Comparison of Fractional-Order and Integer-Order H-infinty Control of a Non-Collocated Two-Mass Oscillator
研究了具有主输入时滞的双质量振子的鲁棒控制。我们的目的是比较分数阶调谐方法，包括部分补偿的非最小相位零点与经典的H ∞环路整形设计，因为这两种设计导致一个相对较高的控制器阶数。首先，推导出详细的物理模型，并使用测量数据进行验证。基于线性化模型，两种控制器被设计为具有可比性，即，它们在开环中显示出相似的交叉频率，并且对于两种设计，最终控制器阶数被降低到相同的范围。两者之间的主要区别是前馈动作的不同方法。具有分数阶元件的回路成形方法依赖于使用平坦输出的设备逆，而H无穷大设计结合了两个自由度控制，即参考信号被包括在广义设备的已知输入中。对每个控制器进行了仿真和实验测试。由于两个开环在感兴趣的频率范围内几乎相同，因此输入干扰实验的结果没有显示出重大差异。前馈路径的不同设计方法在跟踪实验中清晰可见。
2022-05-24 cs.SY eess.SY
Control Co-Design for Buoyancy-Controlled MHK Turbine: A Nested Optimization of Geometry and Spatial-Temporal Path Planning
最近的研究进展已经证实，使用先进的控制可以导致海洋流体动力（MHK）能源系统的能量捕获大幅增加，包括洋流涡轮机（OCT）和波浪能转换器（WEC）;然而，为了实现最大效益，控制，功率输出系统和设备的基本结构必须从早期阶段开始共同设计。本文提出了一种OCT涡轮控制协同设计框架，占植物的几何形状和时空路径规划，以优化性能。开发控制协同设计框架意味着，现在可以在考虑OCT电厂功率优化时，评估改变电厂几何结构对公平竞争环境的影响。所研究的框架评估关键设计参数，包括OCT系统中的发电机、转子和可变浮箱的尺寸，并通过定义功率重量比来制定这些参数对OCT模型和利用功率的影响，受设计和操作约束。控制协同设计被制定为一个嵌套的优化问题，其中外环优化植物的几何形状和内环占的空间-时间路径规划，以优化利用的功率相对于OCT系统的线性模型和洋流的不确定性。与基线设计相比，结果验证了所提出的框架在共同设计最佳OCT系统以获得最大功率重量比方面的功效。
2021-10-13 cs.SY eess.SY
Simple controller design to achieve iso-damping robustness: Non-iterative data-driven approach based on fractional-order reference model
提出一种仅需一次性输入输出数据、无需对象模型的非迭代数据驱动控制器设计方法，基于分数阶参考模型实现等阻尼鲁棒性，并通过数值与实验验证其有效性。
2025-09-12 cs.SY eess.SY
A Fractional-Order Nonlinear Backstepping Controller Design for Current-Controlled Maglev System
Yıldız Technical University（伊斯坦布尔技术大学）
本文提出一种基于分数阶导数的非线性反步控制器，用于提高电流控制磁悬浮系统的控制性能和稳定性。
2025-10-02 cs.SY eess.SY
Model-plant mismatch learning offset-free model predictive control
提出了模型-对象失配学习无偏置模型预测控制（MPC），它学习和应用内在的模型-对象失配，有效地利用基于模型和数据驱动控制策略的优点，克服每种方法的局限性。在这项研究中，在受控变量空间的稳态流形上的模型-植物失配映射近似通过一般的回归神经网络从每个设定点的稳态数据。尽管学习的模型-对象失配图可以提供平衡点处的信息（即，设定点），它不能在瞬态期间提供模型-被控对象失配信息。此外，固有的模型-设备失配可以由于操作期间的系统特性变化而变化。因此，我们另外应用补充干扰变量，该补充干扰变量是基于标称无偏移MPC方案从干扰估计器更新的。然后，将组合扰动信号应用于无偏置MPC的目标问题和有限时域最优控制问题，以提高控制器的预测精度和闭环性能。这样，我们就可以利用学习到的模型-对象失配信息和标称扰动估计器方法的稳定特性。闭环仿真结果表明，该方法能够正确地学习模型-对象失配，有效地提高无偏置MPC的模型-对象失配补偿性能。此外，我们研究的鲁棒渐近稳定性的开发的无偏置MPC计划，这是已知的是难以分析在标称无偏置MPC，通过利用学习模型植物失配信息。
