1. Введение.
Как известно, метод моментов широко применяется для поиска управления, оптимального в смысле минимальности нормы управления или времени перехода в заданное состояние при явном ограничении на норму управления (см. [2, ч. 2]). С помощью этого метода возможно построить точное решение задач оптимального управления для линейных (по управлению) систем с сосредоточенными параметрами, а также приближённые решения для линейных (по управлению) систем с распределёнными параметрами (см. [1, гл. 3]). Данный метод применим и к исследованию задач оптимального управления системами, которые описываются дифференциальными уравнениями дробного порядка (см. [3]).
Н. Н. Красовским было рассмотрено иное применение метода моментов: задача «наблюдения в случайных обcтоятельствах» или оценивания состояния некоторой системы по результатам наблюдений в условиях действия внешних возмущений (см. [2, § 46]). Аналогичная задача была исследована и для одно- и двумерных линейных систем дробного порядка (см. [4]).
Ранее задачи оптимального управления и оценивания состояния системы были рассмотрены для линейных одномерных систем дробного порядка и для некоторых двумерных и многомерных систем частного вида (см. [3, 4] и ссылки в этих работах). В настоящей работе аналогичное исследование проводится для более общего случая линейных многомерных систем произвольной конечной размерности с коэффициентами, зависящими от времени, и различным порядком операторов дробного дифференцирования в каждом из уравнений, описывающих поведение системы.
2. Предварительные сведения.
Рассматриваются многомерные линейные динамические системы дробного порядка, поведение которых описывается уравнением следующего вида:
(1)
где оператор дробного дифференцирования порядка , компоненты вектора состояния системы, компоненты вектора управления, компоненты вектора возмущения, коэффициенты, в общем случае зависящие от времени. Оператор дробного дифференцирования в формуле (1) понимается либо в смысле РиманаЛиувилля, либо в смысле Капуто (см. [6, Ch. 2]). Соответственно, начальные условия для системы (1) ставятся либо в нелокальном, либо в локальном виде:
(2)
(3)
где оператор дробного интегрирования РиманаЛиувилля (см. [6, Ch. 2]).
В [5, Theorems 5, 6] получены аналитические решения уравнения (1) с начальными условиями (2) или (3), которые могут быть записаны в виде
(4)
где в случае, когда оператор дробного дифференцирования в уравнении (1) понимается в смысле РиманаЛиувилля, и в случае, когда оператор дробного дифференцирования в уравнении (1) понимается в смысле Капуто. Функции и в общем случае вычисляются как решение однородного уравнения (1) с оператором дробного дифференцирования РиманаЛиувилля и Капуто соответственно (см. [5, Sec. 4]). Для функций справедлива следующая оценка (см. [5, Lemma 5]):
(5)
Сформулируем -проблему моментов, к которой далее будут сведены задачи оптимального управления и оценивания состояния.
-Проблема моментов.
Пусть дана система функций , , и набор чисел , (называемых моментами), хотя бы одно из которых отлично от нуля. Необходимо построить такую функцию , , , что выполняются соотношения:
(6)
(7)
Следует отметить, что функции и могут быть и вектор-функциями: , .
Проблема моментов вида (6)(7) разрешима, если выполнено одно из эквивалентных условий (см. [1, 2]):
(i) функции линейно независимы или среди них можно выделить подсистему линейно независимых функций;
(ii) выполняется неравенство , где число определяет минимальное значение нормы (7) и находится из условия
(8)
где такие числа, что
(9)
Решением -проблемы моментов, обладающим минимальной нормой, является вектор-функция, компоненты которой имеют следующий вид:
(10)
где числа, доставляющие минимум в задаче (8)-(9).
Решением -проблемы моментов, обладающим минимальным носителем, является вектор-функция, компоненты которой имеют следующий вид:
(11)
где определяется как минимальное вещественное положительное значение , для которого выполнено неравенство .
Следует отметить, что моменты , вообще говоря, параметрически зависят от , что определяет (в соответствии с (9)) и зависимость от данного параметра чисел .
3. Задача оптимального управления.
Будем рассматривать следующую формулировку задачи оптимального управления. Найти управление , чтобы система (1) перешла из начального состояния, определяемого условиями (2) или (3), в конечное состояние, определяемое условием
(12)
и при этом было выполнено одно из следующих требований:
(i) норма управления была минимальной (среди всех допустимых управлений) при заданном времени ;
(ii) время было минимальным при заданном ограничении (7) на норму управления.
Теорема 1. Пусть справедливы следующие выражения:
(13)
(14)
Поставленная выше задача оптимального управления сводится к проблеме моментов (6)(7), где моменты и функции определяются выражениями (13) и (14) соответственно, при выполнении следующих условий:
(15)
Доказательство. Воспользуемся формулами (4) и запишем решение системы (1) в момент времени :
Данное выражение с учётом обозначений (13) и (14) может быть переписано в виде проблемы моментов (6). Теперь необходимо убедиться, что функции, определяемые выражением (14), являются элементами пространства , . Оценим норму этих функций в пространстве , воспользовавшись неравенством (5):
Выражение в правой части будет ограничено при выполнении условий (15). Теорема доказана.
Замечание 1. Условия (15) обобщают условия, полученные в [3, 4] при рассмотрении частных случаев системы (1).
