이 논문은 Lyapunov-Krasovski 함수를 이용하여 선형 분산 지연 시스템의 안정성 분석 및 안정화 방법을 제안한다.
데이터 기반 접근법을 통해 신호 시간 논리 사양을 만족하는 제어기를 직접 합성할 수 있다.
본 논문은 상태 및 입력 제약이 있는 선형 시스템에 대해 매칭된 및 비매칭된 비선형 불확실성을 처리하기 위한 불확실성 보상 기반 강인 적응형 MPC 프레임워크를 제안한다. L1 적응 제어기를 활용하여 매칭된 불확실성을 보상하고, 실제 시스템과 명목 시스템 간 오차에 대한 균일한 상한을 제공한다. 이를 통해 실제 시스템의 제약을 명목 시스템의 제약으로 강화하여 MPC를 설계한다.
본 논문은 선형 제약 시스템에 대한 경제적 기준을 직접 최적화하는 모델 예측 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 확실성 등가 경제 모델 예측 제어와 간단한 최소 제곱 매개변수 적응을 결합한다. 이에 대해 강력한 점근적 및 과도기 성능 보장을 도출한다.
제한된 수의 양자화 값을 사용하여 선형 시스템을 유한 시간 내에 안정화할 수 있다.
제약된 조노토프를 이용하여 실시간 선형 시스템의 강건 제어 가능 집합을 효율적이고 확장 가능한 방식으로 계산할 수 있다.
본 논문은 선형 시스템에서 제어 장벽 함수와 선형 상태 피드백 제어기를 단일 반정부호 최적화 프로그램을 통해 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. 이 방법은 명시적인 안전 제어기 없이도 높은 상대 차수 문제를 다룰 수 있으며, 다양한 L-노름 기반의 입력 제한을 볼록 제약식으로 다룰 수 있다.
본 논문은 과대 모수화, 임의의 상태 공간 행렬 및 알 수 없는 가산 교란이 있는 불확실한 선형 시불변 시스템의 상태 재구성 문제를 다룹니다. 제안된 적응형 관측기는 (i) 관측기 정준 형태의 가상 상태가 아닌 원래 시스템의 물리적 상태를 재구성하고, (ii) 유한 여기 조건이 충족되면 재구성 오차가 지수적으로 수렴하며, (iii) 언급된 교란이 완전히 알 수 없는 상수 매개변수를 가진 외부 시스템에 의해 생성되는 경우에도 적용 가능합니다.