Iterative Learning Control on Nonlinear Stochastic Networked Systems with Non-Differentiable Dynamics

При разработке алгоритма управления с итеративным обучением (ILC) для стохастических нелинейных сетевых систем основным предположением является дифференцируемость динамики системы. Во многих случаях в действительности стохастические нелинейные сетевые системы обладают недифференцируемой динамикой, но их динамические функции после дискретизации с использованием обычных методов имеют глобальное непрерывное условие Липшица (GLC). В этой статье мы применяем алгоритм ILC для стохастических нелинейных сетевых систем, которые имеют условие GLC. Мы демонстрируем, что для разработки алгоритма ILC дифференцируемость динамики системы не требуется, а условие GLC достаточно для разработки алгоритма ILC для стохастических нелинейных сетевых систем с недифференцируемой динамикой. Мы исследуем анализ сходимости и отслеживаемость предложенного обновленного закона для стохастических нелинейных сетевых систем с условием GLC. Мы показываем, что не существует ограниченного условия для вероятностей выпадения стохастических данных при исследовании сходимости входной ошибки. Затем результаты рецензируются и подтверждаются численным примером.

Ключевые слова

Ключивые слова: управление с итеративным обучением; стохастическая нелинейная сетевая система; недифференцируемый; глобальное непрерывное Липшица (GLC); пропадание данных.

Литература

1. Masaru Uchiyama. Formulation of High-Speed Motion Pattern of a Mechanicalarm by Trial. The Society of Instrument and Control Engineers, 1978, vol. 14, no. 6, pp. 706-712. DOI: 10.9746/sicetr1965.14.706
2. Bristow D.A., Tharayil M., Alleyne A.G. A Survey of Iterative Learning Control: a Learning-Based Method for High-Performance Tracking Control. Control Systems, 2006, vol. 26, no. 3, pp. 96-114. DOI: 10.1109/MCS.2006.1636313
3. Hyo-Sung Ahn, YangQuan Chen, Moore K. Iterative Learning Control: Brief Survey and Categorization. Transaction on Systems, Man and Cybernetics. Applications and Reviews, 2007, vol. 37, no. 6, pp. 1099-1121. DOI: 10.1109/TSMCC.2007.905759
4. Moore K.L., Dahleh M., Bhattacharyya S.P. Iterative Learning Control: A Survey and New Results. Journal of Robotic Systems, 1992, vol. 9, no. 5, pp. 563-594.
5. Dong Shen, Youqing Wang. Survey on Stochastic Iterative Learning Control. Journal of Process Control, 2014, vol. 24, pp. 64-77. DOI: 10.1016/j.jprocont.2014.04.013
6. Youqing Wang, Furong Gao, Doyle F.J. Survey on Iterative Learning Control Repetitive Control and Run-to-Run Control. Journal of Process Control, 2009, vol. 19, no. 10, pp. 1589-1600. DOI: 10.1016/j.jprocont.2009.09.006
7. Jian-Xin Xu. A Survey on Iterative Learning Control for Nonlinear Systems. International Journal of Control, 2011, vol. 84, no. 7, pp. 1275-1294. DOI: 10.1080/00207179.2011.574236
8. Dong Shen, Jian-Xin Xu. An Iterative Learning Control Algorithm with Gain Adaptation for Stochastic Systems. Automatic Control, vol. 65, no. 3, pp. 1280-1287. DOI 10.1109/TAC.2019.2925495
9. Dong Shen. Iterative Learning Control with Incomplete Information: a Survey. Journal of Automatica Sinica, 2018, vol. 5, no. 5, pp. 885-901. DOI: 10.1109/JAS.2018.7511123
10. Yamiao Zhang, Jian Liu, Xiaoe Ruan. Networked Iterative Learning Control for Systems with Packet Dropout and Communication Delay. IFAC-PapersOnLine, 2019, vol. 42, pp. 117-122.
11. Yamiao Zhang, Jian Liu, Xiaoe Ruan. Iterative Learning Control for Uncertain Nonlinear Networked Control Systems with Random Packet Dropout. International Journal of Systems Science, 2019, vol. 13, pp. 1-18. DOI: 10.1002/rnc.4568
12. Fleming W.H., Soner H.M. Generalized Solutions of Hamilton-Jacobi Equation to a Molecular Genetic Model. Advances in Information and Communication Technology, 2006, vol. 27, pp. 42-44. DOI: 10.1007/978-3-319-55795-344
13. Dong Shen, Jian-Xin Xu. A Novel Markov Chain Based ILC Analysis for Linear Stochastic Systems Under General Data Dropouts Environments. Automatic Control, 2017, vol. 62, no. 11, pp. 5850-5857. DOI: 10.1109/TAC.2016.2638044
14. Jian Liu, Xiaoe Ruan. Networked Iterative Learning Control for Discrete-Time System with Stochastic Packet Dropouts in Input and Output Channels. Advances in Difference Equations, 2017, vol. 2017, pp. 1-21. DOI: 10.1186/s13662-017-1103
15. Wei Zhou, Miao Yu, De-Qing Huang. A High-order Internal Model Based Iterative Learning Control Scheme for Discrete Linear Time-varying Systems. International journal of Automation and Computing, 2015, vol. 12, no. 3, pp. 330-336. DOI: 10.1007/s11633-015-0886-x