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可观测格拉姆矩阵

可观测格拉姆矩阵(observability Gramian)把不同初始状态对一段时间内输出的影响,写成一个半正定矩阵。它既可判断哪些方向完全不可见,也能量化某个方向产生的输出信号强弱。下文使用连续时间有限维线性时不变模型,并假定输入已知、已从输出中扣除其贡献。

输出能量的二次型

设零输入系统 x˙=Ax,y=Cx,x∈ℝn,y∈ℝp。初态 x0 产生输出 y(t)=CeAtx0,所以 ∫0T‖y(t)‖2dt=x0𝖳Wo(T)x0,Wo(T)=∫0TeA𝖳tC𝖳CeAtdt. 对任意 x0,左边非负,因此 Wo(T) 对称半正定。如果某非零方向使二次型为零,连续非负的输出平方必须处处为零,该方向正好不可观测;反之亦然。因而对 T>0,Wo(T)≻0 等价于可观测性。[1]

位置测量中的时间信息

对 q˙=v,v˙=0,y=q,有 CeAt=(1,t),逐项积分得到 Wo(T)=∫0T(1ttt2)dt=(TT2/2T2/2T3/3). 其行列式 T4/12>0,每个正时长都可观测。然而,当观测时间很短,纯初速度 (0,1) 只产生能量 T3/3,而纯初位置 (1,0) 产生能量 T。速度信息通过位置随时间积累,短时记录中尤为微弱。

在 T=1、初态 x0=(2,3)𝖳 时,输出 y(t)=2+3t。直接积分为 ∫01(2+3t)2dt=4+6+3=13. 矩阵计算也给出 (2,3)Wo(1)(2,3)𝖳=13,两种表达描述同一个量。

初速度1与初位置1在不同时长产生的输出能量分别T立方除以3与T
同一传感器对两个初始方向的灵敏度随观测时长变化。曲线高度是积分能量,不是瞬时输出。

从输出恢复初态

在无噪声且 Wo(T) 可逆时,乘以状态转移的转置并积分: ∫0TeA𝖳tC𝖳y(t)dt=Wo(T)x0. 左边完全由已知模型和输出决定,因此可左乘 Wo(T)−1 恢复初态。若输出含扰动 n(t),误差就成为 Wo−1∫eA𝖳tC𝖳n(t)dt;小特征值方向会对扰动敏感。由此可见,“正定”与“数值上容易估计”是不同层次。

若 A 的全部特征值实部为负,积分可延长到无穷,得到唯一的半正定解 A𝖳Wo+WoA+C𝖳C=0. 证明是在积分中对 eA𝖳tC𝖳CeAt 求导并使用无穷远衰减。二重积分器的 A 不稳定于严格意义,不能对它直接使用有限的无穷时域格拉姆矩阵。

变式。 只测速度时,C=(0,1),得到 Wo(T)=diag⁡(0,T),第一坐标始终不可见。给输出换单位或重新缩放状态会改变矩阵数值,所以比较传感器方案前应统一状态和输出尺度。

参考资料

  1. ↑ Sanjay Lall,EE363: Observability and State Estimation,Continuous-time observability Gramian;Estimation from output measurements。