Control Lyapunov
컨트롤 랴푸노프

Control Lyapunov(컨트롤 랴푸노프)란 무엇입니까?

Control Lyapunov 컨트롤 랴푸노프 - Under the assumption that the upper bounds of delays are known, a memoryless simultaneously stabilizing state feedback controller is presented by proposing a control Lyapunov-Krasovskii functional (CL-KF) method. ^[1] To effectively handle actuation redundancy, we propose a control allocation (CA) approach that combines numerical optimization methods with control Lyapunov and control barrier functions. ^[2] In the present work, a control Lyapunov-barrier function (CLBF)-based economic model predictive control (EMPC) system is designed to optimize process economics, and ensure stability and operational safety simultaneously based on a prediction model using an ensemble of recurrent neural network (RNN) models. ^[3] Control Lyapunov-Barrier function (CLBF) has been used to design controllers for nonlinear systems subject to input constraints to ensure closed-loop stability and process operational safety simultaneously. ^[4] In this paper, we propose a Control Lyapunov-Barrier Function-based model predictive control (CLBF-MPC) method for solving the problem of stabilization of nonlinear systems with input constraint satisfaction and guaranteed safety for all times. ^[5]
지연의 상한선이 알려져 있다는 가정 하에, 메모리가 없는 동시 안정화 상태 피드백 컨트롤러는 제어 CL-KF(Lyapunov-Krasovskii Functional) 방법을 제안하여 제시됩니다. ^[1] 작동 중복성을 효과적으로 처리하기 위해 수치 최적화 방법과 제어 리아푸노프 및 제어 장벽 기능을 결합한 제어 할당(CA) 접근 방식을 제안합니다. ^[2] 본 연구에서는 순환 신경망 앙상블을 이용한 예측 모델을 기반으로 공정 경제성을 최적화하고 안정성과 운영 안전성을 동시에 확보할 수 있도록 제어 리아푸노프 장벽 기능(CLBF) 기반 경제 모델 예측 제어(EMPC) 시스템을 설계한다. (RNN) 모델. ^[3] CLBF(Control Lyapunov-Barrier function)는 폐쇄 루프 안정성과 공정 운영 안전을 동시에 보장하기 위해 입력 제약 조건이 있는 비선형 시스템용 컨트롤러를 설계하는 데 사용되었습니다. ^[4] 본 논문에서는 입력 제약 조건을 만족하고 항상 안전성을 보장하는 비선형 시스템의 안정화 문제를 해결하기 위한 Control Lyapunov-Barrier Function 기반 모델 예측 제어(CLBF-MPC) 방법을 제안합니다. ^[5]

terminal constraint set

When the terminal cost is a control Lyapunov function (CLF) on the terminal constraint set, and the prediction horizon has a certain geometry, under standard assumptions from conventional MPC, the closed-loop system governed by MPC is shown to have an asymptotically stable compact set using the value function. ^[1] Stability is guaranteed by the use of terminal ingredients: a terminal cost associated with a control Lyapunov function, with a dual mode controller within a terminal constraint set. ^[2] These conditions include the existence of a control Lyapunov function assuring an invariance property on the terminal constraint set. ^[3]
터미널 비용이 터미널 제약 집합에 대한 제어 리아푸노프 함수(CLF)이고 예측 지평선이 특정 기하 도형을 가질 때 기존 MPC의 표준 가정 하에서 MPC에 의해 제어되는 폐쇄 루프 시스템은 점근적으로 안정적인 컴팩트를 갖는 것으로 나타납니다. 값 함수를 사용하여 설정합니다. ^[1] 터미널 구성 요소를 사용하여 안정성을 보장합니다. 터미널 제약 조건 세트 내 이중 모드 컨트롤러가 있는 제어 Lyapunov 기능과 관련된 터미널 비용. ^[2] nan ^[3]

