RUS  ENG
Полная версия
СЕМИНАРЫ

Общемосковский постоянный научный семинар «Теория автоматического управления и оптимизации»
8 июня 2021 г. 11:30, г. Москва, вебинар ZOOM, идентификатор конференции 425 322 745 Для получения ссылки и пароля напишите e-mail на stefa@ipu.ru (+копия ipuranseminar@gmail.com)


Адаптивная субоптимальная стабилизация дискретного минимально-фазового объекта с неопределенностью по выходу и управлению

В. Ф. Соколов

Коми научный центр Уральского отделения РАН

Аннотация: В рамках $L_1$-теории робастного управления рассматривается задача оптимальной стабилизации линейного дискретного минимально-фазового объекта со скалярными выходом и управлением в условиях сильной априорной неопределенности. Неизвестный вектор коэффициентов передаточной функции номинальной модели объекта принадлежит известному ограниченному многограннику. Коэффициенты усиления неопределенностей по выходу и управлению и верхняя граница внешнего возмущения предполагаются конечными, но неизвестными. Требуется минимизировать верхний предел модуля выхода объекта в указанном классе неопределенностей и возмущений. Сложность задачи заключается в неидентифицируемости коэффициентов передаточной функции, знание которых кажется необходимым для обеспечения оптимальности управления. Решение задачи базируется на предложенном ранее общем методе синтеза адаптивного оптимального управления, основанном на множественном оценивании всех неизвестных параметров и выборе показателя качества задачи управления в качестве идентификационного критерия. Предложена замена неизвестных коэффициентов усиления неопределенностей по выходу и управлению одним новым неизвестным параметром. Благодаря этой замене при слабом дополнительном предположении о «непреднамеренности» суммарного возмущения в объекте нелинейная и невыпуклая задача вычисления текущих оптимальных оценок сводится к задаче линейного программирования. Эффективность предложенного решения иллюстрируется результатами численного моделирования. Для сравнения приводятся результаты численного моделирования управления, основанного на методе наименьших квадратов.


© МИАН, 2024