Sensitivity of Online Feedback Optimization to time-varying parameters
本文推导了在线反馈优化对投影梯度下降参数及时变模型失配敏感性的闭式表达式，并通过气举优化案例表明敏感性随控制器运行时间增长而降低。
2025-03-10 cs.SY eess.SY math.OC
On the exponential convergence of input-output signals of nonlinear feedback systems
本文针对含无界开环子系统的线性时不变系统与非线性不确定性反馈互联，利用积分二次约束、有向间隙和指数加权给出保证内生输入-输出信号对所有初始条件指数收敛的条件。
2024-06-12 cs.SY eess.SY math.OC
Explicit feedback synthesis for nonlinear robust model predictive control driven by quasi-interpolation
提出QuIFS算法，基于拟插值离线综合显式非线性鲁棒极小极大MPC反馈策略，保证ε-逼近最优解，并建立闭环稳定性与递归可行性。
2024-04-19 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear parameter-varying state-feedback design for a gyroscope using virtual control contraction metrics
提出了一种基于虚拟控制收缩度量（VCCM）的非线性变参数（NPV）方法，设计了控制力矩陀螺（CMG）的状态反馈控制器，以跟踪用户定义的轨迹集。这种基于VCCM的非线性稳定和性能综合方法，这是类似于线性参数变化（LPV）控制方法，允许实现精确的保证指数稳定性和$\mathcal{L}_2$增益性能的非线性系统的所有轨迹从预定的集合，这是不是与传统的LPV方法的情况。在完全和欠驱动的CMG操作模式进行的仿真和实验研究表明，这种方法相比，标准的LPV控制方法的有效性。
2021-04-11 cs.SY eess.SY math.OC
The computation of approximate feedback Stackelberg equilibria in multi-player nonlinear constrained dynamic games
本文提出一种高效方法，通过将反馈Stackelberg动态博弈重构为嵌套优化问题并使用牛顿式原始-对偶内点法，计算多人非线性约束动态博弈中的近似局部均衡，并证明了算法的指数收敛性。
2025-04-02 cs.SY eess.SY math.OC
Safety Verification of Output Feedback Controllers for Nonlinear Systems
Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系）
本文针对可线性化非线性系统，利用高增益观测器设计安全控制器，通过推导轨迹距离界证明其收敛性，并构造最大安全不变集以保证安全性。
2016-03-21 cs.SY eess.SY math.OC
Approximate Feedback Linearization for a Nonlinear Hyperbolic PDE Class -- Part II: Neural Operator
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
研究一类非线性双曲型偏微分方程，证明截断控制器的性质，通过神经算子学习控制器，训练后无需再求解内核方程，闭环具有实际稳定性。
2026-07-07 cs.SY eess.SY math.OC
Approximate Feedback Linearization for a Nonlinear Hyperbolic PDE Class -- Part I: Volterra Truncation
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
研究非线性双曲型偏微分方程，通过沃尔泰拉截断低阶控制器，利用高阶项在原点附近可忽略特性，限制初始条件大小恢复稳定性，建立空间上确界结果。
2026-07-07 cs.SY eess.SY math.OC
Decentralized Nonlinear Feedback Design with Separable Control Contraction Metrics
The Australian Centre for Field Robotics（澳大利亚野外机器人中心）；School of Aerospace Mechanical and Mechatronical Engineering, The University of Sydney（悉尼大学航空航天机械与机电工程学院）
本文提出基于收缩理论的分布式控制器设计方法，通过求解凸优化问题实现非线性网络的指数收敛控制。
2016-09-23 cs.SY eess.SY math.OC
Gaussian inference for data-driven state-feedback design of nonlinear systems
