$%2017/06/12 \newcommand\compl[1]{{#1^\mathtt{c}}} \newcommand\pare[1]{{(#1)}} \newcommand\Pare[1]{\left(#1\right)} \newcommand\curl[1]{\{#1\}} \newcommand\Curl[1]{\left\{#1\right\}} \newcommand\squa[1]{[#1]} \newcommand\Squa[1]{\left[#1\right]} \newcommand\abs[1]{\lvert#1\rvert} \newcommand\Abs[1]{\left\lvert#1\right\rvert} \newcommand\floor[1]{\lfloor#1\rfloor} \newcommand\Floor[1]{\left\lfloor#1\right\rfloor} \newcommand\ceil[1]{\lceil#1\rceil} \newcommand\Ceil[1]{\left\lceil#1\right\rceil} \newcommand\setN[0]{\mathbb{N}} \newcommand\setZ[0]{\mathbb{Z}} \newcommand\setQ[0]{\mathbb{Q}} \newcommand\setR[0]{\mathbb{R}} \newcommand\setC[0]{\mathbb{C}} \newcommand\sfrac[2]{#1/#2} \newcommand\od[2]{\frac{d#1}{d#2}} \newcommand\pd[2]{\frac{\partial#1}{\partial#2}} \newcommand\sod[2]{\sfrac{d#1}{d#2}} \newcommand\spd[2]{\sfrac{\partial#1}{\partial#2}}$ $\newcommand\L{\mathcal{L}} \newcommand\R{\mathcal{R}} \newcommand\A{\mathscr{A}} \newcommand\B{\mathscr{B}} \newcommand\G{\mathscr{G}} \newcommand\M{\mathbb{M}} \newcommand\I{\mathscr{I}} \newcommand\N{\mathscr{N}} \newcommand\setOR[0]{\overline{\mathbb{R}}} \DeclareMathOperator{\vol}{vol} \DeclareMathOperator\supp{supp} \DeclareMathOperator\sgn{sgn}$ # 制御対象 \begin{align} \dot{x}&=Ax+bu\\ y&=c^Tx \end{align} ![](https://i.imgur.com/ikLTZW2.png) Luenbergerのオブザーバー: \begin{align} \dot{\hat{x}}&=F\hat{x}+gy+hu \end{align} 誤差$\varepsilon:=\hat{x}-x$とすると,誤差システムは以下で得られる. \begin{align} \dot{\varepsilon} =F\hat{x}+gc^Tx+hu-Ax-bu \end{align} もし,$gc^T=A-F$かつ$h=b$ならば, \begin{align} \dot{\varepsilon} &=F\hat{x}+(A-F)x-Ax\\ &=F\varepsilon \end{align} であり,この解は$\varepsilon(t)=\exp(Ft)\varepsilon(0)$で得られる.すなわち,誤差$\varepsilon:=\hat{x}-x$の収束スピードは$F$の行列で決まる. $gc^T=A-F$かつ$h=b$を満たすように$g,h$を設計するには, \begin{align} g_i&=f_i-a_i\\ h_i&=b_i \end{align} がみたされる必要がある. $f_i$は設計パラメータであるから既知である. $b_i$も本研究で扱うシステムに対しては既知とみなせる. その一方で,$a_i$は未知であるため, $a_i$を推定する機能が必要である. ![](https://i.imgur.com/2LfV6UQ.png) と,$g$項,$h$項に対応したそれぞれのサブシステムを仮想的につくると, 以下が満たされる. ![](https://i.imgur.com/nApJzNh.png) 座標変換に関して議論があり,以下の通り,$\xi_i$は冗長な表現になっていることが指摘されている. ![](https://i.imgur.com/lSbynDa.png) 式展開をえて得られる大事な関係式は以下. ![](https://i.imgur.com/UEnao2E.png) 観測誤差は,2つの項に分離できる. また,第1項部分は,オブザーバーの設定値$p$が,$gc^T=A-F$かつ$h=b$を満たすための条件とどれだけズレているのか?