付 波 張行星 范秀香 趙熙臨 何 莉
(湖北工業(yè)大學(xué)太陽能高效利用及儲(chǔ)能運(yùn)行控制湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 湖北 武漢 430068)
離散線性時(shí)不變系統(tǒng)的漸進(jìn)穩(wěn)定性可以通過判定系統(tǒng)狀態(tài)矩陣的特征值是否位于復(fù)平面單位圓內(nèi)來判斷[1],但是時(shí)不變系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)并不適用于離散時(shí)變線性系統(tǒng)。凍結(jié)法利用線性時(shí)不變系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)判斷特定條件下線性時(shí)變系統(tǒng)的穩(wěn)定性,但其理論不夠嚴(yán)密。
控制系統(tǒng)可以分為離散線性系統(tǒng)和連續(xù)線性系統(tǒng),連續(xù)系統(tǒng)的研究相對于離散系統(tǒng)更為完善,但離散系統(tǒng)也起重要作用,很多離散系統(tǒng)可通過連續(xù)系統(tǒng)離散化得到,目前已有Euler、Runge-Kutta等離散化方法[2-3]。但連續(xù)系統(tǒng)離散化得到的離散系統(tǒng)是否具有原連續(xù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性相關(guān)性質(zhì),依舊是需要繼續(xù)研究的問題??刂葡到y(tǒng)穩(wěn)定性判斷[4]方法通常分為兩類,一類主要研究系統(tǒng)方程需要滿足的條件,另一類是尋求李雅普諾夫函數(shù)。對于離散線性系統(tǒng)的研究[5],主要集中在差分方程和微分方程的改造。
齊春子等[6]研究了多變量全系數(shù)黃金分割反饋控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題,得到了此類閉環(huán)系統(tǒng)時(shí)變參數(shù)變化速度的約束條件。張振國等[7]通過構(gòu)造L函數(shù),分析了二階離散時(shí)變線性系穩(wěn)定性的充分條件。關(guān)軼峰等[8-9]基于李雅普諾夫理論,提出了離散時(shí)變線性系統(tǒng)的充分條件。
本文在這些研究的基礎(chǔ)上,對線性離散時(shí)變系統(tǒng)的經(jīng)典狀態(tài)矩陣做SVD分解,從而得到新的等效狀態(tài)方程,從李雅普諾夫定理的思路進(jìn)行思考,經(jīng)過推導(dǎo)和驗(yàn)證,得到了兩個(gè)判定線性離散時(shí)變系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)和兩個(gè)不穩(wěn)定判據(jù)。
若f(x),g(x)∈C[a,b],ρ(x)為[a,b]上的權(quán)函數(shù),且:
(1)
則稱f(x)與g(x)在[a,b]上帶權(quán)ρ(x)正交。只要給定[a,b]上的權(quán)函數(shù)ρ(x),由{1,x,…,xn,…}利用逐個(gè)正交化手續(xù)得到正價(jià)多項(xiàng)式序列:
(2)
并且滿足遞推關(guān)系:
ρn+1(x)=(x-αn)ρn(x)-βnρn-1(x)n=0,1,…
(3)
其中:
ρ0(x)=1ρ-1(x)=0
(4)
式中:(x-αn)和βn為遞歸式的系數(shù)。
把式(3)的階數(shù)n作為一個(gè)離散變量進(jìn)行思考,則式(3)便可以看成一個(gè)離散時(shí)變線性系統(tǒng)進(jìn)行分析。
定義1說明,對于每一個(gè)球域S(ε),若存在一個(gè)球域S(δ),當(dāng)t→∞時(shí),從S(δ)球域出發(fā)的軌跡不離開S(ε)球域,則系統(tǒng)的平衡狀態(tài)在李雅普諾夫意義下是穩(wěn)定的,如圖1(a)所示。
(a)穩(wěn)定
漸進(jìn)穩(wěn)定性是個(gè)局部穩(wěn)定的概念,圖1(b)中的球域S(δ)是漸進(jìn)穩(wěn)定的范圍。
定義3如果從S(δ)球域出發(fā)的軌跡,無論S(δ)球域選得多么小,至少有一條軌跡脫離S(ε)球域,則稱平衡狀態(tài)xe為不穩(wěn)定的。如圖1(c)中的軌跡曲線(2)所示。
定義二階離散線性時(shí)變系統(tǒng):
X(k)=G(k)X(k-1)
(5)
