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Aula 10

15 Outubro 2019

EE-254 (Controle Preditivo) Aula 10 15 Outubro 2019 1 / 53

Resumo da aula passada

Estabilidade em malha fechada


Topicos da aula de hoje

Uso de restricoes terminais

Caracterizacao do domınio de atracao da origem ao se empregar a leide controle preditivo


Uso de horizonte de predicao finito

e restricoes terminais


Uma forma de garantir a estabilidade empregando horizonte de predicaofinito consiste em impor que a origem seja alcancada ao final do horizontede predicao (restricao terminal).

No instante k, impoe-se x(k + N|k) = 0:

Tempok

x(k)

k + 1 k + 2

Horizonte considerado na obtenção deû*(k|k), û*(k + 1|k), …, û*(k + N 1|k)

k + N

x*(k + 2|k)^

x*(k + N|k)^

x*(k + 1|k) = x(k + 1)Estado

^


No instante k + 1, impoe-se x(k + N|k + 1) = 0:

Tempok

x(k)

k + 1 k + 2

Horizonte considerado na obtenção deû*(k + 1|k + 1), û*(k + 2|k + 1), …, û*(k + N|k + 1)

k + N

x(k + 1)

x*(k + 2|k + 1)^

Estado

x*(k + N|k + 1)^

Se o problema de otimizacao for inicialmente factıvel, a origem seraatingida em N passos.

Esta abordagem equivale a usar um horizonte de predicao que vai sendoreduzido a cada passo.


Como alternativa, pode-se colocar a restricao sempre N passos a frente doinstante atual, isto e, impor

x(k + N|k) = 0

x(k + N + 1|k + 1) = 0

e assim sucessivamente.


Custo a ser minimizado no instante k:

J(k) =N−1∑i=0

||x(k + i |k)||2Q + ||u(k + i |k)||2R

Restricoes de controle e estado:

Suu(k + i |k) ≤ bu

Sx x(k + i |k) ≤ bx

para i = 0, 1, . . .N − 1.

Restricao terminal:x(k + N|k) = 0


Empregando argumentacao similar a utilizada para o horizonte de predicaoinfinito, pode-se mostrar que o problema de otimizacao tem factibilidaderecursiva e que o estado x(k) convergira para a origem quando k →∞.

Demonstracao: Exercıcio.


MPC para regulacao com garantia de estabilidade nominal

Informacao requerida sobre a planta:

Matrizes A ∈ Rn×n, B ∈ Rn×p do modelo no espaco de estados

Limitantes sobre a excursao dos estados: xmin, xmax ∈ Rn

Limitantes sobre a excursao dos controles: umin, umax ∈ Rp

Parametros de projeto:

Matrizes de peso Q ∈ Rn×n e R ∈ Rp×p

Horizonte de predicao N


Inicializacao:

Fazer

H =

B 0 · · · 0AB B · · · 0

......

. . ....

AN−1B AN−2B · · · B

, Φu =

AA2

...AN

Q =

Q 0 · · · 00 Q · · · 0...

.... . .

...0 0 · · · Q

qN×qN

, R =

R 0 · · · 00 R · · · 0...

.... . .

...0 0 · · · R

pN×pN

Calcular Hn = QH

Fazer Hqp = 2(HTQH + R)


Fazer Aqp =

IpN−IpNH−H

Fazer Aeq =

[0n×(n−1)N In

]H (ultimas n linhas de H).

Fazer k = 0


Rotina principal:

1 Ler x(k) (estado da planta)

2 Calcular fu = Φu x(k) e fqp = 2HTn fu

3 Fazer

bqp =

[umax ]N−[umin]N

[xmax ]N − fu

fu − [xmin]N

4 Fazer beq = −

[0n×(n−1)N In

]fu (ultimas n linhas de fu)

5 Resolver o problema de otimizacao

u∗ = arg minu∈RpM

1

2uTHqpu + f Tqp u

s.a.Aqpu ≤ bqp, Aequ = beq


6 Atualizar o controle aplicado a planta: u(k) = u∗(k|k)

7 Fazer k = k + 1

8 Aguardar o proximo instante de amostragem e retornar ao passo 1.


Observacao: Restricao de igualdade

A restricao Aequ = beq pode ser imposta por meio de uma parametrizacaodo vetor u na forma

u = Zθ + u0

sendo Z uma matriz cujas colunas formem uma base para o espaco nulode Aeq e u0 uma solucao particular da equacao Aequ = beq.

