Файл: Медич Д. Статистически оптимальные линейные оценки и управление.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.04.2024

Просмотров: 307

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

 

 

a(N-j+l)

 

= a(N-j4r2)4rE[w'

 

 

 

(Л/ — / + 1 ) Х

 

 

Х Г ' ( У Ѵ - /

+

2,

TV / +

І ) І Г ( Л /

— / +

2)Г(УѴ— / + 2,

 

 

 

 

 

 

tf-/+l)t0(W-/-r-l)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-x'

(N -

j+lft

 

-

І+\)Ф'

(N -

j +

2,

Л

/ _ / +

і ) Х

 

 

 

 

Х Г ( Л / - / + 2 ) Ч 7 ( Л / - / + 2,

І Ѵ - / + 1 ) Х

 

 

 

 

 

X 5 ( Л А -

/

+

 

 

-

/ + 1|ІѴ

-

/

+

1)1,

 

( 9 - 7 6 )

где

IF и M — симметрические

матрицы

размера

 

пХп.

 

 

 

j-шаговая

 

задача

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В силу принципа оптимальности имеем:

 

 

 

 

Vi =

mm

E[x'(N

~

j+l)A(N

 

j+l)x(N

 

- j + \ )

+

 

 

u(N-I)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+ u ' ( N -

j) B(N

j) и (N

-

j) +

 

ѴІ_Л.

 

 

 

 

 

Из уравнения

( 9 - 7 4 ) следует, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

E(Vj-i)

= E [x1 (N-j

+ l)M(N-j

 

+ 1 ) X

 

 

 

 

X x (N—j

+ 1 ) ] + и' (N—j)

В (N—j)

и (N—j)

+ a (N—j

+ 1 ) .

Тогда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

V j = min E[x'(N-j+l)W(N-j+l)x(N-j+\)

 

 

 

 

 

 

 

 

+

 

 

 

u(N-l)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+ u ' ( N -

 

j) B(N

j) и (N

-

j)]

+

a

(N

-

/

+

1),

( 9 - 7 7 )

где

 

(N—j +1 ) = M {N—j +l)+A

(N—j + 1 ) .

 

 

 

 

 

Согласно уравнению (9-1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x (N-j

 

+ 1 ) = ф ( # — / + 1, N—j)

x (N-j)

+

 

 

+ Г ( # — N — j ) w ( N — j ) + 4 R ( N — j + ï ,

 

N—j)

и

 

(N—j).

 

 

Подставляя

последнее

выражение

в ( 9 - 7 7 )

и

опуская

ради простоты

аргументы,

получаем:

 

 

 

 

 

 

 

 

Ѵ5

= min Е [(Фх +

Yw +

Щ

'1Р(Фх +

ГИУ +

 

ЧГи) +

u'ßu]

+

 

 

+

a (N -

j+

1) =

m i n £ [х'Ф'ШФх+

 

х'Ф'Ѵ7Тт4-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+

х'Ф'Ш Ш +

ѵоТ'\РФх

+

о»Т' Г Г Й У - fда'B W a

+

 

 

 

4-

и'ЧРЧРФх +

ц'ЧГ'ИГГда4- и' (WWW

+

ß) и] -f- а

=

 

=

min £ [х'Ф'ГФх + 2л;'Ф' WYw + 2*'Ф W u - ^ w T ' H P T «

+

 

 

 

\

+w'Y'WYw

 

+ u'(W'WW +

B)u] +

a,

 

 

( 9 , 7 8 )

где использована симметричность матрицы W.

4Ѳ0


За исключением замены А на W, сдвига в значениях аргументов и наличия известной постоянной а, не свя­ занной с операцией минимизации, уравнение (9-78) со­ впадает с уравнением (9-56) для одношаговой задачи. Поэтому, чтобы завершить решение, следует просто при­ менить процедуру, использованную выше.

Так как случайные векторы x(N—/) и w(N—/) ста­ тистически независимы, и последний имеет нулевое сред­ нее, второе слагаемое в правой части уравнения (9-78) обращается в нуль.

Управление

и (N — /) =

\uN_. [г*(N

— /),

х(0)\,

а

по­

скольку

w(N

— j) статистически

не зависит

от z (N— ;'),

z (N — j 1), ... ,

z(l),

то

четвертое

слагаемое

также

обращается в нуль. В результате получим:

 

 

 

Vi =

min Е [х'Ф'ШФх

+

2х' Ф'№Ч7и +

w'r'Wfw

+

 

 

и

 

-\-u'(W'WW-\~B)u)^a.