で定まる. それと同時に,第1項は$\xi$部分が$0$に収束していれば,いかにヘッポコな$p=[g^T h^T]^T$の設定であったとしても,状態量推定ができてしまうことも意味している. #### 記号の使い分け ハット:パラメータ$p$固定で動かすオブザーバの場合の推定値関係 チルダ:パラメータ$p$を適応制御で時々刻々と変更していく状況下におけるオブザーバの推定値関係 # 可観測可観測正準形を作ろう 以下のシステムを考える. \begin{align} \dot{x}= \begin{bmatrix} 0&1\\ -a_1&-a_2 \end{bmatrix} x + \begin{bmatrix} 0\\1 \end{bmatrix} u \end{align} #### 変形例1 $\tilde{x}=(\tilde{x}_1,\tilde{x}_2)=(-a_1x_1,x_2)$とすると, \begin{align} \dot{\tilde{x}} =\begin{bmatrix} -a_1x_2\\ -a_1x_1-a_2x_2+u \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} -a_1\tilde{x}_2\\ \tilde{x}_1 - a_2\tilde{x}_2+u \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} 0 &-a_1\\ 1 &-a_2 \end{bmatrix} \tilde{x} + \begin{bmatrix} 0\\1 \end{bmatrix} u \end{align} #### 変形例2 $\tilde{x}=(\tilde{x}_1,\tilde{x}_2)=(Ax_1+Bx_2,x_2)$とすると, $Ax_1=\tilde{x}_1-Bx_2$より$(x_1,x_2)=(\frac{1}{A}\tilde{x}_1-\frac{B}{A}\tilde{x}_2,\tilde{x}_2)$だから, \begin{align} \dot{\tilde{x}} &=\begin{bmatrix} A\dot{x}_1+B\dot{x}_2\\ \dot{x}_2 \end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix} Ax_2+B(-a_1x_1-a_2x_2+u)\\ -a_1x_1-a_2x_2+u \end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix} A\tilde{x}_2 +B(-a_1(\frac{1}{A}\tilde{x}_1-\frac{B}{A}\tilde{x}_2)-a_2\tilde{x}_2+u)\\ -a_1(\frac{1}{A}\tilde{x}_1-\frac{B}{A}\tilde{x}_2) -a_2\tilde{x}_2+u \end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix} A\tilde{x}_2 -(Ba_1\frac{1}{A}\tilde{x}_1-Ba_1\frac{B}{A}\tilde{x}_2) -Ba_2\tilde{x}_2 +Bu\\ -\frac{a_1}{A}\tilde{x}_1 +(\frac{B}{A}a_1 -a_2)\tilde{x}_2 +u \end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix} -Ba_1\frac{1}{A}\tilde{x}_1 +( A +Ba_1\frac{B}{A} -Ba_2 )\tilde{x}_2 +Bu\\ -\frac{a_1}{A}\tilde{x}_1 +(\frac{B}{A}a_1 -a_2)\tilde{x}_2 +u \end{bmatrix}\\ &=\begin{bmatrix} -\frac{B}{A}a_1 &A+a_1\frac{B^2}{A}-Ba_2\\ -\frac{a_1}{A} &\frac{B}{A}a_1 -a_2 \end{bmatrix} \tilde{x} + \begin{bmatrix} B\\1 \end{bmatrix} u \end{align} あとは,以下を満たすように$A,B$を設定すればよい \begin{align} A+a_1\frac{B^2}{A}-Ba_2&=1\\ \frac{B}{A}a_1-a_2&=0 \end{align} $A=1$,$B=a_2/a_1$とすると,上記は満たされる. 以上をまとめると, $\tilde{x}=(\tilde{x}_1,\tilde{x}_2)=(x_1+\frac{a_2}{a_1}x_2,x_2)$とすると, \begin{align} \dot{\tilde{x}} &=\begin{bmatrix} -a_2 &1\\ -a_1 &0 \end{bmatrix} \tilde{x} + \begin{bmatrix} \frac{a_2}{a_1}\\1 \end{bmatrix} u \end{align} となって,論文の形式に落とすことができて...いない.(C行列部分があっていない) $\tilde{x}=(\tilde{x}_1,\tilde{x}_2)=(x_1,Ax_1+Bx_2)$としてとくとよいようだ. ![](https://i.imgur.com/PQBR5j7.png) ![](https://i.imgur.com/pT9G2mC.png)