optimal control problem 최적의 제어 문제

Central to this framework is an optimal control problem, where convergence to desired states is achieved using Control Lyapunov Functions (CLFs), and safety is enforced through Control Barrier Functions (CBFs). ^[1] For affine control systems and quadratic costs, it has been shown that Control Barrier Functions (CBF) guaranteeing safety and Control Lyapunov Functions (CLF) enforcing convergence can be used to reduce the optimal control problem to a sequence of Quadratic Programs. ^[2] Instead of expensive computations of the value function for different penalties on the states and inputs, we use a control Lyapunov function that amounts to be a value function of an optimal control problem with suitable cost design and then study combinations of input and state penalty that are compatible with this value function. ^[3]
이 프레임워크의 핵심은 CLF(Control Lyapunov Functions)를 사용하여 원하는 상태로 수렴하고 CBF(Control Barrier Functions)를 통해 안전을 적용하는 최적의 제어 문제입니다. ^[1] 아핀 제어 시스템 및 2차 비용의 경우 안전을 보장하는 CBF(Control Barrier Functions)와 수렴을 시행하는 CLF(Control Lyapunov Functions)를 사용하여 최적의 제어 문제를 일련의 2차 프로그램으로 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. ^[2] nan ^[3]

closed loop system 폐쇄 루프 시스템

The proposed control method will be based on a control Lyapunov function (CLF) in continuous control law for stabilizing the closed loop system. ^[1] Stability of the corresponding closed-loop system is verified a posteriori by means of a CPA control Lyapunov function and subsequently solving a feasibility problem. ^[2]
제안된 제어 방법은 폐쇄 루프 시스템을 안정화하기 위한 연속 제어 법칙의 제어 랴푸노프 함수(CLF)를 기반으로 합니다. ^[1] 해당 폐쇄 루프 시스템의 안정성은 CPA 제어 Lyapunov 기능을 통해 사후적으로 검증되고 후속적으로 실행 가능성 문제를 해결합니다. ^[2]

inverse optimal controller 역 최적 컨트롤러

In this paper we apply an inverse optimal controller (IOC) based on a control Lyapunov function (CLF) to schedule theoretical therapies for the novel coronavirus disease (COVID-19). ^[1]
이 논문에서는 제어 리아푸노프 함수(CLF)를 기반으로 하는 역최적 제어기(IOC)를 적용하여 신종 코로나바이러스 질병(COVID-19)에 대한 이론적 치료법을 예약합니다. ^[1]

Robust Control Lyapunov 강력한 제어 리아푸노프

To construct invariance inducing state-feedback laws, the notion of robust control Lyapunov function for forward invariance is defined. ^[1] The proposed method formulates robust control Lyapunov and barrier functions to provide guarantees of stability and safety in the presence of model uncertainty. ^[2] The robust controller is obtained by selecting an appropriate robust control Lyapunov function to obtain the resulting control law. ^[3] We address this by augmenting the existing RMP framework with a novel robust control Lyapunov function (RCLF) based inverse dynamics controller. ^[4]
상태 피드백 법칙을 유도하는 불변성을 구성하기 위해 순방향 불변성에 대한 강력한 제어 Lyapunov 함수의 개념이 정의됩니다. ^[1] 제안된 방법은 모델 불확실성이 있는 경우 안정성과 안전성을 보장하기 위해 강력한 제어 Lyapunov 및 장벽 기능을 공식화합니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4]

Quadratic Control Lyapunov

Here, the inverse optimal controller is based on defining an appropriate quadratic control Lyapunov function (CLF) where the parameters of this candidate CLF were optimized in an off-line manner by using Big Bang-Big Crunch algorithm. ^[1] The quadratic control Lyapunov function in the terminal set together with the quadratic stage cost is further used to establish exponential stability of the discrete time QIH NMPC formulation under nominal conditions. ^[2] We present a nonlinear discrete time feedback control design by searching over a family of controls and associated candidate quadratic control Lyapunov functions parameterized by the symmetric positive definite matrices using an ensemble Kalman search. ^[3]
여기서, 역 최적 제어기는 Big Bang-Big Crunch 알고리즘을 사용하여 이 후보 CLF의 매개변수가 오프라인 방식으로 최적화된 적절한 2차 제어 Lyapunov 함수(CLF) 정의를 기반으로 합니다. ^[1] 2차 단계 비용과 함께 설정된 터미널의 2차 제어 Lyapunov 함수는 명목 조건에서 이산 시간 QIH NMPC 공식의 지수적 안정성을 설정하는 데 추가로 사용됩니다. ^[2] nan ^[3]