具有严格保证的非线性系统的数据驱动控制是一个具有挑战性的问题，因为它通常需要非凸优化，并且通常需要系统动态的真实基函数的知识。为了解决这些缺点，这项工作是基于数据驱动的多项式表示的一般非线性系统利用泰勒多项式。因此，我们设计的状态反馈法，使一个已知的平衡点全局渐近稳定，同时相对于一个所需的二次性能标准。多项式状态反馈的计算归结为一个单一的平方和最优化问题，因此，计算易处理的线性矩阵不等式。此外，我们检查状态输入数据中存在的高斯噪声贝叶斯推理，以克服保守性的确定性噪声表征从最近的数据驱动的控制方法高斯噪声。
2023-03-24 cs.SY eess.SY math.OC
Consensus-based Distributed Optimization Enhanced by Integral Feedback
受积分反馈思想的启发和支持，提出了一种求解局部线性约束凸优化问题的多智能体网络分布式常数增益算法.假设智能体之间的相互作用是由一个无向图，该算法能够实现最优解的指数收敛速度。此外，该算法继承了积分反馈的优点，对通信带宽有较好的要求，对干扰具有较好的鲁棒性。通过解析证明和数值模拟验证了所提出的分布式算法在求解约束最优化问题中的有效性。
2021-11-17 cs.SY eess.SY math.OC
Numerical Schemes for Nonlinear Predictor Feedback
Technical University of Crete（克里特理工大学）；University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校）
针对基于预测器的反馈律实现中的预测映射近似问题，提出结合数值方案与混合反馈律的方法，实现时滞自由情况下全局渐近可镇定且局部指数可镇定的前向完备非线性系统的全局镇定。
2012-11-06 cs.SY eess.SY math.OC
Output-Feedback Control of Nonlinear Systems using Control Contraction Metrics and Convex Optimization
University of Sydney（悉尼大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出利用控制收缩度度量和凸优化解决非线性系统输出反馈控制问题，通过双观测器和控制器问题的解法，证明分离原理成立，以摩尔-格雷泽喷气发动机压缩机模型为例进行验证。
2014-06-05 cs.SY eess.SY math.OC
Synthesis of Feedback Controller for Nonlinear Control Systems with Optimal Region of Attraction
Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校）
我们提出了一个框架，用于合成的反馈控制策略，最大限度地提高区域的吸引力（ROA）的闭环非线性动力系统。我们的合成技术依赖于随机优化，这涉及到一个目标函数的计算捕获的ROA的反馈控制律。我们采用基于深度神经网络的机器学习技术来估计给定反馈控制器的ROA。总的来说，我们的技术是能够合成一个控制器共同优化传统的控制目标，如LQR成本与ROA。我们证明了我们的技术的有效性，通过详尽的实验进行各种非线性系统。
2020-04-26 cs.RO cs.SY eess.SY
Koopman meets input-output data: Data-driven output-feedback control of nonlinear systems with closed-loop guarantees
University of Stuttgart（斯图加特大学）；Chemnitz University of Technology（开姆尼茨工业大学）；Technische Universität Ilmenau（伊尔梅瑙工业大学）
针对非线性系统，提出一种仅利用输入输出测量数据、无需状态测量的输出反馈控制器设计方法，结合Koopman算子理论与扩展状态表示，实现闭环指数稳定。
2026-06-05 cs.SY eess.SY math.OC
GoPRONTO: a Feedback-based Framework for Nonlinear Optimal Control
本研究提出基于反馈的一阶框架GoPRONTO，通过将动力学纳入闭环重构最优控制问题，借助协态方程求梯度以实现加速求解，并通过倒立摆-小车系统仿真验证了理论结果。
2023-08-21 cs.SY eess.SY math.OC
Semi-global Output Feedback Stabilization of Non-Minimum Phase Nonlinear Systems
Marshall University（马歇尔大学）；Michigan State University（密歇根州立大学）
本文提出一种方法，利用全局稳定反馈控制方案实现非最小相位非线性系统的半全局稳定化，并通过高增益观测器和扩展卡尔曼滤波器恢复辅助系统的性能。
2016-07-25 cs.SY eess.SY math.OC
Control Contraction Metrics: Convex and Intrinsic Criteria for Nonlinear Feedback Design
