Output Regulation by Postprocessing Internal Models for a Class of Multivariable Nonlinear Systems
本文提出了一种新的设计范式，它采用后处理内模单元来处理一类具有部分规范形的多变量最小相位非线性系统的输出调节问题。与以前的方法相反，所提出的调节器处理的控制输入的尺寸大于调节变量的数量，只要一个可控性假设成立，并可以采用额外的测量，不需要消失在理想的误差归零稳态，但可以是有用的稳定的目的或满足最小相位的要求。实际和渐近输出调节的条件，基本如何在后处理计划的内部模型的设计必然是交织在一起的稳定器。
2021-11-24 cs.SY eess.SY
Output Regulation of Stochastic Sampled-Data Systems with Post-processing Internal Model
本文研究了随机采样测量下LTI系统的输出调节问题，提出了一种含混合观测器和后处理内模型的调节器，利用类Lyapunov定理给出均方指数稳定的充分条件，并通过LMI实现数值可解设计。
2023-06-27 cs.SY eess.SY math.OC
Data-driven Internal Model Control for Output Regulation
针对未知单系统与多智能体系统在含噪数据下的输出调节问题，提出基于内模的数据驱动控制框架，将其转化为镇定问题并通过数据驱动LMI实现零跟踪误差。
2025-05-14 cs.SY eess.SY
Output agreement in networks with unmatched disturbances and algebraic constraints
Engineering and Technology Institute, University of Groningen（格罗宁根大学工程与技术学院）
本文研究了异构网络中节点和边动态下的输出一致问题，考虑了不匹配扰动和可解代数约束，提出动态反馈控制器实现一致，并应用于异构微电网。
2015-05-24 cs.SY eess.SY
Output Regulation of Linear Systems with Non-periodic Non-smooth Exogenous Signals
本文针对非周期非光滑外生信号的线性系统，提出基于状态反馈、误差反馈及两种鲁棒内部模型设计的输出调节方法，并给出非共振条件，通过电路实例验证有效性。
2025-05-27 cs.SY eess.SY math.OC
The internal model principle in reservoir computing
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
本文以内模原理统一储层计算的学习机制，通过信号发生器建模训练信号，建立与输出调节、观测器及频域插值的联系，并解释预测器不稳定性以指导设计。
2026-10-08 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Hybrid Output Regulation for Linear Systems with Periodic Jumps: the non-semiclassical case
University of Rome Tor Vergata（罗马第二大学）
本文解决了具有周期性跃迁的任意不确定混合MIMO线性系统鲁棒混合输出调节问题，无需先前工作中所用的限制假设。核心方法是调节器必须包含一个内部模型来表征流动零动力学，该动力学通常受不确定性和未知因素影响。因此，所提出的调节器由三个部分组成：一个数据驱动的估计器，用于估计在受控输出期间不可见的动力学；一个负责在流动期间实现调节的流动内部模型；以及一个负责在每次跃迁时施加合适状态重置的跃迁内部模型。
2019-03-01 cs.SY eess.SY
Reference-Governed Distributed Safe Gradient Flow for Safe Optimal Output Agreement of Multi-Agent Systems
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
提出参考调控双层架构，上层通过一阶控制屏障函数约束梯度流，下层基于内模输出调节器构建动态安全裕度，实现非线性多智能体系统的安全最优输出一致性，避免高阶控制屏障函数的调参敏感和稳态偏移问题。
2026-07-03 cs.SY eess.SY
Robust Output Regulation of Uncertain Linear Time-Varying Systems
Tsinghua University（清华大学）
针对线性时变系统的鲁棒输出调节问题，提出轨迹匹配系统浸入框架，揭示参数不确定性的根本影响，建立有限线性参数化的精确代数边界，并设计近似鲁棒控制器以实现任意小的有界跟踪误差。
2026-08-27 cs.SY eess.SY
Adaptive Semiglobal Nonlinear Output Regulation:An Extended-State Observer Approach
本文提出一种基于扩展状态观测器的自适应非线性调节器设计框架，通过结合内部模型估计不确定参数项，解决了非线性参数化浸入条件下的自适应内部模型设计问题。
2019-01-09 cs.SY eess.SY
Robust Cooperative Output Regulation for Networks of Hyperbolic PIDE-ODE Systems
本文研究了一般异向双曲型 PIDE-ODE 多智能体系统的鲁棒协同输出调节问题，基于协同内模原理与局部 backstepping 稳定化方法设计状态反馈调节器，并将其应用于不确定重绳队列的编队控制以验证同步性能。
2023-05-23 cs.SY eess.SY math.OC
Event-Triggered Robust Cooperative Output Regulation for a Class of Linear Multi-Agent Systems with an Unknown Exosystem