Stabilizing Control Lyapunov 안정화 제어 Lyapunov

The rapidly exponentially stabilizing control Lyapunov functions (RES-CLFs) developed for bipedal robots guarantee stability of the hybrid zero dynamics in the presence of impacts that occur in walking. ^[1] We build upon previous work which synthesized provably stable prosthesis walking through the use of rapidly exponentially stabilizing control Lyapunov functions (RES-CLFs). ^[2] First, to minimize travel time, we make the CAVs reach the road maximum speed with exponentially stabilizing control Lyapunov functions (CLF). ^[3]
이족보행 로봇용으로 개발된 빠르게 기하급수적으로 안정화되는 제어 리아푸노프 기능(RES-CLF)은 보행 시 발생하는 충격이 있을 때 하이브리드 제로 다이내믹스의 안정성을 보장합니다. ^[1] 우리는 빠르게 기하급수적으로 안정화되는 제어 Lyapunov 기능(RES-CLFs)의 사용을 통해 걷는 입증 가능하게 안정적인 보철물을 합성한 이전 작업을 기반으로 합니다. ^[2] nan ^[3]

Combine Control Lyapunov

Quadratic Programming (QP) has been used to combine Control Lyapunov Functions (CLF) with Control Barrier Functions (CBF) for designing controllers that stabilize nonlinear systems with constraints. ^[1] Towards the end, we will study unified quadratic programs that combine control Lyapunov functions and ISSf-CBFs in order to obtain a single control law that ensures both safety and stability in systems with input disturbances. ^[2]
2차 계획법(QP)은 제약 조건이 있는 비선형 시스템을 안정화하는 컨트롤러를 설계하기 위해 CLF(Control Lyapunov Functions)와 CBF(Control Barrier Functions)를 결합하는 데 사용되었습니다. ^[1] 끝으로 우리는 입력 외란이 있는 시스템에서 안전과 안정성을 모두 보장하는 단일 제어 법칙을 얻기 위해 제어 Lyapunov 기능과 ISSf-CBF를 결합하는 통합 2차 프로그램을 연구할 것입니다. ^[2]

Simple Control Lyapunov

This paper presents a methodology for the construction of simple Control Lyapunov Functionals (CLFs) for boundary controlled parabolic Partial Differential Equations (PDEs). ^[1] This paper presents a methodology for the construction of simple Control Lyapunov Functionals (CLFs) for boundary controlled parabolic Partial Differential Equations (PDEs). ^[2]
이 논문은 경계 제어 포물선 편미분 방정식(PDE)에 대한 간단한 제어 리아푸노프 함수(CLF)의 구성을 위한 방법론을 제시합니다. ^[1] 이 논문은 경계 제어 포물선 부분 미분 방정식(PDE)에 대한 간단한 제어 리아푸노프 함수(CLF)의 구성을 위한 방법론을 제시합니다. ^[2]

Stochastic Control Lyapunov

By using the second order of disturbance observer to measure fitting system input time-varying disturbances, using stochastic control Lyapunov method, the variance of uncertain Wiener noise system design the controller, eventually making system globally asymptotically stable. ^[1] In this paper, we develop a constructive finite time stabilizing feedback control law for stochastic dynamical systems driven by Wiener processes based on the existence of a stochastic control Lyapunov function. ^[2]

Generalized Control Lyapunov

This article extends recent results by second author concerning sampled-data feedback stabilization for affine in the control of nonlinear systems with a nonzero drift term, under the presence of a generalized control Lyapunov function associated with appropriate Lie algebraic hypotheses concerning the dynamics of the system. ^[1] The present work extends recent results by second author concerning sampled-data feedback stabilization for affine in the control of nonlinear systems with nonzero drift term, under the presence of a generalized control Lyapunov function associated with appropriate Lie algebraic hypotheses concerning the dynamics of the system. ^[2]

Discrete Control Lyapunov

In this paper, an online foot position compensator (FPC) is proposed for improving the robustness of humanoid walking based on orbital energy conservation and discrete control Lyapunov function (DCLF), with which the asymptotic stability of the humanoid system can be maintained and, thus, the foot placement control is achieved. ^[1] In this paper, an online foot position compensator (FPC) is proposed for improving the robustness of humanoid walking based on orbital energy conservation and discrete control Lyapunov function (DCLF), with which the asymptotic stability of the humanoid system can be maintained and, thus, the foot placement control is achieved. ^[2]

