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Máster y doctorado

Control robusto

Un modelo puede ser aproximado y un controlador seguir funcionando dentro de un margen. Control robusto especifica ese margen como un conjunto y exige una garantía para todos sus elementos. Empezaremos con una ecuación escalar donde podemos ver el peor caso exactamente; después separaremos estabilidad, ganancia y límites de una interconexión.

1. La incertidumbre y la garantía se escriben juntas

La incertidumbre puede ser un parámetro en un intervalo, matrices en un politopo o un operador de norma acotada. Son conjuntos diferentes. Una comprobación en unos valores escogidos no cubre automáticamente todo un continuo ni dinámicas adicionales.

Se declara qué queremos garantizar: estabilidad de estados, amplificación de perturbaciones, esfuerzo de control u otra medida. También si el parámetro es fijo desconocido o cambia con el tiempo. Un sistema puede ser estable y aun así amplificar mucho una entrada.

Dos modelos estables con ganancias muy diferentes

G₁(s)=1/(s+1) y G₂(s)=1/(s+1/100).

  1. Polos

    Están en −1 y −1/100, ambos estables.

  2. Ganancias

    Veremos que sus normas H∞ son uno y cien.

  3. Distinguir

    Que ambos decaigan no los hace equivalentes frente a perturbaciones de energía finita.

Resultado

Estabilidad y rendimiento son dos preguntas.

Lo comprobamos

La comparación de ganancias se hará con el mismo canal y estado inicial cero.

Muestrear un intervalo no es una prueba uniforme

Se sabe que a∈[−2,1] pero solo se simula a=0.

  1. Conjunto

    Incluye valores distintos de cero.

  2. Simulación

    Describe un modelo nominal.

  3. Pendiente

    Hace falta una desigualdad válida en todo a o una reducción matemática que cubra el conjunto.

Resultado

La garantía debe tener el mismo alcance que la incertidumbre declarada.

Lo comprobamos

La simulación puede ilustrar; la extensión a todo el intervalo necesita justificación.

2. En un sistema escalar el peor caso se puede localizar exactamente

Para x′=−ax+u y realimentación u=−kx, la ecuación cerrada es x′=−(a+k)x.
Con a constante, x(t)=e^{-(a+k)t}x(0).
Hay estabilidad exponencial estricta si a+k>0.
Una cota uniforme cubre todos los parámetros del intervalo
a∈[−1,1]; k=2; x(0)=103Peor tasa: a mínimo+k=1|x(t)|≤e⁻ᵗ|x(0)|La desigualdad cubre toda la familia.
Sistema cerrado x′=−(a+k)x, con a entre menos uno y uno, realimentación u menos kx y k dos. La tasa a más k está entre uno y tres. Para estado inicial uno, toda trayectoria con a constante queda entre exp menos tres t y exp menos t. El dibujo usa la misma escala de estado y tiempo en ambas fronteras y sombrea esa familia; la curva azul superior es el peor decaimiento. La garantía de valor absoluto exp menos t sigue siendo válida para a medible variable en ese intervalo por integrar la tasa, aunque no se esté afirmando que toda curva dibujable dentro de la franja sea una trayectoria.
Si a∈[a_{min},a_{max}], la tasa menor es a_{min}+k.

Si esa cantidad es positiva, |x(t)|\le e^{-(a_{\min}+k)t}|x(0)| para toda la familia. En la igualdad cero aparece un modo constante y se pierde el decaimiento exponencial.

Un margen que cubre el intervalo entero

a∈[−1,1] y k=2.

  1. Tasas

    a+k∈[1,3].
  2. Peor caso

    La menor es uno, en a=−1.
  3. Cota

    |x(t)|≤e⁻ᵗ|x(0)| para todo a del intervalo.
Resultado

El dibujo muestra una familia completa entre las dos tasas extremas.

Lo comprobamos

La curva más lenta corresponde a la menor amortiguación.

