Neural Stabilization/Excitation Control of a High-Order Power System by Adaptive Feedback Linearization
本文讨论了同步电机/无穷大电力系统高阶模型的自适应反馈线性化神经网络控制器的系统设计。电力系统首先建模为一个输入输出非线性离散时间系统近似两个神经网络。该方法允许一个简单的线性极点配置控制器（这本身不是一个神经网络）的设计。指定控制律，使得控制器通过利用由神经系统模型提供的设备参数估计，在每个采样时刻自适应地计算适当的反馈线性化控制律。控制系统也在线自适应。这避免了对电力系统动态和全状态测量的精确知识的要求，以及与对复杂电力系统模型实施分析输入-输出反馈线性化控制相关联的其它困难。此外，一个出发点是从“特设”的方式，其中许多神经控制器已被设计用于电力系统，这里使用的方法有基础的自适应反馈线性化和极点配置控制设计的控制理论概念。仿真结果证明了该控制器在各种运行条件下对单机/无穷大电力系统配置的代表性示例的性能。
2000-07-11 math.OC
State Compensation Linearization and Control
针对现有Jacobian和反馈线性化方法的局限，本文提出状态补偿线性化方法及相应控制框架，简化非线性系统问题并兼容线性控制方法，通过三个示例验证了其有效性。
2024-06-01 cs.SY eess.SY math.OC
Canonical forms for polynomial systems with balanced super-linearizations
一个系统是Koopman超线性化的，如果它允许一个有限维嵌入作为一个线性系。超线性化用于利用线性系理论的方法来设计非线性系统的控制器或观测器。如果隐观测量的阶数不超过可见观测量的阶数，则称超线性化为平衡的。我们表明，系统承认这样的超线性化可以放在一个简单的标准形式通过线性变量变换。
2022-12-22 math.OC
Stochastic Linearization of Multivariate Nonlinearities
随机线性化是在准线性控制（QLC）中使用的一种方法，其利用随机输入的统计特性，用等效增益和偏置来代替非线性。本文将随机线性化理论推广到多元高斯向量的多变量或多输入非线性函数。将所得结果应用于一般反馈控制系统中的二元饱和非线性随机线性化问题。随机线性化的精度已被调查的Monte Carlo模拟，并已被发现是相当高的。最后给出了一个应用QLC进行最优控制设计的实例。
2018-07-16 math.DS math.OC
Mechanical feedback linearization of single-input mechanical control systems
本文提出专为机械控制系统设计的机械反馈线性化方法，其核心在于保持系统机械结构，并为单输入系统给出仅通过微分和代数运算即可验证的充要条件。
2022-12-31 cs.SY eess.SY math.OC
On the Accessibility and Controllability of Statistical Linearization for Stochastic Control: Algebraic Rank Conditions and their Genericity
本文首次研究统计线性化在随机控制中的可达性与可控性，提出仅依赖漂移项生成李代数秩的简单充分代数条件，并通过反例证明条件的精确性及其关于漂移和初始条件的一般性。
2023-07-04 cs.SY eess.SY math.OC
Input-output linearization and decoupling of mechanical control systems
本研究针对带输出的机械控制系统，提出同步实现输入输出反馈线性化与解耦的问题，推导得出保留机械结构要求下的额外约束条件，并用多个机械控制系统示例验证了结果。
2024-06-24 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear System Level Synthesis for Polynomial Dynamical Systems
针对具有多项式动态特性的非线性系统，提出了一种基于系统级综合的控制器综合方法。由此产生的框架产生有限的冲激响应，时不变，闭环传递函数与保证干扰消除。我们的方法推广反馈线性化，使部分反馈线性化，其中的非线性的取消是在有限的时间范围内传播。这提供了在通过控制消除之前使用系统动态来衰减干扰的灵活性，与反馈线性化相比降低了控制成本，同时保持了关于干扰抑制的保证。这种方法说明了一个基准的例子和流体流量控制的一个共同的模型。
2022-09-22 math.OC
Geometry of Cascade Feedback Linearizable Control Systems
在这篇论文中，我们对控制系统的串级反馈线性化理论提供了新的见解。特别是，我们提出了一个新的显式类的级联反馈线性化控制系统，以及一个新的障碍存在的级联反馈线性化给定的不变控制系统。这些定理将在第4章中介绍，其中引入并探讨了来自变分法的截断算子，以证明这些新结果。这种连接揭示了新的几何背后级联反馈线性化，并建立了一个基础，为今后令人兴奋的工作与动态反馈线性化的重要后果的主题。
2021-02-17 math.DG math.OC