University of Sydney（悉尼大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出控制收缩度量概念，扩展收缩分析用于非线性控制设计，提供简单几何解释的凸可行性条件，用于非线性系统的指数稳定性设计，针对反馈线性化系统和状态空间子流形提出新颖的凸标准。
2017-02-08 cs.SY eess.SY math.OC
Decentralized Feedback Optimization via Sensitivity Decoupling: Stability and Sub-optimality
本文针对网络化系统提出一种基于灵敏度矩阵对角近似的完全分散式反馈优化控制器，以降低通信负担并提升可扩展性，同时证明了闭环稳定性、界定了分散化带来的次优性，并揭示其解对应于非合作博弈的纳什均衡。
2024-03-28 cs.SY eess.SY math.OC
Hybrid Zonotope-Based Backward Reachability Analysis for Neural Feedback Systems With Nonlinear Plant Models
本文提出利用混合zonotope对非线性被控对象和一般激活函数的神经反馈系统进行后向可达集过近似，并给出闭式表达式和细化程序，通过两个数值示例验证了方法的有效性。
2024-03-19 cs.SY eess.SY math.OC
Implicit Trajectory Planning for Feedback Linearizable Systems: A Time-varying Optimization Approach
我们开发了一个基于优化的框架，用于联合实时轨迹规划和反馈线性化系统的反馈控制。为了实现这一目标，我们定义了一个目标轨迹的时变优化问题的最优解。然而，一般来说，这种轨迹可能是不可行的，例如，非完整约束为了解决这个问题，我们设计了一个控制律，产生可行的轨迹，渐近收敛到目标轨迹。更确切地说，对于（动态）全状态线性化的系统，所提出的控制律隐式地将非线性系统转换为足够高阶的优化算法。我们证明了全局指数收敛到目标轨迹的优化算法和原系统。我们说明了我们提出的方法的有效性多目标或多代理跟踪问题的约束。
2020-03-13 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Optimal Output Consensus of Uncertain Nonlinear Multi-Agent Systems over Unbalanced Directed Networks via Output Feedback
针对不平衡有向图上规范形式的不确定非线性多智能体系统的分布式最优输出一致性问题，提出了一种新的基于扰动器的输出反馈控制方法.该问题的主要挑战在于不平衡有向图和多智能体系统的非线性，其智能体状态不能用于反馈控制。基于两层控制器结构，首先设计了一个分布式最优协调器，将所考虑的问题转化为参考跟踪问题。然后，分散输出反馈控制器的发展，以稳定所得到的增广系统。在控制器设计中，利用高增益观测器来估计存在不确定性和干扰的代理状态，使得所提出的控制器仅依赖于代理输出。在标准假设下证明了代理输出的半全局收敛性，并使所有局部代价函数之和最小化。所得到的结果的一个关键特点是，所考虑的非线性代理只需要局部Lipschitz，并具有全局渐近稳定和局部指数稳定的零动态。
2021-11-16 cs.SY eess.SY math.OC
A Geometric Approach to Feedback Stabilization of Nonlinear Systems with Drift
McGill University（麦吉尔大学）
本文提出了一种基于几何方法的非线性系统反馈稳定化技术，通过非线性规划问题实现渐近稳定，无需点对点控制。
2026-02-17 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Feedback Optimization with Model Uncertainty: A Regularization Approach
针对反馈优化中灵敏度失配引发的闭环次优或不稳定问题，提出基于正则化的鲁棒反馈优化方法，可处理不确定集内的灵敏度波动，配电网仿真验证了其在非平稳环境下的有效性。
2025-09-06 cs.SY eess.SY math.OC
Nonovershooting output regulation for feedback linearisable MIMO systems
研究了可反馈线性化的多输入多输出非线性系统的状态反馈控制律设计问题。参考信号被假定为从线性外系统获得。该设计方法采用了线性系无超调跟踪的已知方法，并将其推广到反馈可线性化非线性系统的输出调节。该方法适应任意初始条件，并提供了跟踪收敛速度的设计选择。
2019-10-17 cs.SY eess.SY math.OC
Nonconvex Distributed Feedback Optimization for Aggregative Cooperative Robotics
针对协作机器人网络的非凸聚合优化问题，提出结合闭环梯度流与一致性动态补偿器的 Aggregative Tracking Feedback，并证明其收敛至驻点且经多机器人监视仿真验证。
2024-04-05 cs.SY eess.SY math.OC
