Адаптивное управление с гарантией экспоненциальной устойчивости. Часть II. Объекты с кусочно-постоянными параметрами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Предлагается адаптивная система управления по вектору состояний классом линейных систем с кусочно-постоянными неизвестными параметрами. Решение 1) гарантирует глобальную экспоненциальную устойчивость замкнутой системы при конечном возбуждении регрессора после каждого изменения параметров; 2) не требует знания матрицы коэффициентов усиления и моментов времени изменения параметров системы. Полученные теоретические результаты подтверждены математическим моделированием.

Об авторах

А. И Глущенко

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: aiglush@ipu.ru
Москва

К. А Ласточкин

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: lastconst@yandex.ru
Москва

Список литературы

  1. Ioannou P., Sun J. Robust Adaptive Control. N.Y.: Dover, 2013.
  2. Narendra K.S., Annaswamy A.M. Stable Adaptive Systems. Courier Corporation, 2012.
  3. Tao G. Adaptive Control Design and Analysis. John Wiley & Sons, 2003.
  4. Narendra K.S. Hierarchical Adaptive Control of Rapidly Time-Varying Systems Using Multiple Models // Control Complex Syst. Butterworth-Heinemann, 2016. P. 33-66.
  5. Chowdhary G.V., Johnson E.N. Theory and Flight-Test Validation of A Concurrent-Learning Adaptive Controller // J. Guid. Control & Dyn. 2011. Vol. 34. No. 2. P. 592-607.
  6. Pan Y., Aranovskiy S., Bobtsov A., Yu H. Efficient Learning from Adaptive Control under Sufficient Excitation // Int. J. Robust & Nonlinear Control. 2019. Vol. 29. No. 10. P. 3111-3124.
  7. Lee H.I., Shin H.S., Tsourdos A. Concurrent Learning Adaptive Control with Directional Forgetting // IEEE Trans. Automat. Control. 2019. Vol. 64. No. 12. P. 5164-5170.
  8. Jenkins B.M., Annaswamy A.M., Lavretsky E., Gibson T.E. Convergence Properties of Adaptive Systems and The Definition of Exponential Stability // SIAM J. Control & Optimiz. 2018. Vol. 56. No. 4. P. 2463-2484.
  9. Ortega R., Nikiforov V., Gerasimov D. On Modified Parameter Estimators for Identification and Adaptive Control. A Unified Framework and Some New Schemes // Annual Reviews in Control. 2020. Vol. 50. P. 278-293.
  10. Glushchenko A., Petrov V., Lastochkin K. Regression Filtration with Resetting to Provide Exponential Convergence of MRAC for Plants with Jump Change of Unknown Parameters // IEEE Trans. Automat. Control. 2022. P. 1-8. Early Access.
  11. Kersting S. Adaptive Identifcation and Control of Uncertain Systems with Switching. PhD thesis, Technische Universitat Munchen; 2018. https://mediatum.ub.tum.de/doc/1377055/1377055.pdf. Accessed March 15, 2022.
  12. Sang Q., Tao G. Adaptive Control of Piecewise Linear Systems: The State Tracking Case // IEEE Trans. on Automat. Control. 2011. Vol. 57. No. 2. P. 522-528.
  13. Sang Q., Tao G. Adaptive Control of Piecewise Linear Systems With Applications to NASA GTM // Proc. Amer. Control Conf. 2011. P. 1157-1162.
  14. Sang Q., Tao G. Adaptive Control of Piecewise Linear Systems with Output Feedback for Output Tracking // Conf. Dec. & Control. 2012. P. 5422-5427.
  15. Sang Q., Tao G. Adaptive Control of Piecewise Linear Systems with State Feedback for Output Tracking // Asian J. Control. 2013. Vol. 15. No. 4. P. 933-943.
  16. Liberzon D. Switching in Systems and Control. Boston: Birkhauser, 2003.
  17. De La Torre G., Chowdhary G., Johnson E.N. Concurrent learning adaptive control for linear switched systems // Amer. Control Conf. 2013. P. 854-859.
  18. Goldar S.N., Yazdani M., Sinafar B. Concurrent Learning Based Finite-Time Parameter Estimation in Adaptive Control of Uncertain Switched Nonlinear Systems // J. Control, Automat. & Electr. Syst. 2017. Vol. 28. No. 4. P. 444-456.
  19. Wu C., Huang X., Niu B., Xie X.J. Concurrent Learning-Based Global Exponential Tracking Control of Uncertain Switched Systems With Mode-Dependent Average Dwell Time // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 39086-39095.
  20. Wu C., Li J., Niu B., Huang X. Switched Concurrent Learning Adaptive Control of Switched Systems with Nonlinear Matched Uncertainties // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 33560-33573.
  21. Liu T., Buss M. Indirect Model Reference Adaptive Control of Piecewise Affine Systems with Concurrent Learning // IFAC-PapersOnLine. 2020. Vol. 53. No. 2. P. 1924-1929.
  22. Du Y., Liu F., Qiu J., Buss M. Online Identification of Piecewise Affine Systems Using Integral Concurrent Learning // IEEE Trans. Circuits & Syst. I: Reg. Papers, 2021. Vol. 68. No. 10 P. 4324-4336.
  23. Du Y., Liu F., Qiu J., Buss M. A Novel Recursive Approach for Online Identification of Continuous-Time Switched Nonlinear Systems // Int. J. Robust Nonlinear Control. 2021. P. 1-20.
  24. Narendra K.S., Balakrishnan J. Adaptive Control Using Multiple Models // IEEE Trans. Automat. Control. 1997. Vol. 42. No. 2. P. 171-187.
  25. Glushchenko A., Lastochkin K., Petrov V. Exponentially Stable Adaptive Control. Part I. Time-Invariant Plants // Autom. Remote Control. 2022. V. 83. No. 4. P. 548-578.
  26. Glushchenko A., Lastochkin K. Unknown Piecewise Constant Parameters Identification with Exponential Rate of Convergence // Int. J. Adap. Control Signal Proc. 2023. V. 37. No. 1. P. 315-346.
  27. Glushchenko A., Lastochkin K. Exponentially Stable Adaptive Optimal Control of Uncertain LTI Systems // arXiv preprint arXiv:2205.02913. 2022. P. 1-37.
  28. Glushchenko A., Lastochkin K. Exponentially Convergent Direct Adaptive Pole Placement Control of Plants with Unmatched Uncertainty under FE Condition // IEEE Control Syst. Letters. 2022. Vol. 6. P. 2527-2532.
  29. Wang L., Ortega R., Bobtsov A., Romero J., Yi B. Identifiability Implies Robust, Globally Exponentially Convergent On-Line Parameter Estimation: Application to Model Reference Adaptive Control // preprint arXiv:2108.08436; 2021. P. 1-16.
  30. Hakem A., Cocquempot V., Pekpe K. Switching time estimation and active mode recognition using a data projection method // Int. J. App. Math. & Comp. Sc. 2016. Vol. 26. No.4. P. 827-840.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023