Smooth Control Lyapunov 스무스 컨트롤 랴푸노프

Since in the context of differential inclusions smooth control Lyapunov functions are not sufficient to describe weak stability properties, we use nonsmooth control Lyapunov functions in the Dini sense. ^[1] Local and global stability were analyzed in detail under control strategy using LaSalle’s invariance principle and WCLF (non-smooth control Lyapunov function). ^[2]
차동 내포물 부드러운 제어의 맥락에서 Lyapunov 함수는 약한 안정성 속성을 설명하기에 충분하지 않기 때문에 Dini 의미에서 비평활 제어 Lyapunov 함수를 사용합니다. ^[1] LaSalle의 불변 원리와 WCLF(non-smooth control Lyapunov function)를 이용한 제어 전략에 따라 로컬 및 글로벌 안정성을 자세히 분석했습니다. ^[2]

Time Control Lyapunov 시간 제어 랴푸노프

On the other hand, inverse optimal control is based on a discrete-time control Lyapunov function (CLF), and CLF candidate depends on fixed parameters that are selected to obtain the solution for inverse optimal control. ^[1] We use robust variants of control barrier functions (CBF) and fixed-time control Lyapunov functions (FxT-CLF) to incorporate a class of additive disturbances in the system dynamics, and state-estimation errors. ^[2]
반면에, 역 최적 제어는 이산 시간 제어 리아푸노프 함수(CLF)를 기반으로 하고 CLF 후보는 역 최적 제어에 대한 솔루션을 얻기 위해 선택된 고정 매개변수에 의존합니다. ^[1] 우리는 CBF(Control Barrier Functions) 및 FxT-CLF(Fixed-Time Control Lyapunov Functions)의 강력한 변형을 사용하여 시스템 역학 및 상태 추정 오류에 추가 교란 클래스를 통합합니다. ^[2]

