- Код статьи
- 10.31857/S0005231025020014-1
- DOI
- 10.31857/S0005231025020014
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 2
- Страницы
- 3-20
- Аннотация
- Для систем Лурье, состоящих из неизвестной линейной подсистемы и неизвестных нелинейных функций, лежащих в заданных секторах, разработан метод построения оптимального абсолютно стабилизирующего управления на основе экспериментальных и априорных данных. В основе метода лежит минимаксный подход, при котором максимизация интегрального квадратичного функционала осуществляется на пересечении двух матричных эллипсоидальных множеств, выделяемых по экспериментальным и априорным данным. Результаты математического моделирования нелинейного осциллятора показывают преимущество получаемого закона управления над классическим робастным управлением, синтезируемым на основе априорной информации.
- Ключевые слова
- системы Лурье неопределенность робастное управление экспериментальные данные линейные матричные неравенства
- Дата публикации
- 01.02.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 8
Библиография
- 1. Лурье А. И. Некоторые нелинейные задачи теории автоматического регулирования. М.: Гостехиздат, 1951.
- 2. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез субоптимальных робастных регуляторов на основе априорных и экспериментальных данных // АиТ. 2023. № 8. С. 24–42.
- 3. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез обобщенного H∞-субоптимальных управления по экспериментальным и априорным данным // АиТ. 2024. № 1. С. 3–20.
- 4. Коган М.М., Степанов А.В. Как улучшить робастное управление линейной нестационарной системой с помощью экспериментальных данных // АиТ. 2024. № 6. С. 115–139.
- 5. Petersen I.R., Tempo R. Robust Control of Uncertain Systems: Classical Results and Recent Developments // Automatica. 2014. V. 50. No. 5. P. 1315–1335.
- 6. 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.
- 7. 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.
- 8. Berberich J., C.W. 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. Luppi A., De Persis C., Tesi P. On data-driven stabilization of systems with quadratic nonlinearities // arXiv: 2103.15631v1 [eess.SY] 29 Mar 2021.
- 10. Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. М.: Мир, 1989.
- 11. Коган М.М. Минимаксный подход к синтезу абсолютно стабилизирующих регуляторов для нелинейных систем Лурье // АиТ. 1999. № 5. С. 78–90.
- 12. Гелиг А.Х., Леонов Г.А., Якубович В.А. Устойчивость нелинейных систем с неединственным состоянием равновесия. М.: Наука, 1978.
- 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.
