Youla-Kucera參數化

Youla-Kucera参數化（Youla–Kučera parametrization）也稱為Youla参數化（Youla parametrization）或是YK参數化，是控制理论中一個參數化（英语：parametrization）的公式，描述所有針對一受控體P的所有可能穩定回授控制器，表示為單一參數Q的函數。 YK参數化是通用的結果，是控制理論的基礎結果，不過在新的研究領域（如最佳控制及強健控制中）也有其應用。 為了方便瞭解其概念，先用簡單的例子舉例，再慢慢擴展，這也是Kučera的作法。 令 P ( s ) {\displaystyle P(s)} 為穩定單一輸入單一輸出（SISO）系統的傳遞函數。再令Ω是s的穩定proper函數的集合。則所有可以讓系統 P ( s ) {\displaystyle P(s)} 穩定的proper控制器可以定義如下： { Q ( s ) 1 − P ( s ) Q ( s ) , Q ( s ) ∈ Ω } {\displaystyle \left\{{\frac {Q(s)}{1-P(s)Q(s)}},Q(s)\in \Omega \right\}} , 其中 Q ( s ) {\displaystyle Q(s)} 是任意s的穩定proper函數。也可以說 Q ( s ) {\displaystyle Q(s)} 參數化了所有可以讓系統 P ( s ) {\displaystyle P(s)} 穩定的控制器。 考慮一系統其傳遞函數為 P ( s ) {\displaystyle P(s)} ，且此傳遞函數可以分解為 P ( s ) = N ( s ) M ( s ) {\displaystyle P(s)={\frac {N(s)}{M(s)}}} ，其中M(s)和N(s)是s的穩定proper函數。 求解下式的貝祖等式 N ( s ) X ( s ) + M ( s ) Y ( s ) = 1 {\displaystyle \mathbf {N(s)X(s)} +\mathbf {M(s)Y(s)} =\mathbf {1} } , 其中待解的變數（X(s), Y(s)）也要是穩定proper函數。 在找到穩定proper的X和Y後，可以定義穩定化控制器為 C ( s ) = X ( s ) Y ( s ) {\displaystyle C(s)={\frac {X(s)}{Y(s)}}} 。在找到一個穩定化控制器後，可以用一個穩定proper的參數Q(s)來定義所有穩定化控制器，其集合為 { X ( s ) + M ( s ) Q ( s ) Y ( s ) − N ( s ) Q ( s ) , Q ( s ) ∈ Ω } {\displaystyle \left\{{\frac {X(s)+M(s)Q(s)}{Y(s)-N(s)Q(s)}},Q(s)\in \Omega \right\}} , 在多重輸入多重輸出（MIMO）系統中，考慮傳遞矩陣 P ( s ) {\displaystyle \mathbf {P(s)} } 。可以用右互質因式 P ( s ) = N ( s ) D − 1 ( s ) {\displaystyle \mathbf {P(s)=N(s)D^{-1}(s)} } 或左因式 P ( s ) = D ~ − 1 ( s ) N ~ ( s ) {\displaystyle \mathbf {P(s)={\tilde {D}}^{-1}(s){\tilde {N}}(s)} } 來分解。因式需要是穩定、proper及雙重互質，因此確保系統P(s)是可控制且可觀察的。可以用貝祖等式寫成下式 [ X Y − N ~ D ~ ] [ D − Y ~ N X ~ ] = [ I 0 0 I ] {\displaystyle \left[{\begin{matrix}\mathbf {X} &\mathbf {Y} \\-\mathbf {\tilde {N}} &{\mathbf {\tilde {D}} }\\\end{matrix}}\right]\left[{\begin{matrix}\mathbf {D} &-\mathbf {\tilde {Y}} \\\mathbf {N} &{\mathbf {\tilde {X}} }\\\end{matrix}}\right]=\left[{\begin{matrix}\mathbf {I} &0\\0&\mathbf {I} \\\end{matrix}}\right]} . 在找到穩定proper的 X , Y , X ~ , Y ~ {\displaystyle \mathbf {X,Y,{\tilde {X}},{\tilde {Y}}} } 後，可以用左因式或是右因式定義所有可穩定的控制器K(s)（假設存在負回授）： K ( s ) = ( X − Δ N ~ ) − 1 ( Y + Δ D ~ ) = ( Y ~ + D Δ ) ( X ~ − N Δ ) − 1 {\displaystyle {\begin{aligned}&\mathbf {K(s)} ={{\left(\mathbf {X} -\mathbf {\Delta {\tilde {N}}} \right)}^{-1}}\left(\mathbf {Y} +\mathbf {\Delta {\tilde {D}}} \right)\\&=\left(\mathbf {\tilde {Y}} +\mathbf {D\Delta } \right){{\left(\mathbf {\tilde {X}} -\mathbf {N\Delta } \right)}^{-1}}\end{aligned}}} 其中 Δ {\displaystyle \Delta } 是任意的穩定proper參數。 令 P ( s ) {\displaystyle P(s)} 是系統的傳遞函數，且 K 0 ( s ) {\displaystyle K_{0}(s)} 是一個穩定化的控制器，其右互質分解為： P ( s ) = N M − 1 {\displaystyle \mathbf {P(s)} =\mathbf {N} \mathbf {M} ^{-1}} K 0 ( s ) = U V − 1 {\displaystyle \mathbf {K_{0}(s)} =\mathbf {U} \mathbf {V} ^{-1}} 則所有的穩定控制器可以寫成 K ( s ) = ( U + M Q ) ( V + N Q ) − 1 {\displaystyle \mathbf {K(s)} =(\mathbf {U} +\mathbf {M} \mathbf {Q} )(\mathbf {V} +\mathbf {N} \mathbf {Q} )^{-1}} 其中Q是穩定且proper的函數 YK公式在工程上的重要性是若要找到符合特定準則的可穩定控制器，可以調整Q來符合想要的準則。 V. Kučera. A Method to Teach the Parameterization of All Stabilizing Controllers. 18th IFAC World Congress. Italy, Milan, 2011.[1] （页面存档备份，存于互联网档案馆） Cellier: Lecture Notes on Numerical Methods for control, Ch. 24. [2018-07-26]. （原始内容存档于2015-05-17）.  D. C. Youla, H. A. Jabri, J. J. Bongiorno: Modern Wiener-Hopf design of optimal controllers: part II, IEEE Trans. Automat. Contr., AC-21 (1976) pp319–338 V. Kučera: Stability of discrete linear feedback systems. In: Proceedings of the 6th IFAC. World Congress, Boston, MA, USA, (1975). C. A. Desoer, R.-W. Liu, J. Murray, R. Saeks. Feedback system design: the fractional representation approach to analysis and synthesis. IEEE Trans. Automat. Contr., AC-25 (3), (1980) pp399–412 John Doyle, Bruce Francis, Allen Tannenbaum. Feedback control theory. (1990). [2] （页面存档备份，存于互联网档案馆）