La desigualdad debe ser estricta

a∈[−2,1] y k=2.

  1. Peor extremo

    a=−2 da a+k=0.
  2. Ecuación

    x′=0 y x(t)=x(0).
  3. Conclusión

    No hay estabilidad exponencial estricta para toda la familia; se necesita k>2.

Resultado

Un margen nulo no se presenta como decaimiento positivo.

Lo comprobamos

Para k<2 el mismo extremo produce crecimiento.

3. Un mismo Lyapunov puede certificar todos los modelos

En el escalar V=x²/2 tiene derivada −(a+k)x².

Un margen c=a_{min}+k>0 da V′≤−2cV, de donde sale la cota exponencial. No hace falta resolver o simular infinitos parámetros.

En matrices buscamos un P=Pᵀ>0 y Q=Qᵀ>0 con A(δ)ᵀP+PA(δ)≤−Q para todo δ.

Para A en un politopo, basta verificar esa desigualdad con el mismo P y Q en cada vértice: las combinaciones convexas conservan el orden. Es un certificado suficiente de estabilidad cuadrática común.

Un certificado en dos dimensiones

A(a)=diag(−a,−1), con a∈[1,3] y P=I.

  1. Simetría

    AᵀP+PA=diag(−2a,−2).
  2. Cota

    Es ≤−2I para todo a≥1.
  3. Estado

    V=||x||² cumple V′≤−2V, así ||x(t)||≤e⁻ᵗ||x(0)||.
Resultado

Un único certificado cubre todo el intervalo.

Lo comprobamos

Aquí P es positiva definida, no solo semidefinida.

Por qué los vértices bastan con un certificado común

A=θA₁+(1−θ)A₂, 0≤θ≤1, y cada vértice cumple AᵢᵀP+PAᵢ≤−Q.

  1. Expandir

    AᵀP+PA=θ(A₁ᵀP+PA₁)+(1−θ)(A₂ᵀP+PA₂).
  2. Orden

    La combinación es ≤−θQ−(1−θ)Q=−Q.
  3. Punto clave

    P y Q son los mismos en ambos extremos.

Resultado

La convexidad de la desigualdad hace la prueba uniforme.

Lo comprobamos

Usar matrices P distintas sin otro argumento no da esta identidad.

4. Estabilidad nominal o de vértices no sustituye esa desigualdad común

En el escalar, k=1 estabiliza a=0, pero a=−2 produce x′=x.

Esa familia no queda certificada por el buen comportamiento nominal.

En varias dimensiones incluso dos matrices estables pueden tener una media inestable. Comprobar autovalores de cada vértice no equivale a comprobar una desigualdad de Lyapunov común en ellos. Que no exista un certificado cuadrático común tampoco demuestra por sí solo que cada familia imaginable sea inestable.

Un cambio de parámetro invierte el decaimiento

x′=−(a+1)x.

  1. Nominal

    a=0 da x(t)=e⁻ᵗx(0).
  2. Otro permitido

    a=−2 da x(t)=eᵗx(0).
  3. Garantía

    Si el intervalo contiene ambos, la estabilidad del nominal no cubre toda la familia.

Resultado

La conclusión depende del extremo desfavorable.

Lo comprobamos

No es un fallo de la simulación nominal: su alcance era solo ese parámetro.

Dos vértices estables cuya media no lo es

A₁ tiene filas (−1,4),(0,−1); A₂ tiene filas (−1,0),(4,−1).

  1. Extremos

    Ambas son triangulares con autovalores −1,−1.

  2. Media

    (A₁+A₂)/2 tiene filas (−1,2),(2,−1).

  3. Autovalores

    En las direcciones (1,1) y (1,−1) son uno y menos tres. Hay crecimiento en la primera.

Resultado

El politopo contiene un modelo inestable aunque sus vértices sean estables.

Lo comprobamos

Si hubiera el certificado común estricto anterior, también certificaría la media; este ejemplo muestra por qué no lo hay.