control lyapunov function 제어 리아푸노프 기능

The main results of the letter are stability conditions that guarantee convergence for each control subsystem by formulating coupled control Lyapunov functions (CCLFs) using the notion of input-to-state stability (ISS). ^[1] Since in the context of differential inclusions smooth control Lyapunov functions are not sufficient to describe weak stability properties, we use nonsmooth control Lyapunov functions in the Dini sense. ^[2] Controller design for nonlinear systems with Control Lyapunov Function (CLF) based quadratic programs has recently been successfully applied to a diverse set of difficult control tasks. ^[3] To ensure the system stability, a control Lyapunov function is adopted. ^[4] The proposed GPI-FTC is synthesized based on the control Lyapunov function method and modifying the conventional PI controller by adding a consensus term to the integrand dynamic. ^[5] For linear autonomous systems, it is easy to find a control Lyapunov function for stability and optimization problems. ^[6] It has been shown that optimizing quadratic costs while stabilizing affine control systems to desired (sets of) states subject to state and control constraints can be reduced to a sequence of Quadratic Programs (QPs) by using Control Barrier Functions (CBFs) and Control Lyapunov Functions (CLFs). ^[7] Then, the stability constraints for the UUSV area keeping control are formed by involving a control Lyapunov functions (CLF) and a weather optimal control (WOC) method. ^[8] The rapidly exponentially stabilizing control Lyapunov functions (RES-CLFs) developed for bipedal robots guarantee stability of the hybrid zero dynamics in the presence of impacts that occur in walking. ^[9] Local and global stability were analyzed in detail under control strategy using LaSalle’s invariance principle and WCLF (non-smooth control Lyapunov function). ^[10] Central to this framework is an optimal control problem, where convergence to desired states is achieved using Control Lyapunov Functions (CLFs), and safety is enforced through Control Barrier Functions (CBFs). ^[11] Following an energy-shaping approach, the static state feedback control law is designed to leverage the open-loop system's port-Hamiltonian structure in order to construct a control Lyapunov function. ^[12] For affine control systems and quadratic costs, it has been shown that Control Barrier Functions (CBF) guaranteeing safety and Control Lyapunov Functions (CLF) enforcing convergence can be used to reduce the optimal control problem to a sequence of Quadratic Programs. ^[13] Two types of CTCA are investigated in this paper: linear case and nonlinear case, where, in the former, the control Lyapunov function (Lyapunov optimizing) and conjugate gradient are introduced, and in the latter, a nonlinear feedback theory is utilized. ^[14] The proposed control method will be based on a control Lyapunov function (CLF) in continuous control law for stabilizing the closed loop system. ^[15] We build upon previous work which synthesized provably stable prosthesis walking through the use of rapidly exponentially stabilizing control Lyapunov functions (RES-CLFs). ^[16] In general, CBFs are combined with control Lyapunov functions (CLFs) by quadratic programming (QP) to construct optimal controller to guarantee the safe trajectory tracking of dynamic systems. ^[17] The switching control algorithm is based on a control Lyapunov function and extends the method proposed for a two-dimensional boost converter model presented in the literature to a four-dimensional Zeta converter model. ^[18] Recent work has shown that stabilizing an affine control system to a desired state while optimizing a quadratic cost subject to state and control constraints can be reduced to a sequence of Quadratic Programs (QPs) by using Control Barrier Functions (CBFs) and Control Lyapunov Functions (CLFs). ^[19] Lyapunov technique combined with backstepping design and control Lyapunov function selection is used to tackle this truly nonlinear problem. ^[20] This paper presents a method to design a min-norm Control Lyapunov Function (CLF)-based stabilizing controller for a control-affine system with uncertain dynamics using Gaussian Process (GP) regression. ^[21] Using a nominal dynamics model, the user specifies a candidate Control Lyapunov Function (CLF) around the desired operating point, and specifies the desired safe-set using a Control Barrier Function (CBF). ^[22] The main contribution of the study is the synthesis of a continuous-phase adaptive robust tracking control law for hybrid models of bipedal robotic walking by incorporating the construction of multiple Lyapunov functions into the control Lyapunov function. ^[23] A control Lyapunov function is defined, and its value is monitored as the system evolves. ^[24] The