모델 없는 적응 제어 및 그 안정성 분석에 대하여

이 논문에서는 모델 기반 제어 방법의 주요 문제를 먼저 검토한 후, 모델 없는 적응 제어(MFAC)의 동기 및 최신 기술을 설명합니다. MFAC는 명시적인 물리적 모델, 리아푸노프 안정성 이론 또는 핵심 기술 렘마를 제외하고는 입력/출력(I/O) 측정 데이터만을 사용하여 설계되고 이론적으로 분석되는 알려지지 않은 비선형 불변 이산 시간 시스템의 새로운 데이터 기반 제어 방법입니다. MFAC의 기초는 폐루프 시스템의 각 작동 지점에서의 동적 선형화 데이터 모델링 방식입니다. 확립된 동적 선형화 데이터 모델은 기존의 비선형 식물에 대한 I/O 의미의 가상 동등 데이터 관계로, 새로운 개념인 의사 부분 미분(PPD) 또는 의사 기울기(PG) 벡터를 통해 형성됩니다. 이 가상 동등 동적 선형화 데이터 모델과 단순히 제어된 식물의 I/O 측정을 사용하여 설계된 시간 변화 PPD 또는 PG 추정 알고리즘을 기반으로 MFAC 시스템이 구축됩니다. 이 논문의 주요 기여는 유계 입력 유계 출력 안정성, 추적 오류 동역학의 단조 수렴, 그리고 전형적인 동적 선형화를 기반으로 한 MFAC 방식의 내부 안정성에 대한 이론적 분석이 축소 사상 원리에 의해 엄밀히 제시된 것입니다; 잘 알려진 PID 제어 및 전통적인 선형 시간 불변 시스템에 대한 적응 제어는 이 MFAC의 특별한 경우로 명확히 보여집니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 접근 방식의 효과를 검증합니다.