2020-12-13 cs.SY eess.SY
A Model-Free Loop-Shaping Method based on Iterative Learning Control
在控制设计中，回路成形方法已经发展了许多技术。虽然大多数回路成形方法应用开环受控对象的模型，但所得到的性能取决于动态模型的准确性。本文旨在发展一种无模型的回路成形技术。其核心思想是将模型匹配问题转化为轨迹跟踪问题。为了实现期望的环路增益，我们需要确定控制输入，使得系统输出跟踪环路增益函数的脉冲响应。在本文中，无模型迭代学习控制（ILC）算法应用于解决这个跟踪问题。一旦迭代学习控制收敛，就可以构造满足期望环路增益的反馈控制器。这种方法不需要被控对象的模型，因此它提供了更好的性能回路成形控制设计。通过对一个三阶对象的数值仿真验证了所提出方法的有效性。
2020-11-24 cs.SY eess.SY
Personal Food Computer: A new device for controlled-environment agriculture
MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）
本文提出了一种低成本的桌面平台OpenAg Personal Food Computer（PFC），旨在为植物物候研究、爱好者、制作者和K-12教师提供工具，支持集体数据共享和植物生长分析。
2017-06-24 cs.ET cs.RO cs.SY
Sparse Packetized Predictive Control of Disturbed Plants Over Channels with Data Loss
本文研究了线性离散时间对象在有界扰动作用下，采用分组预测控制（PPC）策略时的闭环稳定性。在所考虑的反馈回路中，控制器通过施加有界辍学的数字通信通道连接到致动器。两种PPC策略被考虑在内。在这两种情况下，通过解决稀疏促进优化问题来生成控制分组。一个是基于l2约束l0优化问题。这样的问题是放松的l1-l2优化问题，在其他稀疏PPC设置。我们利用有效的解决方法，后者的优化问题。此外，我们表明，在植物干扰的存在下，l2约束l0稀疏PPC和无约束l1-l2稀疏PPC保证实际的系统稳定性，如果满足一定的条件。更准确地说，在每种情况下，我们可以推导出一个上限的系统状态，如果设计参数满足一定的条件。我们得到的界限是增加的扰动幅度。我们通过仿真表明，在这两种情况下提出的稀疏PPC策略，较大的干扰带来的性能下降，对系统的实际稳定性没有影响。
2021-08-19 cs.SY eess.SY
Stabilization Based Networked Predictive Controller Design for Switched Plants
Jadavpur University（贾达普大学）
针对通信网络控制的切换直流电机对象，提出基于锥补线性化技术解决非严格线性矩阵不等式，设计稳定化状态反馈控制器。
2013-01-05 cs.SY eess.SY math.OC
Efficient Learning of Affine and Rational Dependency LPV Models With Linear Fractional Representation
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；HUN-REN Institute for Computer Science and Control（匈牙利科学院计算机与控制研究所）
本文提出一种基于线性分数表示的LPV模型，通过联合估计被控对象和调度映射，利用输入输出数据高效建模复杂非线性系统，相比仿射模型减少调度变量。
2026-05-12 cs.SY eess.SY
Handling Packet Dropouts and Random Delays for Unstable Delayed Processes in NCS by Optimal Tuning of PIλDμ Controllers with Evolutionary Algorithms
Jadavpur University（贾达普大学）
针对网络控制系统中的随机延迟和丢包问题，提出使用进化算法优化分数阶PIλDμ控制器参数，并在时域中验证其优于整数阶PID控制器。
2012-02-25 cs.SY eess.SY
