Sterowanie ze sprzężeniem od stanu – metoda alokacji biegunów

Prezentacja na temat: "Sterowanie ze sprzężeniem od stanu – metoda alokacji biegunów"— Zapis prezentacji:

1 Sterowanie ze sprzężeniem od stanu – metoda alokacji biegunów
Użycie obserwatorów pełnych Zastosowanie sprzężenia zwrotnego od stanu wymaga dostępu do wektora stanu w przypadku systemu ciągłego lub w przypadku systemu dyskretnego Nie zawsze jest to możliwe – konieczna staje się rekonstrukcja stanu w oparciu o wszystko, co jest dostępne Dwa punkty widzenia zasługują na rozważenie 1. Czysto deterministyczny 2. Stochastyczny

2 1. Deterministyczne podejście
Rozważa się dwa przypadki Przypadek ciągły Przypadek dyskretny Dlaczego np. nie wyznaczyć wektora z równania wyjścia bo oraz są dostępne? Powody: 1. Odwracalność 2. Istnienie szumów pomiarowych

3 Sformułowanie problemu:
Korzystając z posiadanej wiedzy o systemie, konkretnie z znajomości parametrów systemu lub znaleźć system liniowy, który w oparciu o znane wartości i będzie dostarczał przybliżoną (aproksymowaną) wartość , estymatę stanu System taki nazywany jest rekonstruktorem stanu lub obserwatorem

4 2. Stochastyczne podejście
Przyjmujemy, że system podlega działaniu szumów pomiarowych oraz przypadkowych zakłóceń Rozważa się dwa przypadki Przypadek ciągły Przypadek dyskretny gdzie, wektor przypadkowych zakłóceń wpływających na zmienne stanu, a wektor przypadkowych szumów wpływających na pomiary Stan systemu i wyjście systemu stają się procesami stochastycznymi lub sekwencjami stochastycznymi wskutek występowania odpowiednio w równaniach stanu i wyjścia składników przypadkowych Notacja: duże pogrubione litery odnoszące się do sygnałów takie jaki oznaczają zmienne przypadkowe, małe pogubione litery odnoszące się do sygnałów takie jak oznaczają szczególne deterministyczne ich realizacje

5 Problem rekonstrukcji stanu w tym podejściu nazywany jest problemem filtracji liniowej
Sformułowanie problemu: Korzystając z posiadanej wiedzy o systemie, konkretnie z znajomości parametrów systemu lub oraz danych statystycznych szumach i zakłóceniach (rozkłady prawdopodobieństwa, średnie, wariancje) i znaleźć system liniowy o wejściach i , który na wyjściu da estymatę tak bliską jak to możliwe nieznanemu stanowi System taki nazywany jest filtrem. Optymalne rozwiązanie tak sformułowanego problemu w sensie minimalnej wariancji błędu estymacji jest nazywane filtrem Kalman’a

6 Pełny lub n-tego rzędu obserwator (Luenberger’a)
Idea pełnego obserwatora Będziemy zakładali, jak poprzednio Przypadek ciągły Podstawowa idea obserwatora Luenberger’a polega na dołączeniu do rozważanego stacjonarnego systemu liniowego, innego stacjonarnego systemu liniowego na który podawane są sygnały oraz i który musi dostarczać na swoim wyjściu przybliżoną wartość stanu Przyjmuje się następującą postać obserwatora gdzie, macierz wzmocnień obserwatora o wymiarach

7 Zadaniem składnika błędu jest powodować zdążanie estymaty stanu
do jej rzeczywistej wartości Nie ma powodu, aby wymagać, że w chwili stan początkowy obserwatora był równy stanowi początkowemu obserwowanego systemu, czyli Wymagać należy, aby Zdefiniujemy błąd estymacji Wielkość będzie dobrą estymatą jeżeli Dla oceny wpływu tego wymagania na wybór macierzy , o wymiarze (nxq) , obserwatora tworzymy równanie dynamiki błędu estymacji

