Множество достижимости линейной управляемой системы, заданной при помощи ОДУ, без помехи. Внутренние оценки

Материал из sawiki
Перейти к навигации Перейти к поиску

Внутренние множества достижимости позволяют аппроксимировать это множество "изнутри", а также на основе полученной аппроксимации построить его приближенный вид. Также существуют внешние оценки которые позволяют аппроксимировать множество "снаружи".

Общий вид системы

Дана линейная система дифференциальных уравнений без помехи: 

\begin{equation} \label{1} \begin{cases} \dot x(t) = A(t)x(t) + B(t)u(t), \\ x(t) \in \mathcal{X}, \\ u(t) \in \mathcal{P}(t) \end{cases} \end{equation} Где \[\mathcal{P}(t)\] - непрерывное по Хаусдорфу многозначное отображение, \[\mathcal{P}(t) \subset conv\mathbb{R}^n; A(t) \in \mathbb{R}^{n \times n}, \ B(t) \in \mathbb{R}^{n \times m}, \ t \in [t_0, t_1], x \in \mathbb{R}^n, \ X \in \mathbb{R}^{n\times n}, \ q(t) \in \mathbb{R}^m, \ Q(t) \in \mathbb{R}^{m\times m} \] При этом многозначные отображения: \(\mathcal{X}\) и \(\mathcal{P}(t)\) - эллипсоды: \[ \mathcal{X} = \mathcal{E}(x, X) \subset \mathbb{R}^n, \] \[ \mathcal{P}(t) = \mathcal{E}(q(t), Q(t)) \subset \mathbb{R}^m. \]

Внутренняя оценка для множества достижимости

Рассматривается следующая задача динамики: \begin{equation} \label{2} \begin{cases} \dot x = Ax + u, \\ x(t_0) \in \mathcal{E}_0(x_0, X_0), \\ u(t) \in \mathcal{E}(p(t), P(t)). \end{cases} \end{equation} Нам нужно найти внутреннюю оценку для множества достижимости, которое представимо в виде: \[ \mathcal{X[t]} = X(t,t_0)\mathcal{E_0}(x_0, X_0) + \int^{t}_{t_0}X(t, \tau)\mathcal{E}(p(\tau), \mathcal{P}(\tau)d{\tau} = \] \[ = \mathcal{E_0}(x_0, X(t, t_0)X_0X(t, t_0)^{T}) + \int^{t}_{t_0} \mathcal{E}(p(\tau), X(t, \tau)\mathcal{P}(\tau)X(t, \tau)^{T})d\tau \]

Где \(X(t,\tau)\) - фундаментальная матрица, удовлетворяющая системе: \[ \left\{\begin{aligned} & \frac{\partial X(t,\tau)}{\partial t} = A(t)X(t,\tau), \\ & X(\tau,\tau) = I. \end{aligned}\right. \] Тогда для матриц аппроксимирующего эллипсоида: \[ X = Q^{*}^{T}Q^{*}, где Q^{*} = (S_0(X_{0})^{1/2}(X(t, t_{0}))^{T} + \int^{t}_{t_0} \mathcal{S}(\tau)P^{1/2}(\tau)X(t, \tau)^{T}d\tau) \] Касание достигается в случае: \begin{equation} \label{3} \mathcal{S}(\tau)P^{1/2}(\tau)X(t, \tau)^{T}l(t) = \lambda(\tau)\mathcal{S_0}(X_{0})^{1/2}X(t, t_0)^{T}l(t), где \lambda(\tau) > 0, \forall \tau \in [t_0,t] \end{equation} В полученном равенстве у нас есть заивисмость от t и \tau: \[ \mathcal{S}(\tau) = \mathcal{S_t}(\tau), \lambda(\tau) = \lambda_{t}(\tau). \] Следовательно, мы не можем для фиксированного l построить хорошей оценки, так как для каждого отдельного t нам нужно будет делать пересчет, что влечет за собой большую вычислительную мощность. Сделаем особое преобразование для l(t): \[ l^{*}(t) = X(t_0,t)^{T}l_0 \] Подаставим это выражение в (3): \[ \mathcal{S_t}(\tau)(P(\tau))^{1/2}X(t, \tau)^{T}X(T_0, t)^{1/2}l_{0} = \] \[ = \lambda_{t}(\tau)\mathcal{S_0}X_{0}^{1/2}(X(t, t_0))^{T}(X(t_0,t)^{T})l_0 \]

\[ \mathcal{S_t}(\tau)P^{1/2}(\tau)X^{T}(t_0, \tau)l_0 = \lambda_{t}(\tau)\mathcal{S_0}X^{1/2}_{0}l_{0} \]

Таким образом, в последнем равенстве у нас пропала зависимость от t, следовательно, мы можем перейти к задаче Коши, которая допускает численное решение: \begin{equation} \begin{cases} \dot q\_(t) = Aq(t) \\ q\_(t_0) = q_{0} \end{cases} \end{equation}

\begin{equation} \begin{cases} \dot X \_ (t) = (\dot Q^{*}(t))^{T}(Q^{*}(t)) +(Q^{*}(t))^{T}(\dot Q^{*}(t)) \\ X\_(t_0) = X_0 \end{cases} \end{equation}

Матрица \(Q^{*}\) находится из следующей системы уравнений: \begin{equation} \begin{cases} \dot Q^{*}(t) = \mathcal{S}(t)P^{1/2}(t) + Q^{*}A^{T} \\ Q^{*}(t_0) = \mathcal{S_0}X^{1/2}_0 \end{cases} \end{equation}