式中:2×2狀態(tài)矩陣G(k)∈C2×2,rankG(k)=2(2>0)。一般采用李雅普諾夫第二法分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性,但是李雅普諾夫函數(shù)不易構(gòu)造。即使構(gòu)造出該函數(shù),在判定能量增量正定性(或負(fù)定性)的過程中,也可能因不等式運(yùn)算而大大縮小系統(tǒng)穩(wěn)定或不穩(wěn)定區(qū)間。
對狀態(tài)矩陣G(k)作SVD分解,存在二階酉矩陣U(k)和V(k),使得:
G(k)=U(k)S(k)V(k)T
(6)
式中:S(k)=diag(σ1(k),σ2(k))由G(k)唯一確定,σ1(k)≥σ2(k)>0,σi(k)(i=1,2)為G(k)正奇異值;U(k)、V(k)是非唯一酉矩陣。把U(k)、V(k)作為單位旋轉(zhuǎn)矩陣進(jìn)行討論,式(5)表示為:
X(k)=U(k)S(k)V(k)TX(k-1)
(7)
將式(7)展開得:
X(k)=U(k)S(k)V(k)T…U(1)S(1)V(1)TX(0)
(8)
重定義R(k)=U(k),R(k-1)=V(k)TU(k-1),Y(0)=V(1)TX(0),Y(k)=X(k),得:
Y(k)=R(k)S(k)R(k-1)S(k-1)…R(1)S(1)Y(0)
(9)
易得單位旋轉(zhuǎn)矩陣R(k):
(10)
令D(k)=R(k)S(k),對于D(k)序列,雖然第k項(xiàng)D(k)的表達(dá)式與其他序列不同,但它不影響式(7)的狀態(tài)穩(wěn)定性,那么有以下RS系統(tǒng):
Y(k)=D(k)Y(k-1)
(11)
可見,對二維離散時(shí)變線性系統(tǒng)的分析可以等價(jià)于對式(11)進(jìn)行分析,式(5)的穩(wěn)定性分析也可以等價(jià)于對式(11)進(jìn)行分析。
式(5)中每一個(gè)狀態(tài)矩陣G(k)可以轉(zhuǎn)化成式(9)的兩個(gè)矩陣R(k)與S(k),圖2為矩陣R(k)與矩陣S(k)的作用效果。R(k)可以使向量i逆時(shí)針單位旋轉(zhuǎn)θ(k),但并不會(huì)改變i的幅值??紤]到σ1(k)>σ2(k),則矩陣S(k)會(huì)讓向量i在一、三象限進(jìn)行角度為ω′(k)的順時(shí)針方向旋轉(zhuǎn)(在二、四象限進(jìn)行同樣角度的逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)),并且改變向量模值的大小。
(a)旋轉(zhuǎn)效果R(k)
定理1如圖3所示,討論一類RS系統(tǒng),Y(k)=D(k)Y(k-1),k=2,3,…,在二維相平面y1-y2內(nèi),其狀態(tài)軌跡最終保持在第一或第三象限。
圖3 穩(wěn)定性運(yùn)動(dòng)軌跡的模型
已知σ1(k)>σ2(k),σ2(k)<1,當(dāng)滿足:
0<θ(k)≤θmax(k)
(12)
0<κ2(k)<κ′(k)
(13)
和
(14)
式(11)穩(wěn)定。
式中:
定理2如圖4所示,討論一類RS系統(tǒng),Y(k)=D(k)Y(k-1),k=2,3,…,在二維相平面y1-y2內(nèi),其狀態(tài)軌跡最終保持在第一或第三象限。
圖4 RS系統(tǒng)單象限不穩(wěn)定情況
已知σ1(k)>σ2(k),σ2(k)<1,當(dāng)滿足:
0<θ(k)≤θmax(k)
(15)
0<κ2(k)<κ′(k)
(16)
和
(17)
式(11)不穩(wěn)定。
式中:
如圖5所示,討論一個(gè)RS系統(tǒng),其狀態(tài)軌跡保持在第二與第四象限對向運(yùn)動(dòng)。
圖5 RS系統(tǒng)兩象限穩(wěn)定情況
定理3對于式(11),在二維相平面y1-y2內(nèi),已知σ1(k)>σ2(k),σ2(k)<1,當(dāng)滿足:
θmin(k)≤θ(k)<π
(18)
0>κ2(k)>κ′(k)
(19)
和
(20)
式(11)穩(wěn)定。
式中:
如圖6所示,討論一個(gè)RS系統(tǒng),其狀態(tài)軌跡保持在第一與第三象限對向運(yùn)動(dòng)。
圖6 RS系統(tǒng)兩象限不穩(wěn)定情況
定理4對于式(11),在二維相平面y1-y2內(nèi),已知σ1(k)>σ2(k),σ2(k)<1,當(dāng)滿足:
(21)
0<κ′(k)<κ*(k)
(22)
和
(23)
式(11)不穩(wěn)定。
Krawtchouk多項(xiàng)式構(gòu)成的離散時(shí)變系統(tǒng)迭代公式如下:
(24)
式中:x=100,p=0.6,N=400。pk(x)初值為(1,1)。
