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文檔簡介

1、第六章第六章 狀態(tài)觀測與狀態(tài)最優(yōu)估計狀態(tài)觀測與狀態(tài)最優(yōu)估計第第6章章 狀態(tài)觀測與狀態(tài)最優(yōu)估計狀態(tài)觀測與狀態(tài)最優(yōu)估計 某些狀態(tài)量,或者由于不具明確的物理意義,或者由于量測手段的限制,在工程實際中不能直接獲取它們。狀態(tài)觀測器可實現對狀態(tài)的重構。而對于存在隨機噪聲的系統,則必須利用統計方法對狀態(tài)量進行最優(yōu)估計。 1 狀態(tài)重構與狀態(tài)觀測器狀態(tài)重構與狀態(tài)觀測器 一、狀態(tài)重構問題一、狀態(tài)重構問題 xAxBuyCx 輸入量u和輸出量y總是可以直接量測的,能否通過輸入量u和輸出量y間接獲取狀態(tài)量的信息。 為此,對輸出方程進行逐次微分運算,并代之以狀態(tài)方程,可得: 2(1)(1)(2)(3)(2) nnnnny

2、CxyCx = CAx+CBuyCAx+CBu = CA x+CABu+CBuyCAx+CABu+CABu+CBu(1)(2)(3)(2)(1)nnnnnyCyCBuCAxyCABuCABuCBuCA寫成矩陣方程形式: 矩陣 滿秩 ,x有唯一解。但實際應用中不可取。 1()TTTTnTTCA CAC啟示:如果系統滿足一定條件,利用系統的輸入量和輸出量,得到原系統狀態(tài)量的間接值 ,它在一定的指標下與x(t)等價。 ( ) tx( ) tx( ) tx 稱 為狀態(tài)量x(t)的重構值,將得到重構狀態(tài) 的系統稱為狀態(tài)觀測器,表示為 。等價性指標一般采用漸近等價,即 lim ( )lim ( )( )0

3、ttttt xxx如果狀態(tài)觀測器的維數與原系統的維數相同,稱為全維狀態(tài)觀測器;如果狀態(tài)觀測器的維數小于原系統的維數,稱為降維狀態(tài)觀測器。 二、全維狀態(tài)觀測器二、全維狀態(tài)觀測器1觀測器的構成用原系統的結構、輸入構造一個模擬系統:xAxBuyCx()x = xx = A xxAx有:( )(0) (0)(0)ttteeAAx=xxx開環(huán)型狀態(tài)觀測器 (1)A包含有不穩(wěn)定的特征值時,即使很小的 也會使 遠離x(t); (0) x( ) tx(2)觀測器參數對原系統參數的任何偏離都會產生不利影響。 所以開環(huán)型狀態(tài)觀測器不能實際使用。解決的辦法是利用輸出偏差 進行反饋,反饋矩陣為M。如圖: ( )( )

4、( )ttt yyy觀測器的狀態(tài)方程式為: ()()xAxBuMyAxBuM yCx = AMC xBuMyMAMC 有望通過設計合適的偏差反饋矩陣M以調整觀測器系統矩陣的特征值(觀測器極點),實現漸近等價指標下的狀態(tài)重構。 ()( )0( )( ) ttttt 若的特征值都具有負實部,則有: ,即:狀態(tài)漸近重構。AMCxxx( )()t 衰減的快慢由特征值位置決定。xAMC 所以,一個性能優(yōu)良的觀測器應該是所有極點可以任意配置的。這就是觀測器的極點配置問題。2極點任意配置條件結論:系統能采用全維狀態(tài)觀測器重構其狀態(tài),并且能通過改變M矩陣任意配置觀測器極點的充要條件是原系統完全能觀。( ,)(

5、,) TTT 對偶證明: 能觀能控A B CACB(,)()TTTTTT 的 可以通過 任意配置特征值,kAC K CBAC KK 其轉置 特征值不變,即通過 K 矩陣可任意配置特征值;()()TTTTAC KA K C 取 ,即矩陣(AMC)的特征值可通過M矩陣任意配置;TM K(1)判斷 的能觀性; 顯然原系統能觀,它對應的全維狀態(tài)觀測器就能通過改變M矩陣任意配置它的極點。3極點配置算法(1)判定 的能觀性; , A C(2)如能觀,寫出原系統的對偶系統 ; ( ,) A B C(3)利用狀態(tài)反饋極點配置算法求出期望極點為 的狀態(tài)反饋系統 的反饋矩陣 ; (1,2, )iin(,)kABK