Supondo que Aeq tenha posto completo de linhas, uma solucao particulare dada por

u0 = ATeq(AeqA

Teq)−1beq

Com isso, o problema de otimizacao pode ser reformulado em termos dovetor θ.


No Matlab, a matriz Z pode ser obtida fazendo Z = null(Aeq)

Detalhes a respeito desse procedimento podem ser consultados em:

GOULD, N. I. M.; HRIBAR, M. E.; NOCEDAL, J. On the solution ofequality constrained quadratic programming problems arising inoptimization. SIAM Journal on Scientific Computing, v. 23, n. 4, p.1376-1395, 2001.


Implementacao em Matlab

matrizes_regulador_estabilidade.m: Monta as matrizesΦu,Hn,Hqp,Aqp,Aeq.

mpc_regulador_estabilidade.m: S-function que implementa ocontrolador

Exemplo:

exemplo_regulador_estabilidade.m: Definicao das matrizes domodelo da planta (integrador duplo) e dos pesos do MPC.

regulador_estabilidade.mdl: Diagrama de simulacao.


Implementacao em Matlab: Exemplo

Parametros do controlador:

N = 10

umax = −umin = 0,2

xmax = −xmin = [2 2]T

Condicoes iniciais da planta:

x(0) = [1 0]T

O que acontece se x(0) = [1 0,65]T ?


Domınio de atracao


Domınio de atracao

Considerando que haja garantia de factibilidade recursiva e convergenciado estado para a origem, o (maior) domınio de atracao pode ser definidocomo o conjunto das condicoes iniciais x ∈ Rn para as quais o problemade otimizacao e factıvel.

Pergunta: Como caracterizar tal conjunto ?


Caracterizacao do domınio de atracao

O problema pode ser formulado da seguinte forma: Determinar o conjuntode pontos x ∈ X ⊂ Rn para os quais existe u ∈ RpN que satisfaz asseguintes restricoes:

Aqpu ≤ bqp

Aequ = beq

com

bqp =

[umax ]N−[umin]N

[xmax ]N − ΦuxΦux − [xmin]N

beq = −ANx

e Aqp, Aeq definidas como anteriormente.


Considerando X = {x ∈ Rn : xmin ≤ x ≤ xmax}, a condicao inicial x devesatisfazer [

In−In

]x ≤

[xmax

−xmin

]Essa restricao, combinada com

IpN−IpNH−H

u ≤

[umax ]N−[umin]N

[xmax ]N − ΦuxΦux − [xmin]N

pode ser reescrita como

0n×pN In0n×pN −InIpN 0pN×n−IpN 0pN×nH Φu

−H −Φu

[

ux

]≤

xmax

−xmin

[umax ]N−[umin]N[xmax ]N−[xmin]N


ou aindaSzz ≤ bz

em que

z =

[ux

], Sz =

0n×pN In0n×pN −InIpN 0pN×n−IpN 0pN×nH Φu

−H −Φu

, bz =

xmax

−xmin

[umax ]N−[umin]N[xmax ]N−[xmin]N


A restricao de igualdadeAequ = −ANx

pode ser reescrita como

[Aeq AN

] [ ux

]= 0n

ou aindaSz,eqz = 0n

em queSz,eq =

[Aeq AN

]


A restricao Szz ≤ bz define uma regiao Pz no espaco R(pN+n)

correspondente as variaveis u, x .

Considera-se aqui que tal regiao seja limitada em decorrencia de restricoessobre a excursao dos controles e dos estados. Diz-se entao que Pz e umpolitopo.


Politopo (Maciejowski, 2002)

Um politopo no Rn e uma regiao finita delimitada por um numero finito dehiperplanos.

Um politopo pode ser descrito por um conjunto de desigualdades da formaAx ≤ b ou por um conjunto de vertices.


A restricao Sz,eqz = 0n (n equacoes) define um corte no politopo inicial,resultando em um novo politopo P ′z .

Deve-se entao determinar quais os pontos x ∈ Rn para os quais existe

u ∈ RpN tal que z =

[ux

]∈ P ′z .

Para isso, pode-se projetar o politopo P ′z sobre as dimensoes definidas porsuas ultimas n componentes (correspondentes a x).


