論文の概要: Admissibility-Preserving Control for Multi-Input Systems with Joint Capacity Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00533v1
- Date: Wed, 30 Sep 2026 18:17:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.691749
- Title: Admissibility-Preserving Control for Multi-Input Systems with Joint Capacity Constraints
- Title（参考訳）: 連系容量制約をもつ多入力系の適応性保存制御
- Abstract要約: 本稿では, 連立容量制約を考慮した多入力厳格フィードバック非線形システムの制御について述べる。
AJ-APIR(Anisotropic Joint-Admissibility-Preserving Input Realization)フレームワークを開発した。
追従誤差の指数収束を全閉ループ信号の均一な有界性とともに確立し, 共同制約下でのコマンド要求動作を特徴付ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3252842556505173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper addresses the control of multi-input strict-feedback nonlinear systems subject to a joint capacity constraint, in which the admissible input set is a coupled subset of the individual actuator limits. Unlike existing constraint-handling methods that enforce actuator bounds channel by channel and may unnecessarily suppress admissible control directions, we develop an Anisotropic Joint-Admissibility-Preserving Input Realization (AJ-APIR) framework that explicitly exploits the geometry of the joint constraint. The proposed realization constructs a state-dependent gain matrix whose spectral decomposition separates the commanded input into normal and tangential directions relative to the constraint boundary. The normal component is attenuated as the boundary is approached, while the tangential component is preserved, which allows the admissible control effort to be redistributed without loss of tracking authority. Integrated with a backstepping controller, the AJ-APIR framework guarantees forward invariance of the joint admissible set for all time. We establish exponential convergence of the tracking error to zero together with uniform boundedness of all closed-loop signals, and characterize the resulting command-demand behavior under the joint constraint. Simulation results for a representative second-order, two-input nonlinear system subject to a power-budget constraint demonstrate the efficacy of the proposed method to enforce the joint input constraint.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,入力集合が個々のアクチュエータ制限の結合部分集合である結合容量制約を受ける多入力厳格フィードバック非線形システムの制御について述べる。
アクチュエータ境界チャネルをチャネルで強制する既存の制約処理手法と異なり,AJ-APIR(Anisotropic Joint-Admissibility-Preserving Input Realization, AJ-APIR)フレームワークを開発した。
提案した実現法は、スペクトル分解により命令された入力を制約境界に対して正規方向と接方向に分離する状態依存ゲイン行列を構成する。
通常のコンポーネントは、境界が近づき、接尾辞コンポーネントは保存されるので、トラッキング権限を失うことなく、許容制御の労力を再分配することができる。
バックステッピングコントローラと統合されたAJ-APIRフレームワークは、常にジョイント許容セットの前方不変性を保証する。
追従誤差の指数収束を全閉ループ信号の均一な有界性とともに確立し, 共同制約下でのコマンド要求動作を特徴付ける。
電力収支制約を考慮した2次2入力非線形システムのシミュレーション結果から, 結合入力制約を強制するための提案手法の有効性が示された。
関連論文リスト
- Networked Admissibility-Preserving Control for Directed Safe Coordination [0.0]
本稿では,スカラーエージェントの安全クリティカルコーディネーションについて述べる。
エージェントは、固定された重み付きディグラフと指示されたスパンニングツリーで通信します。
この合成により、指数関数的に崩壊する実化誤差が非対称のコンセンサス力学を駆動する正確なカスケードが得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-08T19:38:20Z) - Admissibility-Preserving Control for Strict-Feedback Nonlinear Systems with Asymmetric Actuator Constraints [1.4477778415264126]
