[发明专利]一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法在审

专利信息
申请号: 201810846864.3 申请日: 2018-07-27
公开(公告)号: CN109116731A 公开(公告)日: 2019-01-01
发明(设计)人: 甘明刚;张弛;陈杰;窦丽华;张蒙;赵金刚;白永强 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 北京理工大学专利中心 11120 代理人: 高会允;仇蕾安
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 线性系统 矩阵 时变 采样数据 代价函数 数据驱动 最优控制 系统状态量 子系统模型 关系推导 系统状态 下降算法 有效实现 递推 终端 结算 更新 应用
【权利要求书】:

1.一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法,其特征在于,

所述切换线性系统的状态方程为

其中为系统状态x(t)的导数,x(t)∈Rn为系统状态,x(t)状态量可测,Rn是指n维实数空间,即x(t)具有n个状态x(t)=[x1(t),x2(t),...,xn(t)]T Ai∈Rn×n是未知的子系统矩阵,Rn×n为n×n维实数空间;i∈{0,1,2,...,N}是所述切换线性系统设定的子系统切换顺序索引,N是切换次数;ti是切换时间,即为所述切换线性系统的控制量,满足

t0<t1<…<tN-1<tN<tN+1=tf;其中t0=0是初始时间,tf是终端时间;

所述切换线性系统的有限时间代价函数为:

其中Qf为终端加权矩阵,满足Q是指给定的加权矩阵,根据实际需要进行设定,满足Q=QT≥0;

在优化过程中,对于任意x(t)∈Rn和t∈[t0,tf),所述切换线性系统从时刻t的状态x(t)开始,其代价函数为:

x(t)T为x(t)的转置;P(t)为时变矩阵,P(t)为对称的并且满足如下条件:

为P(t)的导数;

针对所述切换线性系统,采用如下步骤进行最优切换时间控制:

步骤1、针对所述时变矩阵P(t):

其中δt为时间间隔,取值在(0,0.1)之间;

将式(5)两端均左乘x(t′)T并右乘x(t′)得到:

其中t′是一个与时刻t无关的时刻;根据积分中值定理,得到:

其中θ1为[0,1]之间的常数;

x(t′+δt)-x(t′)=Aix(t′+θ2δt)·δt,0≤θ2≤1,t′,t′+δt∈[ti,ti+1) (8)

其中θ2为[0,1]之间的常数;

将式(7)和式(8)代入式(6)可得:

x(t′)TP(t+δt)x(t′)-x(t′)TP(t)x(t′)

=-2x(t′)TP(t)(x(t′+δt)-x(t′))-x(t′)TQx(t′)·δt+er1(t,t′)+er2(t,t′)

其中t∈[ti,ti+1),t′∈[ti,ti+1);

er1(t,t′)为关于t′时刻和t时刻的第一误差;

er1(t,t′)=-2x(t′)T(P(t+θ1δt)-P(t))Aix(t′)·δt;

er2(t,t′)为关于t′时刻和t时刻的第二误差;

er2(t,t′)=2x(t′)TP(t)Ai(x(t′+θ2δt)-x(t′))·δt;

得到P(t)和P(t+δt)之间的关系式如下:

3x(t′)TP(t)x(t′)-2x(t′)TP(t)x(t′+δt)=x(t′)TP(t+δt)x(t′)+x(t′)TQx(t′)·δt-er1(t,t′)-er2(t,t′) (9)

式(9)中第一误差er1(t,t′)和第二误差er2(t,t′)忽略不计,得到如下估计:

其中为时变矩阵P(t)的估计值;

引入克罗内克Kronecker积表示(10):

其中cs(*)是矩阵*的列展开;

建立如下状态参数矩阵:包括第一状态参数矩阵Ci、第二状态参数矩阵Di、第三状态参数矩阵Ei、第四状态参数矩阵Er1(t)以及第五状态参数矩阵Er2(t);i=0,1,2,...N;

其中x(t′i1)~x(t′il)分别为t′i1~t′il时刻的系统状态,ti<t′i1<t′i2<…<t′il<ti+1,l是正整数;

Di=[d(t′i1),d(t′i2),...,d(t′il)]T;其中

其中r取值为1~l;x(t′ir)=[x1(t′ir),x2(t′ir),...,xn(t′ir)]T,x1(t′ir),x2(t′ir),...,xn(t′ir)为t′ir时刻系统状态x(t′ir)中的n个状态分量;i=0,1,2,...N;

Ei=[ei1,ei2,...,eil]T;其中其中x1(t′ir+δt)~xn(t′ir+δt)为t′ir+δt时刻系统状态x(t′ir+δt)中的n个状态分量;

Er1(t)=[er1(t,t′i1),er1(t,t′i2),...,er1(t,t′il)]T;其中er1(t,t′ir)为关于t′ir时刻和t时刻的第一误差;r=1,2,...l;

Er2(t)=[er2(t,t′i1),er2(t,t′i2),...,er2(t,t′il)]T;其中er2(t,t′ir)为关于t′ir时刻和t时刻的第二误差;r=1,2,...l;

采用所述状态参数矩阵与式(9)到式(11)结合,获得:

(3Di-2Ei)·css(P(t))=Di·css(P(t+δt))+Ci·cs(Q)·δt-Er1(t)-Er2(t) (12)

其中css(*)是对称矩阵*∈Rn×n去除重复元素的列展开;

若3Di-2Ei列满秩,式(13)直接求解:

t∈[ti,ti+1);

步骤2、代价函数对切换时间ti的偏导数为:

由式(1)和式(4)得到:

用克罗内克kronecker积形式表示为:

所述状态参数矩阵还包括第六状态参数矩阵Fj、第七状态参数矩阵Gj以及第八状态参数矩阵h(ti);建立Fj和Gj;j=0,1,2,...N;

Gj=[g(t′j1),g(t′j2),...,g(t′jl)]T;其中

tj<t′j1<t′j2<…<t′jl<tj+1,t′jl+δt′<tj+1

其中t′,t′+δt∈[tj,tj+1),进而得到:

(Fj-Cj)·cs(P(ti))=2Gj·csa(P(ti)Aj) (16)

csa(*)是矩阵*∈Rn×n的变换,具体变换形式为:

*为矩阵B,bjr是矩阵B第j行第r列的元素;

若Gj列满秩,获得csa(P(ti)Aj)的近似值:

通过式(17)的求解结果估计偏导数如下:

其中第八状态参数矩阵为:

步骤3、采用如下迭代步骤计算最优切换时间:

S1、设置迭代次数k=0,切换时间的初始值为所述切换时间的初始值为随机设定时刻;

S2、获取切换时间并测得所述切换线性系统的状态数据;

S3、取i=1,2,…,N和j=0,1,2,…N,依据步骤2计算状态参数矩阵Di,Ei,Cj,Gj,Fj和h(ti);

S4、分别按照式(14)、(17)和(18)估计和

S5、更新切换时间:其中α为预设的步长,α取值在0~1之间;

S6、判断是否成立,若不成立,令k自增1,返回到S2;若成立此时为最优切换时间;

其中ε预设的阈值,其中ε<0.1;

步骤4、根据计算的最优切换时间对所述切换线性系统进行切换控制。

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