跳到主要內容

[線性系統] Hautus Lemma 與 控制性/可穩定性質

以下我們介紹 線性系統理論中關於 控制性的 重要結果
==========================
Lemma: Hautus Lemma for Controllability
一個離散線性系統
\[
x(k+1) = A x(k) + Bu(k)
\]為 controllable 或稱 (A,B) controllable 若且唯若
\[
rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall \lambda \in \mathbb{C}
\]其中 $\mathbb{C}$ 表示 任意 complex number 所形成的集合。
==========================
Proof: omitted.

Comment:
1. 上述 Lemma 等價為 矩陣 $[\lambda I - A\;\; B]$ 有 $n$ 個 independent rows (full row rank) 。

2. 也許讀者會好奇為何需要如此多 控制性 檢驗工具? 為什麼不使用 可控性矩陣(controllability matrix) 檢驗法就好? 事實上此 Hautus Lemma 主要是功用是大幅簡化 理論證明,但一般實際 檢驗 系統的 可控性 仍多仰賴  可控性矩陣(controllability matrix) 檢驗法。

3. 注意到上述條件需要檢驗 "任意" complex number $\lambda$ 此條件明顯過於嚴苛。不過我們可以注意到 若 $\lambda $ 並非為 $A$ 矩陣的特徵值,則 $rank[\lambda I - A\;\; B] =n$ 必然成立,故我們只需檢驗 $\lambda$ 為 $A$ 矩陣的特徵值部分即可。故

==========================
Lemma (Modified): Hautus Lemma for Controllability
一個離散線性系統
\[
x(k+1) = A x(k) + Bu(k)
\]為 controllable 或稱 (A,B) controllable 若且唯若
\[
rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall \lambda \in eig(A)
\]==========================
Proof: omitted.


以下我們將討論拓展到 stabilizability。若現在我們將原本系統 $x(k+1) = A x(k) + Bu(k)$ 透過similar transformation (關於相似轉換細節請參閱 [線性系統] 控制性矩陣 與 非奇異轉換 (Controllability matrix & Non-singular transformation)) 轉成以下 partitioned system
\[\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( {k + 1} \right)}\\
{{x_2}\left( {k + 1} \right)}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{A_{11}}}&{{A_{12}}}\\
0&{{A_{22}}}
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( k \right)}\\
{{x_2}\left( k \right)}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{B_1}}\\
0
\end{array}} \right]u\left( k \right)\]其中 $(A_{11}, B_1)$ 為 controllable。上式又稱為 controllability canonical form。注意到若我們觀察此系統的 contorllability matrix
\[C = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{B_1}}&{{A_{11}}{B_1}}&{{A_{11}}^2{B_1}}& \cdots &{{A_{11}}^n{B_1}}\\
0&0&0& \cdots &0
\end{array}} \right]\]由於 $(A_{11}, B_1)$ 為 controllable 故 controllability matrix $C$ 上排具有 $n_1$ 個 independent row。但是 $C$ 的 下排 $n_2$ rows 均為 $0$ ,故必定不滿足 full row rank test,此系統 uncontrollable。


Exercise: 試證 uncontrollable mode 為 $x_2(k)$。


儘管有 uncontrollable mode ,但我們可以退而求其次,若此 uncontrollable mode 為 stable,則我們仍可控制此系統,此類系統稱作 stabilizable。

===========
Definition: Stabilizability
考慮以下 partitioned system
\[\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( {k + 1} \right)}\\
{{x_2}\left( {k + 1} \right)}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{A_{11}}}&{{A_{12}}}\\
0&{{A_{22}}}
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( k \right)}\\
{{x_2}\left( k \right)}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{B_1}}\\
0
\end{array}} \right]u\left( k \right)\]其中 $(A_{11}, B_1)$ 為 controllable。若 $A_{22}$ 為 stable 則此 partitioned system 稱作 stabilizable。=========


接著我們可以拓展前述討論的 Hautus Lemma 到 Stabilizability 之中。
================
Lemma: (Hautus Lemma for Stabilizability)
一個離散線性系統
\[
x(k+1) = A x(k) + Bu(k)
\] 為 stabilizable 若且唯若
\[
rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall |\lambda| \ge 1
\]================

Proof:
$(\Rightarrow)$ 假設系統 stabilizable,我們要證明  $rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall |\lambda| \ge 1 $成立。

注意到 系統 stabilizable,故由 stabilizability 定義可知
考慮以下 partitioned system
\[\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( {k + 1} \right)}\\
{{x_2}\left( {k + 1} \right)}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{A_{11}}}&{{A_{12}}}\\
0&{{A_{22}}}
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( k \right)}\\
{{x_2}\left( k \right)}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{B_1}}\\
0
\end{array}} \right]u\left( k \right)\]其中 $(A_{11}, B_1)$ 為 controllable 且 $A_{22}$ 為 stable 。故我們有
 \[rank[\lambda I - A\;\;B] = rank\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\lambda I - {A_{11}}}&{ - {A_{12}}}&{{B_1}}\\
0&{\lambda I - {A_{22}}}&0
\end{array}} \right] \ \ \ \ \ (*)
\] 且 若我們觀察 矩陣 $[\lambda I - A_{11}\;\; B_1]$ 與 $[\lambda I - A_{22}]$ 的 row,可發現若 $|\lambda| \ge 1$ 則這些 rows 互為 independent。故由 Hautus Lemma for controllability 可知 ,對  $|\lambda| \ge 1$而言,$(*)$ 的 rows 為 independent 故  $rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall |\lambda| \ge 1 $


