ОЭММПУАвтоматика и телемеханика Automation and Remote Control

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

Субоптимальная робастная стабилизация неизвестного авторегрессионного объекта с неопределенностью и смещенным внешним возмущением

Код статьи
10.31857/S0005231023060028-1
DOI
10.31857/S0005231023060028
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 6
Страницы
26-48
Аннотация
Рассматривается задача субоптимальной стабилизации объекта с дискретным временем, неопределенностями по выходу и управлению и ограниченным внешним возмущением. Коэффициенты авторегрессионной номинальной модели, коэффициенты усиления неопределенностей, норма и смещение внешнего возмущения предполагаются неизвестными. Показателем качества служит наихудшая асимптотическая верхняя граница модуля выхода объекта. Решение задачи в условиях неидентифицируемости всех неизвестных параметров базируется на методе рекуррентных целевых неравенств и оптимальном онлайн оценивании, в котором показатель качества задачи управления служит идентификационным критерием. Предложена нелинейная замена неизвестных параметров возмущений, сводящая задачу оптимального онлайн оценивания к задаче дробнолинейного программирования. Работоспособность адаптивного субоптимального управления иллюстрируется результатами численного моделирования.
Ключевые слова
робастное управление адаптивное управление оптимальное управление ограниченное возмущение верификация модели
Дата публикации
15.06.2023
Год выхода
2023
Всего подписок
0
Всего просмотров
19

Библиография

  1. 1. Rohrs C., Valavani L., Athans M., Stein G. "Robustness of adaptive control algorithms in the presence of unmodeled dynamics" // The 21st IEEE Conference on Decision and Control. 1982. P. 3-11. https://doi.org/10.1109/CDC.1982.268392
  2. 2. Rohrs C., Valavani L., Athans M., Stein G. Robustness of continuous-time adaptive control algorithms in the presence of unmodeled dynamics // IEEE Transactions Automatic Control. 1985. V. 30. No. 9. P. 881-889. https://doi.org/10.1109/TAC.1985.1104070
  3. 3. Zhou K., Doyle J.C., Glover K. Robust and Optimal Control. Upper Saddle River. New Jersey: Prentice-Hall, 1996.
  4. 4. Annaswamy A.A., Fradkov A.L. A historical perspective of adaptive control and learning // Annual Reviews in Control. 2021. V. 52. P. 18-41. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2021.10.014
  5. 5. Narendra K., Annaswamy A. Stable adaptive systems. Dover, 2005.
  6. 6. Ioannou P.A., Sun J. Robust adaptive control. PTR Prentice-Hall, NJ: Upper Saddle River, 1996.
  7. 7. Smith R.S., Dahleh M. (Eds.) The Modeling of Uncertainty in Control Systems (Lecture Notes in Control and Information Sciences). V. 192. London, U.K.: Springer-Verlag, 1994.
  8. 8. Ljung L., Guo L. The Role of Model Validation for Assessing the Size of the Unmodeled Dynamics // IEEE Trans. Automat. Control. 1997. V. 42. P. 230-1239. https://doi.org/10.1109/9.623084
  9. 9. Lamnabhi-Lagarrigue F., Annaswamy A., Engell S., Isaksson A., Khargonekar P., Murray R., Nijmeijer H., Samad T., Tilbury D., Van den Hof P. Systems & Control for the future of humanity, research agenda: Current and future roles, impact and grand challenges // Annual Reviews in Control. 2017. V. 43. P. 1-64. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2017.04.001
  10. 10. Khammash M., Pearson J.B. Performance robustness of discrete-time systems with structured uncertainty //IEEE Trans. Automat. Control. 1991. V. AC-36. No. 4. P. 398-412. https://doi.org/10.1109/9.75099
  11. 11. Khammash M., Pearson J.B. Analysis and design for robust performance with structured uncertainty // Syst. Control Lett. 1993. V. 20. No. 3. P. 179-187.
  12. 12. Khammash M.H. Robust steady-state tracking // IEEE Trans. Automat. Control. 1995. V. 40. No. 11. P. 1872-1880. https://doi.org/10.1109/9.471208
  13. 13. Khammash M.H. Robust Performance: Unknown Disturbances and Known Fixed Inputs // IEEE Trans. Automat. Control. 1997. V. 42. No. 12. P. 1730-1734. https://doi.org/10.1109/9.650028
  14. 14. Соколов В.Ф. Асимптотическое робастное качество дискретной системы слежения в fl1-метрике // АиТ. 1999. № 1. С. 101-112.
  15. 15. Соколов В.Ф. Робастное управление при ограниченных возмущениях. Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН. 2011.
  16. 16. Соколов В.Ф. Адаптивное робастное управление дискретным скалярным объектом в fl1-постановке // АиТ. 1998. № 3. С. 107-131.
  17. 17. Sokolov V.F. Adaptive fl1 robust control for SISO system // Systems Control Lett. 2001. V. 42. No. 5. P. 379-393. https://doi.org/10.1016/S0167-6911 (00)00110-9
  18. 18. Guo L. Feedback and uncertainty: Some basic problems and results // Annual Reviews in Control. 2020 V. 49. P. 27-36. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2020.04.001
  19. 19. Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука. 1981.
  20. 20. Sokolov V.F. Control-oriented model validation and errors quanti cation in the fl1 setup // IEEE Trans. Automat. Control. 2005. T. 50. No. 10. P. 1501-1508. https://doi.org/10.1109/TAC.2005.856646
  21. 21. Sokolov V.F. Model Evaluation for Robust Tracking Under Unknown Upper Bounds on Perturbations and Measurement Noise // IEEE Trans. Automat. Control. 2014. T. 59. No. 2. P. 483-488. https://doi.org/10.1109/TAC.2013.2273295
  22. 22. Соколов В.Ф. Моделирование системы субоптимального робастного слежения при неизвестных верхних границах внешних и операторных возмущений // АиТ. 2014. № 5. С. 115-136.
  23. 23. Соколов В.Ф. Задачи адаптивного оптимального управления дискретными системами с ограниченным возмущением и линейными показателями качества // АиТ. 2018. № 6. С. 155-171.
  24. 24. Sokolov V.F. fl1 robust performance of discrete-time systems with structured uncertainty // Syst. Control Lett. 2001. V. 42. No. 5. P. 363-377. https://doi.org/10.1016/S0167-6911 (00)00109-2
  25. 25. Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization. N.Y.: Cambridge University Press, 2004.
  26. 26. Guo L. Self-Convergence of Weighted Least-Squares with Applications to Stochastic Adaptive Control // IEEE Trans. Automat. Control. 1996 V. 41. No. 1. P. 79-89. https://doi.org/10.1109/9.481609
  27. 27. Guo L., Chen H.-F. The ˚Astro¨m-Wittenmark self-tuning regulator revisited and ELS-based adaptive trackers // IEEE Trans. Autom. Control. 1991. V. 36. No. 7. P. 802-812.
  28. 28. Поляк Б.Т., Тремба А.А., Хлебников М.В., Щербаков П.С., Смирнов Г.В. Большие отклонения в линейных системах при ненулевых начальных условиях // АиТ. 2015. № 6. С. 18-41.
  29. 29. Polyak D.T., Shcherbakova P.S., Smirnov G. Peak e ects in stable linear di erence equations // J. Di. Equat. and Appl. 2018. V. 24. No 9. P. 1488-1502. https://doi.org/10.1080/10236198.2018.1504930
  30. 30. Dahleh M.A., Doyle J.C. From Data to Control. Lecture Notes in Control and Information Sciences. 192. The modeling of Uncertainty in Control Systems. Springer Verlag, 1994. P. 61-63.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека