Controlling the Ćuk Converter using Piecewise Linear Lyapunov Functions
School of Electrical Engineering, University of Belgrade（贝尔格莱德大学电气工程学院）；Coordinated Science Laboratory, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校协同科学实验室）
本文设计了基于分段线性李雅普诺夫函数的Ćuk转换器连续导通模式开关控制律，通过不同状态变量构建不同性能的李雅普诺夫函数，并提供代表性仿真。
2026-04-22 cs.SY eess.SY
Distributed Leader-Follower Consensus for Uncertain Multiagent Systems with Time-Triggered Switching of the Communication Network
针对不确定异构多智能体系统在时间触发切换通信拓扑下的领导者-跟随一致性问题，提出结合排斥势函数、神经网络估计器与高阶控制屏障函数的分布式自适应控制策略，实现安全同步编队与鲁棒扰动抑制。
2025-09-09 cs.SY eess.SY
Logic-based switching finite-time stabilization with applications in mechanical systems
针对含未知控制方向和非结构化不确定性的非线性系统，提出基于逻辑切换、切换障碍Lyapunov函数与时变反推的自适应有限时间控制方法，并证明信号有界性。
2022-02-26 cs.SY eess.SY
Detecting Switching Attacks On Traffic Flow Regulation For Changing Driving Patterns
针对交通运行模式不确定下控制器切换易受网络攻击的问题，提出基于多检测器组的匝道计量网络攻击检测方案，结合反步法与Lyapunov理论提供性能保证，仿真验证了其有效性。
2025-05-29 cs.SY eess.SY
Distributed Filtering for Uncertain Systems Under Switching Sensor Networks and Quantized Communications
研究了一类随机不确定系统在量化数据流经切换传感器网络时的分布式滤波问题。利用局部传感器的有偏噪声观测值和相邻传感器的区间量化信息，提出了一种基于扩展状态的分布式卡尔曼滤波器（DKF），用于同时估计系统状态和不确定动态。为了减小观测偏差的影响，提出了一种基于事件触发更新的动态卡尔曼滤波器，通过设计适当的阈值，使得动态卡尔曼滤波器的均方误差界比时间驱动的更小。这两个DKF被示出为每个传感器在线提供均方误差的上界。在系统和网络的适当条件下，证明了这两种DKF的均方误差有界性和渐近无偏性。最后，数值仿真验证了所设计滤波器的有效性。
2019-10-07 cs.SY eess.SP eess.SY
Robust stabilization of time-delay discrete switched affine systems via a predictive switching control law
Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）
本文针对受输入时滞的不确定离散切换仿射系统，提出基于各模态标称动力学的最小切换预测控制方法，给出鲁棒镇定条件并通过数值示例验证其有效性。
2026-08-03 cs.SY eess.SY
Robust Switching Control of DC-DC Boost Converter for EV Charging Stations
在这项工作中，DC-DC升压转换器的开关控制设计的问题被认为是，在不确定的平衡条件下产生的输入和负载参数的扰动的情况下操作。假设这些不确定参数是通过一个已知的线性外系统产生的，一个参数估计器被设计用于实时更新切换控制器的平衡点。为了减轻与所设计的参数估计器相关联的噪声放大问题，经由一组一阶滤波器对估计误差注入项进行滤波，以在最终估计集中获得期望的噪声抑制水平。为了证明所开发的方案的效率，被认为是一个现实的应用场景的电动汽车的直流充电站，与光伏阵列作为源和电池连接在负载侧。
2022-12-06 cs.SY eess.SY
Globally Composite-Learning-Based Intelligent Fast Finite-Time Control for Uncertain Strict-Feedback Systems with Nonlinearly Periodic Disturbances
本文针对具有非线性周期扰动的不确定严格反馈系统，提出一种基于傅里叶级数展开和复合学习的神经快速有限时间跟踪控制方法，并通过切换机制保证全局快速有限时间有界性。
2023-09-21 cs.SY eess.SY
Theory and Application on Adaptive-Robust Control of Euler-Lagrange Systems with Linearly Parametrizable Uncertainty Bound
Indian Institute of Technology-Delhi（印度德里理工学院）
本文提出了一种适用于具有线性可参数化不确定性上界的一类不确定欧拉-拉格朗日系统的自适应-鲁棒控制架构，通过改进的自适应开关增益鲁棒控制方法提升了控制性能。
2017-08-04 cs.SY eess.SY
Robust Set Stability of Logic Dynamical Systems with respect to Uncertain Switching
提出了不确定切换逻辑动力系统的鲁棒稳定性的几种定义，包括鲁棒/一致鲁棒集稳定性和比率为1的渐近（或无限收敛）/有限时间集稳定性。本文证明了LDS是鲁棒集稳定的，当且仅当目标集包含所有循环（即，从每个状态到自身的路径）; LDS是一致鲁棒集稳定的，或比率为1的有限时间集稳定的，当且仅当目标集之外的所有状态都是从任何自可达状态不可达的; LDS是比率为1的渐近集稳定的，当且仅当目标集中的最大鲁棒不变子集（LRIS）是从任何状态可达的。此外，还证明了一致鲁棒集稳定性蕴含鲁棒集稳定性，鲁棒集稳定性蕴含比率为1的渐近集稳定性。然而，相反的主张通常并不正确。揭示了鲁棒稳定性与随机切换稳定性之间的关系，即不确定切换下的渐近/有限时间集稳定性等价于随机切换下的渐近/有限时间集稳定性.进一步证明了，对于一致集稳定性和渐近/有限时间集稳定性，集稳定性等价于目标集中关于LRIS的稳定性.然而，鲁棒集稳定性并不意味着鲁棒稳定的LRIS在目标集。这一发现纠正了先前研究中的一个结果。
2022-10-03 cs.SY eess.SY math.DS
Learning Piecewise Residuals of Control Barrier Functions for Safety of Switching Systems using Multi-Output Gaussian Processes
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出一种基于多输出高斯过程的学习控制策略，通过近似切换系统中控制障碍函数和控制李雅普诺夫函数的分段残差，将机会约束转化为凸优化，确保系统在模型不确定性下的安全性。
2024-04-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Real-time nonlinear model predictive control framework for event-triggered switching in industrial batch polymerization process
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Zhejiang University of Technology（浙江工业大学）
针对间歇聚合过程的多阶段切换问题，提出结合平滑模式混合、先进步热启动、变量缩放和迭代预算限制的实时NMPC框架，实现无启发式切换的实时可行性，并通过工业气液聚合基准验证了改进的约束满足和缩短的批次时间。
2026-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Robust Nash equilibrium seeking based on semi-Markov switching topologies
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文研究了在存在外部扰动和不确定动力学的情况下，通过半马尔可夫切换拓扑通信的第二阶玩家的分布式鲁棒纳什均衡寻求问题，提出了一种结合超扭曲积分滑模控制与领导者-跟随者一致性协议的新算法，并引入了基于采样的事件触发机制以减少冗余信息传输，理论分析证明了在均方意义下可以实现领导者-跟随者一致性，最后通过连接性控制游戏验证了算法有效性。
2026-05-21 cs.SY eess.SY math.OC
Nominal Evaluation Of Automatic Multi-Sections Control Potential In Comparison To A Simpler One- Or Two-Sections Alternative With Predictive Spray Switching
Mogens Plessen（莫根斯·普莱森）
本文在标称条件下将自动分段控制（ASC）与使用预测喷洒切换的更简单单/双分段替代方案在10个真实农田中进行对比与经济成本分析，发现更简单的替代方案能最小化路径长度、适合人工驾驶且可无传感器低成本实现，不建议小型农场采用ASC。
2025-09-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Controlling Pivoting Gait using Graph Model Predictive Control
Osaka University（大阪大学）
枢转步态是一种高效的以相对较小的操纵力操纵大而重的物体的步态，其中机器人迭代地倾斜物体，使其绕顶点旋转，然后将其放下到地板上。然而，由于其本质上的不稳定性，即使有很小的外部干扰，旋转步态也很容易失败。为了解决这个问题，我们提出了一种控制器，通过引入两种步态模式，即，一种是双支撑模式，它可以以较快的速度操纵相对较轻的物体，另一种是四支撑模式，它可以以较慢的速度操纵相对较重的物体。为了控制枢转步态，考虑到这两种步态模式，应用图形模型预测控制。通过根据所施加的外部干扰自适应地切换步态模式，机器人即使在外部干扰施加到物体的情况下也可以稳定地执行枢转步态。
2021-04-19 cs.RO cs.SY eess.SY