5. H∞ mide la amplificación de energía de un canal estable

Para una transferencia LTI causal estable y propia G, con estado inicial cero y el marco racional habitual, la norma inducida L² es \|G\|_{H^\infty}=\sup_{\omega\in\mathbb R}\sigma_{\max}(G(i\omega)). En un canal escalar usamos el módulo. La norma relaciona energías de entrada y salida.

Se establece estabilidad antes de interpretar esa expresión como ganancia causal. También se separa la estabilidad interna de estados de la transferencia reducida: una cancelación o un modo no observado puede ocultar un estado inestable aunque un canal tenga una fórmula estable.

Un módulo finito sobre el eje no arregla un polo inestable

G(s)=1/(s−1), tomado como sistema causal.

  1. Frecuencia

    |G(iω)|=1/√(1+ω²), con supremo uno.
  2. Entrada L²

    Con w(t)=e⁻ᵗ para t≥0, la salida desde cero es (eᵗ−e⁻ᵗ)/2.
  3. Fallo

    La salida no es L². El sistema causal no es estable y ese supremo no es su ganancia L² finita.

Resultado

Hay que comprobar el polo y el marco causal.

Lo comprobamos

La misma fórmula de módulo puede corresponder a propiedades temporales muy diferentes.

Un canal puede ocultar un estado inestable

Estados z₁′=z₁,z₂′=−z₂+w y salida y=z₂.

  1. Canal desde cero

    La transferencia w→y es 1/(s+1).
  2. Otro estado inicial

    Si z₁(0)=1, entonces z₁(t)=eᵗ.
  3. Distinguir

    El canal estable no certifica estabilidad interna de todo el estado.

Resultado

Se declaran estados y señales que interesa proteger.

Lo comprobamos

La norma del canal con estado inicial cero sigue siendo válida para ese canal.

6. El primer orden permite calcular la norma sin aproximar frecuencias

Si G(s)=1/(s+c) con c>0, |G(i\omega)|=1/\sqrt{c^2+\omega^2}.
El denominador es mínimo en ω=0 y el supremo es 1/c.
Para c≥c_{min}>0, la cota uniforme es 1/c_{min}.
La ganancia máxima del primer orden está en frecuencia cero
G(s)=1/(s+c), c>005ωc=1: máximo 1c=2: máximo 1/2Máximo en frecuencia cero.
Módulos exactos uno sobre raíz de c cuadrado más omega cuadrado para dos transferencias estables con c uno y dos. Se muestran frecuencias no negativas; el módulo es par. Ambas curvas decrecen desde sus valores uno sobre c en omega cero, por lo que la norma H infinito es uno sobre c. Esta interpretación como ganancia inducida L2 supone el marco LTI causal estable con estado inicial cero. Una entrada constante en todo el semieje no pertenece a L2; el supremo se aproxima con entradas de duración creciente, sin exigir tal entrada infinita como maximizador admisible.

La ganancia inducida es un supremo sobre entradas de energía finita. No necesita que una señal constante durante todo el semieje sea un maximizador admisible, porque esa señal no pertenece a L². Entradas cada vez más largas pueden aproximar el comportamiento de frecuencia cero.

Calcular una norma con polo estable

G(s)=1/(s+4).

  1. Estabilidad

    El polo está en −4.

  2. Módulo

    1/√(16+ω²)≤1/4.
  3. Supremo

    En ω=0 se alcanza el máximo frecuencial 1/4.
Resultado

La norma H∞ es 1/4.

Lo comprobamos

El máximo de una respuesta frecuencial no exige una entrada constante infinita en L².

Una cota de rendimiento para una familia

c∈[1,3].

  1. Cada modelo

    Tiene norma 1/c.

  2. Peor caso

    Es uno cuando c=1.
  3. Cota

    Toda entrada L² produce salida con ||y||₂≤||w||₂ desde estado cero, en cada modelo fijo.

