可控制性

title: 状态可控制性.
content: 状态可控制性是指在确定性系统的状态空间内,也就是系统所有状态变量数值组成的集合,可以完全描述系统在任一时间以下的状态。特别是不需要有关系统以往的资讯,只要知道目前的状态,以后所有的状态都是已知的。  完全状态可控制性(有时也称为状态可控制性)是指外在输入(由控制变量组成的向量)可以在有限时间内将系统由任意状态改变为另一个状态。  可控制性表示可以使系统到达任意状态,但不表示系统可以维持在该状态,有可能系统只是在该状态停留短暂间而已。
title: 连续时间线性系统.
content: 考虑连续时间下的线性系统  存在一个控制formula_3使系统在时间formula_4至时间formula_5,由状态formula_6改变为状态formula_7,当且仅当formula_8是以下的列空间中 其中formula_10是状态转移矩阵,而formula_11是可控制性格拉姆矩阵。  其实上,若formula_12是formula_13的解,则控制formula_14即为所需的控制输入。  注意上述定义的formula_15有以下的特质:
title: 可控制性的秩条件.
content: 可控制性格拉姆矩阵和状态转移矩阵的积分有关。另外有一个较简单,类似在非时变系统下的可控制性判断方式。  考虑连续时间的线性系统formula_23,在时间区间formula_24内光滑变化:  其状态转移矩阵也是光滑的,引入n x m的矩阵函数formula_27,并且定义 考虑一个由formula_30, formula_31组成的矩阵:  formula_32.  若存在formula_33以及非负整数k使得formula_34,则formula_23为可控制系统。  若formula_23在区间formula_24内也是解析变化,则formula_23在formula_24中的每个非平凡子区间内可控制,当且仅当存在formula_33及非负变量使得formula_41formula_42。  上述方式仍然很不容易确认,因为包括了状态转移矩阵formula_10的计算。另一个等效的条件如下:令formula_44,对于每一个formula_45 formula_46 0,定义  此例中,每一个formula_49是直接由formula_50求得。此系统有稳定性的充份必要条件是存在formula_33及非负整数formula_52使得下式成立:
title: 例子.
content: 考虑一个在formula_54内解析变化的系统及矩阵  formula_55, formula_56 则 formula_57,其矩阵秩为3,因此在formula_58之内的每一个非平凡区间都是可控制的。
title: 连续线性时不变(LTI)系统.
content: 考虑以下的连续线性时不变系统  其中  formula_75可控制矩阵为  系统可控制的充份必要条件是其可控制矩阵为满秩(也就是formula_77)。
title: 离散线性时不变(LTI)系统.
content: 针对离散时间,状态方程如下的线性状态空间系统(也就是时间变量formula_78):  其中formula_67是formula_68的矩阵,formula_69是formula_70的矩阵,(也就是formula_65是formula_85个输入,整理成formula_66的向量)。测试其可控制性的方式为以下formula_75矩阵  有全秩(也就是formula_89)。因此,若此系统可控制,formula_90会有formula_91个线性独立的列;若formula_90中有formula_91个列是线性独立的,formula_91个状态中的每一个都可以用适当的输入变量formula_95来达到。
title: 推导.
content: 假设在初始时间(表示为"k"=0)状态formula_96,状态方程可以得到formula_97,则formula_98,以此类推,利用反复将状态变量反向代回,可以得到  或者等效的  将状态向量formula_101想要的值放在左侧时,可解出一连串控制向量的条件是当且仅当等号右侧的第一个矩阵有全秩。
title: 范例.
content: 例如,考虑formula_102和formula_103的例子(只有一个控制输入)。因此,formula_69和formula_105是formula_106的向量。若formula_107为秩2(满秩),因此formula_69和formula_109为线性独立,可以生成整个平面。若秩为1,则formula_69和formula_109平行,无法生成整个平面。  假设初始状态为0。  在时间formula_112时:formula_113  在时间formula_114时:formula_115  在时间formula_112时,所有可到达的状态是在由向量formula_69组成的直线上。 在时间formula_114时,所有可到达的状态是在由向量formula_109和formula_69组成的线性组合上。 若系统可控制,这二个向量可以生成整个平面,在时间formula_121时即可完成。 前面有假设初始状态为0,此一假设只是为了推导方便,若可以从原点到达所有的状态,就可以由任意的初始状态到所有的状态(只要进行坐标平移)  上述例子对于所有正整数的formula_91都成立,不过formula_102的例子比较容易视觉化。
title: 类似"n" = 2的范例.