Ilustracao das operacoes envolvidas para n = 1, N = 1

z1 = û(k|k)

z2 = x Sz,eqz = 0

S z <= bz

Px

Pz

Pz’


Esse conjunto de operacoes pode ser realizado empregando ferramentas degeometria computacional.

Para ilustracao, serao aqui empregadas rotinas do Multiparametric Toolbox(MPT) para Matlab (http://control.ee.ethz.ch/∼mpt/)

Pzlinha = Polyhedron(’H’,[Sz bz],’He’,[Szeq zeros(n,1)]);

Px = projection(Pzlinha,p*N+1:p*N+n);


Rotina em Matlab para determinacao do domınio deatracao

DominioAtracao.m


Alternativa para alargar o domınio de atracao:Uso de conjunto terminal


Uso de conjunto terminal

Ideia: Ao inves de impor que o estado atinja a origem ao final dohorizonte de predicao:

x(k + N|k) = 0

pode-se impor que o estado atinja um conjunto terminal:

x(k + N|k) ∈ Xf

sendo Xf um subconjunto invariante do conjunto de estados admissıveisX , com 0 ∈ Xf .


Conjunto invariante

Considere um sistema com dinamica descrita por

x(k + 1) = Ax(k)

sendo x(k) ∈ Rn e A ∈ Rn×n.

Para esse sistema, um conjunto Xf e dito ser positivamente invariante(ou simplesmente “invariante”) se

x(0) ∈ Xf ⇒ x(k) ∈ Xf , ∀k ≥ 0

Vale notar que a origem e um conjunto invariante trivial.


Determinacao do maior conjunto invariante contido em X

Suponha que o conjunto X de estados admissıveis seja descrito na formade desigualdades lineares:

X = {x ∈ Rn : Sxx ≤ bx}

Considere ainda que X seja limitado e contenha a origem em seu interior,ou seja:

0 < bx


X = {x ∈ Rn : Sxx ≤ bx} (1)

Seja X1 o conjunto de condicoes iniciais x ∈ X a partir das quais o estadopermanece em X apos um passo, ou seja:

X1 = {x ∈ X : Ax ∈ X} (2)

De (1) e (2), tem-se

X1 = {x ∈ Rn : Sxx ≤ bx e SxAx ≤ bx}

ou ainda:

X1 =

{x ∈ Rn :

[SxSxA

]x ≤

[bxbx

]}


Seguindo desenvolvimento similar, chega-se a seguinte caracterizacao parao conjunto Xi de condicoes iniciais x ∈ X a partir das quais o estadopermanece em X ao longo de i passos:

SxSxA

...SxA

i

x ≤

bxbx...bx


Proposicao 1: Se Xi = Xi+1 para algum i , entao Xi e um conjuntoinvariante.

Prova: Inicialmente, vale notar que Xi 6= ∅, pois 0 ∈ Xi .

Seja x(0) ∈ Xi = Xi+1. Entao:

x(1) ∈ X , x(2) ∈ X , . . . , x(i + 1) ∈ X

Portanto, tem-se que x(1) ∈ Xi . Como Xi = Xi+1, conclui-se ainda quex(1) ∈ Xi+1. Logo:

x(2) ∈ X , x(3) ∈ X , . . . , x(i + 2) ∈ X

e, portanto, x(2) ∈ Xi . Empregando esse desenvolvimento repetidas vezes,conclui-se que x(k) ∈ Xi , ∀k ≥ 0.


Proposicao 1: Se Xi = Xi+1 para algum i , entao Xi e um conjuntoinvariante.

Observacao 1: Pode-se ainda mostrar que Xi contem todos ossubconjuntos invariantes de X .

Com efeito, seja um conjunto invariante Xinv ⊂ X . Se x(0) ∈ Xinv, tem-seque x(k) ∈ Xinv, ∀k ≥ 0 e, portanto, x(k) ∈ X , ∀k ≥ 0. Trivialmente,tem-se que x(k) ∈ X para k = 1, 2, . . . , i . Logo x(0) ∈ Xi .

Diz-se entao que Xi e o maior subconjunto invariante de X .


Observacao 2 (Determinacao finita de Xi ): Consideremos novamente acaracterizacao de Xi na forma de desigualdades lineares:

SxSxA

...SxA

i

x ≤

bxbx...bx

Por hipotese, Sxx ≤ bx define um conjunto X limitado, contendo a origemem seu interior, ou seja 0 < bx .

