適応型モデル予測制御を用いた不確定性補償に基づくロバスト制御

核心概念

本論文は、状態と入力の制約を受ける線形システムに対して、L1適応制御を用いて不確定性を推定・補償し、その性能限界を利用してモデル予測制御の制約を厳しくすることで、ロバストな制御性能を実現する手法を提案する。

摘要

本論文では、状態と入力の制約を受ける線形システムに対して、ロバストな適応型モデル予測制御(UC-MPC)を提案している。

• システムには、マッチングされた非線形不確定性と非マッチングされた不確定性が存在する。
• L1適応制御を用いて、マッチングされた不確定性を推定・補償し、実システムと公称システムの状態・入力誤差の一様な上界を得る。
• この上界を利用して、公称システムの制約を厳しくし、モデル予測制御を設計する。
• シミュレーション結果から、提案手法がロバスト性と制御性能の両立を実現できることを示している。

統計資料

状態方程式の不確定性項f(t,x)の各要素fj(t,x)に関する上界Lfj,Z、lfj,Z、bfj,Zが存在する。
非マッチングされた不確定性w(t)の上界bwが存在する。

引述

"本論文は、状態と入力の制約を受ける線形システムに対して、L1適応制御を用いて不確定性を推定・補償し、その性能限界を利用してモデル予測制御の制約を厳しくすることで、ロバストな制御性能を実現する手法を提案する。"
"提案手法は、既存の堅牢MPC解決策[4]-[10]と比較して、不確定性の積極的な補償により、より良い追従性能を実現できる。"
"提案手法は、パラメータ構造を必要としない時間変動かつ状態依存の広範な不確定性を扱えるが、既存の適応MPC手法[12]-[15]は主にパラメータ不確定性のみを扱える。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Robust Adaptive MPC Using Uncertainty Compensation

by Ran Tao,Pan ... 於 arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.13743.pdf

深入探究

不確定性の推定・補償に関する性能指標をどのように設定すれば、より効果的な制御性能が得られるか?

不確定性の推定・補償に関する性能指標を設定する際には、以下の点に注意することが重要です。まず、不確定性の特性や挙動を適切にモデル化し、それに基づいて適切な補償手法を選択することが重要です。性能指標は、不確定性の影響を最小限に抑えつつ、制御性能を最適化するために設計される必要があります。また、性能指標は、制約条件や目標関数と整合性が取れるように設定することが重要です。さらに、性能指標は、制御対象の特性や制約条件に合わせて適切に調整されるべきです。最終的に、性能指標は、制御システムの安定性や追従性、制約条件の遵守など、制御目標を達成するために適切に設計される必要があります。