入力量子化を伴う確率非線形システムの有限時間適応量子制御：広域学習システムに基づく同定手法

本稿では、入力量子化の存在下での不確実な単入力単出力確率システムの確率的有限時間安定化の問題を検討する。まず、広域学習システム（BLS）を適用して、不明ダイナミクスを持つ不確実なシステムを同定する。未測定状態の問題は、新たなBLSベースの状態オブザーバを確立することで解決できる。確率的有限時間定理と伊藤の公式を組み合わせて、新しい有限時間設計手法を提案し、従来の手法によるコントローラ設計の困難さを軽減する。新しい有限時間設計の補題3と量子化された入力分解技術を利用して、確率的有限時間量子制御法が提案される。開ループ系が確率的に半グローバル有限時間安定であることを保証し、アクチュエーターの量子化があっても収束性能が良好であることが示される。化学反応器におけるシミュレーションを用いて提案手法を検証し、BLSの利点と我々の制御手法の有効性が示される。