Resultado

La menor amortiguación da la mayor ganancia en este canal.

Lo comprobamos

La interpretación de frecuencia usada aquí es para cada sistema LTI fijo.

7. Pequeña ganancia controla una serie de realimentaciones

Sean G y Δ operadores lineales causales estables acotados en L², con interconexión bien planteada.

Si r=||G||||Δ||<1, la serie I+GΔ+(GΔ)²+… converge en norma y da (I−GΔ)⁻¹.
Además ||(I−GΔ)⁻¹||≤1/(1−r).

Es una garantía suficiente. Para una incertidumbre estructurada o una perturbación particular puede ser conservadora. Que el producto de cotas supere uno no demuestra inestabilidad de un Δ concreto. Las condiciones necesarias para todas las perturbaciones no estructuradas son otra afirmación con su conjunto explícito.

Dar una cota del lazo entero

||G||≤1/4 y ||Δ||≤2; salida y=G(w+Δy).

  1. Producto

    r≤1/2<1.
  2. Inversa

    ||(I−GΔ)⁻¹||≤2.
  3. Canal

    ||y||₂≤2·(1/4)||w||₂=(1/2)||w||₂.
Resultado

La desigualdad controla las repeticiones del lazo, no solo una pasada.

Lo comprobamos

Se ha fijado el signo positivo de la realimentación en la ecuación.

Un caso estable aunque la cota suficiente falle

G(s)=1/(s+4) y perturbación estática Δ=−8, con el mismo signo de lazo.

  1. Producto de normas

    Es dos, así el test anterior no certifica.

  2. Cálculo concreto

    La transferencia cerrada es G/(1−GΔ)=1/(s+12).
  3. Estado

    Ese modelo particular es estable.

    Con Δ=8 daría 1/(s−4), inestable.
Resultado

Fallar el test suficiente no clasifica por sí solo cada perturbación.

Lo comprobamos

La familia |Δ|≤8 sí incluye casos inestables; el caso −8 no certifica esa familia completa.

8. Esfuerzo, saturación y canal de interés forman parte del certificado

Aumentar k acelera el modelo escalar, pero puede aumentar el esfuerzo. Si el actuador satura, ya no vale globalmente la ecuación lineal x′=−(a+k)x. Hay que volver a estudiar el sistema con el control realmente permitido.

La conclusión se presenta con conjunto incierto, desigualdad uniforme y señales de rendimiento. Una garantía de energía L² tampoco impone automáticamente una cota de amplitud máxima. El criterio de diseño debe medir lo que se quiere limitar.

Una saturación puede destruir la garantía global lineal

x′=2x+u y ley u=sat_[−1,1](−3x).

  1. Sin saturación

    La ecuación sería x′=−x, estable.
  2. Desde x=1

    El control satura en −1 y x′=2x−1.
  3. Trayectoria

    x(t)=1/2+(1/2)e²ᵗ crece y mantiene la saturación.

    La estabilidad global lineal no se conserva.

Resultado

La restricción del actuador debe figurar en el modelo.

Lo comprobamos

Eso no excluye una región local donde el control no sature.

Una cota de energía no es una cota de pico

Canal identidad y=w, cuya ganancia L² es uno; w_{M}=√M en [0,1/M] y cero fuera.

  1. Energía

    ||w_{M}||₂²=M·(1/M)=1.
  2. Salida

    Tiene la misma energía uno.

  3. Pico

    Su amplitud máxima √M crece sin límite.

Resultado

Una buena garantía L² responde a una pregunta distinta de un máximo de amplitud.

Lo comprobamos

Para picos se necesita otra norma o condiciones adicionales de las señales.

9. El tipo de variación temporal decide qué prueba sigue valiendo

Si el escalar a(t) es medible y permanece en [a_{min},a_{max}], con k constante y c=a_{min}+k>0, se integra la tasa: x(t)=x(0)exp(−∫₀ᵗ(a(s)+k)ds). Su valor absoluto cumple la misma cota e⁻ᶜᵗ.