An Adaptive Partial Linearization Method for Optimization Problems on Product Sets
我们提出了一个自适应版本的复合最优化问题的部分线性化方法。目标函数是一个光滑函数和一个非必要光滑凸可分函数之和，而可行集是相应的笛卡儿积。该方法包括在选择性组件的步骤，连同一个特殊的控制公差序列。这种技术的目的是减少每次迭代的计算费用，并保持基本的收敛性能。我们还建立了它的收敛速度，并描述了一些应用的例子。初步计算结果说明了新方法的有效性。
2016-05-25 math.OC
A Projected Gradient and Constraint Linearization Method for Nonlinear Model Predictive Control
投影梯度下降法是一类求解最优化问题的迭代法。它的适用性凸优化计划已经获得了显着的普及，其直观的实现，只涉及简单的代数运算。事实上，如果到可行集的投影容易计算，则该方法具有低复杂度。另一方面，当问题是非凸的，例如，由于非线性等式约束，投影变得困难，因此不切实际。在本文中，我们提出了一个非线性规划（NLP）的投影梯度方法，只需要投影到线性化的非线性约束在当前的时间，类似于序列二次规划（SQP）。虽然投影更容易计算，但它使中间步骤对于原始问题不可行。因此，梯度方法既不属于投影梯度下降方法，因为投影不是在原始非线性流形上执行的，也不属于标准SQP，因为没有使用二阶信息。对于非线性光滑最优化问题，我们分析了所提出的方法与SQP的相似之处，并评估了其局部和整体收敛到原问题的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）点。此外，我们表明，非线性模型预测控制（MPC）是一个很有前途的应用所提出的方法，由于稀疏的最优化问题。我们说明了所提出的方法的计算效率在一个数值例子中的控制输入和二次终端约束的状态变量的框约束。
2016-10-21 math.OC
Feedback linearization of nonlinear differential-algebraic control systems
本文研究非线性微分代数控制系统的反馈线性化问题。我们考虑两种反馈等价，即（局部）定义在整个广义状态空间上的外反馈等价和定义在局部最大受控不变子流形上的内反馈等价（即，在存在解决方案的集合上）。借助驱动变量显式化的概念，给出了DACS局部内反馈线性化和局部外反馈线性化的充要条件，该显式化概念将一类常微分方程控制系统（ODECSs）附加到给定的DACS上.我们发现，反馈线性化的DACS是密切相关的显式系统的线性化分布的对合性。最后，我们应用我们的结果反馈线性化的DAC系统的学术例子和约束机械系统。
2021-05-30 cs.SY eess.SY math.OC
Non-local Linearization of Nonlinear Differential Equations via Polyflows
受数学文献中多项式向量流的代数性质的启发，我们提出了一种用线性微分方程逼近非线性微分方程的方法。虽然用线性方程逼近非线性微分方程的想法并不新鲜，但我们提出了一种新的逼近方案，它既能捕获局部特性，又能捕获全局特性。这是通过近似的层次结构来实现的，其中层次结构的第N阶是通过全局近似轨迹的第N阶李导数而获得的线性微分方程。我们如何提出的近似方案具有良好的逼近能力，无论是理论结果和经验观察。特别是，我们表明，我们的近似的收敛范围至少一样大的泰勒近似，而在同一时间，能够占渐近稳定性（非局部行为）。我们还比较了所提出的方法与最近和经典的工作在文献中。
2019-02-12 math.OC
A fuzzy feedback linearization scheme applied to vibration control of a smart structure
智能结构通常被设计成具有刺激-响应机制，以模仿生命系统的自动调节过程。在这项工作中，为了模拟这种自然和自我调节的行为，模糊反馈线性化计划应用于形状记忆两杆桁架。该结构系统具有本构和几何非线性，表现出快速通过行为和混沌动力学。在此基础上，采用非线性控制器对混沌智能桁架进行振动抑制。控制方案主要是基于反馈线性化和增强的模糊推理系统，以应付建模不准确和外部干扰。整体控制系统的性能进行评估，通过数值模拟，促进减振和避免跳通行为。
2022-06-14 cs.SY eess.SY math.OC
Data-Driven Feedback Linearization using the Koopman Generator
本文将反馈线性化几何视角与Koopman算子理论结合，提出数据驱动算法KGFL，通过函数字典和最小二乘实现反馈线性化，数值验证了算法有效性及字典、数据规模的影响。
2023-11-07 cs.SY eess.SY math.OC
Adaptive Model Predictive Control of a Batch Solution Polymerization Process using Trajectory Linearization
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文提出一种基于轨迹线性化的自适应模型预测控制器，用于控制批量MMA聚合过程的温度，通过机理模型推导参数传递函数，实验验证了控制器性能。
