基于动态输出反馈的随机鲁棒线性W-无穷控制
Stochastic Robust Linear W-infinity Control via Dynamic Output Feedback
AI总结：
该研究针对线性伊藤扩散过程，提出基于LMI半定规划的动态输出反馈随机鲁棒W-无穷控制框架，经稳定性分析可实现均方最终有界，数值示例验证其干扰衰减与快速瞬态性能。
AI中文摘要：
本文针对线性伊藤扩散过程，引入了一种鲁棒W-无穷最优控制框架，采用加权索伯列夫空间性能度量。由于伊藤扩散过程的样本路径不可微，该公式利用了期望状态的弱导数。研究开发了一种基于线性矩阵不等式（LMI）的半定规划，用于动态输出反馈综合，且严格的稳定性分析保证了均方最终有界性，同时最小化了最终界。数值示例表明，所提方法能有效实现干扰衰减，且具有快速瞬态性能。
英文摘要：
This paper introduces a robust W-infinity optimal control framework for linear Itô diffusions using a weighted Sobolev-space performance measure. Because the sample paths of Itô diffusions are nondifferentiable, the formulation leverages the weak derivative of the expected state. An LMI-based semidefinite program is developed for dynamic output-feedback synthesis, and a rigorous stability analysis guarantees mean-square ultimate boundedness with minimized ultimate bound. A numerical example demonstrates that the proposed approach provides effective disturbance attenuation with fast transient performance.
