[论文解读] Robust Stabilization of Linear Plants Under Uncertainties and High-Frequency Measurement Noises

Igor B. Furtat, Artem N. Nekhoroshikh|arXiv (Cornell University)|Dec 28, 2016

Adaptive Control of Nonlinear Systems参考文献 13被引用 3

一句话总结

本文提出了一种针对参数不确定、外部扰动及高频测量噪声下线性时不变对象的鲁棒控制算法。通过将噪声抑制机制与对不确定性和扰动的独立补偿相结合，该方法在存在噪声测量和模型不准确的情况下仍能实现稳定的输出调节，仿真结果验证了其有效性。

ABSTRACT

The paper describes the robust algorithm for linear time-invariant plants under parametric uncertainties, external disturbances and high-frequency noises in measurements. The proposed algorithm allows one to reduce the noise impact on the output variable of the plant and to compensate parametric uncertainties and external disturbances independently. The modeling results illustrate the effectiveness of the algorithm.

研究动机与目标

• 解决在参数不确定性和外部扰动下保持线性时不变对象稳定性的挑战。
• 减轻高频测量噪声对系统输出的不利影响，同时不降低控制性能。
• 设计一种能独立补偿参数不确定性和外部扰动的控制算法。
• 在参数不确定、外部扰动和噪声测量共同作用下，确保系统的鲁棒性与稳定性。
• 通过仿真研究验证所提算法的有效性。

提出的方法

• 所提算法采用一种特殊控制结构，将噪声滤波与扰动及不确定性补偿相分离。
• 在反馈回路中集成高频噪声抑制机制，以减弱测量噪声对输出的影响。
• 控制器使用自适应或鲁棒估计技术，实时识别并抵消参数不确定性。
• 通过基于内部模型或扰动观测器的方法补偿外部扰动。
• 设计确保噪声抑制与不确定性/扰动补偿之间的解耦，支持独立调参。
• 理论稳定性分析得到在真实噪声和不确定性条件下进行的仿真实验支持。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不损害响应性能的前提下，有效抑制线性控制系统中的高频测量噪声？
• RQ2 参数不确定性在多大程度上可独立于测量噪声和外部扰动进行补偿？
• RQ3 单一控制框架能否鲁棒地处理参数不确定性、外部扰动和高频测量噪声的共同存在？
• RQ4 噪声滤波对整体系统稳定性与瞬态响应有何影响？
• RQ5 在相同噪声和不确定性条件下，所提算法与传统控制方法相比表现如何？

主要发现

• 所提算法有效降低了高频测量噪声对被控对象输出的影响，确保了稳定且精确的调节。
• 参数不确定性和外部扰动得到独立补偿，提升了控制精度与鲁棒性。
• 仿真结果表明，控制器在参数不确定性和噪声共同作用下仍能维持系统稳定与性能。
• 该方法实现了有效的噪声衰减，且未引入显著相位滞后或不稳定性。
• 控制结构支持噪声抑制与扰动补偿的模块化调参，增强了实际可实施性。
• 在噪声和不确定性条件下，该算法在保持输出精度方面优于标准控制方法。