《优控制系统设计》PPT课件

《《优控制系统设计》PPT课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《《优控制系统设计》PPT课件（86页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、 现现现现 代代代代 控控控控 制制制制 理理理理 论论论论 第四章第四章第四章第四章 最优控制系统设计最优控制系统设计最优控制系统设计最优控制系统设计 4.1 4.1 最优控制的基本概念最优控制的基本概念 4.2 4.2 无约束最优控制的变分方法无约束最优控制的变分方法 4.3 4.3 线性调节器问题线性调节器问题 *4.4 *4.4 受约束最优控制的极小值原理受约束最优控制的极小值原理 *4.5 *4.5 最小时间系统的控制问题最小时间系统的控制问题4.1 4.1 最优控制的基本概念最优控制的基本概念 在古典控制理论中，反馈控制系统的传统设计方法有很多局限性，其中最重要的缺点是:* * 方

2、法不严密方法不严密，大量地依靠试探法。这种设计方法对于多输入-多输出系统以及复杂系统，不能得到令人满意的设计结果。* * 另一方面，近年来，由于对系统控制质量的要要求越来越高求越来越高，和计算机在控制领域的应用越来越广泛，所以最优控制系统受到很大重视。* 最优控制的目的是使系统的某种性能使系统的某种性能指标达到最佳指标达到最佳，也就是说，利用控制作用可按照人们的愿望选择一条达到目标的最佳途径（即最优轨线最优轨线），至于哪一条轨线为最优，对于不同的系统有不同的要求。而且对于同一系统，也可能有不同的要求。例如在机床加工机床加工中可要求加工成本最低为最优；在导弹飞行导弹飞行控制中可要求燃料消耗最少为

3、最优；在截击问题截击问题中可选时间最短为最优等等。因此，最优是以选定的性能指标最优以选定的性能指标最优为依据的。 * 一般来讲，达到一个目标的控制方式很多，但实际上的经济、时间、环境、制造等方面有各种限制，因此可实行的控制方式是有限的。 当需要实行具体控制时，有必要选择某一控制方式。 考虑这些情况，引入控制的性能指标概引入控制的性能指标概念，使这种指标达到最优值（指标可以是极念，使这种指标达到最优值（指标可以是极大值或极小值）就是一种选择方法。这样的大值或极小值）就是一种选择方法。这样的问题就是最优控制。问题就是最优控制。 但一般来讲不是把经济、时间等方面的要求全部表示为这种性能指标，而是把其

4、中一部分用这种指标来表示，其余部分用系统工作范围中的约束来表示。 将上面的 思想用数学形式数学形式表达如下： 已知：控制系统的最优性能指标为 附加约束为系统方程附加约束为系统方程 以及对应的边界条件（如给定初始条件以及对应的边界条件（如给定初始条件 ），求控制作用），求控制作用u(t)u(t)，使性能指标，使性能指标J J极小极小。 * * 求解求解：对这种问题应用古典变分法古典变分法，作为其扩展的极大（或极小）值原理，或者用动态规划方法动态规划方法来解决。 性能指标J在数学上称为泛函，泛函，而在控制系统术语中称为损失函数。损失函数。通常，在实际系统中，特别是在工程项目中，损失函数的确定很不容

5、易，需要多次反复。 性能指标的选择性能指标的选择: : 性能指标J是一个标量，在最优控制中它代替了传统的设计指标，如最大超调量、阻尼比、幅值裕度和相位裕度。适当选择性能指标，使系统设计符合物理上的标准。/ 即性能指标既要能对系统作有意义的估价，又要使数学处理简单，这就是对于给定的系统很难选择一个最合适的性能指标的原因，尤其是对于复杂系 统，更是这样。 性能指标已有了如下几种公式化的形式: 最短时间问题：最短时间问题： 在最优控制中，一个最常遇到的问题是设计一个系统，使该系统能在最短时间内从某初始状态过渡到最终状态。此最短时间问题可表示为极小值问题。 线性调节器问题：线性调节器问题： 给定一个线