6、 B CK(4)取 ; TMK(5)得狀態(tài)觀測器為: ()xAMC xBuMy 對于單輸出系統,除了通過對偶系統求解外,也有類似于單輸入系統狀態(tài)反饋極點配置的二種算法。 方法一(解聯立方程): , A c*1*1101(1,2, )( )()innniniinsssasa sa(2)根據一組期望的極點寫出期望的特征多項式: 0113() ( )det()( ,)nysss m mm()由觀測器方程寫出觀測器的特征多項式: xA mc xBumIA mc*011( )( ) Tnssmmm(4)由 同次冪系數相等求出。m=1300111 1uy :已知系統 設計全維狀態(tài)觀測器,將極點配置在2、2

7、。xxx例例6 611(5)將m代入方程 ,得出全維狀態(tài)觀測器。 ()yxAmc xBum解解 (1)系統的能觀性矩陣為1 11 2oAcQc滿秩,系統能觀;010011432141mmmmmm 有0001111313 1 1101mmmmmm (3)觀測器的系統矩陣 Amc00201011113 ( )det()det()(21)1smmsssmm smmmsm 對應的特征多項式:IA mc31 即m*22 ( )(2)44ssss(2)期望特征多項式為:(4)由 *( )( )ss(5)得全維觀測器為 :133032003()(1 1)011111211yuyuy xA mc x Bu m

8、 =x+x系統的狀態(tài)變量圖為:方法二(利用能觀規(guī)范型求): (1)先判斷 的能觀性,若能觀,則往下進行 ; , A c(2)開環(huán)系統的特征多項式:1110detnnnssasa saIA(3)由給定的期望極點求得期望的特征多項式 : *1*1101( )()nnninisssasa sa(4)按下式求取具有能觀規(guī)范型形式的狀態(tài)空間中的偏差反饋向量: 000111111nnnmaamaamaam(5)求取將原系統化為能觀規(guī)范型的變換矩陣P;m = Pm(6)由 求得偏差反饋向量m,并代入觀測器方程 。 對于期望極點的位置,僅從漸近收斂速度看,希望極點盡量遠離虛軸。但是極點離虛軸太遠,會使觀測器頻

9、帶過寬,不利于扼制觀測器輸入量的高頻干擾。要根據工程實際折衷考慮。 一般,系統中總有一部分狀態(tài)變量是可以直接量測的。從而,只需構造維數小于n的觀測器來得出另一部分狀態(tài)變量(降維狀態(tài)觀測器) 。如果 ,則有q個輸出變量是相互獨立的,那么由輸出方程就能得出q個狀態(tài)變量。例如極端情況 ,則后q個輸出量就是狀態(tài)變量,可量測;一般情況下,降維狀態(tài)觀測器的最小維數為 。 三、降維狀態(tài)觀測器三、降維狀態(tài)觀測器 0qCIrankqC =nrankC1. 降維狀態(tài)觀測器的構成( , , ),rankq考慮系統 , 能觀,A B CCA C1112xxDx =x = Qx = P xxyC引入非奇異變換,使新狀態(tài)

10、空間的狀態(tài)量為: ) n qnq n(變換陣 其中 為使 非奇異的任意矩陣DQDQC使新狀態(tài)空間的輸出矩陣為: 0qC = CP =I11111122212221220q新狀態(tài)空間有:2xxBAAxuxAABxxyIxx0q為什么一定有?CI1 00qq 因為 又可表示為:DC CPCQ=CCDCCICIC q維分狀態(tài)向量 直接由y得出,而 維分狀態(tài)向量 需要通過觀測器重構。由上面式子可寫出: 2x()nq1x1111121211222xA xA yB uyA xA yB u121222為上述子系統的輸入向令量為上述子 系統的輸出向量vA yB u wyA yB u 1111211()n q于

