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【控制】《最优控制理论与系统》-胡寿松老师-第2章-最优控制中的变分法

發(fā)布時間：2025/4/5 windows 35 豆豆

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《最優(yōu)控制理論與系統(tǒng)》-胡壽松老師-第2章-最優(yōu)控制中的變分法

第2章最優(yōu)控制中的變分法
- 2.1 泛函與變分
- - 2.1.1 線性賦范空間
  - 2.1.2 泛函及其定義域
  - 2.1.3 泛函的變分
  - - - 定義2-13
  - 2.1.4 泛函極值與變分引理
- 2.2 歐拉方程
- - 2.2.1 無約束泛函極值的必要條件
  - - - 定理2-6
  - 2.2.2 有等式約束的泛函極值的必要條件
  - 2.2.3 泛函極小值的充分條件
- 2.3 橫截條件
- - 2.3.1 末端時刻固定時
  - 2.3.2 末端時刻自由時
  - 2.3.3 初始時刻自由時
- 2.4 用變分法解最優(yōu)控制問題
- - 2.4.1 可用變分法求解的最優(yōu)控制問題
  - 2.4.2 末端時刻固定時的最優(yōu)解
  - 2.4.3 末端時刻自由時的最優(yōu)解
- 2.5 角點條件與內(nèi)點約束
- - 2.5.1 維爾斯特拉斯-歐特曼條件（角點條件）
  - 2.5.2 內(nèi)點約束條件

第2章最優(yōu)控制中的變分法

2.1 泛函與變分

2.1.1 線性賦范空間

2.1.2 泛函及其定義域

2.1.3 泛函的變分

泛函的變分與函數(shù)的微分，其定義幾乎完全相當。

定義2-13

設 $J (x)$ 是線性賦范空間 $R^n$ 上的連續(xù)泛函，若其增量可表示為
$ΔJ(x)=J(x+δx)?J(x)=L(x,δx)+r(x,δx)\begin{aligned} \Delta J(x) &= J(x + \delta x) - J(x) \\ &= L(x, \delta x) + r(x, \delta x) \end{aligned}$

式中 $\delta x)$ 是關(guān)于 $δx\delta x$ 的線性連續(xù)泛函， $\delta x)$ 是關(guān)于 $δx\delta x$ 的高階無窮小，則
$δJ=L(x,δx)\delta J = L (x, \delta x)$

稱為泛函 $J (x)$ 的變分。

泛函的變分就是泛函增量的線性主部。當一個泛函具有變分時，也稱該泛函可微。像函數(shù)的微分一樣，泛函的變分可以利用求導方法來確定。

2.1.4 泛函極值與變分引理

2.2 歐拉方程

2.2.1 無約束泛函極值的必要條件

定理2-6

對于無約束泛函極值，使二次型性能泛函取極致的必要條件，是軌線 $x (t)$ 滿足下列歐拉方程：
$?L?x?ddt?L?x˙=0\frac{\partial L}{\partial x} - \fracozvdkddzhkzd{dt} \frac{\partial L}{\partial \dot{x}} = 0$

求解上式歐拉方程所需的兩點邊界值就是問題描述中已知的端點條件：
$x(t0)=x0,x(tf)=xfx(t_0) = x_0,\quad x(t_f) = x_f$

2.2.2 有等式約束的泛函極值的必要條件

對于有約束條件 $\dot{x}, t) = 0$ ，使泛函取極值的必要條件，是軌線 $x (t)$ 滿足下列歐拉方程：
$?L?x?ddt?L?x˙=0\frac{\partial L}{\partial x} - \fracozvdkddzhkzd{dt} \frac{\partial L}{\partial \dot{x}} = 0$

其中， $\dot{x}, \lambda, t) = g(x, \dot{x}, t) + \lambda^T(t) f(x, \dot{x}, t)$

2.2.3 泛函極小值的充分條件

由于歐拉方程只是泛函能取極值的必要條件。下面給出泛函取極值的充分條件。

（1）無約束情況，除歐拉方程成立外，還需以下三個勒讓德條件之一成立，
$[?2L?x2?2L?x?x˙(?2L?x?x˙)T?2L?x˙2]>0\left[\begin{matrix} \frac{\partial^2 L}{\partial x^2} & \frac{\partial^2 L}{\partial x \partial \dot{x}} \\ (\frac{\partial^2 L}{\partial x \partial \dot{x}})^T & \frac{\partial^2 L}{\partial \dot{x}^2} \\ \end{matrix}\right] > 0$

或
$?2L?x2?ddt?2L?x?x˙≥0,?2L?x˙2>0\frac{\partial^2 L}{\partial x^2} - \fracozvdkddzhkzd{dt}\frac{\partial^2 L}{\partial x \partial \dot{x}} \ge 0, \quad \frac{\partial^2 L}{\partial \dot{x}^2} > 0$

或
$?2L?x2?ddt?2L?x?x˙>0,?2L?x˙2≥0\frac{\partial^2 L}{\partial x^2} - \fracozvdkddzhkzd{dt}\frac{\partial^2 L}{\partial x \partial \dot{x}} > 0, \quad \frac{\partial^2 L}{\partial \dot{x}^2} \ge 0$