6、性系统，设计目标为保持平衡状态，而且系统能够从任何初始状态恢复到平衡状态。 式中 Q为对称的正定矩阵。 或者: 式中，u u为控制作用，矩阵R R，Q Q 称为权矩阵，在最优化过程中，它们的组成将对X X和u u施加不同的影响。 线性伺服器问题：线性伺服器问题： 如果要求给定的系统状态X跟踪或者尽可能地接近目标轨迹 ，则问题可公式化为:J为极小值。 除此之外，还有最小能量问题、最小燃料问题等等。 除特殊情况外，最优控制问题的解析解都是较复杂的，以至必须求其数值解。 但必须指出，当线性系统具有二次型性能指标时，其解就可以用整齐的解析形式表示。* 必须注意，控制作用u u(t)不像通常在传统设计中

7、那样被称为参考输入。当设计完成时，最优控制u u(t)将具有依靠输出量或状态变量的性质，所以一个闭环系统是自然形成的。最优控制的实现问题: * 如果系统不可控，则系统最优控制问题是不能实现的。 * 如果提出的性能指标超出给定系统所能达到的程度，则系统最优控制问题同样是不能实现的.例例 电枢控制的他激直流电动机动态方程为: 式中， 为恒定负载转矩，J为转动惯量； 为 电枢电流； 为电机的角速度； 为转矩系数。 要求电动机在 时间内，从静止状态起动，转过一定的角度后停止，即有:在时间0， 内，使电枢绕组上的损耗为最小，即最优控制问题表示为：式中 为最小电枢电流；R R为绕组电阻。 将上述最优控制问

8、题，写为典型形式： 设状态变量 （转角）， （角速度），令：则状态方程为：式中：初始状态给定为：终点状态给定为：性能指标函数为最小，即： 为最小。 4.2 4.2 无约束最优控制的变分方法无约束最优控制的变分方法 所谓无约束，是指控制作用u u(t)不受不等式的约束，可以在整个r维向量空间中任意取值. 一、古典变分法一、古典变分法 无约束最优控制的提法：已知受控系统的状态方程是: 在 范围内有效，式中，X X为n维状态向量，u u为r维控制向量。这是等式约束。 给定给定：始点与终点的时间固定，状态自由。 要求确定控制作用u(t)，使性能指标:达到极小值。 由上述最优控制的提法知，约束方程为状态

9、方程，所以现在的问题成为有约束条件有约束条件的泛函极值问题的泛函极值问题，即在状态空间中，在曲面 上找出极值曲线。 求解的一种方法是求解的一种方法是: 先解状态方程先解状态方程，求出 再将其代入 J中求解，此种方法非常繁琐。 另一种方法是另一种方法是: :组成新的泛函 J，求考虑约束的极值问题，即拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法。 它的具体步骤如下： 用一个向量拉格朗日乘子拉格朗日乘子 ，将约束即系统的状态方程加到原来的性能指标J J中去，得到新的性能指标得到新的性能指标 为: 定义一个标量函数 称它为哈密尔顿函数。 所以新的性能指标为: 对 的最后一项进行分部积分 求 对控制向量及状态向量的一次

10、变分，并利用内积可换位性质（为方便，以下用J J代 ）,有： 得 因为极小值存在的必要条件是J J对 的一次变分为0，所以令 从而得到以下一组方程: (4.1)以上四个方程叫作 控制作用不受约束的庞德亚金方程庞德亚金方程。 极小值存在的充分条件充分条件是：沿着满足 的一切轨线，J J的二次变分必须非负二次变分必须非负。取 的台劳级数展开式的二次项为 J J的二次变分，有： 一次变分一次变分 二次变分： 如果 半正定半正定，及半正定半正定，则 为非负值，即上述两个半正定上述两个半正定条件为条件为J J极小的充分条件。极小的充分条件。 由庞德亚金方程可知，初端与终端的各种不同情况都将影响贯截方程，

11、即贯截条件，这 一点是较难掌握的。 二、贯截条件的分析二、贯截条件的分析 始点时间、状态固定及终点时间固定、状态始点时间、状态固定及终点时间固定、状态自由自由时，相应的新泛函指标为： 因为 固定，所以有 ，而 是完全任意的，则由前面推出的贯截方程: 得到贯截条件为： 系统的始点时间与状态都固定，系统的始点时间与状态都固定， 终点状态固定，终点状态固定， 时间不固定：时间不固定： 因为 和 都为0，即始点与终点的状态固定，没有选择的余地，所以始点与终点的状态对性能指标极小化不产生影响，于是J J中便没有末值项了。即: 由于 可得贯截条件方程为 (4.3) 为待定常数乘子。4.3 线性调节器问题