11、是上述-維子系統可寫為:xA x w A x 為了重構(n-q)維狀態(tài)向量 ,只要構造上述子系統的全維狀態(tài)觀測器即可。1x 由于原系統能觀,非奇異變換后仍然能觀,它的部分狀態(tài)變量構成的子系統當然也能觀。所以能對上述子系統構造全維狀態(tài)觀測器。有: 1112111121112122211211121222() ()()()()()()xAMAxMwAMAxA yB uM yA yB uAMAxBMB uAMAyMy 上式含有輸出的導數項,這對于觀測器抗干擾及觀測值的唯一性考慮都是不允許的,為此引入一個新的狀態(tài)量:1zxMy11211212221121()()() zAMAzBMB uAMAAMAM

12、 y于是,降維狀態(tài)觀測器的方程可寫為: 或者寫為: 1121121222()()()() zAMAz+ MyBMB uAMAy而狀態(tài)量的重構值為: 12xzMyx yx如將非奇異變換矩陣表示為: 112P = QPP則在原狀態(tài)空間中狀態(tài)量的重構值為 : 1212()zMyxPxPPP zMyP y y此即為(n-q)維降維狀態(tài)觀測器,也稱 Luenberger觀測器。降維狀態(tài)觀測器結構圖為: 2. 降維狀態(tài)觀測器的設計算法 判別 (A,C) 的能觀性,并確定q和 n-q:rankqC()1112 n q nq n 構造, 任取但使 非奇異,并求出DQDQQPPC P PP Pn(n-q) nq

13、1111112212220q得:,BAAAP APBP BCCPIAAB 對原系統實施非奇異變換:1x = Px = Q x 寫出降維狀態(tài)觀測器方程:11211212221121()()() zAMAzBMB uAMAAMAM y并按觀測器極點配置算法求出M; 寫出狀態(tài)量 的估計值 :xx12xzMyx yx 經反變換求出原系統狀態(tài) x 的估計值 : x1212()zMyxPPP zMyP y y1001001101001011000113系統 試設計一個降維狀態(tài)觀測器,希望極點為- 。xxu yx例例6 6- -2 2:21000111003012100013orankrankrank解:能

14、觀性判別 CSCACA1 0 020 1 1rankrankq 并有C3 21nq 1 非奇異變換 , 得x = Px = Qx112001100011010 101100 構造變換矩陣 并求出DQCQPP1110001010 , 10 ,10102010001AP APBP BCCP11A12A21A22A1B2B0qI01mm 令 = ,寫出降維狀態(tài)觀測器方程:m*1100 ( )( ) 13 40sssmsmmm 由得: ,可任取,如取 112112122211210101010101112101001122()()()010(1)( 01)102100 00(1)011(1)1 2(2

15、 )zzmmzmmmmmmmmuym zmmmm mmuy AmABmB uAmAAmAm y uy 11A21A1B2B12A22A11A21A04m =即:1122223070163716uyzzzuyuy 降維觀測器方程為: 122111222044yzzyyxzyyyy寫出狀態(tài)量 的估計值 為: x x myxyx11122222 010()1 (4)013 100 4yyzzyzyyzy xPmyP y = :通過反變換得到 的估計值 x x可以畫出降維狀態(tài)觀測器如下:2 引入觀測器的狀態(tài)反饋控制系統引入觀測器的狀態(tài)反饋控制系統 一、系統的構成一、系統的構成 控制系統由三部分組成:被

16、控對象、狀態(tài)觀測器、狀態(tài)反饋控制。結構圖如下:控制對象:xAxBuyCx ()狀態(tài)觀測器(全維) :xAMC xBuMy 控制作用:uvKx ()即:xAxBKxBvxMCxAMCBK xBv yCx將三部分合在一起,即得含觀測器的狀態(tài)反饋控制系統: 0kM : xABKxBvMCAMCBKxBxxyCx二、系統的特性:二、系統的特性:1、系統的維數=原系統的維數+觀測器的維數。系統的特征值集合=狀態(tài)反饋系統的特征值集合+觀測器的特征值集合。系統矩陣為:kmABKAMCAMCBK引入非奇異變換:100 nnnnnn有IIPPIIII1000 0nnkmkmnnnnnnnIIABKAPA PII