 

 

 

(9-79)

 

 

 

 

 

 

Используя

то

обстоятельство,

что

ß

(x)

(х\у)\,

имеем:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Vô=

min Е {Е [х'Ф'ЖФх

+ 2х'Ф'ѴРУи + w'F'WVw

+

 

и

 

 

 

 

j),

x (0)]} + а,

 

 

 

+ и' (WWW + В) u\z* (N -

 

 

где, как и ранее, можно минимизировать критерий ка­ чества, определяя управление и, минимизирующее зна­ чение внутреннего математического ожидания для всех

z*(N—j)

и

х(0).

 

 

 

 

Заметим, что для внутреннего математического ожи­

дания

 

 

 

 

 

 

E[2x^'WWu\z*(N

- 1),

x(0)} =

2E[x'\z*(N - 1),

 

 

 

* (0)] O'Wlu;

 

 

Е[и'

(WWW

-\- B)u\z* (N -

1), x(0)\

=

u'(W'WWA-B)u.

Следовательно, полагая равным нулю градиент по и от внутреннего математического ожидания, получаем:

2Е [x'\z*(N - j), х(0)) Ф'№97 + 2u'(W'WW - f В) = 0.

Транспонируя это выражение, решая полученное уравнение относительно и и вводя вновь аргументы,

401


имеем i

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

u(N-j)

=

~

[V'(N

- / + 1,

N-j)W(N-

 

/ +

І ) Х

N -

/) W (N

-

/ +

1 ) Ф (N -

/ +

1, N -

/) E [x (N-j)\z*

(N-^

-j),

*(0)] =

- [ < F ( t f - / + l ,

N -

j)W

(N

-

j+l)X

ХЩМ-j+l,

 

N-j)+B(N-j)YlxP'(N-j-Y\,

 

 

 

 

N-j)X

XW(N-j+l)<b(N-i+l,

 

 

N-j)£(N

-

j\N

-

/)=

 

 

 

=

S(N

— j) x(N

-

j\N

- y);

 

 

 

(9-80)

Где

огіределение

матрицы

S(N—/)

совпадает с

соответ­

ствующим определением для задачи детерминированно­ го линейного регулятора. Теперь сформулированный ра­ нее принцип разделения доказан в общем виде.

Вычисление V J V - J проводится так же, как и Vi. Под­ ставляя (9-80) в уравнение (9-79), повторяя все дейст­ вия, приводящие решение одношаговой задачи к урав­ нению (9-62) и используя обозначение

имеем:

М = Ф' [W—WW (WWW

+

 

В)~^^]Ф,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

/) x(N-

 

 

 

 

 

 

 

 

Vj =

E [x' (N — i)M(N

/)]

+

 

 

-YE

 

{x> (N -

f\N -

/) Ф' (N -

j +

1,

N — j) W {N

-

j+

1) X

X

w (N-

j +

1,

N -

/) [W (N-j

 

+

l,

N-

j)W(N-

/ + 1 ) X

XW(N-j+L

 

N -

j)-YB(N

-

DYW

 

(N -

j +1,

 

 

N-j)X

-Y

XW{N-j+l)<£(N-j+Y

 

 

 

 

 

 

j -Y

N-j)x(N~j\N-j)-Y

W (N -

j) V {N—i+\,

N -

j)W (N -

1 ) Г (N -

/ + 1,

Полагая

 

N-j)w{N-j)}

 

 

+

 

 

a(N-j+l).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a (N -

/) =

a (N ~

j +

\) +

E {x' (N -

j\N

-

j)

X

 

 

 

ХФ'(іѴ+1,

 

N-j)W(N-

 

 

j - Y 1) W(N

-

/

+

1,

N-j)[W'(N~

 

 

j-Yl,

 

N-j)W(N

 

- j-Y\)W(N~

 

j + \ t

N -

j) +

B(N -

j)Y^'

(N — j ~Y\,

N — j)W (N — j ~Y

\)X

 

X

Ф (N

-

/ +

1,

N -

j) x

(N

-

j\N -

j) +

w'(N-

j) X

 

 

Xr>{N-j-YY

 

 

N-j)W(N-j

 

 

+

 

 

ï)T(N-i-YY

можно записать:

N-j)w(N-j)},

 

 

 

 

 

 

(9-81)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Vi = E [x'(N-j)

M ( N—j)

x (N-j)

] + a (N—j).

