ОЭММПУАвтоматика и телемеханика Automation and Remote Control

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

СИНТЕЗ ОБОБЩЕННОГО H∞-СУБОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПО ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ И АПРИОРНЫМ ДАННЫМ

Код статьи
10.31857/S0005231024010015-1
DOI
10.31857/S0005231024010015
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 1
Страницы
3-20
Аннотация
Показано, что при отсутствии математической модели линейного непрерывного или дискретного динамического объекта закон управления, обеспечивающий субоптимальное гашение начального и/или внешнего возмущений, может быть реализован по экспериментальным и априорным данным. В основе подхода лежат методы построения робастного управления, теория двойственности и аппарат линейных матричных неравенств.
Ключевые слова
обобщенная H-норма неопределенность робастное управление экспериментальные данные двойственные системы линейные матричные неравенства
Дата публикации
15.01.2024
Год выхода
2024
Всего подписок
0
Всего просмотров
9

Библиография

  1. 1. 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.
  2. 2. 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.
  3. 3. 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.
  4. 4. 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.
  5. 5. Якубович В.А. S-процедура в нелинейной теории управления // Вестн. Ленинград. ун.-та. Математика. 1977. Т. 4. С. 73–93.
  6. 6. Bisoffi A., De Persis C., Tesi P. Data-driven Control via Petersen’s Lemma // Automatica. 2022. V. 145. Article 110537.
  7. 7. Petersen I.R. A stabilization algorithm for a class of uncertain linear systems // Syst. Control Lett. 1987. V. 8. P. 351–357.
  8. 8. Berberich J., Scherer C.W., Allgower F. Combining Prior Knowledge and Data for Robust Controller Design // IEEE Trans. Automat. Control. 2023. V. 68. No. 8. P. 4618–4633.
  9. 9. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез субоптимальных робастных регуляторов на основе априорных и экспериментальных данных // АиТ. 2023. № 8. С. 24–42.
  10. 10. Petersen I.R., Tempo R. Robust Control of Uncertain Systems: Classical Results and Recent Developments // Automatica. 2014. V. 50. No. 5. P. 1315–1335.
  11. 11. Баландин Д.В., Коган М.М. Обобщенное H∞-оптимальное управление как компромисс между H∞-оптимальным и γ-оптимальным управлениями // АиТ. 2010. № 6. С. 20–38.
  12. 12. Balandin D.V., Biryukov R.S., Kogan M.M. Pareto suboptimal H∞ controls with transients // Proc. Eur. Control Conf. 2021, Rotterdam. P. 542–547.
  13. 13. Polyak B.T. Convexity of Quadratic Transformations and Its Use in Control and Optimization // J. Optim. Theory Appli. 1998. V. 99. No. 3. P. 553–583.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека