APPROXIMATION-BASED APPROACH TO ADAPTIVE CONTROL OF LINEAR TIME-VARYING SYSTEMS

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом нестационарных линейных систем. Задача адаптации сведена к задаче идентификации кусочно-постоянных приближений нестационарных параметров идеального сигнала управления. При выполнении условия неисчезающего возбуждения регрессора с достаточно малым периодом обеспечена экспоненциальная сходимость ошибки идентификации приближений и ошибки слежения за эталонной моделью к произвольно малой окрестности положения равновесия. Полученные теоретические результаты проиллюстрированы математическим моделированием.

参考

  1. Поляк Б.Т., Цыпкин Я.З. Оптимальные псевдоградиентные алгоритмы адаптации // АиТ. 1980. № 8. С. 74-81. Polyak B.T., Tsypkin Ya.Z. Optimal pseudogradient adaptation algorithms // Autom. Remote Control. 1981. V. 41. P. 1101-1110.
  2. Поляк Б.Т., Цыпкин Я.З. Робастные псевдоградиентные алгоритмы адаптации // АиТ. 1980. № 10. С. 91-97. Polyak B.T., Tsypkin Ya.Z. Robust Pseudogradient Adaptation Algorithms // Autom. Remote Control. 1981. V. 41. No. 10. P. 1404-1409.
  3. loannou P., Sun J. Robust Adaptive Control. N.Y.: Dover, 2013.
  4. Fradkov A.L. Lyapunov-Bregman functions for speed-gradient adaptive control of nonlinear time-varying systems // IFAC-PapersOnLine. 2022. V. 55. No. 12. P. 544-548.
  5. Goel R., Roy S.B. Composite adaptive control for time-varying systems with dual adaptation // arXiv preprint arXiv:2206.01700. 2022. P. 1-6.
  6. Na J., Xing Y., Costa-Castello R. Adaptive estimation of time-varying parameters with application to roto-magnet plant // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. 2018. V. 51. No. 2. P. 731-741.
  7. Chen K., Astolfi A. Adaptive control for systems with time-varying parameters // IEEE Transactions on Automatic Control. 2020. V. 66. No. 5. P. 1986-2001.
  8. Patil O.S., Sun R., Bhasin S, Dixon W.E. Adaptive control of time-varying parameter systems with asymptotic tracking // IEEE Transactions on Automatic Control. 2022. V. 67. No. 9. P. 4809-4815.
  9. Путов В.В. Методы построения адаптивных систем управления нелинейными нестационарными динамическими объектами с функционально-параметрической неопределенностью // Дис. ...д-ра техн. наук, СПбГЭТУ «ЛЭТИ». СПб., 1993. 590 с.
  10. Путов В.В., Полушин И.Г., Лебедев В.В., Путов А.В. Обобщение метода мажорирующих функций в задачах адаптивного управления нелинейными динамическими объектами // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2013. № 8. С. 32-37.
  11. Глущенко А.И., Ласточкин К.А. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть III. Объекты с переменными параметрами // подана в АиТ.
  12. Pagilla P.R., Zhu Y. Adaptive control of mechanical systems with time-varying parameters and disturbances //J. Dyn. Sys., Meas., Control. 2004. V. 126. No. 3. P. 520-530.
  13. Куок Д.В., Бобцов А.А., Николаев Н.А, Пыркин А.А. Стабилизация линейной нестационарной системы в условиях запаздывания и аддитивного синусоидального возмущения выхода // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2021. Т. 64. № 2. С. 97-103.
  14. Дат В.К., Бобцов А.А. Управление по выходу линейными нестационарными системами с использованием методов параметрической идентификации // Ме-хатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21. № 7. С. 387-393.
  15. Григорьев В.В. Синтез управлений для систем с изменяющимися параметрами // АиТ. 1983. № 2. С. 64-70. Grigoryev V.V. Design of control equations for variable parameter systems // Autom. Remote Control. 1983. V. 44. No. 2. P. 189-194.
  16. Glushchenko A., Lastochkin K. Robust Time-Varying Parameters Estimation Based on I-DREM Procedure // IFAC-PapersOnLine. 2022. V. 55. No. 12. P. 91-96.
  17. Dieudonne J. Foundations of Modern Analysis, New York, Academic Press, 1960.
  18. Leiva H., Siegmund S. A necessary algebraic condition for controllability and observability of linear time-varying systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 2003. V. 48. No. 12. P. 2229-2232.
  19. Глущенко А.И., Ласточкин К.А. Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть II. Объекты с кусочно-постоянными параметрами // АиТ. 2023. № 3. С. 65-105. Glushchenko A.I., Lastochkin K.A. Exponentially Stable Adaptive Control. Part II. Switched Systems // Autom. Remote Control. 2023. V. 84. No. 3. P. 260-291.
  20. Khalil H. Nonlinear Systems, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, 2002.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».