Una función cuadrática común también controla combinaciones matriciales variables en el tiempo mediante la desigualdad de derivadas casi en todas partes. Una colección de certificados distintos para modelos congelados no ofrece automáticamente esa conclusión. Los cálculos de frecuencia LTI no se trasladan sin más a un sistema variable.

Una garantía que sí cubre parámetros que cambian

a(t)∈[−1,1],k=2.

  1. Tasa

    a(t)+2≥1 casi en todas partes.
  2. Acumular

    ∫₀ᵗ(a(s)+2)ds≥t.
  3. Cota

    |x(t)|≤e⁻ᵗ|x(0)|, sin necesitar conocer cuándo cambia a.
Resultado

La prueba por integración da un alcance temporal explícito.

Lo comprobamos

La franja del dibujo no implica que cualquier curva dentro de ella sea una trayectoria realizable.

Decaer más deprisa puede exigir más energía de control

a=0,x(0)=1,u=−kx y k>0, sin saturación.

  1. Trayectoria

    x=e⁻ᵏᵗ y u=−ke⁻ᵏᵗ.
  2. Esfuerzo

    ∫₀∞u²dt=k²/(2k)=k/2.
  3. Comparar

    k=1 da esfuerzo 1/2 y k=4 da dos, aunque la segunda trayectoria decaiga más deprisa.

Resultado

Un diseño robusto compara también el coste de aplicar su ley.

Lo comprobamos

Aquí el esfuerzo se definió como ∫u², sin el factor 1/2 de otros objetivos.

Ahora lo resolvemos de principio a fin.

EJEMPLO RESUELTO 1

Ganancia estabilizante

Si a∈[−2,1], ¿qué condición sobre k garantiza estabilidad estricta?

  1. Familia

    a∈[−2,1] y x′=−(a+k)x.
  2. Condición por modelo

    Hace falta a+k>0.
  3. Peor caso

    La menor tasa es −2+k.

  4. Desigualdad

    −2+k>0 equivale a k>2.
  5. Uniformidad

    Con ese k, |x(t)|≤e^{-(k-2)t}|x(0)| para todos los a del intervalo.

  6. Frontera

    k=2 deja un modo constante cuando a=−2; no da decaimiento exponencial estricto.

Resultado

Se requiere k>2.

Lo comprobamos

k=2 daría un modo neutro, no estabilidad exponencial estricta.

EJEMPLO RESUELTO 2

Norma de transferencia

Calcula ||1/(s+4)||∞.

  1. Transferencia

    G(s)=1/(s+4), propia y estable con polo −4.
  2. Frecuencia

    G(iω)=1/(4+iω).
  3. Módulo

    |G(iω)|=1/√(16+ω²).
  4. Cota

    El denominador es al menos cuatro para todo ω real.

  5. Máximo

    En ω=0 el módulo es 1/4.
  6. Interpretar

    La norma H∞ es 1/4 y coincide con la ganancia inducida L² del canal causal estable desde estado inicial cero.

Resultado

La norma H∞ es 1/4.

Lo comprobamos

El polo está en −4 y el sistema es estable.

Los símbolos que hemos usado

Modelo nominal
Miembro de referencia de una familia incierta.
Robustez
Propiedad válida para todos los elementos del conjunto especificado.
Margen uniforme
Cota estricta compartida por toda la familia.
‖G‖∞
Supremo de la máxima ganancia singular en frecuencia para una transferencia estable apropiada.
Ganancia L²
Mayor razón entre normas de salida y entrada con estado inicial cero.
Pequeña ganancia
Condición de producto de ganancias menor que uno para una interconexión bien planteada.
Lyapunov común
Una función que demuestra decaimiento para toda la familia.

Ahora te toca a ti.

Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.

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