Нові напрями теорії керування
The article outlines the conceptual foundations of new trends in control theorythat have been intensively developing in recent years. Unlike classical controltheory, which was formed in the last century and is based on well-known mathematical models of controlled processes in the form of local equat...
Gespeichert in:
| Datum: | 2022 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/21 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-21 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-13T12:52:11Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
теорія керування траєкторна модель керування за даними лінійна стаціонарна система керування за моделлю передбачення |
| spellingShingle |
теорія керування траєкторна модель керування за даними лінійна стаціонарна система керування за моделлю передбачення Gubarev, Vyacheslav Нові напрями теорії керування |
| topic_facet |
теорія керування траєкторна модель керування за даними лінійна стаціонарна система керування за моделлю передбачення control theory trajectory model data-driven control LTI system MPC |
| format |
Article |
| author |
Gubarev, Vyacheslav |
| author_facet |
Gubarev, Vyacheslav |
| author_sort |
Gubarev, Vyacheslav |
| title |
Нові напрями теорії керування |
| title_short |
Нові напрями теорії керування |
| title_full |
Нові напрями теорії керування |
| title_fullStr |
Нові напрями теорії керування |
| title_full_unstemmed |
Нові напрями теорії керування |
| title_sort |
нові напрями теорії керування |
| title_alt |
New trends in control theory |
| description |
The article outlines the conceptual foundations of new trends in control theorythat have been intensively developing in recent years. Unlike classical controltheory, which was formed in the last century and is based on well-known mathematical models of controlled processes in the form of local equations, new approaches to linear stationary systems use input-output relations that follow directly from the Cauchy formula for both continuous and discrete systems. On thebasis of the same description, it is possible to substantiate and obtain the socalled data-based models, which are directly linked to data that form, at the observation intervals, the trajectories of already implemented past processes andfuture ones, for which control is to be synthesized. This approach is focusedprimarily on finding control from the prediction model. At the same time, thecurrent measurements carried out at the plant make it possible to implementfeedback and, in case of discrepancies between the forecast and the real process,to correct the predictive control, i.e. such a way to stabilize it. Control by trajectory prediction model allows to exclude model identification by trajectory data,and control directly on their base. Since the data contain errors, the most important issue in the considered approach is the robustness of the chosen control.A large number of published works are dedicated to this problem, where theguaranteed approach, focused on the worst-case in the data, is the most in demand. In most cases, control synthesis is reduced to solving various optimizationproblems, mainly on the finite prediction horizon. Considerable attention in thearticle is paid to methods for solving synthesis problems based on SVD decomposition. To reduce the complexity of the tasks to be solved, it is proposed to reduce it to terminal control on the horizon of a short duration. Then an iterativecontrol strategy is implemented, which, due to feedback, ensures the feasibilityof the global control goal. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2022 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/21 |
| work_keys_str_mv |
AT gubarevvyacheslav newtrendsincontroltheory AT gubarevvyacheslav novínaprâmiteorííkeruvannâ |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:30Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:30Z |
| _version_ |
1847373343299207168 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-212024-03-13T12:52:11Z New trends in control theory Нові напрями теорії керування Gubarev, Vyacheslav теорія керування траєкторна модель керування за даними лінійна стаціонарна система керування за моделлю передбачення control theory trajectory model data-driven control LTI system MPC The article outlines the conceptual foundations of new trends in control theorythat have been intensively developing in recent years. Unlike classical controltheory, which was formed in the last century and is based on well-known mathematical models of controlled processes in the form of local equations, new approaches to linear stationary systems use input-output relations that follow directly from the Cauchy formula for both continuous and discrete systems. On thebasis of the same description, it is possible to substantiate and obtain the socalled data-based models, which are directly linked to data that form, at the observation intervals, the trajectories of already implemented past processes andfuture ones, for which control is to be synthesized. This approach is focusedprimarily on finding control from the prediction model. At the same time, thecurrent measurements carried out at the plant make it possible to implementfeedback and, in case of discrepancies between the forecast and the real process,to correct the predictive control, i.e. such a way to stabilize it. Control by trajectory prediction model allows to exclude model identification by trajectory data,and control directly on their base. Since the data contain errors, the most important issue in the considered approach is the robustness of the chosen control.A large number of published works are dedicated to this problem, where theguaranteed approach, focused on the worst-case in the data, is the most in demand. In most cases, control synthesis is reduced to solving various optimizationproblems, mainly on the finite prediction horizon. Considerable attention in thearticle is paid to methods for solving synthesis problems based on SVD decomposition. To reduce the complexity of the tasks to be solved, it is proposed to reduce it to terminal control on the horizon of a short duration. Then an iterativecontrol strategy is implemented, which, due to feedback, ensures the feasibilityof the global control goal. У статті викладено концептуальні засади нових трендів у теорії керування,які інтенсивно розвиваються останнім часом. На відміну від класичної теорії керування, яка сформувалася у минулому столітті і базується на відомих математичних моделях керованих процесів у вигляді локальних рівнянь, у нових підходах стосовно лінійних стаціонарних систем використовуються співвідношення вхід–вихід, що випливають безпосередньо зформули Коші як для неперервних, так і дискретних систем. На основі цього ж опису можна обґрунтувати і отримати так звані траєкторні моделі, якібезпосередньо прив’язані до даних, що формують на інтервалах спостереження траєкторії уже реалізованих попередніх та майбутніх процесів, дляяких слід синтезувати керування. Такий підхід орієнтований насамперед назнаходження керування за моделлю передбачення. При цьому поточні вимірювання, здійснювані на об’єкті, дають змогу реалізувати зворотнийзв’язок і у разі розбіжностей прогнозу від реального процесу провести корекцію прогнозного керування, тобто стабілізувати його. Керування за траєкторною моделлю передбачення дає можливість виключити ідентифікацію моделі за траєкторними даними, а керування здійснювати безпосередньо за ними. Оскільки дані містять похибки, найважливішим уаналізованому підході є питання робастності обраного керування. Йому присвячується велика кількість опублікованих робіт, де гарантований підхід, орієнтований на несприятливу реалізацію похибок даних, є найбільшзатребуваним. Найчастіше синтез керування зводиться до розв’язаннярізних оптимізаційних задач переважно на скінченному горизонті передбачення. Значна увага у статті приділена методам розв’язування задач синтезу на основі SVD-розкладання. Щоб зменшити складність вирішуваних задач пропонується зводити її до термінального керування нагоризонті невеликої тривалості. Тоді реалізується ітеративна стратегіякерування, яка за рахунок зворотного зв’язку забезпечує здійсненністьглобальної цілі керування. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2022-08-09 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/21 10.34229/2786-6505-2022-3-1 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 67 № 3 (2022): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 5-21 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 67 № 3 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 5-21 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 67 No. 3 (2022): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 5-21 2786-6505 2786-6491 10.34229/2786-6505-2022-3 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/21/33 Copyright (c) 2022 Vyacheslav Gubarev https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |