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Robust Nonlinear Optimal Control via System Level Synthesis
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DOI：10.1109/TAC.2025.3552482.png)
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摘要
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本文解决了具有范数有界扰动的非线性系统在有限时间范围内的约束鲁棒最优控制问题。为此，基于一阶泰勒级数展开，将不确定非线性系统分解为名义系统和描述为不确定线性时变系统的误差（偏差）。这种分解使我们能够利用系统级综合方法，联合优化仿射误差反馈、名义非线性轨迹，以及最重要的动态线性化误差上界，用于确保非线性系统的鲁棒约束满足。因此，所提出的方法相比于当前先进技术，能够实现更少保守性的规划。我们通过展示所提出方法在控制受状态和输入约束的刚体旋转运动中的优势。
Keyword:
NL predictive control
nonlinear systems
optimal control
robust control
system level synthesis (SLS)
期刊
IF:
7
论文数:
1.3W
被引数:
6.7W
机构
引用论文
Optimization over state feedback policies for robust control with constraints具有约束的鲁棒控制的状态反馈策略优化.png)
AUTOMATICA
OAAI
AUTOMATICAIF5.9
OAAI分享收藏分享收藏A Computationally Efficient Robust Model Predictive Control Framework for Uncertain Nonlinear Systems不确定非线性系统的计算效率高的鲁棒模型预测控制框架OAAI
OAAI分享收藏Ho, D., 2020. A system level approach to discrete-time nonlinear systems, in: 2020 American Control Conference (ACC), IEEE. pp. 1625–1630.Ho, D., 2020. 一种离散时间非线性系统的系统级方法，载于：2020年美国控制会议（ACC），IEEE。第1625–1630页。
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