2015-10-12 cs.SY eess.SY math.DS
On the Linearization of Flat Two-Input Systems by Prolongations and Applications to Control Design
在本文中，我们考虑了$(x,u)$ -具有两个输入的平坦非线性控制系统，并证明了每个这样的系统都可以通过适当选择的控制的延长而使静态反馈线性化。这一结果不仅是理论上的兴趣，但也有重要的影响，基于跟踪控制的平坦度的设计。我们表明，基于准静态状态反馈的跟踪控制总是可以设计在这样一种方式，只有一个（经典）的系统状态的测量，而不是测量的广义Brunovsky状态，如文献中所报道的，是必需的。
2019-10-16 math.DG math.DS math.OC
Structured Linearization of Discrete Mechanical Systems for Analysis and Optimal Control
Southwest Research Institute（西南研究院）；Northwestern University（西北大学）
变分积分器非常适合于力学系统的模拟，因为它们保留了系统的力学量，例如动量，或者如果涉及外部强迫的变化，以及完整约束。虽然它们不是能量保存的，但它们确实表现出长期稳定的能量行为。然而，变分积分器经常通过在每个时间步求解隐式差分方程来模拟机械系统动力学，该隐式差分方程此外纯粹根据不同时间步的配置来表达。本文制定了一阶和二阶线性化的变分积分器的方式，是服从控制分析和合成，创建一个桥梁之间的现有分析和最优控制工具的离散动态系统和变分积分器的机械系统在广义坐标强迫和完整约束。强迫摆是用来说明技术。第二个例子解决了离散LQR问题，找到一个局部稳定控制器的40自由度系统与6个约束。
2017-08-31 cs.RO math.OC
A Successive Gap Constraint Linearization Method for Optimal Control Problems with Equilibrium Constraints
针对带有均衡约束的最优控制问题（OCPECs），提出基于间隙约束的等价重新表述与逐次间隙约束线性化方法，新约束系统更简洁且可微，结合松弛策略恢复正则性，数值实验验证了方法的有效性。
2024-06-05 cs.SY eess.SY math.OC
Convex Bound of Nonlinear Dynamical Errors for Covariance Steering
Purdue University（普渡大学）
本文提出一种通过泰勒级数高阶项上界化线性化余项并转化为凸函数的方法，以最小化线性协方差控制器在非线性系统中的误差，并在晕轨道保持场景中验证其有效性。
2026-04-28 math.OC
Load and Renewable-Following Control of Linearization-Free Differential Algebraic Equation Power System Models
电力网络中的机电暂态主要是由电力消耗和生产之间的不匹配引起的，导致发电机偏离标称频率。为此，设计了反馈控制算法来执行频率和负载/可再生量跟踪控制。特别地，文献解决了过多的电网和频率控制挑战，重点是线性化的微分方程模型，由此代数约束（即，功率流）被消除。这与更现实的非线性微分代数方程（NDAE）模型形成对比。然而，随着电网越来越多地通过间歇性可再生能源和变化的负载被推到其极限，它们的物理状态有可能由于预测不佳或可再生能源或需求的突然变化而逃离操作区域-认为基于线性化点的反馈控制器实际上是不可用的。本文的目的是设计一种简单、纯分散、无线性化的反馈控制律，以代替线性化的微分方程模型。这种控制器的目的是在可再生能源或负载中的显著未知干扰之后主要稳定频率振荡。虽然控制器的设计涉及先进的NDAE系统理论，控制器本身是一样简单的分散比例或线性二次型调节器在其实施。算例表明，所设计的控制器能够在较大扰动下稳定系统的动态和代数状态。
2023-02-08 cs.SY eess.SY math.OC
Dynamic feedback linearization of two-input control systems via successive one-fold prolongations
提出一种通过逐次一重控制延拓实现两输入系统动态反馈线性化的构造性算法，利用非对合分布的余秩一对合子分布给出平坦性充分条件。
2025-05-10 cs.SY eess.SY math.OC
A robust trajectory tracking controller for four-wheel skid-steering mobile robots
针对四轮差动驱动移动机器人，提出了一种基于动力学模型的轨迹跟踪控制律，并利用反推技术保证了系统的李雅普诺夫稳定性。目前的工作改进了Caracciolo等人的工作。（ICRA 1999），动态反馈线性化方法，通过减少所需的假设和状态项的数量。我们还深入研究了增益调整过程，这是经常被忽视的非线性控制器。最后，通过仿真结果表明，我们的控制器是强大的，即使在存在测量噪声和控制时滞的动态反馈线性化方法的性能进行了比较。
2014-09-18 math.OC