Следствие 1. Пусть матрица имеет хотя бы один ненулевой элемент (и, следовательно, в системе функций можно выделить подсистему линейно независимых функций) и условия (15) выполнены. Тогда проблема моментов (6)(7), где моменты и функции определяются выражениями (13) и (14) соответственно, является разрешимой, и её решение определяется формулами (10)(11).
Следствие 2. Пусть матрица не зависит от времени. В этом случае элементы матрицы выражаются формулой
(см. [5]). Если выполнены условия (15), то проблема моментов (6)(7), где моменты и функции определяются выражениями (13) и (14) соответственно, будет разрешимой даже в случаях, когда матрица является нулевой или вырожденной.
4. Задача оценивания состояния системы.
Рассмотрим теперь ситуацию, когда динамика некоторой системы описывается системой уравнений (1) при , но состояние недоступно для непосредственного измерения, а может быть восстановлено с определённой погрешностью по результатам измерения состояния другой системы, динамика которой подчиняется одномерному уравнению:
(16)
где оператор дробного дифференцирования порядка , понимаемый, как и выше, в смысле либо Капуто, либо РиманаЛиувилля; внешнее возмущение; и зависящие от времени коэффициенты, . Будем далее называть функцию наблюдением.
Примем, что возмущение представляет собой последовательность -импульсов, моменты появления которых подчиняются распределению Пуассона с математическим ожиданием (как и в [2, § 46]):
(17)
случайные величины, принимающие с одинаковой вероятностью значения , .
Начальные условия для наблюдения поставим, как и выше, в локальном или нелокальном виде для случаев, когда оператор понимается в смысле Капуто или РиманаЛиувилля соответственно:
(18)
(19)
Поставим следующую задачу оценивания состояния системы, аналогичную рассмотренной Н. Н. Красовским задаче о «наблюдении в случайных обстоятельствах» для систем целого порядка (см. [2, § 46]): найти оптимальную операцию , восстанавливающую компоненту состояния системы по наблюдению с наименьшей возможной погрешностью ,
(20)
(21)
где математическое ожидание погрешности . При этом должно выполняться условие при .
Замечание 2. Можно пополнить вектор компонентой и в этом случае рассматривать поставленную задачу оценивания состояния системы как задачу восстановления одной из координат нового (пополненного) вектора по набору других.
Используя формулу (4) в одномерном случае и заменяя функции и на функции и , а неоднородность на неоднородность , запишем решение уравнения (16):
(22)
где в случае, когда оператор дробного дифференцирования в уравнении (16) понимается в смысле РиманаЛиувилля, и в случае, когда оператор дробного дифференцирования в уравнении (16) понимается в смысле Капуто. Функции и в общем случае вычисляются как решение однородного уравнения (16) с оператором дробного дифференцирования РиманаЛиувилля и Капуто соответственно (см. [5, Sec. 4]). Для функций справедлива оценка вида (5).
Первое слагаемое в формуле (22) не зависит ни от состояния , ни от возмущения , поэтому можно рассматривать задачу оценивания для функции
(23)
Соответственно, поставленная выше задача оптимального оценивания состояния может быть переформулирована: найти оптимальную операцию , такую что
(24)
(25)
Будем искать оптимальную операцию в виде
(26)
где некоторая функция с ограниченным изменением.
Теорема 2. Пусть , отлична от константы на интервале , и выполнены следующие условия:
(27)
Тогда поставленная задача оценивания (24)(25) при фиксированном эквивалентна следующей проблеме моментов: найти такую функцию с минимальной нормой, что
(28)
(29)
(30)
Доказательство. Перепишем формулу (24) с учётом (26) и поменяем в полученном выражении порядок интегрирования:
(31)
Внутренний интеграл в полученном выражении представляет собой функцию (см. (30)). Тогда будем иметь
(32)
Функция является решением уравнения (1) при с начальным условием (2) или (3) и может быть записана в явном виде с помощью формулы (4). Подставив получившееся выражение в уравнение (32) и выражение в правой части отличным от нуля, получим выражение (28), где функция определяется формулой (29).
Рассмотрим теперь величину в фигурных скобках в выражении (25). Используя выражение (26), можно, по аналогии с выражением (31), поменять порядок интегрирования и получить формулу:
Возмущение (17), как указывалось выше, представляет собой последовательность -импульсов, моменты появления которых подчиняются распределению Пуассона, а амплитуды с одинаковой вероятностью принимают значение . В [2, § 46] было показано, что для такой модели возмущения справедливо соотношение
(33)
Таким образом, требование минимизации погрешности (25) в данном случае эквивалентно требованию минимизации нормы функции .
Итак, показано, что исходная задача (24)(25) при фиксированном эквивалентна одномерной проблеме моментов вида (28) для функции , определяемой формулой (30), относительно известной функции , определяемой формулой (29), и момента , который по условию теоремы отличен от нуля.
Поскольку и отлична от константы , то функция на полуинтервале отлична от нуля. Для нормы функции в пространстве справедливо неравенство
(34)
По условию теоремы , также справедлива оценка (5); следовательно, при выполнении условий (27) выражение в правой части неравенства (34) будет ограничено. Следовательно, норма функции в пространстве будет определена. Теорема доказана.
Следствие 3. Можно непосредственно убедиться, что в одномерном случае задача условной оптимизации (8)(9) имеет единственное решение:
Если теорема 2 справедлива и норма определена, то , и проблема моментов (28) разрешима.
Замечание 3. Если рассматривать более общий случай , , , , , то условия (27) запишутся в виде