不确定线性动力学的镇定：一种离线与在线结合的策略

针对依赖于不确定参数的线性系统，提出了一种自适应镇定策略。离线时，求解并存储对应于不确定参数若干候选有限训练集中各参数的Riccati镇定反馈输入控制算子于库中。选取无限时间区间的一致划分。在各子区间内，输入由已存储的某一依赖参数的Riccati反馈算子给出。该参数在每个子区间结束时基于输入与输出数据在线更新，其中将对应于真实参数的真实数据与假设参数属于训练集某一选定子集时本应获得的虚拟数据进行比较。辅助数据可并行计算，从而参数更新可实时进行。重点置于未知参数为常数且自由动力学为时间周期的情形。所提策略所得输入的镇定性能通过数值仿真在常数与切换参数下均得以展示。