SINTEZ ROBASTNYKh ZAKONOV UPRAVLENIYa PO ZAShUMLENNYM TEKUShchIM DANNYM

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

В статье излагается новый подход к построению робастных законов управления неопределенной динамической системой с обобщенной H∞-нормой в качестве критерия. Параметры закона управления настраиваются в процессе реального функционирования системы по мере поступления текущих измерений состояния и управления, получаемых с ошибкой. Результаты численного моделирования активного гашения колебаний сооружений при сейсмических воздействиях иллюстрируют эффективность рассматриваемого подхода.

Авторлар туралы

R. BIRYuKOV

Email: biryukovrs@gmail.com

M. KOGAN

Email: mkogan@nngasu.ru

Әдебиет тізімі

  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. Markovsky I., Huang L., Do¨rfler F. Data-driven control based on the behavioral approach: from theory to applications in power systems // IEEE Control Syst. 2023. V. 43. No. 5. P. 28–68.
  4. Waarde H.J., Eising J., Camlibel M.K., Trentelman H.L. Data-driven control based on the behavioral approach: from theory to applications in power systems // IEEE Control Syst. 2023. V. 43. No. 6. P. 32–66.
  5. 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.
  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., Koch A., Scherer C.W., Allgower F. Robust data-driven state-feedback design // Proc. Amer. Control Conf. 2020. P. 1532–1538.
  9. Bisoffi A., De Persis C., Tesi P. Trade-offs in learning controllers from noisy data // Syst. Control Lett. 2021. V. 154. Article 104985.
  10. 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.
  11. Bisoffi A., De Persis C., Tesi P. Data-driven Control via Petersen’s Lemma // Automatica. 2022. V. 145. Article 110537.
  12. Nortmann B., Mylvaganam T. Direct data-driven control of LTV systems // IEEE Trans. Automat. Control. 2023. V. 68. P. 4888–4895.
  13. Bisoffi A., De Persis C., Monshizadeh N. Controller synthesis for input-state data with measurement errors // IEEE Cotrol Syst. Lett. 2024. V. 8. P. 1571–1576.
  14. 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.
  15. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез субоптимальных робастных регуляторов на основе априорных и экспериментальных данных // АиТ. 2023. № 8. С. 24–42.
  16. Li L., De Persis C., Tesi P., Monshizadeh N. Data-based Transfer Stabilization in Linear Systems // IEEE Trans. Automat. Control. 2024. V. 69. P. 1866–1873.
  17. Коган М.М., Степанов А.В. Синтез обобщенного H∞-субоптимальных управления по экспериментальным и априорным данным // АиТ. 2024. № 1. С. 3–20.
  18. Niknejad N., Modares H. Physics-Informed Data-Driven Safe and Optimal Control Design // IEEE Control Syst. Lett. 2024. V. 8. P. 285–290.
  19. Коган М.М., Степанов А.В. Как улучшить робастное управление линейной нестационарной системой с помощью экспериментальных данных // АиТ. 2024. № 6. С. 115–139.
  20. Kogan M.M., Stepanov A.V. Robust H∞ Control with Transients for LTV Systems Based on Prior Knowledge and Data // Automatica. 2025. V. 173. Article 112083.
  21. Balandin D.V., Biryukov R.S., Kogan M.M. Pareto suboptimal H∞ controls with transients // Proc. Eur. Control Conf. 2021, Rotterdam. P. 542–547.
  22. Boyd S., El Ghaoui L., Feron E., Balakrishnan V. Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory. Philadelphia: SIAM, 1994.
  23. Petersen I.R., McFarlane D.C. Optimal Guaranteed Cost Control and Filtering for Uncertain Linear Systems // IEEE Trans. Automat. Control. 1994. V. 30. No. 9. P. 1971–1977.
  24. Якубович В.А. S-процедура в нелинейной теории управления // Вестн. Ленинград. ун.-та. Математика. 1977. Т. 4. С. 73–93.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Russian Academy of Sciences, 2025

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».