变量含噪情形下离散时间 ARX 模型的超稳定控制
最优化与控制
2023-07-11 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
本文将基于多项式优化的框架应用于在含噪数据观测下对带外生输入的自回归 (ARX) 模型的超稳定控制。记录的输入和输出值被具有已知边界的 L 无穷范数有界噪声所破坏。这是变量含噪 (EIV) 的一个实例，其中 ARX 系统的真实内部状态保持未知。与含噪数据兼容的 ARX 模型的一致性集在未知被控对象参数和未知噪声项之间存在双线性关系。动态补偿器超稳定所有一致被控对象的要求被表示为多项式非负性约束，并使用半定规划在尺寸递增的收敛层级中通过平方和 (SOS) 方法求解。通过应用替代定理消除噪声项，可以降低该方法的计算复杂度。在示例 ARX 模型的控制上展示了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2210.14893,
title = {Superstabilizing Control of Discrete-Time ARX Models under Error in Variables},
author = {Jared Miller and Tianyu Dai and Mario Sznaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.14893},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 0 figures, 5 tables