17、IIMCAMCBKIABKABKBKIIAMCAMCAMC有:det()det()det0 det() det()KMKMssssss 狀態(tài)反饋的特征值觀測器特征值IABKBKIAIAIAMCIABKIAMC2、由上式還可以得出結論:通過K 配置系統特征值(閉環(huán)極點)和通過M配置觀測器特征值(極點)是互相分離的,可以完全獨立地進行。這就是分離性原理。 可見,系統的特征值由狀態(tài)反饋系統的特征值和狀態(tài)觀測器的特征值二部分組成。3、觀測器的引入不改變原狀態(tài)反饋系統的傳遞函數矩陣。上面的討論給出了 ,同樣可得新狀態(tài)空間的輸入矩陣和輸出矩陣: KMA100nKMKMnnIBBBP BIIB000nKMK

18、MnnICCPCCII非奇異變換不改變傳遞函數矩陣,所以有: 進一步分析可知, 具有按能控性分解的形式,能控子系統為 ,觀測器部分是不能控的。所以,觀測器的引入使狀態(tài)反饋控制系統不再保持能控性。 11111111( )()() 000()()() () 000() ()(KMKMKMKMKMKMKMKssssssssss GCIABCIABIA BKBKBCIAMCBIA BKIA BKBKIAMCCIAMCCIA BKBG) s1111100PQPP QRRR分塊矩陣的求逆公式: 必發(fā)生了零極點相消現象,相消的n個極點是屬于觀測器的。由于觀測器設計保證了其極點的漸近穩(wěn)定性,所以零極點相消不影

19、響閉環(huán)系統的正常運行。 ,KMKMKmABC,ABK B C 4、觀測器為漸近等價,觀測器動態(tài)特性將影響閉環(huán)系統動態(tài)特性,要求觀測器的動態(tài)過程快于閉環(huán)系統的動態(tài)過程是合理的。通常把觀測器特征值的負實部取為狀態(tài)反饋系統特征值的負實部的23倍。 010000020100010004011000332121uyjj: 設計一個引入降維狀態(tài)觀測器的狀態(tài)反饋控制系統,要求:觀測器極點為:- ,- 系統的閉環(huán)極點為:- ,- ,-xxx例例6 6 - - 3 3解解:(1)獨立設計降維狀態(tài)觀測器;1000010000200002o1)首先判斷系統的能觀性:,系統能觀。Q4133nqn q ,設計 維狀態(tài)觀

20、測器;2)構造非奇異變換矩陣Q,使變換后的0 0 0 1C對于該系統可以通過重新安排狀態(tài)變量實現,即輸出方程:1423324110000001xxxxyxxxx狀態(tài)方程為:4433221104001100000200100100 xxxxuxxxx11A21A12A22A1B2B3)降維狀態(tài)觀測器的方程為11211212221121001122012()()()0401 100001 00020 10040 001000020mmmmummmmm zAmAzBmBuAmAAmAm yz0011221020101222120014041 10 002 12mmmmymmmm mmmumm mym

21、mmz觀測器的特征多項式為:0321210224)det1( 24)( 24)02smssmsm smsmmsm (32( )(3) (3 2 ) (3 2 )93139sssjsjsss 由 求得:( )( )ss4)降維狀態(tài)觀測器的方程為期望的特征多項式應為: 01237.517.59mmm ,1122330437.51267.51017.50120029146zzzzuyzz5)狀態(tài)量 的重構值為: 14112323232137.537.517.517.599zxzyzyxzyzxzyxyy xzMyx yx12xx =x6)再順序安排狀態(tài)變量,得狀態(tài)量x的重構值 : 123324191

22、7.537.5xyxzyxzyxzyx(2)獨立設計狀態(tài)反饋控制; 1)首先判別系統的能控性:0102102001041040cQ系統能控;2)由給定的期望閉環(huán)極點求得期望的閉環(huán)系統特征多項式為:*432( )(1)(2)(1)(1)510104ssssj sjssss 3)由閉環(huán)系統動態(tài)方程寫出的閉環(huán)系統特征多項式為:012301231230231230234321302101002( )det()det001422 010144 ()(4)22skskkkssskkkskskkkkkkssskkskkkskskk skksk sk IAbk4)由 求得 : *( )( )ss0123251