圖7為旋轉(zhuǎn)角度θ(k)與極限角度θmax(k)、G(k)的奇異值σ1(k)和σ2(k)、RS變換前后相量模值比H(k)、臨界斜率κ2(k)和κ′(k)。圖7(c)和(e)顯示,當(dāng)k>1,有0<θ(k)<θmax(k),且0<θ(k)<π/2, 0<κ2(k)<κ′(k),滿足式(12)和式(13);圖7(d)顯示σ1(k)>σ2(k)>0;圖7(a)中,當(dāng)k>5時(shí),有H(k)<1,符合式(14)。由定理1可知,Krawtchouk多項(xiàng)式的三項(xiàng)遞歸計(jì)算在點(diǎn)x=100處穩(wěn)定。
(a)模值比函數(shù)H(k)
Krawtchouk多項(xiàng)式在點(diǎn)x=100遞歸計(jì)算的絕對誤差和相對誤差分別記錄在圖8(a)和圖8(b)。由圖8(a)可知,當(dāng)0
(a)絕對誤差
某離散時(shí)變系統(tǒng)多項(xiàng)式迭代公式如下:
(25)
式中:x=390,N=400,p=0.9。
圖9為旋轉(zhuǎn)角度θ(k)與極限角度θmax(k)、G(k)的奇異值σ1(k)和σ2(k)、RS變換前后相量模值比H(k)、臨界斜率κ2(k)和κ′(k)。圖9(c)和(e)顯示,當(dāng)k>1,有0<θ(k)<θmax(k),且0<θ(k)<π/2,0<κ2(k)
(a)模值比函數(shù)H(k)
該離散系統(tǒng)的多項(xiàng)式在點(diǎn)x=390遞歸計(jì)算的絕對誤差和相對誤差分別記錄在圖10(a)和圖10(b)。由圖10(a)可知,當(dāng)k>0時(shí),絕對誤差和相對誤差均一直增大,相對誤差增長趨勢較絕對誤差增長趨勢稍緩,但都發(fā)散,與定理2的結(jié)論一致。因此該離散系統(tǒng)的多項(xiàng)式至少存在一點(diǎn)x=390具有遞歸數(shù)值不穩(wěn)定。
(a)絕對誤差
Krawtchouk多項(xiàng)式構(gòu)成的離散時(shí)變系統(tǒng)迭代公式如下:
(26)
式中:x=390,p=0.6,N=400。pk(x)的初值為(1,-1)。
圖11記錄了旋轉(zhuǎn)角度θ(k)與極限角度θmin(k)、G(k)的奇異值σ1(k)和σ2(k)、RS變換前后相量模值比H(k)、臨界斜率κ2(k)和κ′(k)。圖7(c)和(e)顯示,當(dāng)k>1,有0<θ(k)<θmax(k)且π/2<θ(k)<π, 0<κ′(k)<κ2(k),滿足式(18)和式(19);圖11(d)顯示σ1(k)>σ2(k)>0;圖11(a)中,當(dāng)k>6時(shí),有H(k)<1,符合式(20)。由定理3可知,Krawtchouk多項(xiàng)式的三項(xiàng)遞歸計(jì)算在點(diǎn)x=390處穩(wěn)定。
(a)模值比函數(shù)H(k)
Krawtchouk多項(xiàng)式在點(diǎn)x=390遞歸計(jì)算的絕對誤差和相對誤差分別記錄在圖12(a)和圖12(b)中。由圖12(a)可見當(dāng)0
(a)絕對誤差
某離散時(shí)變系統(tǒng)多項(xiàng)式迭代公式如下:
(27)
式中:x=390,p=0.9,N=400。pk(x)初值為(1,1)。
圖13為旋轉(zhuǎn)角度θ(k)與極限角度θmin(k)、G(k)的奇異值σ1(k)和σ2(k)、RS變換前后相量模值比H(k)、臨界斜率κ*(k)和κ′(k)。圖13(c)和(e)顯示,當(dāng)k>50,有0<θmin(k)<θ(k)且π<θ(k)<3π/2,0<κ*(k)<κ′(k),滿足式(21)和式(22);圖13(d)顯示σ1(k)>σ2(k)>0;圖13(a)中,當(dāng)k>25時(shí),有H(k)>1,符合式(23)。由定理4可知,該離散系統(tǒng)多項(xiàng)式的三項(xiàng)遞歸計(jì)算在點(diǎn)x=390處不穩(wěn)定。
(a)模值比函數(shù)H(k)
該離散系統(tǒng)多項(xiàng)式在點(diǎn)x=390遞歸計(jì)算的絕對誤差和相對誤差分別記錄在圖14(a)和圖14(b)中。由圖14(a)可得當(dāng)0
(a)絕對誤差
本文通過SVD分解建立新的離散線性時(shí)變系統(tǒng)RS模型,基于李雅普諾夫定理提出關(guān)于二階離散時(shí)變線性系統(tǒng)的兩個(gè)穩(wěn)定性判斷充分條件和兩個(gè)不穩(wěn)定性判斷充分條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的離散線性時(shí)變系統(tǒng)穩(wěn)定性與不穩(wěn)定性判斷條件的有效性。