1.4. Синтез управления для линеаризованной системы с учетом внешних неопределенных ограниченных возмущений
Теорема 1.3. Решение
задачи
при ограничениях
(1.10)
,
(1.11)
где минимизация проводится
по матричным переменным
,
скалярному параметру q>0,
определяет при каждом q
матрицу
предельного инвариантного эллипсоида
для вектора состояния x(t),
матрицу
предельного ограничивающего эллипсоида
для вектора выхода z(t)
системы (1.4) и зависимую от времени
матрицу коэффициентов соответствующего
регулятора по состоянию
.
Для решения задачи оптимизации при каждом фиксированном значении параметра q из заданного диапазона (задачи полуопределенного программирования) используется программное обеспечение CVX. Текст программы для перебора с заданным шагом изменения параметра q и синтеза регулятора из условия нахождения минимального по критерию следа ограничивающего предельного эллипсоида для вектора выхода представлен ниже.
step = 0.1;
begin_val = 3;%0.1;%
end_val = 3.4;%
min_tr_Z = 1000000;
figure (1)
% Оптимизация по параметру q путем перебора с уменьшающимся шагом
while step>0.001
for q = begin_val:step:end_val
cvx_begin sdp
variable Qs(n1, n1) symmetric;
variable Zs(1,1) symmetric;
variable Ys(1, n1) ;
variable bet ;
minimize( trace(C*Qs*C'+C*Ys'*B2'+B2*Ys*C'+B2*Zs*B2'))
%minimize( trace(Qs))
subject to
Qs >= eye(2)*1e-3;
[A*Qs + Qs*A'+B1*Ys+Ys'*B1'+q*Qs D;
D' -q*eye(l)]< 0; %условие асимптотич устойчивости
[Zs Ys;
Ys' Qs]>=0;
cvx_end
Qsf = double(Qs)
Y=double(Ys)
K=Y/Qsf
Z=double(Zs);
trZ=trace(C*Qsf*C'+C*Y'*B2'+B2*Y*C'+B2*Z*B2');
if min_tr_Z > trZ
min_tr_Z = trZ
Q_min = Qsf;
K_min=K;
q_min = q
end;
end;
step = step*0.5;
begin_val = q_min-2*step;
end_val = q_min+2*step;
end;
Q1=Q_min
K1=K_min
q1=q_min
Для рассматриваемой системы с теми же значениями параметров была найдена матрица
минимального инвариантного
эллипса и соответствующий регулятор с
постоянными коэффициентами K1=[–14.0108
–7.4779] при q0=3.5969.
На рисунке 1.2 показаны найденные
минимальные инвариантные эллипсы для
линеаризованной системы с модальным
регулятором (штриховая линия) и системы
с регулятором, полученным в результате
решения задачи оптимизации с ЛМН
(сплошная линия). Из рисунка видно, что
регулятор, синтезированный для
линеаризованной системы с неопределенными
ограниченными возмущениями значительно
эффективнее подавляет внешние
неопределенные возмущения, чем модальный
регулятор. В то же время, если задать
для модального синтеза собственные
значения матрицы замкнутой системы в
виде
,
т.е. такие же как у системы с регулятором
K1, то можно
получить модальный регулятор так же
эффективно подавляющий внешние
неопределенные возмущения.
Рисунок 1.2. Минимальные инвариантные эллипсы системы с модальным регулятором (штриховая линия) и с регулятором, подавляющим внешние возмущения, с ограничением выхода (сплошная линия)
Матрица замкнутой системы
.
Рисунок 1.3. Сечения эволюционирующего инвариантного эллипса для системы с регулятором K1
На рисунке 1.3 показаны
сечения эволюционирующего инвариантного
эллипса для системы с регулятором K1,
полученные в результате численного
интегрирования МСС (1.9) с начальной
матрицей
.
Решение сошлось за t<20c
к минимальному предельному инвариантному
эллипсу с матрицей
.