Admissibility-Preserving Control (APC)は、厳格なフィードバックシステムのための、実現中心の安全クリティカルな制御フレームワークである。
APIRは、所定の非対称アクチュエータを前方不変にレンダリングしながら、物理プラント入力を動的に生成する。
このフレームワークは、スムーズな非対称対数障壁座標を介して、時間的に変化する出力セーフなトラッキングに拡張される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-15T19:09:47Z) - Robust Safety Filtering for Input-Constrained Underactuated Linear Systems [0.0]
入力制約のない不動線形系に対するロバストな安全フィルタリングフレームワークを提案する。
スカラー・インプット・システムでは、正確な入力間隔からポイントワイズ・フェーザビリティを判定し、間隔幅がファーザビリティ・マージンを定義する。
有限ホライゾン H-$infty$ 性能バランスは、ベースライン H-$infty$ ポリシーからの入力の累積偏差を説明できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-11T12:47:44Z) - Fully Actuated Manifold Constraint Based Output Feedback Control for Input-Constrained Uncertain Nonlinear Systems [26.376425114851504]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-20T17:28:24Z) - Optimization-Free Constrained Control with Guaranteed Recursive Feasibility: A CBF-Based Reference Governor Approach [6.08496365939333]
このレターは、明示的参照管理者(ERG)と制御バリア関数(CBF)を統合する制約付き制御フレームワークを提示する。
ダイナミックセーフティマージン(DSM)のソフトミンアグリゲーションから構築されたスムーズなバリア機能によって制御される拡張システムの仮想制御入力として参照更新を定式化する。
これにより、明示的でクローズドな参照更新法が導出され、明確な軌道から逸脱を最小限に抑えつつ、厳格に安全を強制する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-05T07:22:02Z) - Diffusion Controller: Framework, Algorithms and Parameterization [54.82539154511621]
本稿では,逆拡散サンプリングを(一般化された)線形解法マルコフ決定過程における状態のみの制御として活用する統一的な制御理論的視点を提案する。
このフレームワークでは、制御はトレーニング済みのリバースタイムのトランジションカーネルを再重み付けし、端末の目的と$f$分割コストのバランスをとる。
安定拡散v1.4の実験では、選好調整の勝利率が一貫した上昇を示し、品質効率のトレードオフを改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-07T01:49:59Z) - Verifying Closed-Loop Contractivity of Learning-Based Controllers via Partitioning [52.23804865017831]
本稿では,ニューラルネットワークによるパラメータ化を行う非線形制御系における閉ループ収縮の検証問題に対処する。
我々は、対称メッツラー行列の優越的固有値が非正であることを確かめるために、閉ループの縮約性に対するトラクタブルでスケーラブルな十分条件を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-01T23:06:56Z) - Unsupervised Conformal Inference: Bootstrapping and Alignment to Control LLM Uncertainty [49.19257648205146]
生成のための教師なし共形推論フレームワークを提案する。
我々のゲートは、分断されたUPPよりも厳密で安定した閾値を提供する。
その結果は、ラベルのない、API互換の、テスト時間フィルタリングのゲートになる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-26T23:40:47Z) - Safe Neural Control for Non-Affine Control Systems with Differentiable
Control Barrier Functions [58.19198103790931]
本稿では,非アフィン制御系における安全クリティカル制御の問題に対処する。
制御バリア関数(CBF)を用いて,状態制約と制御制約の2次コストの最適化を2次プログラムのシーケンス(QP)にサブ最適化できることが示されている。
我々は,高次CBFをニューラル常微分方程式に基づく学習モデルに差分CBFとして組み込んで,非アフィン制御系の安全性を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T05:35:48Z) - Improper Learning with Gradient-based Policy Optimization [62.50997487685586]
未知のマルコフ決定過程に対して学習者がmベースコントローラを与えられる不適切な強化学習設定を考える。
制御器の不適切な混合のクラス上で動作する勾配に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T14:53:55Z) - On Lower Bounds for Standard and Robust Gaussian Process Bandit
Optimization [55.937424268654645]
有界ノルムを持つ関数のブラックボックス最適化問題に対するアルゴリズム非依存な下界を考える。
本稿では, 単純さ, 汎用性, エラー確率への依存性の向上など, 後悔の下位境界を導出するための新しい証明手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-20T03:48:14Z)
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。