content: 以下是一个用汽车类比上述范例的例子。 一个人坐在车上,车在一个无穷大的平面上,车头朝向北方。 目的是透过驾驶(直线前进或是直线倒车)一段距离、停车、转弯、再驾驶(直线前进或是直线倒车)一段距离的方式到平面上的任何一点。 假如车上没有方向盘,因此车只能直线前进或后退,车所能到的方向只有车的正南方或正北方的位置上。 没有方向盘类似formula_71的秩为1(二次所走的位移均平行)的情形。  假如车有方向盘,可以任意的旋转,自然可以到平面上的任何一点,这类似formula_71的秩为2的例子。  若将此范围延伸到formula_126,则例子会变成让飞机到三维空间中的任何一点(不考虑飞机本身的机头面对方向。 可做的事为: 虽然三维的例子比较不容易视觉化,不过原理类似。
title: 非线性系统.
content: 以下控制仿射形式的非线性系统  其在formula_6附近局部可到达(accessible)的条件是可到达分布formula_129可以生成 formula_91个空间,其中formula_91等于formula_132的秩,而且R可以由下式表示:  此处formula_134是重复的向量场中的李括号运算,定义如下  线性系统的可控制性矩阵可以由此式推导而得。
title: 零可控制性.
content: 若离散控制系统具有零可控制性(null-controllable),表示针对某一初始状态formula_136,存在可控制的formula_95使得formula_138。此条件和存在矩阵formula_139使得formula_140为幂零矩阵的条件等价。  此条件可以由可控制-不可控制分离推导而得。
title: 输出可控制性.
content: 输出可控制性(Output controllability)是有关系统输出(以上表示为"y")的特性,输出可控制性描述外在输入是否可以在有限时间内,将输出从任意初始状态控制到特定输出。输出可控制性和状态可控制性不一定会有相关性。尤其:  针对线性连续时间系统,例如由矩阵formula_67、formula_69、formula_71及formula_73描述的系统,其formula_145输出可控制性矩阵 有满行秩(rank formula_147)当且仅当此系统为输出可控制系统,此结果也是卡尔曼的可控制性准则。
title: 在有输入限制下的可控制性.
content: 在一些没有完全控制权的系统,常常无法在可控制子空间内将系统从任意初始位置移到从任意结束位置。会出现此一现象的原因可能是因为系统本身就有的输入信号限制(例如致动器的饱和)或是因为其他原因而给系统的限制(例如因为安全相关的考量)。在输入及状态有限制时的系统可控制性,是可到达性(reachability)及生存理论探讨的内容。
title: 行为框架中的可控制性.
content: 在所谓的行为系统理论方法(behavioral system theoretic approach)中,不会直接定义模型输入-输出的结构。在此框架内,系统由是由变量集合的允许轨迹来表示,其中有些可能是输入或是输出。  在此框架中,可控制的系统是指,系统过去的行为(外在变量的轨迹)可以和任何未来的行为连接,而其连接方式都在可允允许的系统行为内。
title: 可稳定性.
content: 可稳定性(stabilizability)是比可控制性要弱的一个条件。系统具有可稳定性若所有不可控的状态都有稳定的动态特性。因此虽然系统中有一些状态是不可控的,在系统动作时,所有的状态都还是维持在一定的范围内(有界)<ref name="Anderson+Moore/book:1989"></ref>。Hautus引理有针对可稳定性的判断
title: 可达到集合.
content: 令T ∈ Т,且x ∈ "X"(其中X是所有可能状态的集合,Т是一段时间区间)。在时间T内从x开始的可达到集合(reachable set)定义为:  formula_148,其中 xz表示存在一个在时间T内从x到z的状态转换。  针对自主系统,其可达到集合为: 其中R为可控制性矩阵。  若以可达到集合来表示,系统有可控制性当且仅当formula_150。  证明 根据以下的等式: 考虑系统可控制,因此R的列需为线性独立,因此  另一个和可达到集合有关的集合为可控制集合(controllable set),定义如下: Sontag提出了可达到性(reachability)和可控制性的关系:  (a) n维离散线性系统可控制,当且仅当: (b) 连结时间线性系统可控制,当且仅当: 当且仅当formula_160针对所有e>0。

Summary: 可控制性(Controllability)是控制系统中的重要特性,在许多控制问题中都很重要,例如是否可以透过回授稳定一个本身不稳定的系统,或是最佳控制的相关问题。

Steuerbarkeit: Ein System ist vollständig steuerbar, wenn ein Zustand in endlicher Zeit durch geeignete Stellsignale zu jedem beliebigen neuen Zustand überführt werden kann. Steuerbar ist ein System, wenn es von ausgewählten Anfangszuständen in ausgewählte Endzustände überführt werden kann. Die Steuerbarkeit beschreibt somit den Einfluss äußerer Eingangsgrößen (in der Regel der Steuergrößen) auf den inneren Systemzustand. Dabei wird zwischen "Ausgangssteuerbarkeit" und "Zustandssteuerbarkeit" unterschieden.