科研速递 | 理工学院冀晓强教授团队在Automatica上发表文章
前馈控制在机械臂、智能机器人、垂直起降飞行器、原子力显微镜等的精确输出跟踪任务中至关重要。前馈控制的强大控制能力和高精度特性,使其成为现代工程技术发展的关键支撑。然而,前馈控制所需的模型逆对于广泛存在的非最小相位系统是不稳定的。
为此,香港中文大学(深圳)理工学院冀晓强教授团队提出了一种创新的提升时间稳定逆方法,并从有限时间稳定性研究非最小相位系统稳定逆问题,这两种稳定性在前馈控制的文献中少有关注。研究团队突破了传统方法只适用于无穷时间上分析渐进行为的经典稳定性,为非最小相位系统前馈控制研究开辟了新的方向。团队利用所提出方法和现有方法各自所依赖的初始条件,创新性地构造了一个线性变换说明了与现有稳定逆方法的关系。同时,该方法可与包括模型预测控制、迭代学习控制等主流控制理论有机结合,兼具理论指导意义和实际应用价值。

论文链接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109824004734
期刊介绍
Automatica是国际自动控制联合会(International Federation of Automatic Control, IFAC)的顶级期刊之一,涵盖了系统与控制领域的前沿论文,尤其注重严谨理论和实际应用的结合,对通信、计算机、生物、能源和经济学等其他领域也有深远影响。该期刊在国际智能控制领域具有非常重要的地位,对文章的创新性、理论深度和严谨性要求极高,审稿周期长达8到12个月,录用率约为10%。
研究内容
精确输出跟踪在众多工程应用中至关重要,前馈控制策略在输出跟踪任务中具有显著能力和高精度控制效果,但对于非最小相位(NMP)系统,通过求解逆问题获得的前馈控制作用不稳定。现有的稳定逆方法考虑无限时间输入序列来跟踪扩展期望输出,虽在多种领域得到应用,其将有限时间跟踪问题弱化为无限时间形式,如果在有限时间内进行截断预动作会导致输出跟踪不准确,在处理实际任务时面临挑战。本文提出一种基于提升时间表达和伪逆矩阵性质的新型稳定逆方法—提升时间稳定逆(Lifted Time Stable Inversion),该方法维持跟踪问题的有限时间结构,在初始步骤误差后实现精确跟踪。通过仿真和压电陶瓷定位平台的实验对比了现有稳定逆和提升时间稳定逆方法,展示所提方法在跟踪性能、有限时间稳定性和输入输出有限时间稳定性方面的优势,同时验证了两种稳定逆方法初始条件的线性关系。

图1. 本文提升时间稳定逆方法与传统方法的跟踪控制仿真性能效果对比

图2. 本文实验所用压电陶瓷定位平台

图3. 本文提升时间稳定逆方法与传统方法的跟踪控制实验性能效果对比
主要贡献
本文的主要贡献是:
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提出了一个新颖的稳定逆方法,攻克了非最小相位系统有限时间高精度跟踪难题,取得领域内重要突破,为实现高精度的输出跟踪提供了切实可行的方案,大幅提高了跟踪任务应用场景的效率。
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证明了所提方法的有限时间稳定性,为系统稳定性的研究提出了新的范式,为后续稳定逆研究提供了全新的视角和思路,在广泛存在的非最小相位系统上显著改善了控制器的可靠性。
作者简介
冀晓强教授

冀晓强教授,香港中文大学(深圳)理工学院研究助理教授,兼任深圳市人工智能与机器人研究院智能控制中心主任,并担任中国仿真学会智能物联专委会委员等。冀晓强教授在美国哥伦比亚大学获得博士学位,主要研究方向为智能控制系统,主持多项科研及人才项目,至今在Automatica、IEEE/ASME T-Mech、T-ASE、Information Fusion、RA-L、CDC、ICRA等顶尖国际期刊及会议发表论文四十余篇。在非最小相位系统方面,是该领域全球范围内学习控制设计的推动者之一。担任包括IEEE T-AC在内的多个顶级期刊及会议的审稿人、MECC副编辑、RCAR等国际会议领域主席,并于近期获得CINT优秀论文奖、ISUI最佳论文奖等。
在读博士生祝少钦

计算机与信息工程专业
祝少钦于2023年加入理工学院攻读博士学位,主要研究方向为非最小相位系统前馈控制,数据驱动控制,系统行为理论等。目前以第一作者在Automatica、IEEE-CDC国际顶级期刊/会议发表论文,并获得CINT优秀论文奖,指导老师为徐扬生教授和冀晓强教授。
供稿 | 冀晓强教授团队