- Код статьи
- 10.31857/S0005231023080020-1
- DOI
- 10.31857/S0005231023080020
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 8
- Страницы
- 24-42
- Аннотация
- Развивается новый подход, позволяющий в едином формате синтезировать субоптимальные робастные законы управления неопределенными объектами при различных критериях на основе априорной информации и экспериментальных данных. Показано, что гарантированные оценки γ0-, обобщенной H2- и H∞-норм замкнутой системы и соответствующие субоптимальные робастные законы управления выражаются в терминах решений линейных матричных неравенств, формируемых с учетом априорного знания и данных, полученных при моделировании объекта. Численный пример демонстрирует улучшение качества систем управления при совместном использовании априорных и экспериментальных данных.
- Ключевые слова
- робастное управление априорные данные экспериментальные данные γ0-норма обобщенная H2-норма H∞-норма линейные матричные неравенства
- Дата публикации
- 15.08.2023
- Год выхода
- 2023
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 6
Библиография
- 1. Поляк Б.Т., Щербаков П.С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002.
- 2. Petersen I.R., Tempo R. Robust Control of Uncertain Systems: Classical Results and Recent Developments // Automatica. 2014. V. 50. No. 5. P. 1315-1335.
- 3. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Метод скоростного градиента и его приложения // АиТ. 2021. № 9. С. 3-72.
- 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.
- 5. De Persis C., Tesi P. Formulas for Data-Driven Control: Stabilization, Optimality and Robustness // IEEE Trans. Automat. Control. 2020. V. 65. No. 3. P. 909-924.
- 6. Waarde H.J., Eising J., Trentelman H.L., Camlibel M.K. Data Informativity: a New Perspective on Data-Driven Analysis and Control // IEEE Trans. Automat. Control. 2020. V. 65. No. 11. P. 4753-4768.
- 7. Berberich J., Koch A., Scherer C.W., Allgower F. Robust data-driven state-feedback design // Proc. Amer. Control Conf. 2020. P. 1532-1538.
- 8. Waarde H.J., Camlibel M.K., Mesbahi M. From Noisy Data to Feedback Controllers: Nonconservative Design via a Matrix S-Lemma // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. V. 67. No. 1. P. 162-175.
- 9. Biso A., De Persis C., Tesi P. Data-driven Control via Petersen's Lemma // Automatica. 2022. V. 145. Article 110537.
- 10. Willems J.C., Rapisarda P., Markovsky I., De Moor B. A note on persistency of excitation // Syst. Control Lett. 2005. V. 54. P. 325-329.
- 11. Якубович В.А. S-процедура в нелинейной теории управления // Вестник Ленинградского университета. Математика. 1977. Т. 4. С. 73-93.
- 12. Petersen I.R. A stabilization algorithm for a class of uncertain linear systems // Syst. Control Lett. 1987. V. 8. P. 351-357.
- 13. Doyle J.C. Analysis of feedback systems with structured uncertainties // IEE Proc. 1982. V. 129. Part D(6). P. 242-250.
- 14. Safonov M.G. Stability margins of diagonally perturbed multivariable feedback systems // IEE Proc. 1982. V. 129. Part D(6). P. 251-256.
- 15. Kogan M.M. Optimal discrete-time H∞/γ0 ltering and control under unknown covariances // Int. J. Control. 2016. V. 89. No. 4. P. 691-700.
- 16. Wilson D.A. Convolution and Hankel Operator Norms for Linear Systems // IEEE Trans. Autom. Control. 1989. V. 34. No. 1. P. 94-97.
- 17. Баландин Д.В., Бирюков Р.С., Коган М.М. Минимаксное управление уклонениями выходов линейной дискретной нестационарной системы // АиТ. 2019. № 12. С. 3-24.
- 18. Boyd S., Vandenberghe L. Convex Optimization. Cambridge: University Press, 2004.
