王曉玲 周映江 劉波
摘 要: 系統(tǒng)的狀態(tài)能控性是現(xiàn)代控制理論教學中的重點,怎樣深入地、直觀地教授狀態(tài)能控性這一知識點,是自動控制原理與現(xiàn)代控制理論課程中的難點。本文通過引入多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性的應(yīng)用實例來促進學生對系統(tǒng)可控性概念的理解,進而提高教學質(zhì)量,提高學生學習的興趣和應(yīng)用能力。
關(guān)鍵詞:現(xiàn)代控制理論 狀態(tài)能控性 教學探討
1 現(xiàn)代控制理論中狀態(tài)能控性的教學現(xiàn)狀
《現(xiàn)代控制理論》是高等工科學校自動化、電氣工程、測控技術(shù)以及智能電網(wǎng)等專業(yè)的一門專業(yè)課,涉及本科生、碩士生、博士生。該課程以線性代數(shù)與高等數(shù)學等知識為理論基礎(chǔ),以自動控制原理為專業(yè)基礎(chǔ),具有較強的理論性和專業(yè)性,其教學工作包括理論講授和仿真實驗。能控性(controllability)由匈牙利裔美籍數(shù)學家卡爾曼(R.E.Kalman) 于20 世紀60 年代首次提出[1],是現(xiàn)代控制理論中的一個重要的基本問題,在許多研究領(lǐng)域中起到關(guān)鍵性的作用,成為現(xiàn)代控制理論中的重要概念,是該門課程中的一個重要教學內(nèi)容。為了與文獻[2] 中的結(jié)構(gòu)能控性的概念區(qū)分開來,這里我們所說的能控性都是指狀態(tài)能控性(statecontrollability)。
對于一個連續(xù)時間的線性時不變系統(tǒng),其狀態(tài)方程為[3,4]:x(t)=Ax(t)+Bu(t),t ∈ J (1)其中,x(t) 為n 維狀態(tài),u(t) 為P維輸入,J 為時間定義區(qū)間,A 和B 分別為n×n 和n×p 的矩陣。對系統(tǒng)(1)和指定初始時刻t 0 ∈ J,如果存在一個時刻t 1 ∈ J,t 1>t 0,以及一個無約束容許控制u(t),t ∈[t 0,t 1],使得系統(tǒng)狀態(tài)由x(t 0)=x 0 轉(zhuǎn)移到x(t 1)=0,那么我們稱一個非零狀態(tài)x 0 在時刻t 0 為能控的[3-5]。
在現(xiàn)有的教學過程中,我們對這個概念的講授主要是單純地從概念入手,無法給學生一個直觀的、形象的展示。并且,在現(xiàn)有的教學大綱中,由于實驗課課時限制,并沒有為系統(tǒng)的能控性這一知識點開設(shè)相應(yīng)的實驗課,缺乏實際應(yīng)用。實驗課(例如虛擬仿真)是高等院校教學工作中重要的實踐環(huán)節(jié),更是工科院校培養(yǎng)應(yīng)用型工程技術(shù)人才的重要環(huán)節(jié)。沒有虛擬仿真實驗,我們不僅無法為學生提供直觀影像,而且也不利于發(fā)揮學生學習的主觀能動性。
2 多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性
多智能體系統(tǒng)是本世紀的一個熱門概念,興起于計算機科學、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等新的科學技術(shù)的發(fā)展。該系統(tǒng)實際上是由多個具有傳感、計算、通信和執(zhí)行能力的智能體組成的,卻能實現(xiàn)“1+1 > 2”的性能效果。
多智能體系統(tǒng)的研究主要是通過引入拉普拉斯矩陣L 來描述智能體之間的信息交互關(guān)系而進行的。很顯然,拉普拉斯矩陣 的維數(shù)等于智能體的個數(shù)。多智能體系統(tǒng)能控性的概念是Tanner 于2004 年在文獻[6] 中提出。
Tanner 在該文中從經(jīng)典的領(lǐng)航者——跟隨者的角度給出了多智能體系統(tǒng)能控性的定義。
在文獻[6] 中的多智能體系統(tǒng)的能控性研究中,考慮一個包含N 個智能體的系統(tǒng),其中領(lǐng)航者和跟隨者的個數(shù)分別為m 和N-m。定義一個N 維的變量x(t),則有x(t)=Lx(t) (2)根據(jù)領(lǐng)航者和跟隨者的信息更新特點,拉普拉斯矩陣L 可寫成如下分塊形式L=Lf lfllfl Ll(3)其中,Lf 和Ll 分別跟隨者和領(lǐng)航者的編號,lfl 表示從領(lǐng)航者都跟隨者的信息流向。