23、610kkkk ,(3)引入狀態(tài)觀測器的狀態(tài)反饋控制為:251610uvv kx =x11123223233410437.51267.591017.50120 17.502914637.5xyzzxzyzzuyxzyzzxzy010000020110000001000401uy,xxx被控對象:觀測器:251610uvv kx =x控制作用:可畫出引入觀測器的狀態(tài)反饋控制系統的狀態(tài)變量圖 : 3 狀態(tài)最優(yōu)估計狀態(tài)最優(yōu)估計 一、狀態(tài)估計問題的描述一、狀態(tài)估計問題的描述( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )ttttttt xAxBuFww(t)為m維隨機干擾(噪聲)向量,稱為系統(輸入)

24、噪聲; 狀態(tài)方程:測量方程: ( )( ) ( )( )tttty= Cx+ v(t)為q維隨機干擾(噪聲)向量,稱為測量噪聲; 所謂狀態(tài)估計就是根據測量值y(t)及隨機干擾的統計特性,對系統的狀態(tài)量進行估計,得出盡量接近狀態(tài)量真實值x(t)的估計值 。 ( ) tx 希望在一定的準則函數下所作出的估計是最好的,即最優(yōu)估計問題。最優(yōu)估計的解通過準則函數極小化(或極大化)得出。 用準則函數(或指標函數)來衡量估計的好壞。 不同的準則函數對應得出不同的估計方法。 二、最小二乘估計二、最小二乘估計以誤差平方和最小作為準則函數。 對系統進行k次測量,記第i次測量為 : iiiy = C x+ k次測量

25、后,可得: 111222kkkyCyCxyC 1kqkqn1kq( )()()TJxyCxW yCx以加權誤差平方和(按測量值的精度分配權值)最小作為準則函數: 220TTJ C WyC WCx =x1()TTx = C WCC Wy1、靜態(tài)最小二乘估計 假設了測量過程中x不變 2、動態(tài)最小二乘估計實際的控制系統狀態(tài)量是變化的,變化規(guī)律由系統的狀態(tài)方程決定: 線性定常離散系統,下標表示時間,僅考慮測量噪聲 輸入為確定性輸入時,可設 0u =1iiiiixGxyCx 0ii kiiiikiyCxCG xCGx 0i kiikxGx = G x考慮 ,有: i kiikyCxCGx1()()()k

26、i kTi kkikiikiJxyCGxW yCGx12()()0ki kTTi kiikikJ GC W yCGx=x111() ()kki kTTi ki kTTkiiiiixGC WCGGC W y得:111() ()kki kTTi ki kTTkiiixGC CGGC yW = I時為:當同時考慮系統噪聲可得到類似的結果。 由測量序列 求得估計值 的基礎上,通過新測量值 對 的修正得出新估計值 ,解決存儲量和計算量不斷增大的問題。 3、最小二乘估計的遞推算法 12,ky yykx1kykx1kx以 的動態(tài)估計為例:W = I11111111111111111111111() () (

27、) () ()()()()kki kTTi ki kTTkiiikki kTTi kTi kTTTikiikkTi kTTi kTTi kTTTikii xGC CGGC yGC CGC CGC yC yGGC CGGC CGGC yC y令:1kkKxGx11()ki kTTi kkiPGC CG1TkkKPGP G考慮用 替代 ,上式為:11111111 TTkkkKkKkKxPC CPxC yi kikyCGxiy1111111 ()TTkkkKkKkKkKxxPCICPCyCx111111()()ABCAA B ICA BCA1111TTkkKkKKPCICPC再令:11111()kk

28、kkKkKxxKyCx則有:11111111111()ki kTTi kTkkkKkKi PGC CGP+C CIKC P還可推導出: 遞推計算:kx1kKxkP1kKP1kK1kx1kP三、線性最小方差估計三、線性最小方差估計估計值的方差最小作為準則函數。 一般需要已知系統噪聲、測量噪聲的概率密度以及它們的聯合概率密度,較難滿足。 xy 如果估計值 是測量值 的線性函數,則只需事先知道系統噪聲和測量噪聲的一、二階矩,即線性最小方差估計。 考慮估計值是測量值的線性函數: x = a+ By( )()() ()() TTVarEExxxxxa+ Byx a+ Byx估計值的方差: ( )( )(

