[논문 리뷰] Event-triggered output feedback stabilization via dynamic high-gain scaling

Johan Peralez, Vincent Andrieu외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 24.

Stability and Control of Uncertain Systems참고 문헌 36인용 수 72

한 줄 요약

이 논문은 비선형 시스템에 대해 동적 고이득 스케일링을 사용하여 원점의 점근적 안정성을 달성하는 이벤트 트리거드 출력 피드백 제어 법칙을 제안한다. 시간에 따라 변화하는 비선형성에 기반해 고이득 파라미터를 적응적으로 조정함으로써, 최소 실행 간격과 샘플링 하에서의 강건성을 확보하며, 이는 이전의 연속 시간 고이득 설계를 비주기적이고 자원 효율적인 제어 프레임워크로 확장한다. 안정성 보장과 실용적 적용 이점이 있다.

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.

연구 동기 및 목표

• 자원 제약 환경에서 비선형 시스템에 대한 출력 피드백 제어 전략의 부족을 해결하기 위해.
• 연속 시간에서의 동적 고이득 스케일링 기법을 이벤트 트리거드, 비주기적 제어 프레임워크로 확장하기 위해.
• 원점의 점근적 안정성을 확보하면서도 양의 최소 실행 간격을 유지하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 비선형성에 적응적으로 고이득 파라미터를 조정함으로써 강건한 제어 법칙을 제공하기 위해.
• 샘플링 하에서 안정성이 보장되는 구조적 제어 법칙을 통해 실용적 타당성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 제어 법칙은 동적 고이득 스케일링을 사용하며, 고이득 파라미터가 상태에 의존하는 비선형성과 샘플링 간격에 따라 변화한다.
• 이벤트 트리거링 조건이 설계되어 제어 입력을 필요할 때만 업데이트함으로써 통신 및 에너지 사용을 줄인다.
• 안정성 증명을 위해 라플라스 기반 분석을 사용하며, 샘플링과 비선형 성장 조건을 고려한 시간에 따라 변화하는 라플라스 함수를 사용한다.
• 시스템은 비선형성이 유계이고 상태에 의존하는 성장 조건을 만족하는 표준 삼각형 형태로 모델링된다.
• 이행 조건은 고이득 적응을 샘플링 간격과 상태 변화와 연결함으로써 최소 실행 간격을 보장한다.
• 입력이 있는 비선형 시스템을 사용하여 고이득과 상태 추정치의 진동을 제한하고, 유동 불변성에 의한 안정성 분석을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 고이득 스케일링은 비선형 시스템의 이벤트 트리거드 출력 피드백 제어에 적응 가능할 수 있는가?
• RQ2 고이득 파라미터는 강건성과 샘플링 효율성의 균형을 맞추기 위해 어떻게 동적으로 조정될 수 있는가?
• RQ3 시간에 따라 변화하는 비선형성이 존재할 경우, 제안된 방법은 양의 최소 실행 간격을 보장하는가?
• RQ4 출력 피드백만을 사용하여 비주기적 샘플링 하에서도 원점의 점근적 안정성이 달성될 수 있는가?
• RQ5 자원 사용 및 강건성 측면에서 기존의 ISS 기반 또는 주기적 제어 접근법과 비교해 제안된 제어 법칙은 어떻게 다른가?

주요 결과

• 제안된 이벤트 트리거드 제어 법칙은 삼각형 구조와 상태에 의존하는 비선형성을 가진 비선형 시스템의 클래스에 대해 원점의 점근적 안정성을 보장한다.
• 최소 실행 간격이 보장되어 제로 노 행동을 방지하고 실용적 적용 가능성을 확보한다.
• 고이득 파라미터는 시간에 따라 변화하는 비선형성에 기반해 동적으로 적응 조정되며, 이로써 이득과 샘플링 속도 사이의 효율적 트레이드오프가 가능해진다.
• 비주기적 샘플링 하에서도 시스템은 안정하며, 샘플링 유도 오차가 존재하더라도 라플라스 함수가 시간이 지남에 따라 감소한다.
• 분석 결과 상태 추정치와 고이득 파라미터는 유계로 유지되며, 고이득은 비선형성을 상쇄하기 위해 필요할 때만 증가한다.
• 비선형 항의 불확실성은 c0, c1, q 파라미터로 지정된 상태에 의존하는 유계 조건을 만족하는 한 강건하게 유지된다.