УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  Ѕыков ј.¬., ўербаков ѕ.—.
Ќазвание:  јппроксимации матричной l0-квазинормы при синтезе разреженных регул€торов: численные исследовани€ эффективности
¬ыпуск:  68
–убрика:  јнализ и синтез систем управлени€
√од:  2017
Ѕиблиографи€:  Ѕыков ј.¬., ўербаков ѕ.—. јппроксимации матричной l0-квазинормы при синтезе разреженных регул€торов: численные исследовани€ эффективности // ”правление большими системами. ¬ыпуск 68. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2017. —.47-73. URL: https://doi.org/10.25728/ubs.2017.68.3
 лючевые слова:  разреженные регул€торы, l1-оптимизаци€, линейные системы, оптимальное управление, линейные матричные неравенства
 лючевые слова (англ.):  sparse control, l1-optimization, linear systems, optimal control, linear matrix inequalities
јннотаци€:  –ассмотрены различные способы аппроксимации числа ненулевых строк матрицы дл€ получени€ разреженных регул€торов в задачах оптимального управлени€ линейными системами. Ќар€ду с попул€рным подходом, основанным на использовании матричной l1-нормы, примен€ютс€ более сложные невыпуклые приближени€, минимизаци€ которых требует специальных вычислительных процедур. —равнение эффективности разных аппроксимаций происходит в рамках численного моделировани€.
јннотаци€ (англ.):  Optimal control problem formulations sometimes require the resulting controller to be sparse, i.e. to contain zero elements in gain matrix. On the one hand, sparse feedback leads to the performance drop if compared with the optimal control, on the other hand, it confers useful properties to the system. For instance, sparse controllers allow to design distributed systems with decentralized feedback. Some sparse formulations require gain matrix of the controller to have special sparse structure, which is characterized by the occurence of zero rows in a matrix. In this paper various approximations to the number of nonzero rows of a matrix are considered to be applied to sparse feedback design in optimal control problems for linear systems. Along with a popular approach based on using the matrix l1-norm, more complex nonconvex surrogates are involved, those surrogates being minimized via special numerical procedures. Effectiveness of the approximations is compared via numerical experiment.

¬ формате PDF
ќбсудить статью в интернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 1031, загрузок: 325, за мес€ц: 9.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены