Optimal kontroll av autonoma flygplan med modellering osäkerheter är ett utmanande problem, särskilt med tanke på att ombord beräkningsresurser kan vara begränsade. En samtidig inlärning direkt modell referens adaptiv kontroll arkitektur med referenskommando optimering presenteras. Exponentiella parameterkonvergensegenskaper hos samtidig inlärning adaptiva regulatorer gör att ett osäkert system beter sig som en förvald linjär referensmodell. Referenssignalen formas optimalt med hjälp av linjär modellprediktiv styrning. Eftersom referensmodellen är förvald kan optimala lösningar för vissa flygförhållanden genereras i förväg, så att det optimala kontrollproblemet inte behöver lösas online. Stabiliteten i den övergripande arkitekturen analyseras med hjälp av ett Lyapunov-ramverk. Numeriska simuleringar presenteras, visar ökad controller prestanda och varaktigheten av indata och tillstånd begränsningar.
Muhlegg m.fl. i REF, detta problem hanteras genom att lösa det optimala kontrollproblemet för en linjär referensmodell som adaptiv styrenhet garanteras att spåra.
Optimizing reference commands for concurrent learning adaptive-optimal control of uncertain dynamical systems
{'venue': 'AIAA Guidance, Navigation, and Control (GNC) Conference', 'journal': 'AIAA Guidance, Navigation, and Control (GNC) Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}