其中,u 是作用于領(lǐng)航者的外界輸入。多智能體系統(tǒng)的能控性反映的是領(lǐng)航者對跟隨者的控制能力,也就是系統(tǒng)的能控性問題,即(5)在有限時間內(nèi)通過領(lǐng)航者的作用能否控制跟隨者到達任意給定位置,其本質(zhì)是將系統(tǒng)編隊控制問題在特定的通信拓撲下轉(zhuǎn)化為經(jīng)典的狀態(tài)能控性問題[7]。為了更好地與狀態(tài)能控性的概念相契合,我們這里是介紹每一個智能體的狀態(tài)為l 維的情況。如下圖1 就是一個很直觀的多智能體系統(tǒng)能控性的例子。
3 系統(tǒng)能控性的概念到實際
我們在(5)只考慮了N-M 個狀態(tài)都為維的跟隨者的狀態(tài)能控性問題,該問題可以看作是一個N-M 維的單個體系統(tǒng)的能控性問題,其中x 1 相當于控制輸入。我們將通過對(5)的能控性仿真,來引導(dǎo)學生對狀態(tài)能控性概念的理解。
在狀態(tài)能控性的教學中,我們不再拘泥于概念知識和理論推導(dǎo),秉承“理論 實踐”的教學理念,以理論聯(lián)系實際為教學導(dǎo)向,引入當下時興的多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性的例子和仿真實驗,啟發(fā)學生對狀態(tài)能控性概念的學習和理解。在實驗進行過程中,我們采取小組實驗的形式,即三至五位學生為一個小組進行實驗,以MATLAB 編程來實現(xiàn)多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性,以此來促進學生對概念的理解,從而提高學習分析問題、解決問題的能力,提供學生團隊合作的能力。圖2刻畫了一個包含六個智能體的多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性。在該實驗中,不失一般性,我們以正三角形為任意的最終位置。
更進一步地,我們可以將MATLAB 編程實現(xiàn)的狀態(tài)可控性程序應(yīng)用到實驗室所具有的無人機(如圖3)上,實現(xiàn)無人機的編隊控制。這樣的實際應(yīng)用可以為學生提供直觀的演示,促進學生對能控性概念的深入理解。
4 結(jié)語
在《現(xiàn)代控制理論》課程中能控性概念的教學中引入多智能體系統(tǒng)的狀態(tài)能控性,結(jié)合多智能體系統(tǒng)狀態(tài)能控性的仿真實驗結(jié)果來促進學生對狀態(tài)能控性的理解,并將多智能體系統(tǒng)的能控性的MATLAB 程序應(yīng)用到無人機中,實現(xiàn)狀態(tài)能控性的實際應(yīng)用,以此來改變原來的對狀態(tài)能控性的純概念性講解,實現(xiàn)“理論 實踐”的良好結(jié)合,提高學生的應(yīng)用動手能力。這種應(yīng)用型實驗的引入,可以加深學生對能控性概念的理解,也更容易調(diào)動學生的聽課積極性,從而提高課堂聽課效率,改善教學效果。
參考文獻:
[1]R.E.Kalman,Y.C.Ho,Controllability oflinear dynamical systems,Contributions toDifferential Equations,1963,1(2):189-213.
[2]Yang-Yu Liu, Jean-Jacques Slotine,Albert-L szl Barab si,Controllability ofcomplex networks,Nature,473:167-173,2011.
[3] 胡壽松. 自動控制原理(第六版)[M]. 北京:科學出版社,2013.
[4]鄭大鐘. 線性系統(tǒng)理論( 第20版)[M].北京:清華大學出版社,2002 年
[5] 王杰, 陳陳. Modern Control TheoryLecture(英文版)[M]. 北京:中國水利水電出版社,2011.
[6]H. G. Tanner,On the controllabilit yof nearest neighbor interconnections,Proceedings of the 43nd IEEE Conference onDecision and Control,Paradise Island,theBahamas:Springer Press,2004,3:2467--2472.
[7] 關(guān)永強,紀志堅,張霖,王龍. 控制理論于應(yīng)用[J],32(4):1-11,2015.
[8] 胡衛(wèi)娜. 多智能體系統(tǒng)的能控性及其應(yīng)用,碩士論文,2012.