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Kernel-based predictive control allocation for a class of thrust vectoring systems with singular points
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AI
DOI：10.1016/j.automatica.2025.112270.png)
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摘要
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本文考虑一类推力矢量系统，该系统具有非线性、冗余驱动和时间不变特性。我们假设系统由两个子系统组成，并且存在奇异点，围绕这些点的线性化系统不可控。此外，我们假设系统可通过两级控制分配实现可镇定。在此特定设定下，线性化系统无法提供有效信息，必须采用直接非线性控制方法来分析系统稳定性。在适当假设和合适的非线性连续控制分配律下，我们可运用Lyapunov输入-状态稳定性与小增益定理证明平衡点的全局渐近收敛性。然而，该控制分配需要设计分配映射并引入两个外生输入。具体而言，闭环系统为级联结构，一个子系统的输出为另一个子系统的扰动，反之亦然。通常难以找到分配映射的解析解；其需满足严格的条件，其中Lipschitz连续性用于确保扰动最终消失。此外，该映射通常非平凡且非唯一。本文提出一种基于核函数的预测控制分配方法，以替代解析映射的设计需求，并通过在线求解优化问题评估其能否实时生成有效映射。仿真包含两个示例：三维无人机的物体操控与双方位推进器水面船舶控制。(c) 2025 The Author(s)。由Elsevier Ltd出版。本文采用CC BY许可协议开放获取（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
Keyword:
Control allocation
Model predictive control
Application of nonlinear analysis and design
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.9
论文数:
1.2W
被引数:
5.2W
机构
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