一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法技术

本发明专利技术属于非线性微分对策控制领域，提供了一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，该方法根据系统状态随机概率特性利用统计线性化技术将系统非线性函数进行类线性化处理，通过随机动态规划法推导得到包含统计线性化系数在内的解析解控制器；同时考虑实际工程中控制量受饱和约束的情况，对非线性饱和函数进行统计线性化处理，得到受饱和约束情形下的解析解控制器。该控制器由两部分组成，一部分为系统状态反馈，另一部分为统计线性化系数的反馈。该方法有效避免了求解非线性(偏)微分方程(组)两点边值问题，并在保证一定求解精确的情形下比较方便地解决随机非线性微分对策控制问题，使许多不能用泰勒级数展开进行线性化处理的函数有了线性化的可能，特别适合飞行器上大量使用的阶跃、饱和控制、数字转换开关等函数，具有较强的推广与应用价值。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于非线性微分对策控制领域，尤其涉及一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法。
技术介绍
随着航空武器技术、电子技术和计算机技术等高新技术的飞速发展，攻防对抗越来越激烈，由于微分对策理论对描述动态的对抗过程具有明显的优势，目前其研究已经受到国内外学者的广泛重视。在微分对策控制发展中出现了一些瓶颈性问题，一方面是飞行器对抗双方大量存在阶跃、饱和控制、数字转换开关等非线性函数，由于局中人的相互作用，使得非线性微分对策比非线性单方最优控制的求解更加繁杂，往往需要求解非线性(偏)微分方程(组)两点边值问题；另一方面，实际系统中往往伴随着随机噪声干扰，由于反馈线性化等方法依赖于精确的系统模型，对于随机非线性微分对策控制问题该方法不 适用，所设计的控制器无法应用到实际系统中。因此，随机非线性微分对策控制成为一个亟待解决的基本难题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，旨在解决在微分对策控制发展中出现了一些瓶颈性问题，一方面是包括对抗双方在内的大多数实际系统均为非线性系统，由于局中人的相互作用，使得非线性微分对策比非线性单方最优控制的求解更加繁杂，往往需要求解非线性(偏)微分方程(组)两点边值问题以及实际系统中往往伴随着随机噪声干扰，由于反馈线性化等方法依赖于精确的系统模型，对于随机非线性微分对策控制问题不适用的问题。本专利技术的目的在于提供一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，该控制方法包括以下步骤由甲、已双方的状态Xl、X2和系统外界噪声计算相对运动状态X ;将相对运动状态X输入统计线性化参数生成器,输出相对运动状态X的均值m和方差P ;将均值m和方差P输入参数生成器，同时考虑控制量是否受到约束，输出含有统计线性化系数的Riccati参数Γ和Γ工；将传感器获得的系统状态X1和X2以及Riccati参数Γ和Γ i分别输入控制器I和控制器2，输出双方控制策略u和V。将策略U和V分别传给甲、已双方，双方做出相应的运动。进一步，该控制器由两部分组成，一部分为系统状态反馈，另一部分为统计线性化系数的反馈。进一步，该控制方法根据系统状态随机概率特性利用统计线性化技术将系统非线性函数进行类线性化处理，通过随机动态规划法推导得到包含统计线性化系数在内的解析解控制器；同时考虑实际工程中控制量受饱和约束的情况，对非线性饱和函数进行统计线性化处理，得到受饱和约束情形下的解析解控制器。本专利技术提供的基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，根据系统状态随机概率特性利用统计线性化技术将系统非线性函数进行类线性化处理，通过随机动态规划法推导得到包含统计线性化系数在内的解析解控制器；同时考虑实际工程中控制量受饱和约束的情况，对非线性饱和函数进行统计线性化处理，得到受饱和约束情形下的解析解控制器。该控制器由两部分组成，一部分为系统状态反馈，另一部分为统计线性化系数的反馈。该方法有效避免了求解非线性(偏)微分方程(组)两点边值问题，并在保证一定求解精确的情形下比较方便地解决随机非线性微分对策控制问题，具有较强的推广与应用价值。附图说明图I是本专利技术提供的基于统计线性化的微分对策控制信号流程框图；图2是本专利技术实施例提供的Γ的数值解曲线的示意图；·图3是本专利技术实施例提供的的数值解曲线的示意图；图4是本专利技术实施例提供的系统状态变化曲线图；图5是本专利技术实施例提供的统计线性化均值和方差曲线；图6是本专利技术实施例提供的双方控制策略曲线；图7是本专利技术实施例提供的性能指标曲线；图8是本专利技术实施例提供的Γ的数值解曲线；图9是本专利技术实施例提供的系统状态随时间变化情况；图10是本专利技术实施例提供的双方控制策略曲线；图11是本专利技术实施例提供的控制系数Nu和Nv变化曲线。