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QUICK REVIEW

[論文レビュー] Event-triggered output feedback stabilization via dynamic high-gain scaling

Johan Peralez, Vincent Andrieu|arXiv (Cornell University)|May 24, 2016
Stability and Control of Uncertain Systems参考文献 36被引用数 72
ひとこと要約

本稿では、非線形系に対する動的高利得スケーリングを用いたイベントトリガー出力フィードバック制御則を提案し、原点の漸近的安定化を達成する。時間変動する非線形性に基づいて高利得パラメータを適応的に調整することにより、最小間隔実行時間とサンプリング下でのロバスト性を確保し、従来の連続時間高利得設計を、安定性が保証され、実装面でも実用的なリソース効率の良い非周期的制御フレームワークに拡張する。

ABSTRACT

-This work addresses output feedback stabilization via event triggered output feedback. In the first part of the paper, linear systems are considered, whereas the second part shows that a dynamic event triggered output feedback control law can achieve feedback stabilization of the origin for a class of nonlinear systems by employing dynamic high-gain techniques.

研究の動機と目的

  • リソース制約環境下における非線形系の出力フィードバック制御戦略の不足を解消すること。
  • 動的高利得スケーリング技術を連続時間からイベントトライガー、非周期的制御フレームワークへ拡張すること。
  • 原点の漸近的安定化を保証するとともに、正の最小間隔実行時間を維持すること。
  • 時間変動する非線形性に応じて高利得パラメータを動的に調整するロバストな制御則を提供すること。
  • サンプリング下での安定性が保証される構成的制御則を通じて、実用的実装の可能性を示すこと。

提案手法

  • 制御則は動的高利得スケーリングを用い、高利得パラメータが状態依存の非線形性とサンプリング間隔に応じて変化する。
  • イベントトリガー条件を設計し、制御入力を必要に応じてのみ更新することで、通信量とエネルギー消費を削減する。
  • 安定性の証明にリャプノフベースの解析を用い、サンプリングおよび非線形成長を考慮した時間変動するリャプノフ関数を導入する。
  • システムは有界な非線形性を満たす状態依存成長条件を満たす、標準的三角形形式でモデル化される。
  • ゲイン適応をサンプリング間隔と状態の変化に関連付けることで、トリガー条件が最小間隔実行時間を保証する。
  • 入力を伴う非線形系を用いて、高利得および状態推定の進化を束縛し、流れ不変性を用いた安定性解析を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1動的高利得スケーリングは、非線形系のイベントトライガー出力フィードバック制御に適応可能か?
  • RQ2高利得パラメータは、ロバスト性とサンプリング効率のバランスを取るために、どのように動的に調整可能か?
  • RQ3時間変動する非線形性が存在する状況でも、正の最小間隔実行時間が保証されるか?
  • RQ4出力フィードバックのみを用いて、非周期的サンプリング下でも原点の漸近的安定化が達成可能か?
  • RQ5リソース使用量とロバスト性の観点から、従来のISSベースや周期的制御手法と比較して、本手法はどのように異なるか?

主な発見

  • 提案されたイベントトライガー制御則は、三角形構造および状態依存非線形性を有する非線形系クラスに対して、原点の漸近的安定化を保証する。
  • 最小間隔実行時間が保証され、ゼノの行動を防止するとともに、実装可能性が確保される。
  • 高利得パラメータは時間変動する非線形性に基づいて動的に適応され、ゲインとサンプリングレートの効率的トレードオフが可能になる。
  • システムは非周期的サンプリング下でも安定であり、サンプリングに起因する誤差が存在してもリャプノフ関数は時間とともに減少する。
  • 解析により、状態推定および高利得パラメータが有界に保たれ、非線形性に対抗する必要がある場合にのみ高利得が増大することが示された。
  • 非線形項に含まれる不確実性は、パrameters c0, c1, および q を用いた指定された状態依存バインドを満たす限り、ロバスト性を保つ。

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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。