optimization problems are formulated using linear Control Lyapunov Function (CLF) and Control Barrier Function (CBF) constraints, to provide stability and safety guarantees, respectively. ^[25] Considering the coupling relationship between fast and slow dynamics of the error system, the control Lyapunov function (CLF) is constructed first. ^[26] To construct invariance inducing state-feedback laws, the notion of robust control Lyapunov function for forward invariance is defined. ^[27] It is a fairly general stabilization technique based on a generic nonsmooth control Lyapunov function (CLF) and robust to actuator uncertainty, measurement noise, etc. ^[28] For instance, in general stabilization using a control Lyapunov function, computational uncertainty may distort stability certificates or even destabilize the system despite robustness of the stabilization routine with regards to system, actuator and measurement noise. ^[29] In this chapter it is analyzed how a control in a simple form, could influence the possibility to construct the so-called Control Lyapunov Function (CLF) in order to stabilize the dynamical system in study. ^[30] On the other hand, inverse optimal control is based on a discrete-time control Lyapunov function (CLF), and CLF candidate depends on fixed parameters that are selected to obtain the solution for inverse optimal control. ^[31] First, we characterise a subset of the state-space, which we refer to as the stabilisation set, from where the system can be stabilised to the origin by means of a constrained, continuous feedback control law based on a given Control Lyapunov Function (CLF). ^[32] We propose control policies that combine these CBFs with Control Lyapunov Functions in order to jointly ensure safety and stochastic stability. ^[33] A proposed control Lyapunov function and a nonlinear parameter identification methodology yield to design the learning laws for the class of novel rational DNN which appears as the main contribution of this study. ^[34] A lateral control scheme is presented to control Autonomous Vehicles (AVs) utilizing the nonlinear dynamics of the vehicle, based on the concepts of Control Lyapunov Functions (CLFs) to enforce stability and High Order Control Barrier Functions (HOCBFs) to impose safety constraints for the vehicle. ^[35] Control Lyapunov functions (CLFs) and control barrier functions (CBFs) have been used to develop provably safe controllers by means of quadratic programs (QPs), guaranteeing safety in the form of trajectory invariance with respect to a given set. ^[36] This paper deals with the problem of finding the control Lyapunov function that keeps the system stable. ^[37] Stability of the corresponding closed-loop system is verified a posteriori by means of a CPA control Lyapunov function and subsequently solving a feasibility problem. ^[38] This article extends recent results by second author concerning sampled-data feedback stabilization for affine in the control of nonlinear systems with a nonzero drift term, under the presence of a generalized control Lyapunov function associated with appropriate Lie algebraic hypotheses concerning the dynamics of the system. ^[39] In this paper we apply an inverse optimal controller (IOC) based on a control Lyapunov function (CLF) to schedule theoretical therapies for the novel coronavirus disease (COVID-19). ^[40] Instead of expensive computations of the value function for different penalties on the states and inputs, we use a control Lyapunov function that amounts to be a value function of an optimal control problem with suitable cost design and then study combinations of input and state penalty that are compatible with this value function. ^[41] Together with control Lyapunov function (CLF), it forms a safety-critical control strategy, named CLF-CBF-QP, which can mediate between achieving the control objective and ensuring safety, while being executable in real-time. ^[42] The proposed method uses a finite state machine (FSM), where a quadratic program based optimization problem using control Lyapunov functions and control barrier functions (CLF-CBF-QP) is used to calculate the system's optimal inputs via rule-based control strategies. ^[43] Thus, the open-loop and closed-loop control techniques, such as control Lyapunov function, Backstepping control, and Proportional-Integral-Derivative controller, are designed due to their well-known characteristics. ^[44] We use Lie brackets of unbounded vector fields to consider a dissipative relation that generalizes the differential inequality which defines classic control Lyapunov functions. ^[45] The stability and safety guarantees of the controller come from the chance Control Barrier Function constraints and the chance Control Lyapunov Function constraints, respectively. ^[46] In this paper, an