Quantized State Feedback Stabilization of Nonlinear Systems under Denial-of-Service
研究了网络攻击下网络系统的弹性控制问题。特别是，我们认为状态反馈镇定问题的非线性系统的状态测量发送到控制器通过通信信道，只有一个有限的传输速率，而且受到网络攻击的形式拒绝服务（DoS）。我们使用一个动态量化的方法来更新的编码器/解码器的量化范围和量化的比特数的特征需要稳定的系统在一个给定的水平的DoS攻击的持续时间和频率。我们的理论结果表明，在拒绝服务攻击下，所需的数据位，以稳定的非线性系统的状态反馈控制比那些没有拒绝服务，因为拒绝服务引起的通信中断，使量化的不确定性扩大了两个成功的传输之间。即便如此，在模拟中，我们表明，实际的量化位可以比理论值小得多。
2021-04-09 cs.SY eess.SY math.OC
Static Output Feedback Control for Nonlinear Systems subject to Parametric and Nonlinear Uncertainties
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文研究了满足局部Lipschitz连续条件的离散非线性系统静态输出反馈控制器设计，通过凸多目标优化同时优化Lipschitz常数和扰动抑制水平，提升系统对非线性不确定性和参数变化的鲁棒性。
2016-06-25 cs.SY eess.SY math.DS
Safe Feedback Optimization through Control Barrier Functions
AI4I institute（AI4I研究所）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；California Institute of Technology（加州理工学院）；University of California San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校）
本文提出了一种基于高阶控制屏障函数的反馈优化方法，确保系统始终满足状态约束并实现稳定最优解。
2026-02-10 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Transportation Methods in Nonlinear Filtering: The feedback particle filter
反馈粒子滤波（FPF）是一种蒙特卡罗（MC）算法来近似随机滤波问题的解。与传统的粒子滤波器相比，FPF中的贝叶斯更新步骤是通过平均场型反馈控制律实现的。本文的目标是在最优运输理论的框架下，研究FPF和相关受控交互粒子系统算法的发展。从贝叶斯更新公式的最简单设置出发，引入耦合观点构造粒子滤波器。结果表明，传统的重要抽样响应粒子滤波实现了一个独立的耦合。首先介绍了简单的高斯设置的最佳耦合的设计，随后扩展到获得FPF算法。本文的最后一半提供了一个审查的FPF算法，包括反馈结构，增益函数设计算法，并与传统的粒子滤波器的比较的一些突出的方面。该比较用于说明反馈在粒子滤波中的益处。
2021-02-21 cs.SY eess.SY math.OC
Network-aware Recommender System via Online Feedback Optimization
针对推荐系统与用户反馈回路加剧社交平台两极分化的问题，提出基于在线反馈优化的控制论推荐系统，在仅依赖点击数据下权衡参与度与两极分化，并给出理论保证与数值验证。
2024-09-26 cs.SY eess.SY math.OC
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
Feedback Linearization of Hyperbolic PDEs with Volterra Nonlinearities
University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校）
本文基于Isidori的几何非线性控制框架，将反馈线性化方法从抛物型PDE扩展到双曲型PDE，并为Chen-Fliess级数的运输适应子类构造无核PDE的控制器。
2026-04-30 cs.SY eess.SY math.OC
Convergence to periodic regimes in nonlinear feedback systems with a strongly convex backlash
本文考虑一类由外输入线性部分和带间隙非线性反馈组成的非线性系统。假设后者是由一个强凸集指定的，我们建立估计的李雅普诺夫指数量化的强制周期制度时，输入是一个周期性的时间函数的系统轨迹的收敛速度。这些结果采用增强耗散不等式的微分包含强凸集，这是以前使用的莫罗清扫过程。
2019-12-19 cs.SY eess.SY math.DS
Online Optimization with Feedback Delay and Nonlinear Switching Cost
Stony Brook University（石溪大学）；Caltech（加州理工学院）
