基于不确定性相关基准的鲁棒后悔控制

本文提出一种鲁棒后悔控制框架，其中绩效基准随系统不确定性实现情况而自适应。该系统被建模为离散时间、具有实参数不确定性的线性时不变系统。绩效基准是使用对扰动和特定不确定性植物完全了解所构建的最优非因果控制器。我们证明了若且仅若控制器在修改后的植物上满足相关的鲁棒$H_\infty$绩效条件，即可相对于该基准实现鲁棒加法后悔。一个技术性问题是，修改后的植物通常具有关于不确定性的复杂非线性依赖。我们采用线性近似步骤，以便将鲁棒加法后悔条件重新表述为标准的$\mu$综合问题。使用数值示例演示了所提出方法。