Файл: Методы оптимизации в статистических задачах управления..pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 21.10.2024

Просмотров: 97

Скачиваний: 0

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

основании формул (383), (384), а р (skLtk, zk) — на основании выражений (386), (387):

P(h,

z* I 4 - i , zk^)--

 

 

 

X

 

 

 

 

Y (2

 

 

 

 

X exp

 

(Z* z*-i — / (4-i, z*_lf и*_!)

А)* X

 

 

 

 

X { G k ~ \ Q k - \ G k - \ )

1 ( z k z k - \

/ ( 4 —i> zk-i> uk-i) A)

; (395)

 

 

P (sk I tk, 4) =

Кд

X

 

 

 

 

V(2n)r I

 

 

 

 

Rk I

 

 

X exp

—4-(Sft — h (4, гк)У Rk 1(sfe — /г (4, z*))

(396)

Для расчета числителя в формуле (394) необходимо взять

интеграл

 

 

 

 

 

 

 

 

ß (4,

zk) — f dz^jp (4, zk I 4_x, zk.j) q (4-i,

zk_j),

 

который с учетом

соотношения

(395)

может быть представлен

в виде

 

 

 

 

 

 

 

 

В (4, г*) =

,

1

__

f dzk ,q(tu-,,

Zu А X

 

V

V(2nr\Gk„1Qk_lGk_1\^

I

kl4Kk Ъ

hV

 

X exp

 

(Zft — z*-i — / (4_b zk_lt uk_j) А*) X

(397)

 

 

 

 

 

 

 

 

X (Gk~iQk-iGk-i)

1(г*— zft_i — /(4 - b Zé_i, и*_і) A) .

Проведем в подынтегральном выражении (397) некоторые пре­ образования. Апостериорную плотность вероятностей <7 (4_і, za-i) представим рядом Тейлора в окрестности точки zé:

q (4-ь

z^-i) =

? (4-х,

ч) + (z*-i — 4 *

dq%zk, Zk)-\ +

+ 4 - fo-i

— z*)*-

q{tkY

Zk) (Zk- 1 — Z*) +

°(liZk- 1 — zkИ , (398)

где o(||zA i— zÄ|j2) означает величину более высокого порядка малости, чем квадрат нормы вектора (zA_ i— zk). Аналогичным разложением можно представить вектор / (4-і, Ч-1> uk-i):

f (4-1, Z£-l> ^A-l) = / (4-1, z/e, И/г-і) -f-

+

z^ + o d z ^ - z * ! ) .

(399)

168 -


В отличие от формулы (398) здесь достаточно ограничиться линейными членами в разложении в связи с тем, что в выраже­ ние (397) вектор f (tk_lt zk_x, uk_j) входит с множителем; А. Раз­ ложение (399) позволяет провести преобразование в выражении

zk zk-\ / (4 -1» zk-li ^к-1) ^ — zk zk-l / (4 - 1 , zki ^k-l) А

 

 

 

X§2k

k ^ (^*“1

 

Z*) А +

0 dl Zk - \

zkII )А =

 

E +

А

df

Zk, Щ-і) (

 

 

E-{-

А

d/

 

zk, uk-i) -1

 

 

dzk

 

\zk

 

 

 

 

dzk

 

 

X

 

 

X / ( 4 -

zk>i > uk-\) А zk-i}

+

 

zk~i0

(IzkI I

)A.

(400)

Воспользовавшись в соотношении (400) разложением обрат­

ной матрицы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

£ + А

Щ(tk-Ъ zk. Uk-\)

 

 

E

 

 

df (tk- l i

 

1

uk-i)

+ o(A)

 

 

 

dzk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

dzk

 

 

 

 

и принимая обозначение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г » и

 

, ,

\ __ df

{ t k - i ,

Zh,

K f c _ j )

 

 

 

 

(401)

 

 

 

lzk (tk-i, zk,

Ч -i) —

 

 

dZk

 

 

 

 

 

 

получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ZkZk-1 f (4-1.

Z/;-l>

uk-l) А =

 

 

 

 

= iE

А fZk ( 4 - 1 .