具体实施例方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定专利技术。图I示出了本专利技术提供的基于统计线性化的微分对策控制信号流程框图。该方法包括以下步骤I.由甲、已双方的状态Xl、X2和系统外界噪声计算相对运动状态X ;2.将相对运动状态X输入统计线性化参数生成器,输出相对运动状态均值m和方差P ;3.将均值m和方差P输入参数生成器(同时考虑控制量是否受到约束)，输出含有统计线性化的Riccati参数Γ和Γ工；4.将传感器获得的系统状态X1和X2以及黎卡提参数Γ和Γ i分别输入控制器I和控制器2，输出双方控制策略u和V。5.将策略u和V分别传给甲、已双方，双方做出相应的运动，返回步骤A继续运行。其中u :甲方的控制策略；v :已方的控制策略；Xl :甲方的系统状态；x2 :已方的系统状态；χ :相对运动状态；m :相对运动状态统计均值；p :相对运动状态统计误差；r，F1 Riccati参数；Xl :传感器I获取的状态信息；x2 :传感器2获取的状态信息；ξ :外界噪声。下面结合附图及具体实施例对本专利技术的应用原理作进一步描述。关于基于统计线性化的随机非线性微分对策控制有如下三个步骤进行步骤一，对随机非线性系统进行统计线性化；步骤二，若控制量受饱和非线性约束，则对饱和函数进行统计线性化；若不受限制则无需处理；步骤三，利用所设计的控制器分别进行计算。实例分析 考虑如下非线性对策系统X = X2 +u + v + ξ其中，初始状态X。 N(2，I)，系统高斯白噪声ξ N(0，O. 01)。考虑性能指标J{u,v) = E^Ax1 (^7)+ ￡(2x2 +0.1m2 -0.3v2) Jrj步骤一将系统非线性函数进行统计线性化，得到/ = /W2 + P , N = 2m在步骤二、步骤三中I.控制量无约束情形将仿真步长设为O. 01秒，利用龙哥库塔法得到定理I中式(33)的Riccati微分方程的数值解Γ如图2所示，^的解如图3所示，系统状态曲线如图4所示，统计线性化中状态均值和方差如图5所示；对局双方的控制策略u和V如图6所示，性能指标如图7所示；从图2中可以看出非线性系统Riccati微分方程的解与线性系统Riccati微分方程的解有本质的区别，其曲线变化趋势不表现为某一常值状态的稳态解，而与非线性函数的具体形式有关。2.控制量受约束情形假设双方控制量约束U。= 15, V0 = 5，解定理2所述的两点边值问题得到Riccati方程的数值解如图8所示,系统状态如图9所示,系统双方的控制量u和V如图10所示,饱和控制系数Nu和Nv的变化情况如图11所示；从图10中可以得出，双方的控制量均限制在己方的允许范围内，在初始时刻双方均达到饱和控制，此时饱和控制系数叱和队的大小如图11所示，其表现为实际控制量与理想需要控制量幅值的比值，NdPNv均小于I ;当控制量进入允许范围内后，Nu = Nv= 1(此时与不受约束情形一致)。本专利技术实施例提供的基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，根据系统状态随机概率特性利用统计线性化技术将系统非线性函数进行类线性化处理，通过随机动态规划法推导得到包含统计线性化系数在内的解析解控制器；同时考虑实际工程中控制量受饱和约束的情况，对非线性饱和函数进行统计线性化处理，得到受饱和约束情形下的解析解控制器。该控制器由两部本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤：由甲、已双方的状态x1、x2和系统外界噪声计算相对运动状态x；将相对运动状态x输入统计线性化参数生成器，输出相对运动状态x的均值m和方差p；将均值m和方差p输入参数生成器，同时考虑控制量是否受到约束，输出含有统计线性化系数的Riccati参数Г和Г1；将传感器获得的系统状态x1和x2以及Riccati参数Г和Г1分别输入控制器1和控制器2，输出双方控制策略u和v；将策略u和v分别传给甲、已双方，双方做出相应的运动。

【技术特征摘要】
1.一种基于统计线性化的随机非线性微分对策控制方法，其特征在于，该控制方法包括以下步骤 由甲、已双方的状态Xl、X2和系统外界噪声计算相对运动状态X ； 将相对运动状态X输入统计线性化参数生成器，输出相对运动状态X的均值m和方差P ; 将均值m和方差P输入参数生成器，同时考虑控制量是否受到约束，输出含有统计线性化系数的Riccati参数Γ和Γ\ ; 将传感器获得的系统状态X1和X2以及Riccati参数Γ和Γ i分别输入控制器I和控制器2，输出双方控制策略u和V ; ...

【专利技术属性】
技术研发人员：方洋旺，张平，伍友利，朱剑辉，高翔，
申请(专利权)人：空军工程大学航空航天工程学院，
类型：发明
国别省市：