In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur daten-gesteuerten Synthese von linearen parameterveränderlichen (LPV) Reglern unter Berücksichtigung von Rauschen und Parametervariation präsentiert.
Der Kern der Methode ist die Verwendung von biquadratischen Lyapunov-Funktionen, die sowohl vom Zustand als auch vom Schedulingparameter abhängen. Dies ermöglicht es, die Wechselwirkung zwischen der durch Rauschen verursachten Unsicherheit und der Parametervariation zu entkoppeln.
Zunächst werden Stabilitätsbedingungen für LPV-Systeme mit biquadratischen Lyapunov-Funktionen hergeleitet. Diese werden dann in den Rahmen der Daten-Informativität eingebettet, um daten-gesteuerte Regelsynthesebedingungen in Form linearer Matrixungleichungen (LMIs) zu formulieren.
Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird anhand eines nichtlinearen Simulationsbeispiels demonstriert. Es zeigt sich, dass die entwickelten Regler eine deutlich höhere Stabilität und Robustheit gegenüber Rauschen und Parametervariation aufweisen als Regler, die auf einer konstanten Lyapunov-Funktion basieren.
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