English version
ISSN 1817-2172, рег. Эл. № ФС77-39410, ВАК

Дифференциальные Уравнения
и
Процессы Управления

О журнале История Журнала Издатель Адреса Тематика Редакторский состав Рецензирование Для авторов Издательская этика Коллекция номеров English version

Сетевое управление с итеративным обучением при изменении режима работы агентов и конфигурации информационной сети

Автор(ы):

Антон Сергеевич Копосов

аспирант кафедры прикладной математики Арзамасского политехнического института
(филиала) Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева

koposov96@yandex.ru

Аннотация:

Рассматривается задача синтеза управления с итеративным обучением (УИО) сетевой системой при изменении режима работы подсистем (агентов) и конфигурации информационной сети. Сетевая система состоит из одинаковых агентов, которые представляют собой дискретные линейные динамические объекты, работающие в повторяющемся режиме. Режимы работы агентов зависят от их параметров и эталонной траектории, которая должна воспроизводиться с требуемой точностью на выходе системы. Конфигурации информационной сети определяют группу функционирующих агентов и характер обмена информацией между ними. Переключения режима и конфигурации происходят в соответствии с определенными внешними правилами. Синтез управления основан на дивергентном методе векторной функции Ляпунова. С целью уменьшения переходной ошибки, вызываемой изменением режима и подключением новых агентов, предложено специальное правило переключения закона УИО. Приводятся результаты моделирования полученного закона управления группой манипуляторов с гибким звеном.

Ключевые слова

Ссылки:

  1. Arimoto S., Kawamura S., Miyazaki F. Bettering operation of robots by learning // J. Robot. Syst. 1984. V. 1. P. 123-140
  2. Ahn H. -S., Chen Y. Q., Moore K. L. Iterative learning control: brief survey and categorization // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and Reviews. 2007. V. 37, No. 6. P. 1099-1121
  3. Bristow D. A., Tharayil M., Alleyne A. G. A survey of iterative learning // IEEE Control Systems Magazine. 2006. V. 26. No. 3. P. 96-114
  4. Pakshin P., Emelianova J., Emelianov M. Iterative learning control of stochastic linear systems under switching of the reference trajectory and parameters // 2021 29th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED). 2021. P. 1311-1316
  5. Koposov A., Emelianova J., Pakshin P. Iterative Learning Control of Multi-Agent Systems under Changing Reference Trajectory // IFAC-PapersOnLine. 2022. V. 55. No. 12. P. 759-764
  6. Копосов А. С. Робастное сетевое управление с итеративным обучением системой переменной конфигурации при случайных возмущениях // Управление большими системами: сборник трудов. 2021. № 94. С. 50-65. DOI 10. 25728/ubs. 2021. 94. 3. EDN DFWYYG
  7. Pakshin P., Emelianova J., Emelianov M., Galkowski K., Rogers E. Dissipativity and Stabilization of Nonlinear Repetitive Processes // Systems & Control Letters. 2016. V. 91. P. 14-20
  8. Apkarian J., Karam P., Levis M. Workbook on Flexible Link Experiment for Matlab/Simulink Users. Quanser, 2011

Полный текст (pdf)