针对含未知外系统的异构不确定线性多智能体系统，提出结合分布式自适应内模与动态触发机制的全分布式 ETC 策略，实现鲁棒协同输出调节。
2024-03-01 cs.SY eess.SY
Dynamic coupling design for nonlinear output agreement and time-varying flow control
University of Stuttgart（斯图加特大学）；University of Groningen（格罗宁根大学）
本文研究了在时间变化干扰下非线性动力系统网络的输出一致问题，通过动态扩散耦合方法推导了必要条件，并展示了其在分布网络流量控制中的应用。
2013-11-29 cs.SY eess.SY
A Passivity Analysis for Nonlinear Consensus on Digraphs
针对有向图网络系统的非线性输出一致问题，提出子流形约束无源性与补偿定理，实现任意图和任意无源智能体下的收敛保证。
2025-08-29 cs.SY eess.SY math.OC
Data-Driven Internal Model Control of Second-Order Discrete Volterra Systems
随着系统复杂性的增加以及操作数据的可用性不断增加，传统控制设计范式发生了变化。数据驱动控制范式提出直接从数据中描述控制器，而不是通过第一原理对系统进行建模，然后进行（基于模型的）控制设计。通过利用Willems和合作者的一个基本结果，这种方法已被成功地应用到线性系，产生许多经典的线性控制器的基于数据的公式。本文将数据驱动方法推广到一类非线性系统，即二阶离散Volterra系统。这类系统有两个主要贡献。首先，我们表明，在输入数据激励的充要条件下，基于数据的系统表示可以从输入输出数据中导出，并用于取代显式系统模型。也就是说，Willems等人的基本结果被推广到这类系统。随后推导了输出跟踪的数据驱动内模控制公式。该方法通过两个仿真例子来说明。
2020-10-05 cs.SY eess.SY math.OC
Data-Driven Adaptive Output Regulation of Unknown Linear Systems
College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院）；National Institute of Standards and Technology（美国国家标准与技术研究院）；Electrical Engineering Department, Seoul National University（首尔大学电气工程系）
本文提出了一种数据驱动的方法，用于在未知线性系统中实现自适应输出调节，通过构建近似内部模型和滤波器，利用离线数据集推导稳定化法则，实现渐近稳定性和误差趋零。
2025-12-05 cs.SY eess.SY
Nonparametric Steady-State Learning for Nonlinear Output Feedback Regulation
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Queen’s University（女王大学）
研究一般非线性输出反馈系统的非参数和鲁棒输出调节问题，利用非自适应框架转化问题，纳入非参数学习框架确保非线性映射可行性，通过三个实例验证该方法在复杂系统中保证误差收敛的有效性。
2026-07-22 cs.SY eess.SY math.OC
On Time-Delay Compensators for Delayed-Output Systems
School of Engineering, Deakin University（迪肯大学工程学院）
针对测量延迟与内部状态延迟独立且满足0<h<τ的线性时滞系统，提出一种多内部延迟与增强架构的功能观测器，建立代数存在条件并给出构造性综合方法，通过引入额外延迟测量向量扩展设计空间。
2026-06-09 cs.SY eess.SY
Nonadaptive Output Regulation of Second-Order Nonlinear Uncertain Systems
School of Automation, Beijing Institute of Technology（自动化学院，北京理工大学）；Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center（北京理工大学重庆创新中心）；Department of Chemical Engineering, Queen’s University（化学工程系，皇后大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
针对带未知 exosystem 的二阶非线性不确定系统，本文提出基于 generic internal models 和坐标变换的非自适应鲁棒控制方法，避免 bursting phenomenon，实现输出调节并应用于 Duffing 系统。
2025-05-28 cs.AI cs.SY eess.SY
Krasovskii and Shifted Passivity Based Output Consensus
受电力网络中均流问题的启发，我们考虑了一类非线性系统的输出一致性（也称一致性）问题，其中一致性值由外部扰动决定，例如，电力需求。如果系统是Krasovskii或移位无源的，这是唯一的基本要求，则通过简单的分布式输出反馈控制器来解决输出一致性问题。在孤岛直流电网上的仿真结果表明了该控制器的有效性。
2022-07-04 cs.SY eess.SY math.OC
An internal model approach to (optimal) frequency regulation in power grids with time-varying voltages
University of Stuttgart（斯图加特大学）
本文研究了在未知且可能随时间变化的负载变化下，如何通过最小化发电成本实现频率调节，采用增量被动性和分布式内部模型控制器解决输出一致性问题。
2015-09-22 cs.SY eess.SY math.OC