Enhanced Frequency Containment Reserve Provision from Battery Hybridized Hydropower Plants: Theory and Experimental Validation
针对径流式水电站提供增强型FCR时的磨损问题，提出双层MPC协调BESS与水轮机功率分配，并通过缩尺实验验证其可提升储备性能、降低伺服应力并延长资产寿命。
2023-09-29 cs.SY eess.SY
Statistical robustness analysis of fractional and integer order PID controllers for the control of a nonlinear system
Universidad Pontificia Bolivariana, Seccional Bucaramanga（玻利瓦尔大学Pontificia分校布卡拉曼加）
本文研究了在参数不确定性及外部干扰存在下，分数阶和整数阶PID控制器对非线性工业过程的鲁棒性分析，通过输入输出线性化技术线性化非线性系统，并设计了三种控制器，比较了其在不同实验因素下的性能表现，发现分数阶PID控制器在控制动作方面更具鲁棒性和更低的能量消耗。
2018-10-30 cs.SY eess.SY
Fundamental Limits of Controlled Stochastic Dynamical Systems: An Information-Theoretic Approach
New York University（纽约大学）
在本文中，我们研究的基本性能限制在随机动力系统的控制，更具体地说，我们推导出通用的$\mathcal{L}_p$界，任何因果（稳定）控制器和任何随机干扰，通过信息理论分析。我们首先考虑工厂（即，被控制的动力系统）是线性时不变的，并且通常可以看出，下界由设备的不稳定极点（或非最小相位零点）以及扰动的条件熵来表征。然后，我们分析的设置，植物被假定为（严格）因果关系，在这种情况下，下界是由条件熵的干扰。我们还讨论了$p = 2$和$p = \infty$的特殊情况，它们分别对应于最小方差控制和最大偏差控制。此外，我们调查的下界的功率谱特征，以及它的关系Kolmogorov-Szegö公式。
2021-06-03 cs.IT cs.LG cs.RO
A Framework for Plant Topology Extraction Using Process Mining and Alarm Data
工厂容易出故障。为了通知操作员发生故障，警报器被用作现代计算机控制设备的基本部分。然而，由于工厂的不同部分相互连接，单个故障通常会在工厂中传播并触发（有时是大量）警报。图形化的工厂拓扑可以帮助操作员、工艺工程师和维护专家找到工厂故障的根本原因或故障的传播路径。提出了一种从报警数据中提取设备拓扑结构的方法。该方法基于流程挖掘，即基于记录的事件对流程（不一定是工程流程）进行建模的概念和算法的集合。报警数据的基于事件的性质以及记录的报警的时间顺序使它们适合于过程挖掘。本文提出的方法是基于准备报警数据的过程挖掘，然后使用合适的过程挖掘算法来提取工厂拓扑结构。提取的拓扑结构表示为常见的Petri网，可用于根本原因分析和发现故障传播路径。文中还讨论了对提取的拓扑进行评价的方法。著名的田纳西伊士曼过程的案例研究表明，所提出的方法的实用性。
2020-04-30 cs.DB cs.SY eess.SP
Fractional Order Phase Shaper Design with Routh's Criterion for Iso-damped Control System
Jadavpur University（贾达普大学）；Bhabha Atomic Research Centre（巴巴原子研究中心）
提出一种基于Routh表格的分数阶相位整形器设计方法，通过使开环系统相位平坦化，实现闭环系统的等阻尼特性（增益和参数变化时超调量恒定），并在二阶直流电机和一阶时滞系统上通过MATLAB仿真验证。
2012-02-25 cs.SY eess.SY
Adaptive optimal $\ell_\infty$-induced robust stabilization of minimum phase SISO plant under bounded disturbance and coprime factor perturbations
针对有界扰动与互质因子摄动下离散最小相位SISO对象的最优鲁棒镇定问题，提出基于集员估计与参数非线性变换转化为线性分式规划的自适应控制方法，可在参数未知时以指定精度实现与已知参数对象相当的最优输出渐近上界，还支持估计与先验假设的在线验证。