8 Warunek generuje wymaganie asymptotycznej stabilności dla systemu błędu
estymacji Równanie dynamiki błędu estymacji możemy zapisać gdzie, Rozwiązanie równania dynamiki błędu estymacji Jeżeli wartości własne macierzy leżą w lewej półpłaszczyźnie płaszczyzny zespolonej, to i przybliżona wartość zdąża asymptotycznie do wartości rzeczywistej Tak skonstruowany obserwator nosi nazwę obserwatora Luenberger’a (ciągłego)

9 Schemat blokowy systemu i jego obserwatora

10 Przypadek dyskretny Dla systemu Przyjmuje się następującą postać obserwatora gdzie, macierz wzmocnień obserwatora o wymiarach Zdefiniujemy błąd estymacji oraz równanie dynamiki błędu estymacji

11 Równanie dynamiki błędu estymacji możemy zapisać
gdzie, Rozwiązanie równani dynamiki błędu estymacji Jeżeli wartości własne macierzy leżą w okręgu jednostkowym płaszczyzny zespolonej, to i przybliżona wartość zdąża asymptotycznie do wartości rzeczywistej Tak skonstruowany obserwator nosi nazwę obserwatora Luenberger’a (dyskretnego)

12 Synteza pełnego obserwatora
Projekt obserwatora obejmuje dwa kroki 1. Wartości własne macierzy są wybierane: a. dla przypadku ciągłego w lewej półpłaszczyźnie płaszczyzny zespolonej; ogólnie na lewo od tych jakie zostały wybrane przy projektowaniu sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu, czyli na lewo od wartości własnych , aby zapewnić szybsze zanikanie procesów przejściowych obserwatora niż systemu zamkniętego; wybrane wartości własne nie powinny jednak dawać zbyt szybkich procesów przejściowych, gdyż wówczas obserwator będzie miał tendencję wzmacniania wysokoczęstotliwościowych szumów b. dla przypadku dyskretnego w wewnątrz okręgu jednostkowego płaszczyzny zespolonej; ogólnie bliżej początku układu współrzędnych niż te jakie zostały wybrane przy projektowaniu sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu, czyli bliżej od wartości własnych , aby zapewnić szybsze zanikanie procesów przejściowych obserwatora niż systemu zamkniętego; wybrane wartości własne nie powinny jednak dawać zbyt szybkich procesów przejściowych, gdyż wówczas obserwator będzie miał tendencję wzmacniania wysokoczęstotliwościowych szumów

13 2. Macierz jest tak wyznaczana, aby rzeczywiście
a. dla przypadku ciągłego macierz b. dla przypadku dyskretnego macierz miała wartości własne wybrane w kroku 1 Niech wielomian a. dla przypadku ciągłego: b. dla przypadku dyskretnego: będzie wielomianem charakterystycznym tej macierzy mającym takie wartości własne Dalej dla skrócenia będziemy kontynuować rozważanie tylko przypadku ciągłego

14 Synteza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu
Musimy zatem wyznaczyć macierz tak, aby a zatem Ponieważ dla dowolnej macierzy zachodzi możemy napisać Wyznaczanie macierzy L Podobieństwo z problemem wyznaczania macierzy wzmocnień sprzężenia zwrotnego od stanu Synteza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu Synteza obserwatora

15 Korzystając z tego podobieństwa
Ponieważ dla dowolnej macierzy zachodzi możemy napisać co dokładnie oznacza:

16 Możemy podać warunki istnienia macierzy wzmocnień obserwatora
Synteza sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu Synteza obserwatora Macierz wzmocnień Macierz wzmocnień istnieje, jeżeli system istnieje, jeżeli system jest sterowalny jest obserwowalny Problem syntezy obserwatora jest problemem dualnym do problemu syntezy sterowania ze sprzężeniem zwrotnym od stanu