29、 )( )( ) ( , )( , )TTTTVarEEEEEVarVarCovCovxbxxB yybxxB yybbxBy Bx y BBy x EEbaxBy令: 則:11111 ( , )( , ) ( , )( )( , )( , )( )( , )( , )( ) ( )( , )( ) ( , )( )( , )TTTTTVarVarCovCovCovVarCovCovVarCovCovVarVarCovVarVarCovVarCov= bbxBy Bx y BBy xx yyy xx yyy xBx yyyBx yybbxx yyy x( )Var x0b1( , )( )Co

30、vVarBx yy要求 最小,必須有:由此得:1 ( , )( ) ( )EEECovVarEx = a+ By =xBy + By =xx yyyy TVarVaryy( , )( , )TCovCovx yy x 在已知狀態(tài)量和測量量(或者系統噪聲和測量噪聲)的一、二階矩時,就能得到狀態(tài)量的線性最小方差估計值。 四、卡爾曼濾波四、卡爾曼濾波基于線性最小方差估計的遞推算法。為實際應用提供了可能性。 ,11,11kk kkk kkkkkk-xxFwyC x 確定性輸入,設 0u =,1k k-為一步轉移矩陣 系統噪聲和測量噪聲為零均值的白噪聲,它們相互獨立,并與狀態(tài)量也不相關。 1111111

31、11111()kkkiikkkkkkiikaaaaaaaaakkkkkk1一步預測與新息:一步預測 一步預測誤差 新息 加權修正系數 11()kkkkk kk kxxKyC x一步預測 一步預測誤差 增益矩陣 ,11,11()kk kkkkkk kk-xxKyC x,111k kkk k-xx估計值: 與 、 不相關, ,則:2估計誤差方差陣的求?。?11,11,11,11 ()()() ()()kkkkk kkkkkkk kkkkkk kkkkkkkkkk kkkk-xxxxxK yK C xIK CxxKC xyIK CxxK 估計誤差: kkkkyC x 估計誤差的方差陣: ,11,11

32、()() ()()() ()TkkkkkTTTTkkkk kkkkkk kkkkkkEE-PxxxxIK CxxKxxIK CK ,11,11,11,11() ()() () () ()() ()TTTTkkkkk kkkk kkkkkkkkTTTkkkk kkkk kkkkkkkEEE-PIK CxxxxIK CKKIK CxxxxIK CK R K k kx1kx TkkkE R 一步預測誤差的方差陣 : ,11,11111()() ()() TTkk kkkk kkkkk kk kk kEE-Pxxxxxxxx又 與 、 不相關, ,可得:11111()() TTkkkkkkkkk kT

33、TTTTkkkkkkkkkkkk kk kk kk kPIK CPIK CK R KPK C PPC KK C PC KK R K得:,11,11,11,11,11,111,111,1111,11,1,11111()() ()() ()() Tk kkk kkk kkk kkk kkk kkk kTTTTk kkkk kkkkk kkk kTk kkkkkkEEE-PxFwxxFwxxxFwxxwFxxxx,1,11,1,11,1,11,1 TTkk kkk kTTk kkk kk kkk kFQFP FQF1kw1kx1kx111TkkkEwwQ 3增益矩陣 的求?。?kK估計誤差方差最小等

34、價于誤差方差陣的跡最小,即:()0kktrPK1111()()()()TTTTTkkkkkkkkkkkkk kk kk kk ktrtrtrtrtrtrPPK C PPC KK C PC KK R K而:和 為對稱矩陣,所以有:1111()()()TTTTTTTkkkkkkkkkkkk kk kk kk kktr PPCPCKC PCC PCKRRK()()TTTtrtrA XXAAXX()()TTtrXAXX AAX11()222TTkkkkkkkk kk kktr PPCK C PCK RK1k kPkR、令其為零,解得: 111()TTkkkkkk kk kKPCC PCR1111111111111111 () () () TTTTTkkkkk

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