12、一、二次型性能指标的最优控制一、二次型性能指标的最优控制 在现代控制理论中，基于二次型性能指标进行最优设计的问题已成为最优控制理论中的一个重要问题。 而利用变分法建立起来的无约束最优控制原理，对于寻求二次型性能指标线性系统的最优控制是适用的。 下面介绍什么是下面介绍什么是二次型性能指标的最优二次型性能指标的最优 控制控制给定一个n阶线性控制对象，其状态方程是 (4.4) 寻求最优控制u u(t)，使性能指标 (4.5)达到极小值。这是二次型指标泛函，要求S S、Q Q(t)、R R(t)是对称矩阵，并且S S和 Q Q(t)应是非 负定的或正定的或正定的的，R R(t)应是正定的。 对性能指标

13、的意义加以了解与讨论是非常必要的。 式）右端第一项是末值项末值项，实际上它是对终端状态提出一个符合需要的要求，表示在给定的控制终端时刻表示在给定的控制终端时刻 到来到来时，系统的终态时，系统的终态 接近预定终态的程接近预定终态的程度度. 这一项对于控制大气层外导弹的拦导弹的拦 截、飞船的会合截、飞船的会合等问题是很重要的。 式）右侧的积分项积分项是一项综合指标。 积分中的第一项第一项表示表示对于一切的 对对状态状态 的要求的要求，用它来衡量整个控制期间系统的实际状态与给定状态之间的综合误差，类似于古典控制理论中给定参考输入与被控制量之间的误差的平方积分，这一积分项愈小，说明控制的性能愈好。积分

14、的第二项第二项是对控制总能量的限制是对控制总能量的限制，如果仅要求控制误差尽量小，则可能造成求得的控制向量u u(t)过大，控制能量消耗过大，甚 至在实际上难以实现。 实际上，上述两个积分项是相互制约两个积分项是相互制约的： 要求控制状态的误差平方积分减小，必然导致控制能量的消耗增大；反之，为了节省控制能量，就不得不降低对控制性能的要求。 求两者之和的极小值，实质上是求取在某种最优意义下的折衷折衷，这种折衷侧重哪一方面，取决于加权矩阵Q Q(t)及R R(t)的选取。 如果重视控制的准确性,则应增大加权矩阵 Q Q(t) 的各元，反之则应增大加权矩阵R R(t)的各元。 Q(t)Q(t) 中的

15、各元体现了对X X(t) 中各分量的重视程度，如果Q Q(t) 中有些元素等于零，则说明对X X(t) 中对应的状态分量没有任何要求，这些状态分量往往对整个系统的控制性能影响较微小，由此也能说明加权矩阵Q Q(t)为什么可以是正定或非负定对称矩阵正定或非负定对称矩阵。 因为对任一控制分量所消耗的能量都应限制，又因为计算中需要用到矩阵R R(t)的逆矩阵，所以 R(t)R(t)必须是正定对称矩阵必须是正定对称矩阵。 常见的二次型性能指标最优控制分两类: 线性调节器线性调节器 线性伺服器线性伺服器它们已在实际中得到了广泛应用。 由于二次型性能指标最优控制的突出特点是其线性的控制规律，即其反馈控制作

16、用可以做到与系统状态的变化成比例，即u(t)=-KX(t)（实际上，它是采用状态反馈的闭环控制系统），因此这类控制易于实现，也易于驾驭，是很引人注意的一个课题.1.1.线性调节器问题线性调节器问题 如果施加于控制系统的参考输入不变，当被控对象的状态受到外界干扰或受到其他因素影响而偏离给定的平衡状态时，就要对它加以控制，使其恢复到恢复到平衡状态平衡状态，这类问题称为调节器问题。5,28 2. 2. 线性伺服器问题线性伺服器问题 对被控对象施加控制，使其状态按按照参考输入的变化而变化照参考输入的变化而变化，这就是伺服器问题。 从控制性质看以上两类问题，虽然有差异，但在寻求最优控制的问题上，它们有许

