最优控制的发展概况(共12页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上最优控制的发展概况课程报告摘要：主要阐述了关于最优控制问题的基本概念，最优控制是最优化方法的一个应用。最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制四个方面。而最优控制理论是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。最优控制理论已被应用于综合和设计最低速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。本文也介绍了最优控制理论的新进展，即在线优化方法和智能优化方法。关键词：最优化；最优控制；优化方法1 引言最优控制是使控制系统的性能指标实现最优化的基本条件和综合方法。可概括为

2、：对一个受控的动力学系统或运动过程，从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案，使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时，其性能指标值为最优1。最优控制是最优化方法的一个应用。从数学意义上说，最优化方法是一种求极值的方法，即在一组约束为等式或不等式的条件下，使系统的目标函数达到极值，即最大值或最小值。从经济意义上说，是在一定的人力、物力和财力资源条件下，是经济效果达到最大（如产值、利润），或者在完成规定的生产或经济任务下，使投入的人力、物力和财力等资源为最少。最优控制理论是现代控制理论的重要组成部分，是研究和解决从一切可能的控制方案中寻找最优解的一门学科，基本内容和常用方法包括

3、动态规划、最大值原理和变分法。这方面的开创性工作主要是由贝尔曼（R.E.Bellman）提出的“动态规划”2和庞特里亚金等人提出的“极大值原理”3，到了60年代，卡尔曼（Kalman）等人又提出了可控制性及可观测性概念4,5，建立了最优估计理论。这方面的先期工作应该追溯到维纳（N.Wiener）等人奠基的控制论（Cybernetics）6。最优控制理论的实现离不开最优化技术。最优化技术就是研究和解决最优化问题，主要包括两个需要研究和解决的方面：一个是如何将最优化问题表示为数学模型；另一个是如何根据数学模型尽快求出其最优解7。2 最优控制问题 所谓最优控制问题，就是指在给定条件下，对给定系统确定

4、一种控制规律，使该系统能在规定的性能指标下具有最优值。也就是说最优控制就是要寻找容许的控制作用（规律）使动态系统（受控系统）从初始状态转移到某种要求的终端状态，且保证所规定的性能指标（目标函数）达到最大（小）值。最优控制问题的示意图如图所示。其本质乃是一变分学问题。经典变分理论只能解决一类简单的最优控制问题。为满足工程实践的需要，20世纪50年代中期，出现了现代变分理论。最常用的方法就是极大值原理和动态规划。最优控制在被控对象参数已知的情况下，已成为设计复杂系统的有效方法之一。2.1 最优控制问题的性能指标在状态空间中要使系统的状态由初始状态，可以用不同的控制规律来实现。为了衡量控制系统在每一

5、种控制规律作用下工作的优劣，就需要用一个性能指标来判断。性能指标的内容、形式取决于最优控制所完成的任务。不同最优控制问题就应有不同的性能指标。同一最优控制问题，其性能指标也可能因设计者着眼点而异。 综合性或波尔扎（Bolza）型性能指标 标量函数：动态性能指标标量函数：终端性能指标标量函数，对每一个控制函数都有一个对应值，控制函数整体 积分变量或拉格朗日（Lagrange）型性能指标 强调系统的过程要求。 终端型或麦耶尔（Mager）型性能指标 以上三种性能指标，通过一些简单的数学处理，可以相互转化。在特殊情况下，可采用如下的二次型性能指标F终端加权矩阵，Q(t)状态加权矩阵，R(t)控制加权

6、矩阵2.2 最优控制问题的提法8所谓最优控制的提法，就是将通常的最优控制问题抽象成一个数学问题，并用数学语言严格的表示出来。 给定系统的状态方程 给定初始条件和终端条件初始状态为：x(t0)=x0终端状态x(tf)可用如下约束条件表示N1x(tf)，tf=0 或N2x(tf)，tf0 给定性能指标（目标函数） 确定最优控制向量，使系统从x(t0)x(tf)，并使性能指标具有极大（小）值。2.3 最优控制问题的分类 按状态方程分类：连续最优化系统、离散最优化系统 按控制作用实现方法分类：开环最优控制系统、闭环最优控制系统 按性能指标分类：最小时间控制问题 最少燃料控制问题 最少燃料控制问题 线性

7、二次型性能指标最优控制问题 非线性性能指标最优控制问题 按终端条件分类：固定终端最优控制问题 自由终端（可变）最优控制问题 终端时间固定最优控制问题 终端时间可变最优控制问题 按应用领域来分：终端控制问题、调节器问题、跟踪问题、伺服机构问题、效果研究问题、最小时间问题、最少燃料问题2.4 最优控制问题的解决方法 古典变分法 研究对泛函求极值的一种数学方法。古典变分法只能用在控制变量的取值范围不受限制的情况。在许多实际控制问题中，控制的取值常常受到封闭性的边界限制，如方向舵只能在两个极限值范围内转动，电动机的力矩只能在正负的最大值范围内产生等。因此，对于解决许多重要的实际最优控制问题，是无能为力