我们研究了在线优化的一个变体，其中学习者接收$k$ -关于命中成本的$\textit{delayed feedback}$轮，并且存在多步非线性切换成本，即，成本以非线性方式取决于多个先前的动作。我们的主要结果表明，一种新的迭代正则化在线平衡下降（iROBD）算法具有恒定的，无量纲的竞争比是$O(L^{2k})$，其中$L$是Lipschitz常数的切换成本。此外，我们提供了下限，说明Lipschitz条件是必需的，并且对$k$和$L$的依赖性是紧密的。最后，通过减少，我们表明，这种设置是密切相关的延迟，非线性动力学和对抗性干扰，其中iROBD直接提供恒定的竞争力的在线政策的在线控制问题。
2021-10-29 cs.LG cs.SY eess.SY
Global Stabilization of a Class of Nonlinear Reaction-Diffusion PDEs by Boundary Feedback
National Technical University of Athens（雅典国家技术大学）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本文通过边界反馈控制，研究了一类具有超线性增长非线性的1维非线性不稳定反应扩散偏微分方程的全局指数稳定性问题，采用控制李雅普诺夫函数和Stampacchia截断方法，扩展了Wirtinger不等式，并提供了若干重要辅助结果。
2019-03-25 cs.SY eess.SY math.AP
Feedback stabilization of some fourth-order nonlinear parabolic equations with saturated controls
CNRS（法国国家科学研究中心）；Inria
本文研究了四阶非线性抛物型方程在饱和反馈控制下的稳定化问题，通过谱分析和模态分解等方法实现局部指数稳定化。
2025-12-18 cs.SY eess.SY math.AP
Guaranteed Robust Nonlinear MPC via Disturbance Feedback
Institute for Dynamic Systems and Control（动态系统与控制研究所）
本文提出一种基于扰动反馈的鲁棒非线性MPC方法，通过将不确定系统分解为标称模型、扰动反馈控制器和误差界并利用序贯凸规划联合优化，在保证鲁棒约束满足、ISS和递归可行性的同时实现快速实时求解，并在火箭着陆等任务中验证。
2025-09-23 cs.RO cs.SY eess.SY
New Results on Sampled-Data Feedback Stabilization for Autonomous Nonlinear Systems
建立了非线性自治系统采样反馈全局渐近镇定的充分条件。我们的主要结果之一是著名的Artstein-Sontag定理在控制系统中关于仿射反馈镇定的推广。本文的第二个目的是给出两个关联非线性系统的采样反馈渐近镇定的充分条件。对于无漂移项的控制关联系统，导出了仿射情形的李代数充分条件。
2012-07-04 math.OC
An Algorithm for Designing Feedback Stabilizers of Nonlinear Polynomial Systems
本文的目的是提出一个符号计算算法，使我们能够处理的反馈镇定问题的连续非线性多项式系统。整个方法是基于一种方法，检查一个给定的多项式的积极性。
2006-06-02 math.OC
Well-posedness and Stability of Linear Port-Hamiltonian Systems with Nonlinear Boundary Feedback
研究了区间上线性端口-哈密顿系统的边界反馈镇定问题.生成和稳定性的结果已经知道线性反馈扩展到非线性耗散反馈，静态反馈控制和动态控制（指数稳定）非线性控制器。介绍了一种线性端口-哈密顿系统非线性控制器的设计方法。作为一种特殊情况，Euler-Bernoulli梁被认为是。
2016-04-25 math.AP math.FA math.OC
Sufficient Lie Algebraic Conditions for Sampled-Data Feedback Stabilizability of Affine in the Control Nonlinear Systems
对于一般的非线性自治系统，通过时变采样数据反馈，建立了半全局渐近稳定的可能性的李雅普诺夫特征。利用这一结果，我们得到了具有非零漂移项的控制非线性系统的仿射采样反馈半全局镇定的李代数充分条件。相应的命题构成了反馈镇定的“Artstein-Sontag”定理的推广。
2015-09-09 math.OC
Linear Openness and Feedback Stabilization of Nonlinear Control Systems
由Brokett定理可知，对于给定的非线性常微分方程控制系统，其右侧映射的开性是存在局部渐近稳定的连续平稳反馈律的必要条件.然而，该条件对于这样的反馈稳定化是不充分的。本文用变分理论中的线性开度性质代替开度性质，发展了非线性控制系统连续反馈镇定的变分分析方法。它使我们，特别是，通过系统数据支持充分的Brockett定理，并确保局部指数稳定的连续平稳反馈法的装置，以获得有效的条件。进一步，我们利用连续和光滑的平稳反馈律，得到了连续时间控制系统局部指数镇定和渐近镇定的新的必要条件，并在非线性离散时间控制系统的情况下，建立了连续平稳反馈律局部渐近镇定的充分条件的一些对应条件.