4 , 4 - l ) ]

[2*

/ ( 4 - l >

4 , M£ -l)

А —

4 - 1 І

+

 

 

 

 

+

0 (A) +

0

zk(II- i 4

 

І

І

)

А .

 

(402)

Теперь,

используя

выражение

(402),

 

показатель экспоненты

в соотношении (397) представим в следующей форме:

 

 

 

 

 

------2ДГ (z*_1 —

4

+

/ (4 -1 ,

zk,

uk-l) A)*

x

 

 

 

 

X

+ A /2ft( 4 - i»

4 ,

u k - \ )] (G k -iQ k -iG k -i)

1

X

 

X (E

+

Af Zk (4 -1 ,

4 , M/e- l)) ( 4 - i — 4 +

/

(4 -1,

zk,

ua- i ) A)

+

 

 

 

 

+

0 (A) +

о (I Izk - i—:

 

 

4

А.

 

II)

 

 

(403)

Экспонента с показателем (403), рассматриваемая как функция переменной zk_lt представляет собой гауссовую плотность рас­ пределения вероятностей при математическом ожидании

Л*4-і = z k - f (4-1, 4 , Ч -i) А

 

 

(404)

и дисперсионной матрице

 

 

 

 

 

Dzk—1 = А ( Б -j- Аf Zk ( 4 - ь 4 »

u k -i))

1 (G k - 1, Q ft-iG fc-i) X

 

X (£■ -f- Af'zk ( 4 - ь 4 , wÄ_ i))* _1 =

A ( £

— A /'ft( 4 _ i,

4

, и * - і) )

X

X (G*_iQfe—iGa—i) ( £ — Af z k ( 4 - 1 ,

4> 4 - i ) )

+ °

( A ) -

(405)

169


Нормирующий множитель при экспоненте с точностью до членов порядка о (А) должен быть равен

Y {2л)П АI (Е - AQ (Е - д4 ) * I ’

Учитывая, что определитель произведения матриц равен про­

изведению определителей множителей,

и

раскрывая \ Е Af2k\,

\( Е — Д/гА)*| по формулам

 

 

IЕ — АД* |= 1 — А tr fzk +

о (А);

\(Е — А/гй)* 1=1 — А tr (fzkY +

+ 0 (А) — 1— А tr

—j—о (А),

получим следующее выражение для нормирующего множителя:

____________________1______________________

Y {2л)ПАI

 

I [і - 2 Л tr4 + ° <д>]

 

■=

....

...........1 ------------------------ .

(406)

 

У

д I G* - A

- iG'k-i I (1 - А tr ^ ft + о (А))

 

Теперь снова обратимся

к вычислению интеграла

ß (tk, zk)

[(см. формулу (397)]. Если для плотности распределения вероят­

ностей случайного вектора ѵ с параметрами Мѵ = тѵ и

Du =

dv

принять обозначение Nu (mv, du), то согласно

формулам

(403)

(406) можно записать:

 

 

 

ß (4, Ч) = (1 — А tr f'Zk (fÄ_lt zk, u*_i) +

о (А)) X

 

 

X j d z ^ N ^ l i Z k — /(4_J, zk, u ^ ) А), (Ga_1Qa_1GI_iA + o(A))] x

X <7(4-b z*_x).

Учитывая разложение (398), можно записать

ß (tk, z*) =

[1 — А tr ü k (tk_b zk}

ик_г) + о (А) ] X

 

X

<7(4-1, Zk)— Г (4-1, zk, и*_!)

dq(tk-1. Zft)

 

 

 

 

 

dzk

 

+

-j - А tr (

dzkdzk

°(A)

 

 

2

\

 

 

=

<7(4-1,

Z*) — /* (4-1,

zÄ, и*_і)

А

 

 

-f 4

А tr (Gfe_

A -i)

_

 

 

— A<7 (4-1, Z*) tr 4

(4_b zk, u*_x) + O(A).

