遞階控制的最優化演算法,它是在大系統的分解和協調的三種基本方法──目標協調法、模型協調法和混合法的基礎上發展起來的。遞階控制最優化方法按開環遞階控制和遞階回饋控制分為兩類。
開環遞階控制最優化方法 關於離散線性二次型問題有田村坦之的三級遞階演算法,關於非線性系統有哈桑-辛預估法和三級共態預估法,G.科恩提出瞭一種統一的方法。
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其中第一級是在給定的λi和λi(i=1,2,…, N)下,按采樣時刻k再進行一次分解,然後用參數最優化的方法,對每一采樣時刻k求Li的極小解。第二級是在給定的λi下,求
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哈桑-辛預估法 這是借助於把預估的狀態和控制代入狀態方程中除分塊對角線一次項外的其他項,以及目標函數中除分塊對角線二次項外的其他項的辦法,把一個非線性問題化成線性二次型問題的遞階算法。哈桑-辛預估法由於采用瞭分解協調技術,並保留瞭狀態方程中的D項和目標函數中的h項,因而在存儲量和解題速度上都優於擬線性化法。
三級共態預估法 這是通過對共態變量λi的預估,把原來第一級對狀態變量 xi和共態變量λi同時求解的一個兩點邊值問題,化成兩級對xi和λi分開求解的兩個單點邊值問題,而構成的一種三級遞階算法。三級共態預估法由於把一個兩點邊值問題轉化為兩級迭代的兩個單點邊值問題,避開瞭求解復雜的黎卡提矩陣微分方程,因而在存儲量和解題速度上均優於哈桑-辛預估法。
統一的方法 G.科恩在無限維凸規劃的基礎上,依據輔助問題原理和松弛原理,建立瞭一種統一的方法。所謂輔助問題原理,是指把一個滿足一定條件的函數的約束極值問題(下稱主問題),轉化成另一個滿足一定條件的函數的約束極值問題(下稱輔助問題),並通過求輔助問題的極小解,來獲得主問題的極小解。把輔助問題原理和松弛原理結合起來,就得到一個綜合算法。
統一方法的基本特點,在於輔助問題主要取決於泛函K(u)的性質(當J1=0時),因此通常把K(u)稱做核;還由於對核的約束相當和緩,因而可通過選擇不同的核,推出某些經典的算法(如梯度法,牛頓-拉夫森法)和大多數分解協調算法(如目標協調法,模型協調法,混合法等),並為探索新的算法提供瞭依據。
遞階反饋控制最優化方法 目前為數不多,遠不如開環遞階最優化方法成熟。
線性二次型問題的最優反饋控制 圖2示出整個系統的閉環控制結構。可以看出,每個子系統實現各自的閉環控制,且上面有協調級。每個子系統的控制律可表示成
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非線性系統的最優反饋控制 求最優反饋控制律的一般步驟是:先用某種方法求出作為共態變量和狀態變量函數的開環最優控制,然後利用共態變量和狀態變量之間的線性關系,消去共態變量,就得到作為狀態變量的函數的最優反饋控制律。最優反饋控制律與系統的初始狀態有關,是非線性系統的一個本質特征。為瞭減弱最優反饋控制律對初始狀態的依從關系,一個可能的方法是:把實測的狀態當作初始狀態,用某種迭代算法去計算最優反饋控制律中所包含的初始狀態的某個函數 q的新值,以改進控制律。這一方法隻有當計算q值的時間遠比系統動態過程的時間為小時,才能在線使用。
穩態系統的在線遞階控制 這是利用來自穩態系統的實測反饋信息,使系統達到最優的一種遞階控制方法。一個具有控制器的快系統,在慢擾動作用下,就是一個穩態系統。這種系統隻有適當改變控制器的設定值,方能實現在線穩態最優。如果設定值的變動並不頻繁,可把這個系統看成是在一系列穩態下運行。
穩態系統采用兩級遞階控制結構(圖3)。把系統的實測關聯數據,經處理後作為反饋信息傳遞到上級決策單元。上級決策單元將依據反饋信息來尋找協調變量的最優值,而下級系統則按上級決策單元給出的協調變量在實際系統的近似模型上求約束極值問題的解。這一尋優過程將一直進行到滿足預定的精度為止,然後按所得結果去調整控制器的設定值。接著又在實際系統中進行測量和反饋,重復這一過程。
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鑒於上級單元是按反饋信息尋優,也就是按實際系統尋優,而下級單元則是按近似模型尋優,由此得到的解既非按實際系統最優,也非按近似模型最優,它隻不過是實際系統的一個次優控制。然而,由於在遞階結構中采用瞭系統的實測信息,因而所得結果較開環控制為優。
參考書目
M.G.辛著,李敉安、鄺碩等譯,《大系統的動態遞階控制》,科學出版社,北京,1983。(M.G.Singh, Dynamical Hierarchical Control, North-Holl and Pabl.Co.,Amsterdam, 1980.)