Network Coding meets Decentralized Control: Network Linearization and Capacity-Stabilizablilty Equivalence
我们对网络编码和分散控制有一个统一的看法。准确地说，我们认为这是线性定常系统通过适当的限制信道和编码方案的网络编码是线性时不变的，分散控制的对象和控制器是线性时不变的。首先，我们将线性系理论应用于网路编码。这给出了一种将任意中继网络转换为等价的无环单跳中继网络的新方法，我们称之为网络线性化。基于网络线性化，我们证明了基本的设计限制，mincut，是可以实现的线性时不变的网络编码方案，无论网络拓扑结构。然后，我们使用网络编码来观察分散线性系。我们认为，线性时不变控制器在分散线性系“沟通”通过线性网络编码，以稳定的植物。为了证明这一论点，我们给出了一个算法来“外化”控制器之间的隐式通信，我们认为必须发生稳定的植物。在此基础上，我们证明了分散线性系的可镇定性条件来自于一个潜在的通信限制，它可以描述的代数mincut-maxflow定理。有了这种重新解释，我们还考虑了LTI网络的稳定性，以强调与网络编码的联系。特别是，在广播和单播问题中，接收器处的非预期消息将被建模为保密约束。
2013-08-23 cs.IT math.IT math.OC
Robust adaptive NMPC using ellipsoidal tubes
BMW Group（宝马集团）；University of Oxford（牛津大学）
本文提出了一种基于椭球管的鲁棒自适应NMPC算法，通过连续线性化和椭球集处理不确定性，确保控制输入和系统状态的约束满足，并提供递归可行性和稳定性保证。
2026-03-05 math.OC
Zeroth-Order Constrained Optimization from a Control Perspective via Feedback Linearization
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；UIUC, Department of Industrial and Enterprise Systems Engineering（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校工业与企业系统工程系）；Harvard University, School of Engineering and Applied Sciences（哈佛大学工程与应用科学学院）
本文提出了一种基于反馈线性化的零阶约束优化算法，能够在不访问一阶 oracle 的情况下保证可行性，并在非凸优化中实现高效约束满足。
2026-01-28 cs.SY eess.SY math.OC
Numerical optimal control for distributed delay differential equations: A simultaneous approach based on linearization of the delayed variables
本文针对分布式时滞微分方程提出一种基于时滞变量线性化和欧拉隐式离散的同时法，将无限维最优控制问题转化为有限维非线性规划并用fmincon求解，通过熔盐核裂变反应堆算例验证其有效性。
2024-10-19 cs.SY eess.SY math.OC
Numerical optimal control for delay differential equations: A simultaneous approach based on linearization of the delayed state
本文针对时滞微分方程的数值最优控制问题，提出基于时滞状态线性化的联立方法，并给出稳定性分析与熔盐核裂变反应堆数值验证。
2024-10-19 cs.CE cs.SY eess.SY
Linearization and exponential stability
给出了非线性系线性化的指数稳定性蕴含非线性系是（局部）指数稳定的充分条件。其中一个条件是非线性系在平衡点处是Fréchet可微的，如果它仅是Gateaux可微的，那么我们通过一个例子证明了这个结果不成立。
2014-04-14 math.FA math.OC
Dynamic Feedback Linearization of Control Systems with Symmetry
本文针对具有李群对称性的非线性时变控制系统，提出基于李对称性的几何框架，给出动态反馈可线性化的充分条件及求取一般光滑轨迹的系统方法，并通过垂直起降系统等示例验证其有效性。
2024-07-01 math.AP math.DG math.OC
An Algorithm for Local Transverse Feedback Linearization
给定一个多输入、非线性、时不变的控制仿射系统和一个受控不变的、封闭的、嵌入的子流形$\mathsf{N}$，局部横向反馈线性化（TFL）问题寻求一个坐标和反馈变换，使得在变换后的坐标中，控制系统相对于$\mathsf{N}$的横向演化的动力学是线性的、时不变的和可控的。转换后的系统被称为TFL标准形式。可检查的充要条件，这个问题是可解的，但不幸的是，文献没有提出一个处方，构造所需的多输入系统的转换。在这篇文章中，我们提出了一种算法，产生一个虚拟的输出适当的向量相对程度，使用输入-输出反馈线性化，使系统TFL规范形式。该程序是基于TFL的对偶条件，是从根本上不同于现有的方法，如GS和混合算法，因为“所需的”零动态流形$\mathsf{N}$。该算法是第一个考虑到所需的零动态流形。