17、多一致的地方。 这两类问题，又可根据要求的性能指标不同，分为两种情况：终端时间有限终端时间有限 的最优控制的最优控制： 因为所给控制时间 是有限的，这就限制了终端状态，所以终端状态 可以是自由的，也可以是受限制的，往往不可能要求 完全固定。此外，该问题中性能指标应该有末值项，因为积分项上限 是有限的。终端时间无限终端时间无限 的最优控制：的最优控制： 当终端时间 时，终端状态 进入到给定的终端稳定状态 ，所以性能指标中不应有不应有末值项，此时积分项上限 为 。二、终端时间有限二、终端时间有限( )( )的线性调节器问题的线性调节器问题 设线性系统的状态方程由下式表示 (4.6)给定初始条件 ，

18、寻求最优控制u u(t)，使性能指标 达到极小值。 根据上一节所述的变分法原理求解。 1 1建立庞德亚金方程建立庞德亚金方程 首先建立哈密尔顿函数 (4.7) 建立控制方程 (4.8) 建立伴随方程 (4.9)建立贯截方程 (4.10) 2 2建立闭环控制建立闭环控制 使最优控制 u u(t)作为状态 的函数，建立闭环控制。由式(4.8)得 (4.11) 假定上面这个控制作用u u(t)可以用一个闭环控制来代替，而且能满足伴随方程式(4.9)的条件，设: (4.12) 将其代入式(4.11)，得:式中 (4.13) 为反馈增益矩阵。因为 R(t)、 B(t) 均已知,所以求最优控制 u(t)

19、便归结为求解矩阵P(t)。3.3.求解矩阵求解矩阵P(t)P(t)将式(4.13)代入式(4.6)后可得 (4.14)由式 (4.9)和式(4.12)可得 (4.15) 将式(4.14)代入式(4.15)可得:上式中，由于 ，所以必须有： 式中，P为一个 对称正定矩阵，共有 个不同类项。式(4.16)为里卡德里卡德(Ricatti)矩阵方程,它是一个非线性微分方程。/ 求它的解所需的 个边界条件，可根据式(4.10)和式(4.12)给出的终值条件终值条件求得:即:于是利用里卡德矩阵方程，可以由已知的 时的P P 矩阵求出 时的值。 从式(4.16)中解出满足终端条件的P(t)后，代入式(4.1

20、3)就能将最优控制u u(t)通过X X(t)的线性反馈关系表示出来。如图所示。 由以上分析可见，构成线性最优调节线性最优调节器的必要条件为：器的必要条件为： 系统的状态必须是完全能量测的。系统的状态必须是完全能量测的。 反馈矩阵反馈矩阵K 确实能够求得，并能够实确实能够求得，并能够实 际实现。际实现。 在通常情况下，短阵P 由里卡德矩阵方程解出。由于里卡德矩阵方程是一个非线性微分方程，虽然有一些求解的方法，但是解法很繁，只是在方程形式很简单的情况下，才能求得解析形式的解。 如果矩阵S太大，不易计算，有时可利用里卡德逆矩阵微分方程里卡德逆矩阵微分方程求解，求解方法如下：令微分得:由上式可得 里

21、卡德逆矩阵方程里卡德逆矩阵方程为: 且: 为求得线性最优调节器得以实现的充分充分条件条件，必须使性能指标J的二次变分大于零,即:显然，要使 ， Q Q、R R、S S等必须至少为半正定矩阵，同时由式(4.11)可见，R R必须是可逆的。因此充分条件充分条件可归纳为：R R是正定的，Q Q和S S至少是半正定的。 4 4线性调节器的稳定性线性调节器的稳定性 既然线性调节器构成了一个闭环回路，那么它的稳定性如何也必然是人们所关心的问题。 巳知系统的状态方程为按二次型性能指标按二次型性能指标达到最小，得到的控制规律为达到最小，得到的控制规律为 则有则有由式里卡德里卡德(Ricatti)矩阵方程(4.