17 Sterowanie ze sprzężeniem od stanu – metoda alokacji biegunów
Użycie obserwatorów zredukowanych Pełny lub n-tego rzędu obserwator (Luenberger’a) – redundancja informacyjna Pewna liczba zmiennych stanu dostępna poprzez zakładany pomiar wyjść Będziemy zakładali, jak poprzednio Przypadek ciągły

18 Wyprowadzenie I Zakładamy: q mierzonych wyjść są liniowo niezależne – macierz C ma rząd q Zakładamy też: macierz C o wymiarze qxn ma postać lub można ją sprowadzić do postaci (przez przekształcenie podobieństwa – zmianę bazy)

19 Dekompozycja Biorąc pod uwagę postać macierzy C można napisać równanie stanu w postaci

20 lub Równanie wyjścia staje się oczywiście tożsamością (tautologią) Przy czym pamiętamy Wystarczy teraz estymować tylko v (n-q – elementów)

21 jest dostępne pomiarowo, to również
Idea rekonstrukcji Ponieważ jest dostępne pomiarowo, to również Wartość jest mierzalna Podane równania możemy tratować jako równania stanu i równania pomiarów, w których - wektor stanu - wektor wejścia - wektor wyjścia (pomiaru) Równanie stanu i pomiaru zredukowanego systemu piszemy w postaci Odpowiada to równaniom:

22 Budujemy pełny obserwator Luenbergera, ale rzędu n-q, który nazywamy obserwatorem zredukowanym
Oznaczymy macierz wzmocnień obserwatora zredukowanego o wymiarze (n-q)xq Równanie stanu obserwatora zredukowanego przyjmujemy: Wyprowadzenie szczegółowej postaci obserwatora zredukowanego Bezpośrednio mierzy się y, występowanie pochodnej jest niekorzystne – wprowadza się zmienną

23 Podstawiając do ostatniego wyniku
otrzymamy nowe równanie obserwatora zredukowanego lub

24 Odpowiada im schemat blokowy obserwatora zredukowanego
Ponieważ v ma wymiar (n-q), więc również z ma wymiar (n-q) i jest dobrze określonym obserwatorem zredukowanym tego rzędu

25 Warunki dla obliczenia macierzy wzmocnień obserwatora zredukowanego
Jak poprzednio definiujemy błąd rekonstrukcji obserwatora (błąd estymacji) Warunek dobrego estymatora Weźmy zredukowane równanie stanu systemu i początkowe równanie obserwatora zredukowanego Równanie dynamiki błędu obserwatora zredukowanego

26 Macierz stanu jednorodnego równania dynamiki błędu obserwatora
Wymagana obserwowalność pary Lemat. Jeżeli para , to para też jest obserwowalna Twierdzenie. Mając dany liniowy stacjonarny system rzędu n, który posiada q liniowo niezależnych wyjść (pomiarów wyjść) i jest obserwowalny, można skonstruować obserwator rzędu (n-q) mający dowolne wartości własne

27 Przeprowadzona konstrukcja wyznacza jeden obserwator tego typu, który posiada
jako macierz systemu

28 Sterowalność - osiągalność
Sterowalność określa możliwości wpływania na stan (lub wyjście) systemu odpowiednim ukształtowaniem wejścia Ogólnie wyróżnia się dwa określenia sterowalności: 1. Sterowalność do początku (controllability-to-the-origin), nazywana krócej sterowalnością (controllability) 2. Sterowalność od początku (controllability-from-the-origin), nazywana krócej osiągalnością (reachability)

29 Systemy ciągłe Sterowalność stanu Stan sterowalny Stan systemu liniowego jest sterowalny, jeżeli można system przeprowadzić z tego stanu do stanu za pomocą odpowiedniego sterowania w skończonym czasie Jeżeli każdy stan jest sterowalny, mówimy, że system jest całkowicie sterowalny lub krócej sterowalny