 

(9-82)

402


Используя соотношение для S(N—/)

можно

преобра*

зовать уравнение (9-81)

к более

простому виду

 

а ( Л Г - / ) = * ( # - / +

l)+E[w'

(N-i)

r'{N-j

+

- f 1, W - /) W (N - / + 1 ) P (N - j - f 1, N - j) w (N - j) - - x' (N - / I N - j) Ф' (M - / - f - 1 , N - /) W (N - / - f

+ \)V(N-j+l,N~i)S(N-j)x'{N-j

\N-j)].

 

(9-83)

Проводя здесь такое же преобразование индексов времени, какое использовалось в § 9-2 для детермини­ рованной задачи, а именно, k = N—/, представим урав­ нение (9-80) в виде

u{k) = S (k) x {k I k)

для

k = 0,

1,

 

N—1,

где

матрица

S(k)

определяется

с использованием

алгоритма

теоремы

9-2

или

следст­

вия

9-1. Уравнения

(9-82)

и (9-83) принимают вид

 

и

 

 

 

VN-h=E[x'(k)M(k)x(k)]

 

 

+ a(k)

 

(9-84)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

a (k) =

a {k - f 1) - f Е[w'

(k) V'(k

+

1, k)W(k

+

1) X

XD(A +

1. k)w{k)~x'(k

 

I &)Ф'(Н-1,

 

 

k)W{k+l)X

 

 

 

 

XW(k+\,

k)S(k)x{k

 

\ k)},

 

 

(9-85)

где k — N—\,

ІѴ—2,

. . . ,

0,

a

M(k)

и W (k)

определяются

с помощью теоремы 9-2 или следствия 9-1.

 

 

 

 

Вычисление a(k)

можно

провести рекуррентно

в об­

ратном

времени,

используя

уравнение

(9-85).

Полагая

в этом

уравнении k = N—1

и сравнивая

результат с урав­

нением (9-68) из одношаговой

 

задачи,

получаем,

что

граничное условие для этого уравнения

имеет

вид

a(N)=0.

 

Разумеется,

вычисление

a [k)

необходимо

только при определении значения критерия

качества и

его

не

нужно

проводить

 

при

расчете

оптимального

управления.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(k)

 

 

 

Оптимальная

фильтрация

состояния

на

каждом

шаге

должна

учитывать

тот

 

факт,

что

управление

S(k—\)x(k—\\k—1)

 

является

входным

сигналом систе­

мы.

Следовательно,

формулы

 

оптимального

фильтра

имеют вид:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x(k

I k) =

x(k

I k — \) +

K{k)[z{k)-H{k)x{k

 

 

I k - 1)],

403


ГДе

x(k I ft- 1) = Ф(к, ft-

l)x(k-

1 I ft І)

-f-

+ T ( f t,

ft-l)u(ft-1).

(9-86)

Заметим, что x(N \ N) определять не обязательно, поскольку последнее управление действует в момент

k = N — \. Равенство л;(0 | 0) = £ (0) подразумевает так­ же, что упрагление и (0) = S (0) .*(0 | 0) равно нулю, если х(0) имеет нулевое математическое ожидание.

Полная замкнутая автоматическая система теперь принимает вид, показанный на рис. 9-1. Подробная структурная схема системы управления показана на рис. 9-4.

Сформулируем результаты, полученные в настоящем параграфе, в виде следующей теоремы.

 

 

 

Оптимальный

 

Mampuuajiepedanu

 

 

 

 

обратной

связи

 

 

 

 

фильтр

 

 

системы

управ­

 

(к)

^&=ЫК(к)\=&Ъ

 

£(к\к)

 

ления

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х(к\к-1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

БЗ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х(к-і\к-1)

 

 

 

 

 

к=/,2,...,Ы->

 

БЗ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и(к-1)

 

 

 

 

 

Рис.

9-4. Оптимальная система

управления.

 

 

 

 

Теорема 9-3. Оптимальная

система

управления

для

задачи

стохастического линейного

регулятора

состоит из

оптимального

линейного

фильтра,

соединенного

последо­

вательно

с оптимальным

детерминированным

 

линейным

регулятором.

Параметры

этих

двух

частей

системы

управления

определяются

раздельно. Критерий

качества

полной

системы управления

описывается

уравнениями

(9-84) и (9-85), причем граничным

условием

для

послед­

него уравнения

является

равенство

a(N)

= 0.

 

 

 

Этот важный результат, позволяющий свести рас­ сматриваемую задачу к двум отдельным задачам опти­ мизации, решение которых известно, был впервые до-

404