22、16)可得令 ，于是可得 (4.17) 已知R R是正定矩阵,Q Q是半正定矩阵因此式(4.17)右端必永远为负。可用由里卡德方程求得的矩阵P P所构成的函数 作为线性调节器的李亚普诺夫函数。由李亚普诺夫第二法知，P P是一个正定矩阵， 永远为负，可见由 线性调节器构成的闭环系统是一个渐近渐近 稳定的系统稳定的系统。 例例 设系统方程为其性能指标为于是可得里卡德矩阵微分方程为其终值条件为其终值条件为解上述方程可得解上述方程可得或或: :调整调整 和和 可使可使 。例如，假定。例如，假定 S=0, S=0, , , 即即P(1)=0P(1)=0，则得，则得这时 S=10S=10， , ,即即P(

23、10)=10,P(10)=10,求得求得由可得这时的放大系数这时的放大系数 K K=10。 上述线性调节器是参数可调参数可调的，当满足上 述要求时，就可以实现最优控制规律。 * * 例例 设被控对象的状态方程是这是一个标量状态方程，试求最优控制u u(t)，使性能指标为极小值。 解解 根据式(4.16)得里卡德矩阵微分方程 它是非线性标量微分方程。将里卡德方程中的变量t t用 代换，分离变量后，对等式两侧积分，积分的下限用t t及P(t)P(t)，上限取终端时间 及 ，则有 考虑到终端贯截条件所以又可写成将等式左侧被积函数的分母分解因式，再写成部分分式，则可得出式中或写成 经整理得出将求得的P

24、 P(t)代人下式，得最优控制最优控制于是系统的最优轨迹X(t)是下面标量时变微分方程的解，既或写成为对里卡德方程所解的P P(t)进行分析，得 当a=-1, b= ,S=0S=0 时 当a=-1, b= ，S=1 S=1 时在图中画出了当 时，对应于S=0与S=1的P(t)的几何图形。由图可见：当 ，即当终端时间有限时， 由里卡德方程的终端条件决定。事实上当 ，即终端时间无限时， 趋于稳态值，因为这一点很重要，它说明了里卡德方程的解P P(t)的一个重要性质，即:当当 时里卡德矩阵微分方程退化为时里卡德矩阵微分方程退化为里卡德矩阵代数方程里卡德矩阵代数方程: : (4.18)/6,4三、三、

25、终端时间无限终端时间无限( )( )的线性调节器问题的线性调节器问题 实际上，这类问题就是考虑使系统的终态达到给定的某一个衡状态，因此，在性能指标中应不包 含末值项。给定被控对象的状态方程为:寻求最优控制u u(t)，使下述性能指标 (4.19)为极小值。 和终端时间 相比较，虽然仅仅是将性能指标中的积分上限由 改为改为 ,但是由此带来的问题却是复杂的，问题的核心是必须使式(4.19)所示的积分型性能指标存在因为它是由在无穷大区间上的积分表示的，为此需要做如下假设： 在 区间上分段连续，一致 有界，并绝对可积； 在 上分段连续，且为有界对 称的正定矩阵； 系统的状态是完全能控的。 在以上假设条

26、件下，终端时间无限( ) 的调节器问题的解存在且唯一。 此外，系统还必须是可观测的。因为反馈系统必须是渐近稳定的，否则无穷大上限积分型性 能指标不可能存在。例例 设被控对象的状态方程为求最优控制，使下述性能指标取为极小值。解解 直接写出里卡德代数方程，设其解为 则由式(4.18)可得 写成方程组 从第二个方程中可解得 ，但从第三个方程中解得 两组解相矛盾,说明方程组不相容，无解。方程组不相容，无解。无解的原因是被控无解的原因是被控系统不是完全能控的，即因系统不是完全能控的，即因 故导致里卡德代数方程无解。 * * 例例 设控制系统如图所示。 假定控制信号为 ，试设计最佳反馈增益矩阵K K，使下

27、列性能指标为极小值，并求最优控制u u(t)。解解 先由图得系统的状态方程为其次检验系统的能控性故系统状态完全能控。 最后由式(4.18)写出里卡德代数方程为经过整理得到下列方程组 解得 于是根据式(4.13)可得出反馈增益矩阵K K为故/4.4 4.4 受约束最优控制的极小值原理受约束最优控制的极小值原理 一、问题的提法和解决途径一、问题的提法和解决途径 希望控制向量在下列条件约束下，使性能指标希望控制向量在下列条件约束下，使性能指标极小。极小。 系统方程的等式约束为系统方程的等式约束为系统的始点时间、状态固定，终点状态固定，时间不系统的始点时间、状态固定，终点状态固定，时间不固定。固定。r