30 Sterowalność systemu System sterowalny System liniowy jest sterowalny w skończonym przedziale czasu , jeżeli istnieje wejście , które przeprowadzi system z dowolnego stanu do stanu zerowego Jeżeli istnieje chociaż jeden stan systemu na który nie można oddziaływać przez jakiekolwiek wejście systemu, wówczas system jest niesterowalny

31 Sterowalność systemu ciągłego liniowego stacjonarnego - test
System liniowy stacjonarny jest sterowalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz sterowalności, nazywana macierzą sterowalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu Wymiar macierzy sterowalności: nxnp; n – wymiar stanu, p – wymiar wejścia Dla p=1 macierz sterowalności jest macierzą kwadratową i dla sprawdzenia sterowalności wystarczy sprawdzić nieosobliwość macierzy sterowalności

32 Sterowalność a przekształcenia podobieństwa
Sterowalność zostaje zachowana podczas transformacji podobieństwa

33 Osiągalność stanu Stan osiągalny Stan systemu liniowego jest osiągalny, jeżeli można system przeprowadzić do tego stanu ze stanu za pomocą odpowiedniego sterowania w skończonym czasie Jeżeli każdy stan jest osiągalny, mówimy, że system jest całkowicie osiągalny lub krócej osiągalny

34 Osiągalność systemu System osiągalny System liniowy Jest osiągalny w skończonym przedziale czasu , jeżeli istnieje wejście , które przeprowadzi system do dowolnego stanu ze stanu zerowego Jeżeli istnieje chociaż jeden stan systemu, który nie jest osiągalny, wówczas system jest nieosiągalny

35 Dla systemów ciągłych sterowalność i osiągalność są równoważne
Osiągalność systemu ciągłego liniowego stacjonarnego System liniowy stacjonarny jest osiągalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz osiągalności, nazywana macierzą osiągalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

36 System dyskretny sterowalny  system dyskretny osiągalny
Systemy dyskretne Można wskazać systemy dyskretne posiadające cechę sterowalności, ale nie posiadające cechy osiągalności Uzasadnione jest zatem w odniesieniu do systemów dyskretnych stwierdzać posiadanie cechy osiągalności W ogólności zatem System dyskretny sterowalny  system dyskretny osiągalny Implikacja ta zachodzi dla przypadków, gdy AD jest osobliwa, w przeciwnym przypadku podobnie jak dla systemów ciągłych: System dyskretny sterowalny  system dyskretny osiągalny

37 Osiągalność stanu Stan osiągalny Stan systemu liniowego jest osiągalny, jeżeli można system przeprowadzić do tego stanu ze stanu za pomocą odpowiedniego sterowania w skończonym czasie Jeżeli każdy stan jest osiągalny, mówimy, że system jest całkowicie osiągalny lub krócej osiągalny

38 Osiągalność systemu dyskretnego liniowego stacjonarnego
Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest osiągalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz osiągalności, nazywana macierzą osiągalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu Wymiar macierzy osiągalności: nxnp; n – wymiar stanu, p – wymiar wejścia Dla p=1 macierz osiągalności jest macierzą kwadratową i dla sprawdzenia osiągalności wystarczy sprawdzić nieosobliwość macierzy osiągalności

39 Dla systemów dyskretnych sterowalność i osiągalność nie są równoważne
Sterowalność systemu dyskretnego liniowego stacjonarnego Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest sterowalny wtedy, gdy macierz sterowalności, nazywana macierzą sterowalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

40 Obserwowalność i odtwarzalność
System ciągły System dyskretny Obserwowalność/odtwarzalność określa możliwość jednoznacznego określenia stanu systemu w oparciu pomiary przez skończony przedział czasu sygnałów wejścia i wyjścia Znaczenie: znajomość stanu początkowego i wejścia systemu pozwala zrekonstruować całą trajektorię stanu w oparciu o równania stanu

41 Systemy ciągłe Obserwowalność stanu Stan obserwowalny Stan systemu liniowego jest obserwowalny jeżeli można go określić znając wyjście dla chwil ze skończonego przedziału, Jeżeli każdy stan jest obserwowalny, mówimy, że system jest całkowicie obserwowalny lub krócej obserwowalny