2017-04-04 math.OC
Output Feedback Control for Stabilizable and Incompletely Observable Nonlinear Systems
本文介绍了一种新的方法，输出反馈稳定的SISO系统，不像大多数的技术在文献中发现，不使用高增益观测器和控制输入饱和，以实现分离的状态反馈和观测器的设计。相反，我们表明，通过使用非线性观测器，与投影算法，同样的分离原则是实现了更大的一类系统，即稳定和不完全可观察的植物。此外，这种新的方法避免了使用知识的逆的可观性映射，这是需要在文献中的大多数技术控制一般可镇定系统时。
2000-07-22 math.OC
On symmetries of nonlinear systems in state representation and application of invariant feedback design
考虑了非线性控制系统在状态表示中的对称性。为此，主张用几何方法求解常微分方程。基于所考虑的群作用的不变量，可以构造具有Lie对称性的系统的不变反馈律，即保持所考虑的植物的对称群的反馈律。在较小的技术假设下，可以通过以下归一化过程来确定合适的不变跟踪误差。基本的本地几何意义的这个过程进行了讨论，它是如何也可以应用，以获得一个本地的，降阶系统表示。此外，控制对称性的想法，即施加所需的对称性的一个给定的控制系统的状态反馈，讨论了概述一个示例性的控制设计的捕食者-猎物生物反应器。
2012-06-21 math.OC
State-dependent Riccati equation feedback stabilization for nonlinear PDEs
研究了半离散偏微分方程非线性动力学控制的次优反馈律的综合问题。针对H2和Hinf控制问题，提出了一种基于状态相关Riccati方程（SDRE）的方法。根据所产生的问题，离线，在线和混合离线在线替代SDRE合成的非线性和尺寸。混合离线-在线SDRE方法减少到李雅普诺夫方程的顺序解决方案，有效地使次优反馈控制的二维偏微分方程的计算。正弦戈登，退化Zeldovich，和粘性Burgers的偏微分方程的数值试验，提供了一个彻底的实验评估所提出的方法。
2021-06-14 cs.NA math.NA math.OC
Generalization of nonlinear control for nonlinear discrete systems
研究了离散非线性系统不稳定周期轨道的镇定问题。提出了一种新的广义时滞反馈方法，解决了系统的镇定问题。该反馈被表示为非线性反馈和半线性反馈的凸组合。魔窟在本文中，O. Morgul方法从标量的情况转移到矢量的情况。结果表明，额外引入的半线性反馈的方程，使它有可能显着减少用于控制的预历史的长度，并增加扰动解的收敛速度周期的。作为所提出的稳定化方案的应用，一个可能的计算算法，寻找代数方程组的解决方案。给出了数值模拟结果。
2017-09-29 math.OC nlin.CD
Boosting One-Point Derivative-Free Online Optimization via Residual Feedback
Duke University（杜克大学）；The University of Utah（犹他大学）；The Ohio State University（俄亥俄州立大学）
零阶优化（ZO）通常依赖于两点反馈来估计目标函数的未知梯度。然而，两点反馈不能用于时变目标函数的在线优化，其中在每个时间步仅可能对函数值进行单个查询。在这项工作中，我们提出了一个新的一点反馈在线优化方法，估计目标函数梯度使用两个反馈点之间的残差在连续的时刻。此外，我们开发的遗憾界ZO与剩余反馈的凸和非凸在线优化问题。具体而言，对于确定性和随机性问题，Lipschitz和光滑的目标函数，我们表明，使用残差反馈可以产生梯度估计与传统的一点反馈方法相比，具有更小的方差。因此，我们的遗憾界更严格相比，现有的遗憾界与传统的一点反馈，这表明，ZO与剩余反馈可以更好地跟踪在线优化问题的优化器。此外，我们的遗憾界依赖于较弱的假设比传统的一点反馈方法。数值实验表明，ZO与剩余反馈显着优于现有的一点反馈方法在实践中也。
2020-12-03 cs.LG math.OC
Stability of Dynamic Feedback Optimization with Applications to Power Systems
