ОЭММПУАвтоматика и телемеханика Automation and Remote Control

  • ISSN (Print) 0005-2310
  • ISSN (Online) 2413-9777

О двойственности по Лагранжу стохастических и детерминированных минимаксных задач управления и фильтрации

Код статьи
10.31857/S0005231023020022-1
DOI
10.31857/S0005231023020022
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 2
Страницы
35-53
Аннотация
Показано, что нормы линейного оператора в детерминированном и стохастическом случаях являются оптимальными значениями двойственных по Лагранжу задач. Для линейных нестационарных систем на конечном горизонте принцип двойственности приводит к стохастическим интерпретациям обобщенных H2- и H∞-норм системы. Рассмотрены стохастические минимаксные задачи фильтрации и управления при неизвестных ковариационных матрицах случайных факторов. Получены уравнения обобщенных H∞-субоптимальных регуляторов, фильтров и идентификаторов, обеспечивающих компромисс между дисперсией ошибки на конце интервала наблюдений и суммой дисперсий ошибок на всем интервале.
Ключевые слова
стохастическое минимаксное управление фильтр Калмана двойственность по Лагранжу обобщенное H∞-оптимальное управление и фильтрация обобщенное H2-оптимальное управление линейные матричные неравенства
Дата публикации
15.02.2023
Год выхода
2023
Всего подписок
0
Всего просмотров
9

Библиография

  1. 1. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977.
  2. 2. Квакернаак Х., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.
  3. 3. Kailath T., Sayed A.H., Hassibi B. Linear Estimation. New Jersey: Prentice Hall, 2000.
  4. 4. Hinrichsen D., Pritchard A.J. Stochastic H∞ // SIAM J. Control Optim. 1998. V. 36. No. 5. P. 1504-1538.
  5. 5. Petersen I.R., Ugrinovskii V.A., Savkin A.V. Robust Control Design Using H∞- Methods. London: Springer-Verlag, 2000.
  6. 6. Schweppe F.C. Recursive State Estimation: Unknown but Bounded Errors and System Inputs // IEEE Trans. Autom. Control. 1968. V. 13. No. 1. P. 22-28.
  7. 7. Wilson D. Extended Optimality Properties of the Linear Quadratic Regulator and Stationary Kalman Filter // IEEE Trans. Autom. Control. 1990. V. 35. No. 5. P. 583-585.
  8. 8. Willems J.C. Deterministic least squares filtering. Journal of Econometrics. 2004. V. 118. P. 341-373.
  9. 9. Buchstaller D., Liu J., French M. The Deterministic Interpretation of the Kalman Filter // Int. J. Control. 2021. V. 94. No. 11. P. 3226-3236.
  10. 10. Коган М.М. Оптимальные оценивание и фильтрация при неизвестных ковариа циях случайных факторов // АиТ. 2014. № 11. С. 88-109.
  11. 11. Boyd S., Vandenberghe L. Convex Optimization. Cambridge: University Press, 2004.
  12. 12. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. М.: Наука, 1988.
  13. 13. Wilson D.A. Convolution and Hankel Operator Norms for Linear Systems // IEEE Trans. Autom. Control. V. 34. No. 1. P. 94-97.
  14. 14. Баландин Д.В., Бирюков Р.С., Коган М.М. Минимаксное управление уклонениями выходов линейной дискретной нестационарной системы // АиТ. 2019. № 12. С. 3-24.
  15. 15. Баландин Д.В., Коган М.М. Синтез законов управления на основе линейных матричных неравенств. М.: Физматлит, 2007.
  16. 16. Hsieh C., Skelton R. All Covariance Controllers for Linear Discrete-Time Systems // IEEE Trans. Autom. Control. 1990. V. 35. No. 8. P. 908-915.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека