有界扰动与互质因子扰动下最小相位SISO对象的自适应最优$\ell_\infty$诱导鲁棒镇定
最优化与控制
2024-04-12 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文在鲁棒控制理论的框架及贫先验信息下，解决离散时间最小相位对象的自适应最优鲁棒镇定问题。具有稳定零点的对象标称模型传递函数的系数未知，且属于系数空间中已知的有界多面体。对象的互质因子扰动增益和外部扰动上界亦未知。所考虑的问题是设计自适应控制器，以规定精度最小化输出的最坏情况渐近上界。问题的解基于未知参数的集员估计，并将控制准则作为辨识准则。在附加非限制性假设下，通过估计参数的非线性变换，将在线的硬非凸最优估计问题归约为线性分式规划。尽管未知参数不可辨识，所提自适应控制器以规定精度保证了自适应系统输出的渐近上界与已知参数对象的最优控制器相同。除自适应控制的最优性外，所提方案还提供当前估计与先验假设的在线验证/确认。
引用
@article{arxiv.2207.14028,
title = {Adaptive optimal $\ell_\infty$-induced robust stabilization of minimum phase SISO plant under bounded disturbance and coprime factor perturbations},
author = {Victor F. Sokolov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14028},
year = {2024}
}