线性参数变化系统配置约束鲁棒不变集的数据驱动综合

我们提出一种数据驱动方法，用于综合受未知但有界扰动作用的线性参数变化（LPV）系统的鲁棒控制不变（RCI）集。利用由状态、输入和调度信号测量组成的有限长度数据集来计算 RCI 集与诱导不变性的控制器，而无需辨识系统的 LPV 模型。我们将 RCI 集参数化为配置约束多面体，其面具有固定方向性和可变偏移量。这使我们能够根据偏移量定义多面体集的顶点。利用该性质，通过求解基于数据不变性条件和系统约束构造的单个线性规划（LP）问题，计算出 RCI 集及相关的顶点控制输入。我们通过两个数值例子说明了方法的有效性。所提方法生成的 RCI 集规模与假设系统矩阵精确已知的基于模型的方法相当。我们表明，若收集的数据满足特定激励条件，即使数据样本相对较少也能综合出 RCI 集。