How to Improve Robust Control of a Linear Time-Varying System by Using Experimental Data

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅或者付费存取

详细

Показано, что робастное управление, построенное только по априорной информации о неопределенности в объекте, может быть значительно улучшено за счет дополнительного использования экспериментальных данных. Излагается синтез обобщенных H∞-управлений неизвестной линейной нестационарной системой на конечном горизонте, которые оптимизируют уровни гашения внешнего и/или начального возмущений, а также максимальное уклонение терминального состояния системы. Метод не требует выполнения условия неисчезающего возбуждения или рангового условия, гарантирующих идентифицируемость системы, что позволяет значительно уменьшить объем экспериментальных данных.

作者简介

M. Kogan

Научно-технологический университет ¾Сириус¿

Email: mkogan@nngasu.ru
д-р физ.-мат. наук Сочи

A. Stepanov

Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет

Email: andrey8st@yahoo.com
Нижний Новгород

参考

  1. Petersen I.R., Tempo R. Robust Control of Uncertain Systems: Classical Results and Recent Developments // Automatica. 2014. V. 50. No. 5. P. 1315–1335.
  2. De Persis C., Tesi P. Formulas for Data-Driven Control: Stabilization, Optimality and Robustness // IEEE Trans. Automat. Control. 2020. V. 65. No. 3. P. 909–924.
  3. Berberich J., Koch A., Scherer C.W., Allgower F. Robust data-driven state-feedback design // Proc. American Control Conference. 2020. P. 1532–1538.
  4. Nortmann B., Mylvaganam T. Direct data-driven control of LTV systems // IEEE Trans. Automat. Control. 2023. V. 68. P. 4888–4895.
  5. Bisoffi A., De Persis C., Tesi P. Data-driven Control via Petersen’s Lemma // Automatica. 2022. V. 145. Article 110537.
  6. Petersen I.R. A stabilization algorithm for a class of uncertain linear systems // Syst. Control Lett. 1987. V. 8. P. 351–357.
  7. D¨orfler F., Tesi P., De Persis C. On the Certainty-Equivalence Approach to Direct Data-Driven LQR Design // IEEE Trans. Automat. Control. 2023. V. 68. P. 7989–7996.
  8. Waarde H.J., Eising J., Trentelman H.L., Camlibel M.K. Data Informativity: a New Perspective on Data-Driven Analysis and Control // IEEE Trans. Automat. Control. 2020. V. 65. No. 11. P. 4753–4768.
  9. Waarde H.J., Camlibel M.K., Mesbahi M. From Noisy Data to Feedback Controllers: Nonconservative Design via a Matrix S-Lemma // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. V. 67. No. 1. P. 162–175.
  10. Якубович В.А. S-процедура в нелинейной теории управления // Вестн. Ленинград. ун-та. Математика. 1977. Т. 4. С. 73–93.
  11. Berberich J., Scherer C.W., Allgower F. Combining Prior Knowledge and Data for Robust Controller Design // IEEE Trans. Automat. Control. 2023. V. 68. No. 8. P. 4618–4633.
  12. Scherer C.W. “Robust mixed control and linear parameter-varying control with full block scalings” in Advances in Linear Matrix Inequality Methods in Control: SIAM, 2000. P. 187–207.
  13. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез субоптимальных робастных регуляторов на основе априорных и экспериментальных данных // АиТ. 2023. № 8. С. 24–42.
  14. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез обобщенного H∞-субоптимального управления по экспериментальным и априорным данным // АиТ. 2024. № 1. С. 3–20.
  15. Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. М.: Мир, 1989.
  16. Баландин Д.В., Коган М.М., Кривдина Л.Н., Федюков А.А. Синтез обобщенного H∞-оптимального управления в дискретном времени на конечном и бесконечном интервалах // АиТ. 2014. № 1. С. 3–22.
  17. Polyak B.T. Convexity of Quadratic Transformations and Its Use in Control and Optimization // J. Optim. Theory Appli. 1998. V. 99. No. 3. P. 553–583.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2024