基于物理信息的学习用于被动基于能量的跟踪控制
系统与控制
2025-05-06 v1 系统与控制
摘要
被动基于能量的控制通过利用耗散性质来确保系统稳定性，广泛应用于电气和机械系统。其中，端口哈特福德系统 (PHS) 因其结构化、以能量为中心的建模方法，特别适合用于互连与阻尼分配被动控制 (IDA-PBC)。然而，当前的 IDA-PBC 面临两个关键挑战：(i) 需要精确的系统知识，而由于模型不确定性，这往往不可得；(ii) 通常仅限于定点控制。为此，我们提出一种基于物理信息模型的数据驱动跟踪控制方法，即高斯过程端口哈特福德系统，辅以修改匹配方程。通过利用该模型的贝叶斯特性，我们建立了概率性稳定性和被动性保证。仿真实验表明，我们的方法有效。
引用
@article{arxiv.2505.01569,
title = {Physics-informed Learning for Passivity-based Tracking Control},
author = {Thomas Beckers and Leonardo Colombo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.01569},
year = {2025}
}