Adaptive Suboptimal Control of Some Discrete-Time Plants with Nonstochastic Bounded Disturbances

• Veröffentlicht in: Проблеми керування та інформатики
• Datum: 2024
• ISSN: 0572-2691
• Hauptverfasser: Azarskov, V.M., Solovchuk, K.Y., Volkov, O.Y., Zhiteckii, L.S.
• Format: Artikel
• Sprache: Englisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2024
• Schlagworte: Адаптивне керування та методи ідентифікації
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211146
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Adaptive Suboptimal Control of Some Discrete-Time Plants with Nonstochastic Bounded Disturbances / V.M. Azarskov, K.Y. Solovchuk, O.Y. Volkov, L.S. Zhiteckii // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 2. — С. 20–32. — Бібліогр.: 23 назви. — англ.

The paper addresses adaptive suboptimal control of linear, discrete-time, stationary, minimum-phase, scalar plants in the presence of nonstochastic bounded unmeasurable disturbances with asymmetric upper and lower bounds assumed to be unknown a priori. An additional assumption is that the order of the difference equation describing the plant is known beforehand. The unique feature of the stated problem is that neither the bounds on unmeasured disturbances nor the admissible region to which the unknown parameters of the plant belong are known a priori. Adaptive point and membership set estimation procedures are used to solve this problem Розглядається адаптивне субоптимальне керування лінійними, дискретними, стаціонарними, мінімально-фазовими, скалярними об’єктами за наявності нестохастичних обмежених невимірюваних збурень, верхня та нижня межі яких можуть бути асиметричними та вважаються апріорі невідомими. Додаткове припущення полягає в тому, що порядок різницевого рівняння, яке описує об’єкт, апріорі відомий. Відмінною особливістю поставленої в статті задачі є те, що межі ані невимірюваних збурень, ані допустимої області, до якої належать невідомі параметри об’єкта, не вважаються апріорі відомими. Для вирішення цієї задачі використовуються адаптивні процедури точкового і множинного оцінювання.