42 Obserwowalność systemu ciągłego liniowego stacjonarnego
Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest obserwowalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz obserwowalności, nazywana macierzą obserwowalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

43 Wymiar macierzy obserwowalnośći: nqxn; n – wymiar stanu, q – wymiar wyjścia
Dla q=1 macierz obserwowalności jest macierzą kwadratową i dla sprawdzenia obserwowalności wystarczy sprawdzić nieosobliwość macierzy obserwowalności

44 Obserwowalność a przekształcenia podobieństwa
Obserwowalność zostaje zachowana podczas transformacji podobieństwa

45 Odtwarzalność stanu Stan odtwarzalny Stan systemu liniowego jest odtwarzalny jeżeli można go określić znając wyjście dla chwil ze skończonego przedziału, Jeżeli każdy stan jest odtwarzalny, mówimy, że system jest całkowicie odtwarzalny lub krócej odtwarzalny

46 Dla systemów ciągłych obserwowalność i odtwarzalność są równoważne
Odtwarzalność systemu ciągłego liniowego stacjonarnego Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest odtwarzalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz odtwarzalnośći, nazywana macierzą odtwarzalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

47 Systemy dyskretne Obserwowalność stanu Stan obserwowalny Stan systemu liniowego jest obserwowalny jeżeli można go określić znając wyjście dla chwil ze skończonego przedziału, Jeżeli każdy stan jest obserwowalny, mówimy, że system jest całkowicie obserwowalny lub krócej obserwowalny

48 Obserwowalność systemu dyskretnego liniowego stacjonarnego
Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest obserwowalny wtedy i tylko wtedy, gdy macierz obserwowalności, nazywana macierzą obserwowalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

49 Dla systemów dyskretnych obserwowalność i odtwarzalność nie są równoważne
Odtwarzalność systemu dyskretnego liniowego stacjonarnego Twierdzenie: System liniowy stacjonarny jest odtwarzalny wtedy, gdy macierz odtwarzalności, nazywana macierzą odtwarzalności Kalmana ma rząd n, tzn. rząd systemu

50 Dekompozycja Kalmana systemów niesterowalnych i nieobserwowalnych
Przykład 1 Mamy system Liniowy, stacjonarny, 1 – wejście, 1 - wyjście

51 Transmitancja Zera i bieguny transmitancji Transmitancja po redukcji

52 Schemat blokowy modelu w nowej przestrzeni stanu
Transformacja do postaci diagonalnej Schemat blokowy modelu w nowej przestrzeni stanu

53 Cztery różne statusy zmiennych stanu:
- v1  można na niego wpływać sterowaniem u i można go obserwować z wyjścia y - v2  nie można na niego wpływać sterowaniem u, ale można go obserwować z wyjścia y - v3  można na niego wpływać sterowaniem u, ale nie można go obserwować z wyjścia y - v4  nie można na niego wpływać sterowaniem u, ani nie można go obserwować z wyjścia y

54 Można wyróżnić cztery podsystemy:
- związany ze zmienną stanu v1  sterowalny i obserwowalny - związany ze zmienną stanu v2  niesterowalny, ale obserwowalny - związany ze zmienną stanu v3  sterowalny, ale nieobserwowalny - związany ze zmienną stanu v4  niesterowalny i nieobserwowalny Stany niesterowalne i nieobserwowalne mogą być alb stabilne, albo niestabilne System, którego wszystkie stany niesterowalne są stabilne jest nazywany stabilizowalnym System, którego wszystkie stany nieobserwowalne są stabilne jest nazywany wykrywalnym

55 Dekompozycja na podprzestrzenie sterowalne/osiągalne
Dekompozycja na podprzestrzenie obserwowalne/odtwarzalne

56 Dziękuję za uczestnictwo w wykładzie i uwagę