Die Studie untersucht das Problem der robusten Rückkopplungsstabilität für lineare zeitinvariante Mehrgrößensysteme mit sektorförmiger Scheibenunsicherheit, d.h. dynamischer Unsicherheit unter gleichzeitigen Verstärkungs- und Phasenbeschränkungen. Es wird eine weniger konservative hinreichende Bedingung für das Matrix-Sektor-Scheiben-Problem abgeleitet, aus der mehrere robuste Rückkopplungsstabilitätsbedingungen gegen Sektor-Scheiben-Unsicherheit formuliert werden.
Große Sprachmodelle wie GPT-4, Claude 3 Opus und Gemini 1.0 Ultra zeigen vielversprechendes Potenzial bei der Lösung von Regelungstechnik-Problemen auf Hochschulniveau, wobei Claude 3 Opus als der derzeitige Spitzenreiter hervortritt.
Das Hauptziel dieses Artikels ist es, einen Rahmen für eine robuste adaptive modellprädiktive Regelung (MPC) unter Verwendung von Unsicherheitskompensation vorzustellen, um lineare Systeme mit sowohl passenden als auch unpassenden nichtlinearen Unsicherheiten unter Berücksichtigung von Zustands- und Eingangsbeschränkungen zu regeln.
Eine nichtlineare Erweiterung des Integralteils der PID-Regelung wird vorgeschlagen, um die Konvergenzleistung bei unbekannten Störungen in Systemen zweiter Ordnung zu verbessern.
Ein neuer Algorithmus wird vorgestellt, der die Konvergenzgeschwindigkeit der iterativen Anpassung von Feedforward-Reglerparametern deutlich verbessert, indem er eine Kombination aus Koordinatentransformation, schrittweiser Suche und lernfähiger Schrittweite verwendet.
Notwendige und hinreichende Bedingungen werden präsentiert, die garantieren, dass es eine proportionale Ausgangsrückführung gibt, sodass das resultierende geschlossene port-hamiltonische Descriptor-System (robust) asymptotisch stabil ist.
Die Arbeit präsentiert einen neuartigen symbiotischen Steuerungsrahmen, der die Stärken von Festwertregelung und adaptiven Lernarchitekturen nutzt, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in einer vorhersagbareren Art und Weise als allein durch adaptives Lernen zu mindern, ohne dass Kenntnisse über diese Unsicherheiten erforderlich sind.
Lineare zeitinvariante Systeme können durch eine nichtlineare Rückkopplung mit einem Quantisierer mit begrenzter (endlicher) Anzahl von Werten (Quantisierungssamen) in endlicher Zeit auf Null stabilisiert werden, auch wenn alle Parameter des Reglers und des Quantisierers zeitinvariant sind.
Ein effizienter Greedy-Algorithmus mit Leistungsgarantie wird vorgestellt, um das lineare quadratische Regulationsproblem unter Sparsitätsbeschränkung zu lösen.
Die Arbeit zeigt, dass das Problem der optimalen Regelung von Systemen mit nur relativen Messungen als konvexes Optimierungsproblem formuliert werden kann.