May, 2024
快速非线性振动动力学的迭代学习控制（预印本）
Iterative Learning Control of Fast, Nonlinear, Oscillatory Dynamics (Preprint)
John W. Brooks, Christine M. Greve
TL;DR通过使用基于迭代学习控制（ILC），时滞相图（TLPP）和高斯过程回归（GPR）的迭代，轨迹优化和参数调整方法，我们开发了一种替代的主动控制系统，该方法可以控制系统的动力学，尽管控制器速度远慢于动力学的速度。我们在 Lorenz 方程组中演示了这个控制器，它通过迭代调整（调谐）系统的输入参数来成功复制所需的振荡轨迹或状态。此外，我们还研究了系统对其控制参数的动态敏感性，识别了期望动态轨迹的连续和有界区域，并证明了只要满足某些要求，控制器对于缺失信息和不可控参数具有鲁棒性。本文提出的控制器为各种快速非线性系统提供了低速控制的框架，可以帮助抑制和减轻不稳定性。