論文の概要: Fully Actuated Manifold Constraint Based Output Feedback Control for Input-Constrained Uncertain Nonlinear Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21439v1
- Date: Wed, 20 May 2026 17:28:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.81359
- Title: Fully Actuated Manifold Constraint Based Output Feedback Control for Input-Constrained Uncertain Nonlinear Systems
- Title（参考訳）: 入力制約不確かさ非線形システムに対する完全アクチュエータマニフォールド制約に基づく出力フィードバック制御
- Authors: Dianrui Mu, Changchun Hua, Yafeng Li, Jiannan Chen, Rao Wei,
- Abstract要約: 本稿では,未知の時間変化非線形系に対する低複雑さ,モデルフリー,出力フィードバック制御について述べる。
制御装置は、アクチュエータが飽和していない場合に予め設定された制御精度を達成し、アクチュエータ飽和後の柔軟な制御精度を維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.376425114851504
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a low-complexity, model-free, output-feedback controller for a class of unknown time-varying nonlinear systems with unknown input constraints. The controller achieves the preset control accuracy when the actuator is not saturated and maintains flexible control accuracy after actuator saturation. This result extends existing constraint control methods for linear manifolds to a more general form, including the construction of nonlinear manifolds and various types of constraints, thereby achieving preset control accuracy within finite or fixed time. Additionally, flexible control under unknown saturation is achieved through the construction of an error-driven flexible constraint. Finally, second-order and higher-order control examples and simulations are provided.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,未知の入力制約を持つ未知の時間変化非線形系のクラスに対して,低複雑さ,モデルフリー,出力フィードバック制御を提案する。
制御装置は、アクチュエータが飽和していない場合に予め設定された制御精度を達成し、アクチュエータ飽和後の柔軟な制御精度を維持する。
この結果は、線型多様体に対する既存の制約制御法を、より一般的な形式に拡張し、例えば、非線形多様体や様々な種類の制約を構築し、有限時間または一定時間内に事前設定された制御精度を達成する。
さらに、未知飽和下での柔軟な制御は、エラー駆動の柔軟な制約を構築することによって達成される。
最後に、二階制御と高階制御の例とシミュレーションを提供する。
関連論文リスト
- Gated Condition Injection without Multimodal Attention: Towards Controllable Linear-Attention Transformers [69.60693631859411]
本稿では,線形アテンションアーキテクチャ上に構築された制御可能な拡散モデルについて検討する。
本稿では,SANA などのリニアアテンションバックボーンに適した新しい制御可能な拡散フレームワークを提案する。
提案手法は,線形アテンションモデルに基づく最先端の制御可能な生成性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-29T12:31:34Z) - Convex Chance-Constrained Stochastic Control under Uncertain Specifications with Application to Learning-Based Hybrid Powertrain Control [1.9116784879310027]
本稿では,制御仕様の不確かさを考慮に入れた厳密な凸型確率制約制御フレームワークを提案する。
提案手法は,厳密な凸性を確保しつつ,確率的制約満足度を保証し,最適解の特異性と連続性をもたらす。
ハイブリッドパワートレインシステムに適用したモデル予測制御により,提案手法の有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T09:49:33Z) - Modeling and Control of Deep Sign-Definite Dynamics with Application to Hybrid Powertrain Control [1.9116784879310027]
深層学習は、第一原理モデリングが難しい物理システムやシステムにますます使われる。
我々は,ジャコビアンエントリの制約を満たす新しいタイプの深層学習モデルを開発する。
2タンク方式のハイブリッドシステムでは,提案手法は既存手法よりも制御入力を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-24T08:15:26Z) - DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.24301794794304]
Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。
DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。
適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:22:31Z) - Learning the Uncertainty Sets for Control Dynamics via Set Membership: A Non-Asymptotic Analysis [18.110158316883403]
本稿では,未知の線形システムに対するセットメンバシップ推定(SME)に焦点を当てる。
本稿では,中小企業の収束率境界について述べるとともに,緩和された仮定の下での中小企業の変動について論じる。
また,中小企業の実用性を示す数値的な結果も提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T03:58:06Z) - Learning-Based Adaptive Control for Stochastic Linear Systems with Input
Constraints [3.8004168340068336]
そこで本研究では,加法的対象であるスカラー線形系の適応制御のための確実な等価性スキームを提案する。
系が極端に安定であると仮定すると、閉ループ系状態の平均二乗有界性は証明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-15T04:49:06Z) - Sparsity in Partially Controllable Linear Systems [56.142264865866636]
本研究では, 部分制御可能な線形力学系について, 基礎となる空間パターンを用いて検討する。
最適制御には無関係な状態変数を特徴付ける。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T16:41:47Z) - Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.43582419264763]
我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:56:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。