2022-07-28 cs.SY eess.SY math.OC
Load Frequency Control For Distributed Grid Power System Single Area & Multi-area System
Amity University, Noida, India（印度诺伊达阿米提大学）
本文提出了一种分布式控制方案用于电力系统的负荷频率控制，通过仿真验证了在包含两个发电单元和多个可变负荷单元的系统中，控制方案的鲁棒性和可靠性。
2014-05-12 cs.SY eess.SY
Attacks on Perception-Based Control Systems: Modeling and Fundamental Limits
该研究针对基于感知的控制系统的隐蔽攻击问题，建立通用攻击模型并引入独立于异常检测器的有效性与隐蔽性概念，推导了隐蔽有效攻击存在的充分条件，揭示了系统动力学特性与攻击脆弱性的关联。
2023-08-28 cs.SY eess.SY
Model life extension for continuous process: Non-invasive correction of model-plant mismatch with regularization
Digital Architecture Research Department, Center for Technology Innovation, Hitachi, Ltd.（日立有限公司技术创新中心数字架构研究部）
针对模型预测控制中模型老化导致的性能退化，提出模型寿命延长（MLE）概念，利用L1正则化回归和交叉验证非侵入式更新模型，校正静态增益与传输延迟失配。
2023-05-12 cs.SY eess.SY physics.data-an
HydroPower Plant Planning for Resilience Improvement of Power Systems using Fuzzy-Neural based Genetic Algorithm
本文提出了一种基于负荷频率控制的小水电优化调度新方法，该方法采用自校正模糊比例-微分（PD）方法进行规划的估计和预测。由于频率不受任何甩负荷或其他因素的控制，因此该电厂处于动态频率变化下，将使用PD控制器，该控制器通过模糊规则进行优化，然后使用神经深度学习技术和遗传算法优化。本文的主要目的是为了使小水电厂的频率保持在额定值。因此，本文提出的模糊PD遗传算法优化控制器将用于小水电系统的LFC。该方案可用于小水电和柴油发电机组的不同设计。也可以在水电系统中使用柴油发电机，当消费者需求高于发电量时可以关闭。仿真将在MATLAB/Simulink中进行，以表示和评估动态频率变化下的这种控制方案的性能。尖峰神经网络（SNN）作为主要的深度学习技术来优化这种负载频率控制，从而变成深度尖峰神经网络（DSNN）。实验结果表明，与其他方法相比，该方案具有鲁棒性和高性能的频率控制。
2021-06-16 cs.NE cs.SY eess.SY
Data-Driven Identification of Attack-free Sensors in Networked Control Systems
Uppsala University（乌普萨拉大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文提出了一种数据驱动方法，用于在线识别网络化控制系统中未受攻击的传感器，并通过数值实验验证了其有效性。
2023-12-08 cs.SY eess.SY math.OC
Linear Fractional Transformation modeling of multibody dynamics around parameter-dependent equilibrium
提出了一种新的线性分式变换（LFT）建模方法，用于不确定线性变参数（LPV）多体系统的参数相关平衡。传统的多体方法，包括建立整个结构的非线性模型，并在数值修剪后将其线性化到平衡点附近，不允许用LFT形式隔离参数变化。虽然其他技术（如多项式拟合或符号线性化）可以提供LFT模型，但它们可能很耗时或错过最差情况配置。所提出的方法依赖于修剪和线性化的方程在子结构的水平，组装前的多体结构，这允许只执行操作，保持LFT形式在整个线性化过程。由于保留了参数的物理来源，因此结构的线性化LFT-LPV模型在单个参数模型中精确地覆盖了所有设备，而不会引入保守性或拟合误差。应用LFT-LPV建模的机器人手臂，在其标称配置，与所提出的方法得到的模型匹配的软件Simscape多体提供的模型，但它是增强与LFT形式的参数变化，一个强大的LPV综合使用Matlab鲁棒控制工具箱进行控制设计的能力。