8、的。 极大值原理 极大值原理，是分析力学中哈密顿方法的推广。极大值原理的突出优点是可用于控制变量受限制的情况，能给出问题中最优控制所必须满足的条件。 动态规划动态规划是数学规划的一种，同样可用于控制变量受限制的情况，是一种很适合于在上进行计算的比较有效的方法。2.5 最优控制理论应用领域最优控制理论已被应用于综合和设计最速控制系统、最省燃料控制系统、最小能耗控制系统、线性调节器等。3 最优控制理论新的进展1.在线优化方法基于对象数学模型的静态优化方法，是理想化的方法。因为尽管工业过程被设计得按一定的正常工况连续运行，但由于存在外部环境变动等各种干扰因素，原来的设计就未必是最优的。鉴于这种情况在

9、线优化方法得到了发展，其中常见的方法有： 局部参数最优化和整体最优化设计方法 局部参数最优化方法的基本思想是 按照参考模型和被控过程输出之差来调整控制器可调参数，使输出误差平方的积分达到最小。这样可使被控过程和参考模型尽快保持精确一致。此外，静态最优与动态最优相结合可将局部最优变为整体最优。 预测控制中的滚动优化算法 预测控制，又称基于模型的控制（Model-basedControl），是70年代后期兴起的一种新型优化控制算法。但它与通常的离散最优控制算法不同，不是采用一个不变的全局优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略。这意味着优化过程不是一次离线进行，而是反复在线进行的。这种有限化目标

10、的局部性使其在理想情况下只能得到全局的次优解，但其滚动实施，却能顾及由于模型失配、时变、干扰等引起的，及时进行弥补，始终把新的优化建立在实际的基础之上，使控制保持实际上的最优。这种启发式的滚动优化策略，兼顾了对未来充分长时间内的理想优化和实际存在的不确定性的影响。在复杂的中，这比建立在理想条件下的最优控制更加实际有效。预测控制的优化模式具有鲜明的特点：它的离散形式的有限优化目标及滚动推进的实施过程，使得在控制的全过程中实现动态优化，而在控制的每一步实现静态参数优化。用这种思路，可以处理更复杂的情况，例如有约束、多目标、非线性乃至非参数等。吸取规划中的分层思想，还可把目标按其重要性及类型分层，实

11、施不同层次的优化。可把大系统控制中分层决策的思想和人工智能方法引入预测控制，形成多层智能预测控制的模式。这种多层智能预测控制方法的，将克服单一模型的预测控制算法的不足，是当前研究的重要方向之一。 稳态阶梯控制由于工业过程较精确的数学模型不易求得，而且工业过程往往呈非线性及慢时变性。因此，优化算法中采用数学模型求得的解是开环优化解。在大工业过程在线稳态控制的设计阶段，开环优化解可以用来决定最有工作点。但在实际使用上，这个解未必能使工业过程处于最优工况，相反还会违反约束。他们提出的全新思想是:从实际过程提取关联变量的稳态信息，并反馈至协调决策单元，并用它修正基于模型求出的最优解，使之接近真实最优解

12、。这就是我们实际应用中经常遇到的开环控制和闭环控制。 系统优化和参数估计的集成研究方法稳态递阶控制的难点是，实际过程的输入输出特性是未知的。波兰学者提出的反馈校正机制，得到的只能是一个次优解。但其主要缺点在于一般很难准确估计次优解偏离最优解的程度，而且次优解的次优程度往往依赖于初始点的选取。一个自然的想法是将优化和参数估计分开处理并交替进行，直到迭代收敛到一个解。这样计算机的在线优化控制就包括两部分任务：在粗模型（粗模型通常是能够得到的）基础上的优化和设定点下的修正模型。这种方法称为系统优化和参数估计的集成研究方法9。2.智能优化方法 对于越来越多的复杂控制对象，一方面，人们所要求的控制性能不

13、再单纯的局限于一两个指标；另一方面，上述各种优化方法，都是基于优化问题具有精确的基础之上的。但是许多实际工程问题是很难或不可能得到其精确的数学模型的。这就限制了上述经典优化方法的实际应用。随着模糊理论、神经网络等智能技术和计算机技术的发展。 智能式的优化方法得到了重视和发展。(1) 神经网络优化方法 人工神经网络的研究起源于1943年和McCulloch和Pitts的工作。在优化方面，1982年Hopfield首先引入Lyapuov能量函数用于判断网络的稳定性，提出了Hopfield单层离散模型；Hopfield和Tank又发展了Hopfield单层连续模型。1986年，Hopfield和Ta

14、nk将电子电路与Hopfield模型直接对应，实现了硬件模拟；Kennedy和Chua基于非线性电路理论提出了模拟电路模型，并使用系统微分方程的Lyapuov函数研究了的稳定性。这些工作都有力地促进了对神经网络优化方法的研究。 根据神经网络理论，神经网络能量函数的极小点对应于系统的稳定平衡点，这样能量函数极小点的求解就转换为求解系统的稳定平衡点。随着时间的演化，网络的运动轨道在空间中总是朝着能量函数减小的方向运动，最终到达系统的平衡点即能量函数的极小点。因此如果把神经网络动力系统的稳定吸引子考虑为适当的能量函数（或增广能量函数）的极小点，优化计算就从一初始点随着系统流到达某一极小点。如果将全局