Se o sistema for assintoticamente estavel (ou seja, se todos os autovaloresde A tiverem modulo menor do que um), havera um inteiro i + 1 para oqual a desigualdade SxA

i+1x ≤ bx sera satisfeita para todo x ∈ X .

Portanto, a restricao SxAi+1x ≤ bx sera redundante e, consequentemente,

Xi+1 = Xi .


Como verificar a redundancia de restricoes ?

Considere as seguintes restricoes:

Sx ≤ b (3)

cT x ≤ d (4)

com x ∈ Rn, S ∈ Rr×n, b ∈ Rr , c ∈ Rn, d ∈ R.

Como testar se a restricao (4) e redundante com respeito a (3) ?

Ideia: Resolver o seguinte problema de programacao linear (PPL):

maxx∈Rn

cT x s.a. Sx ≤ b

A restricao (4) sera redundante se e somente se (cT x∗ − d) ≤ 0.


Mini-tutorial: Programacao linear no Matlab

Funcao LINPROG (Matlab Optimization Toolbox):

x = linprog(f,A,b)

minimiza f’*x

sujeito a A*x <= b

Em nosso caso:flp = −cAlp = Sblp = b


Uso da funcao LINPROG: Exemplo

minx∈R2

J(x) = x1 + 2x2

s.a.

−3x1 − x2 ≤ −3 (i)

−x1 + x2 ≤ 1 (ii)

x1 ≥ 0 (iii)

x2 ≥ 0 (iv)


x1

x2

1 2 3

1

2

3

(i) (ii)

(iii) (iv)

−3x1 − x2 ≤ −3 (i)

−x1 + x2 ≤ 1 (ii)

x1 ≥ 0 (iii)

x2 ≥ 0 (iv)


z1

z2

1 2 3

1

2

3

(i) (ii)

(iii) (iv)

Região desoluçõesfactíveis

−3x1 − x2 ≤ −3 (i)

−x1 + x2 ≤ 1 (ii)

x1 ≥ 0 (iii)

x2 ≥ 0 (iv)


x1

x2

1 2 3

1

2

3

Curvas de nívelde J(x)

J diminui

J(x) = x1 + 2x2


x1

x2

1 2 3

1

2

3

Curvas de nívelde J(x)

J diminui

x*

J(x) = x1 + 2x2


minx∈R2

J(x) = x1 + 2x2

s.a.

−3x1 − x2 ≤ −3 (i)

−x1 + x2 ≤ 1 (ii)

x1 ≥ 0 (iii)

x2 ≥ 0 (iv)

Usando o LINPROG:

flp =

[12

], Alp =

−3 −1−1 1−1 00 −1

, blp =

−3100


Implementacao em Matlab

Funcoes a serem empregadas:

teste_redundancia.m

conjunto_inv.m

O conjunto invariante Xf e obtido na forma de desigualdades lineares:

Xf = {x ∈ Rn : Sf x ≤ bf }


Exemplo

A =

[0 0.5−1 0.5

], xmin =

[−1−1

], xmax =

[11

]

Sx =

1 00 1−1 00 −1

, bx =

1111


Exemplo

>> A = [0 0.5; -1 0.5];

>> eig(A)

>> Sx = [eye(2);-eye(2)];

>> bx = ones(4,1);

>> max_iter = 10;

>> [Sf,bf] = conjunto_inv(A,Sx,bx,max_iter)


Visualizando o conjunto invariante com a funcao plot to MPT Toolbox:

>> Xf = Polyhedron('H',[Sf bf]);

>> plot(Xf)


Visualizando algumas trajetorias:

>> hold on

>> x(:,1) = [-0.5;1];

>> for k = 1:10, x(:,k+1) = A*x(:,k); end

>> plot(x(1,:),x(2,:),'-o')

>> close, plot(Xf), hold on

>> x(:,1) = [-1;0];

>> for k = 1:10, x(:,k+1) = A*x(:,k); end

>> plot(x(1,:),x(2,:),'-o')

>> close, plot(Xf), hold on

>> x(:,1) = [-0.8;0.6];

>> for k = 1:10, x(:,k+1) = A*x(:,k); end

>> plot(x(1,:),x(2,:),'-o')


Topicos da proxima aula

Uso de lei de controle terminal: “Dual mode predictive control”


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