本文研究闭环动力系统的稳态优化问题。传统的反馈最优控制律的设计都假设系统是平稳的。然而，在现实中，（慢）迭代优化例程的动态可能会干扰（快）系统动态。我们通过定制的奇异扰动分析结果，提供了一个研究的稳定性和收敛性，这些反馈优化设置在闭环与底层植物。我们的研究是特别面向电力系统中的应用程序和最近开发的在线优化方案是否可以部署，而不会危及动态系统的稳定性的问题。
2018-10-14 math.OC
A linear state feedback switching rule for global stabilization of switched nonlinear systems about a nonequilibrium point
两个子系统切换系统的切换平衡点是两个子系统的向量场严格相互指向的点。利用Wicks-Peleties-DeCarlo（1998）为线性系提出的稳定凸组合的概念，Bolzern-Spinelli（2004）提供了一种状态反馈切换规则的设计，该规则能够将仿射切换系统稳定到任何切换平衡。Bolzern-Spinelli的状态反馈切换规则给出了通过切换平衡的非线性（二次）切换阈值。在本文中，我们证明了切换阈值（即相关的切换规则）可以选择线性，如果每个子系统的切换系统的考虑是稳定的。
2018-06-22 math.OC
Output feedback exponential stabilization of a nonlinear 1-D wave equation with boundary input
本文系统地研究了一类一维不稳定/反稳定波动方程的输出反馈指数镇定问题，其中控制边界同时受到内部非线性不确定性和外部扰动的影响.本文提出了一种扰动估计器，它不仅可以在误差小于$L^2(0,\infty)$的意义下成功地估计扰动，而且具有自由高增益。利用估计的扰动，设计了一个指数收敛于原系统状态的状态观测器。提出了一种基于滑模控制器的输出反馈镇定控制律。然后在反馈回路中通过其近似值消除干扰。闭环系统是指数稳定的，它可以保证所有的内部信号是一致有界的。
2017-06-07 math.OC
Feedback Synthesis for Nonlinear Systems Via Convex Control Lyapunov Functions
IMT School for Advanced Studies（意大利卢卡高等研究学院）；Slovak University of Technology in Bratislava（斯洛伐克布拉迪斯拉发工业大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）
本文提出高效方法生成非线性离散时间系统的显式分段仿射反馈律，通过优化价值函数的PWA近似，确保鲁棒性和性能保证。
2026-05-13 math.OC
Feedback Stabilization Using Koopman Operator
在本文中，我们提供了一个系统的方法设计的稳定反馈控制器的非线性控制系统使用Koopman算子的框架。Koopman算子方法为非线性动力系统提供线性表示，为非线性控制系统提供双线性表示。然后将非线性控制系统的反馈镇定问题转化为双线性控制系统的镇定问题。提出了一种基于控制李雅普诺夫函数（CLF）的双线性系统稳定反馈控制器的设计方法。寻找CLF的双线性控制系统制定为一个凸优化问题。这导致了一个示意性的双线性系统，因此，原来的非线性系统设计CLF为基础的稳定反馈控制器的程序。本文提出的控制器设计方法的另一个优点是，它不需要明确的系统动力学知识。特别地，非线性控制系统在Koopman特征函数空间中的双线性表示可以从时间序列数据获得。仿真结果验证了稳定反馈控制器的设计和数据驱动方面所提出的方法的主要结果。
2018-09-28 math.OC
Dual Particle Output Feedback Control based on Lyapunov drifts for nonlinear syst
针对一般非线性不完全信息随机系统，提出了一种双滚动时域输出反馈控制器。该控制器的新颖之处在于，在最优化问题中，稳定性被视为对控制的负漂移约束，该负漂移约束取自马尔可夫链的稳定性理论。然后通过最大化稳定控制的信息来创建双重效果，这使得全局算法比我们以前的算法更容易调整。我们使用粒子滤波器的状态估计，以处理非线性和多模态。在地形辅助导航这一具有挑战性的问题上，验证了该方法的有效性。
2023-03-24 math.OC