$(\Leftarrow)$ 假設 $rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall |\lambda| \ge 1 $成立,我們要證明 系統 stabilizable 。亦即 考慮以下 partitioned system
\[\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( {k + 1} \right)}\\
{{x_2}\left( {k + 1} \right)}
\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{A_{11}}}&{{A_{12}}}\\
0&{{A_{22}}}
\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{x_1}\left( k \right)}\\
{{x_2}\left( k \right)}
\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{{B_1}}\\
0
\end{array}} \right]u\left( k \right)\]其中 $(A_{11}, B_1)$ 為 controllable 且 $A_{22}$ 為 stable 注意 partitioned system 為 controllability canonical form,故 $(A_{11}, B_1)$ 已為 controllable ,故我們僅須證明 $A_{22}$ 為 stable 。

由 假設 $rank[\lambda I - A\;\; B] =n, \;\; \forall |\lambda| \ge 1 $ 我們可知 對任意 $|\lambda| \ge 1 $,
\[rank[\lambda I - A\;\;B] = rank\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}
{\lambda I - {A_{11}}}&{ - {A_{12}}}&{{B_1}}\\
0&{\lambda I - {A_{22}}}&0
\end{array}} \right]\]具有 independent rows 。此暗示了 上述矩陣下排 $[\lambda I - A_{22} ]$ 亦有 full row rank $\forall |\lambda| \ge 1$ 故 $A_{22}$ 的 eigenvalue 必 $<1$ 故 $A_{22} $ 為 stable。

留言

這個網誌中的熱門文章

[數學分析] 什麼是若且唯若 "if and only if"

數學上的 if and only if  ( 此文不討論邏輯學中的 if and only if,只討論數學上的 if and only if。) 中文翻譯叫做  若且唯若 (or 當且僅當) , 記得當初剛接觸這個詞彙的時候,我是完全不明白到底是甚麼意思,查了翻譯也是愛莫能助,畢竟有翻跟沒翻一樣,都是有看沒有懂。 在數學上如果看到 if and only if  這類的句子,其實是表示一種 雙條件句 ,通常可以直接將其視為" 定義(Definition)" 待之,今天要分享的是這樣的一個句子如何用比較直觀的方法去看他 假設我們現在有 兩個邏輯陳述句 A 與  B. 注意到,在此我們不必考慮這兩個陳述句到底是什麼,想表達什麼,或者到底是否為真(true),這些都不重要。只要知道是兩個陳述即可。 現在,考慮新的陳述:  "A if and only if B" 好了,現在主角登場,我們可以怎麼看待這個句子呢? 事實上我們可以很直覺的把這句子拆成兩部分看待,也就是 "( A if B ) and ( A only if B )" 那麼先針對第一個部分  A if B  來看, 其實這句就是說  if B then A, 更直白一點就是 "if B is true, then A is also true".  在數學上等價可以寫為 "B implies A" .  或者更常用一個箭頭符號來表示 "B $\Rightarrow$  A"  現在針對第二個部分  A only if B 此句意指  "If B is not true, then A is also not true". 所以如果已知 A is true,  那麼按照上句不難推得 B is also true 也就是說  A only if B  等價為 "If A is true then B is also true". 同樣,也可以寫作   "A implies B"   或者用箭頭表示  "A   $\Rightarrow$     B".

[數學分析] 淺談各種基本範數 (Norm)

這次要介紹的是數學上一個重要的概念: Norm: 一般翻譯成 範數 (在英語中 norm 有規範的意思,比如我們說normalization就是把某種東西/物品/事件 做 正規化,也就是加上規範使其正常化),不過個人認為其實翻譯成 範數 也是看不懂的...這邊建議把 Norm 想成長度就好 (事實上norm是長度的抽象推廣), 也許讀者會認為好端端的長度不用,為何又要發明一個 norm 來自討苦吃?? 既抽象又艱澀。 事實上想法是這樣的: 比如說現在想要比較兩個數字 $3$ , $5$ 之間的大小,則我們可以馬上知道 $ 3 < 5 $;同樣的,如果再考慮小數與無理數如 $1.8753$ 與 $\pi$,我們仍然可以比較大小 $1.8753 < \pi = 3.1415...$ 故可以發現我們有辦法對 "純量" 做明確的比大小,WHY? 因為前述例子中 $3$, $5$, $1.8753$ or $\pi$ 其各自的大小有辦法被 "measure "! 但是如果是現在考慮的是一組數字 我們如何去measure 其大小呢?? 比如說 \[x:=[1, -2, 0.1, 0 ]^T \]上式的大小該是多少? 是 $1$? $-2$? $0.1$??? 再者如果更過分一點,我們考慮一個矩陣 \[A = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 1&2\\ 3&4 \end{array}} \right] \],想要知道這個矩陣的大小又該怎麼辦?? 是 $1$ ? $2$ 還是 $4$ ?..其實現階段我們說不清楚。 也正是如此,可以發現我們確實需要新的 "長度" 的定義來幫助我們如何去 measure 矩陣/向量/甚至是函數的大小。 故此,我們首先定義甚麼是Norm,(也就是把 "長度" or "大小" 的本質抽離出來) ================== Definition: Norm 考慮 $V$ 為一個向量空間(Vector space),則我們說  Norm 為一個函數 $||\cdot|| : V \rightarrow \mathbb{R}$ 且滿足下列性質