online foot position compensator (FPC) is proposed for improving the robustness of humanoid walking based on orbital energy conservation and discrete control Lyapunov function (DCLF), with which the asymptotic stability of the humanoid system can be maintained and, thus, the foot placement control is achieved. ^[47] The robust controller is obtained by selecting an appropriate robust control Lyapunov function to obtain the resulting control law. ^[48] We use robust variants of control barrier functions (CBF) and fixed-time control Lyapunov functions (FxT-CLF) to incorporate a class of additive disturbances in the system dynamics, and state-estimation errors. ^[49] Then, a control framework, combining control barrier functions (CBFs) and control Lyapunov functions (CLFs) is proposed. ^[50]
편지의 주요 결과는 입력-상태 안정성(ISS)의 개념을 사용하여 결합 제어 리아푸노프 함수(CCLF)를 공식화하여 각 제어 하위 시스템에 대한 수렴을 보장하는 안정성 조건입니다. ^[1] 차동 내포물 부드러운 제어의 맥락에서 Lyapunov 함수는 약한 안정성 속성을 설명하기에 충분하지 않기 때문에 Dini 의미에서 비평활 제어 Lyapunov 함수를 사용합니다. ^[2] CLF(Control Lyapunov Function) 기반 2차 프로그램을 사용하는 비선형 시스템용 컨트롤러 설계는 최근 다양한 어려운 제어 작업 세트에 성공적으로 적용되었습니다. ^[3] 시스템 안정성을 보장하기 위해 제어 Lyapunov 기능이 채택되었습니다. ^[4] 제안하는 GPI-FTC는 제어 Lyapunov 함수 방법을 기반으로 합성되고, 적분 동적에 합의 항을 추가하여 기존 PI 제어기를 수정합니다. ^[5] 선형 자율 시스템의 경우 안정성 및 최적화 문제에 대한 제어 Lyapunov 함수를 쉽게 찾을 수 있습니다. ^[6] 상태 및 제어 제약 조건에 따라 아핀 제어 시스템을 원하는 상태(세트)로 안정화하면서 2차 비용을 최적화하는 것은 제어 장벽 함수(CBF) 및 제어 리아푸노프 함수를 사용하여 일련의 2차 프로그램(QP)으로 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. (CLF). ^[7] 그런 다음 제어 리아푸노프 함수(CLF)와 기상 최적 제어(WOC) 방법을 포함하여 UUSV 영역 유지 제어에 대한 안정성 제약 조건을 구성합니다. ^[8] 이족보행 로봇용으로 개발된 빠르게 기하급수적으로 안정화되는 제어 리아푸노프 기능(RES-CLF)은 보행 시 발생하는 충격이 있을 때 하이브리드 제로 다이내믹스의 안정성을 보장합니다. ^[9] LaSalle의 불변 원리와 WCLF(non-smooth control Lyapunov function)를 이용한 제어 전략에 따라 로컬 및 글로벌 안정성을 자세히 분석했습니다. ^[10] 이 프레임워크의 핵심은 CLF(Control Lyapunov Functions)를 사용하여 원하는 상태로 수렴하고 CBF(Control Barrier Functions)를 통해 안전을 적용하는 최적의 제어 문제입니다. ^[11] 에너지 성형 접근 방식에 따라 정적 상태 피드백 제어 법칙은 제어 Lyapunov 기능을 구성하기 위해 개방 루프 시스템의 포트-해밀턴 구조를 활용하도록 설계되었습니다. ^[12] 아핀 제어 시스템 및 2차 비용의 경우 안전을 보장하는 CBF(Control Barrier Functions)와 수렴을 시행하는 CLF(Control Lyapunov Functions)를 사용하여 최적의 제어 문제를 일련의 2차 프로그램으로 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. ^[13] 본 논문에서는 두 가지 유형의 CTCA를 조사하는데, 전자에서는 제어 리아푸노프 함수(Lyapunov 최적화)와 켤레 기울기가 도입되고 후자는 비선형 피드백 이론이 활용되는 비선형 경우이다. ^[14] 제안된 제어 방법은 폐쇄 루프 시스템을 안정화하기 위한 연속 제어 법칙의 제어 랴푸노프 함수(CLF)를 기반으로 합니다. ^[15] 우리는 빠르게 기하급수적으로 안정화되는 제어 Lyapunov 기능(RES-CLFs)의 사용을 통해 걷는 입증 가능하게 안정적인 보철물을 합성한 이전 작업을 기반으로 합니다. ^[16] 일반적으로 CBF는 2차 계획법(QP)에 의해 제어 리아푸노프 함수(CLF)와 결합되어 동적 시스템의 안전한 궤도 추적을 보장하는 최적의 컨트롤러를 구성합니다. ^[17] 스위칭 제어 알고리즘은 제어 Lyapunov 기능을 기반으로 하며 문헌에 제시된 2차원 부스트 컨버터 모델에 대해 제안된 방법을 4차원 Zeta 컨버터 모델로 확장합니다. ^[18] 최근 연구에 따르면 상태 및 제어 제약 조건에 따른 2차 비용을 최적화하면서 아핀 제어 시스템을 원하는 상태로 안정화하는 것은 CBF(Control Barrier Functions) 및 Control Lyapunov Functions( CLF). ^[19] 백스테핑 설계 및 제어 Lyapunov 기능 선택과 결합된 Lyapunov 기술은 이 진정한 비선형 문제를 해결하는 데 사용됩니다. ^[20] nan ^[21] nan ^[22] 이 연구의 주요 기여는 제어 Lyapunov 기능에 여러 Lyapunov 기능의 구성을 통합하여 이족 보행 로봇 보행의 하이브리드 모델에 대한 연속 위상 적응 강건한 추적 제어 법칙의 합성입니다. ^[23] 제어 Lyapunov 기능이 정의되고 시스템이 발전함에 따라 그 값이 모니터링됩니다. ^[24] nan ^[25] 오류 시스템의 빠른 역학과 느린 역학 간의 결합 관계를 고려하여 먼저 제어 리아푸노프 함수(CLF)를 구성합니다. ^[26] 상태 피드백 법칙을 유도하는 불변성을 구성하기 위해 순방향 불변성에 대한 강력한 제어 Lyapunov 함수의 개념이 정의됩니다. ^[27] nan ^[28] 예를 들어, 제어 Lyapunov 기능을 사용하는 일반적인 안정화에서 계산 불확실성은 시스템, 액추에이터 및 측정 노이즈와 관련된 안정화 루틴의 견고성에도 불구하고 안정성 인증서를 왜곡하거나 시스템을 불안정하게 만들 수도 있습니다. ^[29] nan ^[30] 반면에, 역 최적 제어는 이산 시간 제어 리아푸노프 함수(CLF)를 기반으로 하고 CLF 후보는 역 최적 제어에 대한 솔루션을 얻기 위해 선택된 고정 매개변수에 의존합니다. ^[31] nan ^[32] 우리는 이러한 CBF와 Control Lyapunov Functions를 결합하여 안전성과 확률적 안정성을 공동으로 보장하는 제어 정책을 제안합니다. ^[33] nan ^[34] 안정성을 강화하는 CLF(Control Lyapunov Functions)와 안전 제약을 부과하는 HOCBF(High Order Control Barrier Functions)의 개념을 기반으로 차량의 비선형 역학을 활용하여 자율 주행 차량(AV)을 제어하기 위한 측면 제어 체계가 제시됩니다. 차량. ^[35] 제어 리아푸노프 함수(CLF) 및 제어 장벽 함수(CBF)는 주어진 세트에 대한 궤적 불변의 형태로 안전을 보장하는 2차 프로그램(QP)을 통해 입증 가능한 안전한 컨트롤러를 개발하는 데 사용되었습니다. ^[36] 이 논문은 시스템을 안정적으로 유지하는 제어 리아푸노프 함수를 찾는 문제를 다룬다. ^[37] 해당 폐쇄 루프 시스템의 안정성은 CPA 제어 Lyapunov 기능을 통해 사후적으로 검증되고 후속적으로 실행 가능성 문제를 해결합니다. ^[38] nan ^[39] 이 논문에서는 제어 리아푸노프 함수(CLF)를 기반으로 하는 역최적 제어기(IOC)를 적용하여 신종 코로나바이러스 질병(COVID-19)에 대한 이론적 치료법을 예약합니다. ^[40] nan ^[41] 제어 리아푸노프 기능(CLF)과 함께 CLF-CBF-QP라는 안전 필수 제어 전략을 형성하며, 실시간으로 실행하면서 제어 목표 달성과 안전 보장 사이를 중재할 수 있습니다. ^[42] 제안된 방법은 FSM(Finite State Machine)을 사용하며, 여기서 제어 Lyapunov 함수와 제어 장벽 함수(CLF-CBF-QP)를 사용하는 2차 프로그램 기반 최적화 문제를 사용하여 규칙 기반 제어 전략을 통해 시스템의 최적 입력을 계산합니다. ^[43] 따라서 Lyapunov 함수 제어, Backstepping 제어, Proportional-Integral-Derivative 제어기와 같은 개루프 및 폐루프 제어 기술은 잘 알려진 특성으로 인해 설계되었습니다. ^[44] nan ^[45] nan ^[46] nan ^[47] nan ^[48] 우리는 CBF(Control Barrier Functions) 및 FxT-CLF(Fixed-Time Control Lyapunov Functions)의 강력한 변형을 사용하여 시스템 역학 및 상태 추정 오류에 추가 교란 클래스를 통합합니다. ^[49] 그런 다음 제어 장벽 기능(CBF)과 제어 리아푸노프 기능(CLF)을 결합한 제어 프레임워크가 제안됩니다. ^[50]