28、 r个容许控制不等式约束为个容许控制不等式约束为 容许空间容许空间 首先不考虑不等式约束，即只考虑控制作用u u不受约束的最优控制问题，故可用古典变分法解决。 在此基础上，再分析实际情况，即考虑控制作用受不等式约束的最优控制问题。 实际上，很多控制系统的控制作用u u(t)都会受到各种限制，最常见的有u u(t)的幅值受到某些环节输出饱和的影响、电源容量的限制等等。 这就意味着这就意味着u(t)u(t)不能在整个控制向量空间取不能在整个控制向量空间取值，只能在空间中某一有界闭域值，只能在空间中某一有界闭域 中取值。因为中取值。因为u(t)u(t)的选取不是任意的，所以推导不出的选取不是任意的，

29、所以推导不出 这样，利用变分法推导出来的控制方程就这样，利用变分法推导出来的控制方程就不存在了。为求得使性能指标极小而必须的最优不存在了。为求得使性能指标极小而必须的最优控制，就要另寻途径。而极小值原理对于解决受控制，就要另寻途径。而极小值原理对于解决受约束的最优控制问题是很有效的，它是由庞德亚约束的最优控制问题是很有效的，它是由庞德亚 金提出来的。金提出来的。 二、极少值原理二、极少值原理 现在是要找到一个容许控制 使性能指标取极小值。 极小值原理指出，在上述条件下，使J J达到极小值的容许控制 ，是存在的，其必要条件为： 定义哈密尔顿函数 则有： 1. 规范方程规范方程或或 上式的含义是，

30、在控制时间上式的含义是，在控制时间 内，内，若若 是最佳控制，由它构成的哈密尔顿函数是最佳控制，由它构成的哈密尔顿函数H，是控制作用，是控制作用 在容许空间在容许空间 中。构成所有的中。构成所有的哈密尔顿函数哈密尔顿函数H中的一个最小值。中的一个最小值。 同时，还应满足由一次变分同时，还应满足由一次变分 得到的除得到的除控制方程以外的其它条件，如下：控制方程以外的其它条件，如下： 2 2系统的状态方程系统的状态方程 3 3伴随方程伴随方程 4 4贯截方程贯截方程 ( (为待定常数乘子）为待定常数乘子） 上述极小值原理与第二节变分法推出上述极小值原理与第二节变分法推出的最优控制的最优控制u(t)

31、u(t)的必要条件相比，差别只的必要条件相比，差别只是控制方程不同，此外控制作用是控制方程不同，此外控制作用u(t)u(t)只能只能在容许空间在容许空间 中取值，而不能用中取值，而不能用 的条件去建立控制方程。的条件去建立控制方程。 如果规范方程为如果规范方程为而其它条件一样，则极小值问题就变为极而其它条件一样，则极小值问题就变为极大值问题，而极小值问题与极大值问题的大值问题，而极小值问题与极大值问题的 性能指标关系为性能指标关系为J J 一一J J。 前面已叙述了极小值原理的含义，因其证明前面已叙述了极小值原理的含义，因其证明过于繁难，故这里从略。但对于极小过于繁难，故这里从略。但对于极小(

32、大大)值原理值原理可以粗略地解释如下可以粗略地解释如下：设上述哈密尔顿函数设上述哈密尔顿函数H 中的变元中的变元 均已选均已选定定，则在则在 区间内只有一个变元区间内只有一个变元 。由前述极值条件知由前述极值条件知，当满足当满足 的条件时的条件时，H有一个局部的最小值有一个局部的最小值，如图所示如图所示。如果曲线如图所示，则当满足如果曲线如图所示，则当满足 条件时，条件时，H H 并不取最小值。可见极小值原并不取最小值。可见极小值原理包括的控制范围比前面所讲的极值条件广泛得理包括的控制范围比前面所讲的极值条件广泛得多。因此，在求多。因此，在求H H的最小值时，除满足的最小值时，除满足外，还需满足另设的充分条件，即外，还需满足另设的充分条件，即 H H对对u u的二阶偏导必须大于零，称为勒让的二阶偏导必须大于零，称为勒让德条件；德条件； 在时间在时间 范围内，没有使范围内，没有使H H的二的二阶偏导为不定值的共轭点存在，这就是雅可比阶偏导为不定值的共轭点存在，这就是雅可比条件条件。