（2）有約束情況，相同的勒讓德條件，只是 $L$ 不同， $L$ 是構(gòu)造出來的含有拉格朗日乘子向量 $λ\lambda$ 的泛函。

2.3 橫截條件

2.3.1 末端時刻固定時

橫截條件的一般表達式為
$(?L?x˙)T∣tfδx(tf)?(?L?x˙)T∣t0δx(t0)=0(\frac{\partial L}{\partial \dot{x}})^T |_{t_f} \delta x(t_f) - (\frac{\partial L}{\partial \dot{x}})^T |_{t_0} \delta x(t_0) = 0$

2.3.2 末端時刻自由時

（1）起點固定，末端自由
$L?x˙T(t)?L?x˙∣tf=0(?L?x˙)∣tf=0x(t0)=x0}\left.\begin{aligned} L - \dot{x}^T(t) \frac{\partial L}{\partial \dot{x}} |_{t_f} = 0 \\ (\frac{\partial L}{\partial \dot{x}}) |_{t_f} = 0 \\ x(t_0) = x_0 \\ \end{aligned}\right\}$

（2）起點固定，末端受約束
$[L+(c˙?x˙)T?L?x˙∣tf=0x(tf)=c(tf)x(t0)=x0}\left.\begin{aligned} [L + (\dot{c} - \dot{x})^T \frac{\partial L}{\partial \dot{x}} |_{t_f} = 0 \\ x(t_f) = c(t_f) \\ x(t_0) = x_0 \\ \end{aligned}\right\}$

2.3.3 初始時刻自由時

（1）末端固定，起點受約束
$[L+(Ψ˙0?x˙)T?L?x˙]∣t0=0x(t0)=Ψ0(t0)x(tf)=xf}\left.\begin{aligned} [L + (\dot{\Psi}_0 - \dot{x})^T \frac{\partial L}{\partial \dot{x}}] |_{t_0} = 0 \\ x(t_0) = \Psi_0(t_0) \\ x(t_f) = x_f \\ \end{aligned}\right\}$

（2）末端固定，起點自由
$(L?x˙T?L?x˙)∣t0=0(?L?x˙)∣t0=0x(tf)=xf}\left.\begin{aligned} (L - \dot{x}^T \frac{\partial L}{\partial \dot{x}}) |_{t_0} = 0 \\ (\frac{\partial L}{\partial \dot{x}}) |_{t_0} = 0 \\ x(t_f) = x_f \\ \end{aligned}\right\}$

2.4 用變分法解最優(yōu)控制問題

變分法是處理泛函的數(shù)學領(lǐng)域，和處理函數(shù)的普通微積分相對。 … 在尋找函數(shù)的極大和極小值時，在一個解附近的微小變化的分析給出一階的一個近似。它不能分辨是找到了最大值或者最小值（或者都不是）。變分法在理論物理中非常重要：在拉格朗日力學中，以及在最小作用量原理在量子力學的應用中。

宗量是來自泛函和復變函數(shù)的概念，在討論泛函的連續(xù)以及其他性質(zhì)的時候就要引出這個概念，它的 Taylor 展開式就要這個概念，實際上通俗的理解這個概念，就是自變量。為了防止與函數(shù)的自變量引起誤會，那就出現(xiàn)這個概念了。

2.4.1 可用變分法求解的最優(yōu)控制問題

最優(yōu)控制問題是：尋找最優(yōu)解 $x^*(t)$ 和 $u^*(t)$ ，使系統(tǒng)（微分方程）從已知初態(tài)，轉(zhuǎn)移到要求的目標集，并使給定的性能泛函達到極值。

至于變分法，可以結(jié)合微分法來理解，就是目標函數(shù)相較于自變量（也叫宗量）的微分（也叫變分）為零時，目標函數(shù)達到極值。

2.4.2 末端時刻固定時的最優(yōu)解

（1）末端時刻固定時最優(yōu)解的必要條件
1）末端受約束
2）末端自由
3）末端固定

（2）末端時刻固定時的最優(yōu)解的充分條件
等價勒讓德條件之一成立

2.4.3 末端時刻自由時的最優(yōu)解

（1）末端受約束時最優(yōu)解的必要條件

（2）末端自由時最優(yōu)解的必要條件

（3）末端固定時最優(yōu)解的必要條件

2.5 角點條件與內(nèi)點約束

用變分法求解最優(yōu)控制時，要求容許軌線 $x (t)$ 連續(xù)可微。

但是實際上常有軌線為分段光滑情況，即 $x (t)$ 在有限個點上連續(xù)但不可微，這種點稱為角點。

2.5.1 維爾斯特拉斯-歐特曼條件（角點條件）

$?L?x˙∣t1?=?L?x˙∣t1+\frac{\partial L}{\partial \dot{x}} | _{t_1^-} = \frac{\partial L}{\partial \dot{x}} | _{t_1^+}$

$\dot{x}^T \frac{\partial L}{\partial \dot{x}}) | _{t_1^-} = -(L - \dot{x}^T \frac{\partial L}{\partial \dot{x}}) | _{t_1^+}$

2.5.2 內(nèi)點約束條件

狀態(tài)軌線的中間點稱為內(nèi)點。

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總結(jié)

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