15、优化的概念用于控制系统，则控制系统的目标函数最终将达到希望的最小点。这就是神经优化计算的基本原理。与一般的数学规划一样，神经网络方法也存在着重分析次数较多的弱点，如何与结构的近似重分析等结构优化技术结合，减少迭代次数是今后进一步研究的方向之一。 由于Hopfield模型能同时适用于离散问题和连续问题，因此可望有效地解决控制工程中普遍存在的混合离散变量非线性优化问题。 (2) 遗传算法10 遗传算法和遗传规划是一种新兴的搜索寻优技术。它仿效的进化和遗传，根据“优胜劣汰”原则，使所要求解决的问题从初始解逐步地逼近最优解。在许多情况下，遗传算法明显优于传统的优化方法。该算法允许所求解的问题是非线性的

16、和不连续的，并能从整个可行解空间寻找全局最优解和次优解，避免只得到局部最优解。这样可以为提供更多有用的参考信息，以便更好地进行系统控制。同时其搜索最优解的过程是有指导性的，避免了一般优化算法的维数灾难问题。遗传算法的这些优点随着计算机技术的发展，在控制领域中将发挥越来越大的作用。 研究表明，是一种具有很大潜力的结构优化方法。它用于解决非线性结构优化、动力结构优化、形状优化、拓扑优化等复杂优化问题，具有较大的优势。(3) 模糊优化方法 最优化问题一直是模糊理论应用最为广泛的领域之一。 自从Bellman和Zadeh在20世纪70年代初期对这一研究作出开创性工作以来，其主要研究集中在一般意义下的理

17、论研究、模糊线性规划、多目标模糊规划、以及模糊规划理论在随机规划及许多实际问题中的应用。主要的研究方法是利用模糊集的a截集或确定模糊集的隶属函数将模糊规划问题转化为经典的规划问题来解决。模糊优化方法与普通优化方法的要求相同，仍然是寻求一个控制方案（即一组设计变量），满足给定的约束条件，并使目标函数为最优值，区别仅在于其中包含有模糊因素。普通优化可以归结为求解一个普通数学规划问题，则可归结为求解一个模糊数学规划问题。包含控制变量、目标函数和约束条件，但其中控制变量、目标函数和约束条件可能都是模糊的，也可能某一方面是模糊的而其它方面是清晰的。例如模糊约束的优化设计问题中模糊因素是包含在约束条件（如

18、几何约束、性能约束和人文约束等）中的。求解模糊数学规划问题的基本思想是把模糊优化转化为非模糊优化即普通优化问题。方法可分为两类：一类是给出模糊解；另一类是给出一个特定的清晰解。必须指出，上述解法都是对于模糊线性规划提出的。然而大多数实际工程问题是由非线形模糊规划加以描述的。于是有人提出了、限界搜索法和最大水平法等，并取得了一些可喜的成果。4 小结在控制领域中，模糊控制与自学习算法、模糊控制与遗传算法相融合，通过改进学习算法、遗传算法，按给定优化性能指标，对被控对象进行逐步寻优学习，从而能够有效地确定模糊控制器的结构和参数。最优控制理论的应用领域十分广泛，如时间最短、能耗最小、线性二次型指标最优

19、、跟踪问题、调节问题和伺服机构问题等。但它在理论上还有不完善的地方，其中两个重要的问题就是优化算法中的鲁棒性问题和最优化算法的简化和实用性问题。大体上说，在最优化理论研究和应用方面应加强的课题主要有：适合于解决工程上普遍问题的稳定性最优化方法的研究；智能最优化方法、最优模糊控制器设计的研究；简单实用的优化集成芯片及最优化控制器的开发和推广利用；复杂系统、模糊动态模型的辩识与优化方法的研；最优化算法的改进。相信随着对这些问题的研究和探索的不断深入，最优控制技术将越来越成熟和实用。参考文献1袁亚湘，孙文瑜.最优化理论与方法M.北京：科学出版社.19972Bellman R.Dynamic Prog

20、ramming.1957.3Pontryagin et al.The Mathematical Theory of Optimal Processes.Interscience Publishers,New York,1962.4Kalman R E.On the General Theory of Control System,Proc. of the First Congress of IFAC,Moscow.1960.5Kalman R E et al.Topics in Mathematical System Theory.McGraw-Hill,1969.6Wiener R.Cyberetics.New York,1948.7黄平.最优化理论与方法M.北京：清华大学出版社，2009.8胡寿松，王执铨，胡维礼.最优控制理论与系统M.北京：科学出版社，2005.9袁野，张靓.最优控制理论及其在视频编码中的应用J.软件导刊，2009,8（6）：14-16.10曾进，任庆生.基于改进遗传算法的时间最优控制问题求解.控制与决策.2002,17（1）：41-44.专心-专注-专业