Structure Identifiability of an NDS with LFT Parametrized Subsystems
针对线性时不变网络化动态系统（NDS），明确了其对子系统的要求，在此条件下，子系统间的互连关系可以通过外部输出测量来估计。在这个NDS中，子系统可能有独特的动态，子系统互连是任意的。假设每个子系统的系统矩阵通过线性分式变换依赖于其（伪）第一性原理参数。证明了如果在每个子系统中，从内部输入到外部输出的传递函数矩阵（TFM）是全正态列秩（FNCR），而从外部输入到内部输出的TFM是全正态行秩（FNRR），则NDS的结构是可识别的。此外，在某些特殊情况下，如没有直接的信息传输从内部输入到内部输出的每个子系统，NDS结构可识别的一个必要和充分条件。进一步推导了一个基于矩阵值多项式秩的等价条件，该等价条件依赖于子系统（伪）FPP，并且可以对每个子系统独立验证。从这个条件出发，利用矩阵束的Kronecker标准形（KCF），得到了子系统动力学及其（伪）FPP的一些必要条件。
2021-10-09 cs.SY eess.SY math.DS
Data-driven nonlinear output regulation via data-enforced incremental passivity
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
研究通过数据增强增量无源实现数据驱动的非线性输出调节，设计数据驱动反馈控制器使闭环系统增量无源，通过与内部模型互连及设计虚拟输入解决问题，具有高数据效率和设计灵活性，还解决了一类非线性系统非零平衡稳定问题。
2026-07-10 cs.SY eess.SY
Intelligent Internal Temperature Control of Food in Standard Convection Ovens
本文介绍了一种基于反馈的温度控制器的设计，用于智能调节标准对流烘箱内的食品内部温度。典型的对流烤箱采用开环控制系统，该开环控制系统要求人估计烹饪食物所需的时间量，以便实现期望的内部温度。然而，由于在不连续测量内部状态和考虑系统中的噪声的情况下准确预测所需烹饪时间的固有困难，这种方法可能导致最终食物温度过高或过低的不期望的结果。通过实施和引入具有全阶Luenberger观测器的反馈控制器来创建闭环系统，可以对烤箱进行仪表化以测量和调节食物的内部温度，从而自动控制烤箱的热输出并自信地实现期望的结果。
2021-04-25 cs.SY eess.SY
Approximate Nonlinear Regulation via Identification-Based Adaptive Internal Models
本文研究多变量非线性系统的正规型自适应输出调节问题。我们提出了一种调节器采用自适应内部模型的外源信号的非线性Luenberger观测器的理论基础上。自适应是通过离散时间系统辨识方案来进行的，其中可以使用满足某些最优性和稳定性条件的每个算法。实际和近似的监管结果给出有关的预测能力的识别模型的渐近约束的监管变量，成为渐近时，一个“正确的”内部模型存在于识别器的模型集。此外，拟议的办法不需要“高增益”稳定行动。
2020-09-15 cs.SY eess.SY
Geometry-Based Output Robust Tracking Control of a Quadrotor
基于几何方法，利用增强型扩展观测器和内模，解决了俯仰角和滚转角不可测的四旋翼飞行器的跟踪控制问题。所提出的方法使得有可能确保四旋翼在水平面中沿着以正弦或二阶多项式函数的形式给出的轨迹的运动，其中跟踪误差半周期渐近收敛到零。
2021-10-18 cs.SY eess.SY
Robust IMMPC: An Offset-free MPC for Rejecting Unknown Disturbances
本文提出一种无偏MPC方法，通过扩展内部模型MPC以应对一般有界扰动，实现无稳态误差控制，并在四塔系统上验证了控制器的有效性。
2026-04-01 cs.SY eess.SY
A New Causal Ideal Internal Dynamics Generator
Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学）
本文提出了一种新的因果动态理想内部动态生成器，用于解决不稳定矩阵微分方程的问题，通过H_2/H_inf优化选择部分参数，适用于具有奇异系统矩阵的矩阵微分方程，并可轻松扩展到缓慢时间变化的矩阵微分方程。
2014-01-08 cs.SY eess.SY
Recurrent Neural Network-based Internal Model Control design for stable nonlinear systems
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
由于其优越的建模能力，门控递归神经网络，如门控递归单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），已成为流行的工具，学习动态系统。本文旨在讨论如何将这些网络用于内模控制（IMC）体系结构的综合。为此，首先使用门控递归网络来学习未知输入输出稳定对象的模型。然后，一个控制器选通递归网络被训练来逼近模型逆。这些网络的稳定性，通过适当的训练过程，确保允许保证输入输出闭环稳定性。所提出的方案能够应对控制变量的饱和，并且可以部署在低功耗嵌入式控制器上，因为它需要有限的在线计算。然后，该方法进行了测试的四槽基准系统和替代控制律相比，在显着的闭环性能。
2022-03-17 cs.LG cs.SY eess.SY
Nonadaptive Learning in Robust Nonlinear Output Regulation
Lingnan University（岭南大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Queen’s University（女王大学）
针对相对阶任意高的输出反馈非线性系统，提出结合输入驱动滤波器、通用内模与递归反步律的非自适应调节方法，通过杜芬系统验证其可实现全局渐近调节及误差收敛。
2026-08-19 cs.AI cs.SY eess.SY