control lyapunov functional 제어 리아푸노프 기능

This paper presents a methodology for the construction of simple Control Lyapunov Functionals (CLFs) for boundary controlled parabolic Partial Differential Equations (PDEs). ^[1] To stabilize these solutions, we present an approach for constructing control Lyapunov functionals based on quadratic forms in weighted L2-spaces. ^[2] This paper presents a methodology for the construction of simple Control Lyapunov Functionals (CLFs) for boundary controlled parabolic Partial Differential Equations (PDEs). ^[3] Furthermore, a control Lyapunov functional is constructed, and feedback stabilizing structure is designed. ^[4]
이 논문은 경계 제어 포물선 편미분 방정식(PDE)에 대한 간단한 제어 리아푸노프 함수(CLF)의 구성을 위한 방법론을 제시합니다. ^[1] 이러한 솔루션을 안정화하기 위해 가중치 L2 공간에서 2차 형식을 기반으로 제어 Lyapunov 기능을 구성하는 접근 방식을 제시합니다. ^[2] 이 논문은 경계 제어 포물선 부분 미분 방정식(PDE)에 대한 간단한 제어 리아푸노프 함수(CLF)의 구성을 위한 방법론을 제시합니다. ^[3] 또한 제어 Lyapunov 기능을 구성하고 피드백 안정화 구조를 설계했습니다. ^[4]