2022-02-03 cs.SY eess.SY
Relations among Open-loop Control Ability, Control Strategy Space and Closed-loop Performance for Linear Discrte-time Systems
本文系统地研究了线性动力系统的控制能力的定义，以及开环控制能力与闭环性能之间的关系。首先，为了合理地定义和比较不同被控对象或同一被控对象在不同系统参数下的状态控制能力，讨论了输入变量、状态变量、系统模型的归一化问题。在单位输入约束（输入幅值受限）下，利用归一化方法定义了具有时间属性的状态控制能力。在此基础上，给出了开环控制能力、控制策略空间（即，控制问题的输入变量的解空间），以及具有时间属性的闭环性能。在此基础上，得出了对实际工程问题进行控制能力优化的必要性。最后，通过仿真实验对变量和系统模型进行了归一化处理，并比较了不同控制策略的控制能力。
2020-06-08 cs.SY eess.SY math.OC
Optimization Based Planner Tracker Design for Safety Guarantees
针对非线性系统的路径规划和控制问题，提出了一种设计安全的方法。规划器使用工厂的低保真度模型来通过解决MPC问题来计算参考轨迹，而被控制的工厂利用反馈控制律来跟踪具有跟踪误差上限的轨迹。我们的主要目标是允许最大的许可（即，空间约束可行性）的规划，同时保持安全后，占跟踪误差界。我们实现这一点，通过参数化的状态和输入约束施加在规划器上，并推导出相应的参数化跟踪控制律和跟踪误差界，这是离线计算通过平方和编程。然后，最佳地选择参数，以最大限度地提高规划者的许可，同时保证安全。
2019-10-02 cs.SY eess.SY
Computing the Maximal Controlled Invariant Set for Neural Network Control Systems
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
本文针对带标称植物模型和神经网络残差模型的NNCSs，提出基于区间的方法构造控制仿射包含函数，通过有限表征迭代构造MCIS的内外近似，经数值例子验证了方法的有效性。
2026-08-11 cs.SY eess.SY math.OC
Model Predictive Control of a Food Production Unit: A Case Study for Lettuce Production
利用人工光的植物工厂被广泛研究，用于在受控环境中进行食品生产。对于这样的控制任务，可以使用生产单元中的能量和资源交换的模型以及植物生长过程的模型。为了实现最小的运行成本，可以将最优控制策略应用于系统，通过控制参考规范考虑资源的可用性。模型预测控制（MPC）的一个特别优点是结合了符合致动器限制和一般植物生长条件的约束。在这项工作中，一个生产单元的模型推导出包括执行器的电信号和模型的输入值之间的关系的描述。此外，初步的模型为基础的状态跟踪控制评估的生产单元包含Letterfly。可以观察到，控制器能够在不断变化的天气条件和资源可用性下跟踪参考，同时满足约束。
2020-06-12 cs.SY eess.SY math.OC
High Fidelity Fast Simulation of Human in the Loop Human in the Plant (HIL-HIP) Systems
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文针对无线移动网络与HIL-HIP系统集成引发的非线性仿真减速问题，提出分段线性时不变仿真（PLIS）方法，在保证精度的前提下实现超过2.1倍加速，并应用于人工胰腺无线网络系统。
2023-09-10 cs.AI cs.NA cs.SY
Optimal Downlink-Uplink Scheduling of Wireless Networked Control for Industrial IoT
针对半双工控制器下工业IIoT无线网络化控制的上下行传输折中，建立长期平均代价优化问题，给出有界代价最优平稳确定性策略的充要条件及低复杂度次优策略。
2019-10-06 cs.IT cs.SY eess.SY