(407)

170


г

Теперь на основании соотношений (396), (407) и разложения экспоненты можно записать выражение для числителя в фор­ муле (394)

J

(4,

zk I 4 -j , zk_x) p (sk I 4»

zk) q (4-i> Zk-i) —

= , 1

f14-[sk h (4, zk)\ RTl [s* h (tk, zk] -f о (A)} x

X

'q(tk_b

zk) - /* ( 4 - i, zk, и,.,)

dq^ ’ Zk) A +

A tr I Gk—\Qk-\G,k-i d2q{tk-1. zk) dzkdzk

A<? (4-i, Z*) tr fz (4_x, zk, uk_x) + 0 (A)

= 7 - —- {<? (4-1, Z*) — f* (4-i, zk, uk_x)

Z*} A +

/ ( 2 я ) ' \ R k \ ^

dZ k

+ ~

A tr ( G nQ nG ’n

\_

\

 

j

— Aq (4_ь

г*) tr fZk (4_b zk, uk^)

----?г A<7 K4-1, z*) (sft — Я (4,

г*)]* /?4

[s* — A(4, z*)l + о (A)]. (408)

Знаменатель в формуле (394) представляет собой проинтегри­ рованный по переменной zk числитель. Проводя указанную опе­ рацию над выражением (408) и учитывая правила интегрирова­ ния по частям, получим

 

J dzk { dzk_xp (4, zk 14_ь

Z*-i) P (S k4I 4 , Z*) <? (4 - 1 ,

Z*-l) =

 

V A

1 - 4 -

&Mk_x{sk - h { t k, zk))*RJx X

 

К(2л)г I Rk I

 

 

 

 

X (sA h (4, z*)) -j- о (A) ,

(409)

где

означает

апостериорное математическое

ожидание при

условии проведенных измерений до момента 4-і- Теперь в результате деления выражения (408) на (409) и не­

сложных преобразований получим

 

 

Я (tk, гк) = q (4-1, гк) - f* (4-і, гк, uk_x)

dq(t%£~k) А +

 

d2q(tk-1, 2ft) \

Gk-iQk—iGk-\

3za54

j

171


(tk-1 , Zft) tr f4 (tk_lt zk, u ^ )

— 4 ' Л<? (4-i, г*) Is* — h(4, z*)f

[S* h (4, zk)\ +

+ 4~

^*-1»

[S* _

h (tk>2*)1*

 

X

 

 

X [s* А (4, Zk)\ -j-o(A).

 

 

(410)

Замечая, что

 

 

 

 

 

 

Г(4-1, ZA, u*_i)

- —q (4-1, Z*) tr/'Ä(/ft_i, г*. uft_!) =

=

( - ^ - ) [/(4-1,

Zk, M*_i) q (4-1,

z*)l

 

v

и устремляя в выражении (410)

А к нулю, так

что

4

-і —:• 4 — 4

а векторы г и s стремятся к своим предельным значениям л: и у соответственно, получим уравнение в частных производных для апостериорной плотности распределения вероятностей:

Щ т 1

= -

Ш ’ V < '.* .“) ? ('. *)і+

 

+

4 -

tr ( о <0 <г (/) О* (0

+

 

+ гу q (/,

*)

[М, {г/ — /г (/, *)]* /?_1 (/) [у — /г (*, *)] — ■

 

— [У- h (t,

*)]* 7?-1 (t) [ y - h

(t, x)]j.

(411)

В соответствии с известным априорным законом распределе­ ния вероятностей (378) уравнение (411) должно решаться при условии

<7(0, х )= р а ( х ) .

 

(412)

Если интенсивность шума

измерений

бесконечно

велика,

что практически соответствует

отсутствию

измерений

фазовых

координат объекта, то в выражении (411) следует положить R -1 (t) = 0. Тогда соотношение (411) вырождается в уравнение Колмогорова (108) для диффузионного процесса.

4. Оптимальная линейная фильтрация. Фильтр Калмана

Рассмотрим частный случай уравнения (411), когда объект управления является линейным и описывается уравнением (361), т. е. когда

/ (4 X, и) = А (i) X + В (() и.

(413)

172