2022-04-28 cs.SY eess.SY math.OC
Tube-based Distributionally Robust Model Predictive Control for Nonlinear Process Systems via Linearization
模型预测控制（MPC）是一种有效的控制多变量动态系统的约束。然而，大多数真实的动态模型受到工厂模型失配和过程不确定性的影响，这可能导致闭环性能恶化和约束违反。已经提出了诸如随机MPC（SMPC）的方法来缓解这些问题;然而，如果实际系统偏离在控制器设计期间做出的假设干扰分布，则所得到的闭环状态轨迹仍然可能显著违反规定的约束。在这项工作中，我们提出了一种新的数据驱动的分布鲁棒预测控制方案的非线性系统。不同于SMPC，这需要确切的知识的干扰分布，我们的计划决定的控制行动相对于最坏的分布从分布模糊集。该模糊集被定义为以经验分布为中心的Wasserstein球。由于潜在的模型误差，导致偏移，该计划还扩展了利用无偏移的方法。通过非线性质量弹簧系统和非线性CSTR反应器的实例研究，验证了该控制方案的有效性。
2022-11-26 cs.SY eess.SY math.OC
GPU-Parallel Linearization Error Bounds for Real-Time Robust Optimal Control of Nonlinear and Neural Network Dynamics
提出GPU并行线性化误差界（LEBs），结合系统级综合与鲁棒控制求解器，实现非线性与神经网络动力学实时鲁棒最优控制，在168维状态上达到67 Hz求解速度。
2026-07-02 cs.AI cs.LG cs.RO
On the Exact Linearization and Control of Flat Discrete-time Systems
本文讨论了平坦非线性离散时间系统的广义静态或动态反馈精确线性化，这也可能取决于新的输入的前移。我们首先研究的问题，其中一个给定的平坦输出的前向位移可以选择在原则上作为一个新的输入，以及随后如何实际上引入一个合适的反馈的新的输入。关于一个可行的输入的选择，容易验证的条件推导出来。引入这样一种新的输入需要一种反馈，这种反馈通常不仅取决于这种新的输入本身，而且还取决于它的前向位移。这是类似的连续时间的情况下，反馈依赖于时间导数的闭环输入-特别是准静态的-已经成功地用于精确线性化的平坦系统自上世纪九十年代。对于系统的平坦输出，不依赖于前向位移的输入，它示出了如何系统地构造一个新的输入，使得相应的前向位移的平坦输出的总数是最小的。此外，它示出，在这种情况下，线性化反馈的计算是特别简单的，和随后的设计的离散时间平坦度为基础的跟踪控制进行了讨论。以轮式移动机器人和三自由度直升机为例，说明了所提出的理论。
2022-12-28 math.DG math.DS math.OC
Path-following Control of a Quadrotor using Quasi-Static Transverse Feedback Linearization
Sultan Qaboos University（苏丹卡布斯大学）；New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
提出一种准静态横向反馈线性化控制器，使四旋翼无需额外状态即可跟踪几何路径，通过代数计算推力，简化控制律并降低计算复杂度。
2026-06-23 cs.SY eess.SY math.OC
Chance-Constrained Nonlinear Covariance Control via Robust Linearization Remainder Bounds
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）
本文提出序列凸规划框架，结合鲁棒线性化余项界与随机线性矩阵不等式，实现非线性系统的机会约束协方差控制，仿真验证其约束满足性。
2026-09-17 cs.SY eess.SY math.OC
Nonlinear Feedback Linearization and LQG/LTR Control: A Comparative Study for a Single-Machine Infinite-Bus System
本文比较了单机无穷大母线（SMIB）系统的三种控制策略（NFLC、INFLC、LQG/LTR），分析其在非线性抵消、性能权衡等方面的差异，为大型电力系统控制策略选择提供参考。
2025-02-15 cs.SY eess.SY math.OC
A Multirate Variational Approach to Nonlinear MPC
针对动态和控制输入在不同时间尺度上演化的系统，提出了一种多采样率非线性模型预测控制策略。所提出的多速率制定的系统模型和滚动时域最优控制问题允许更大的时间步长的预测时域相比，单速率计划，提供计算节省，同时确保递归的可行性。多速率变分模型与基于管的连续线性化NMPC策略一起使用。这允许雅可比线性化或分别使用拉格朗日和广义力的二次和线性泰勒级数近似的线性化，提供用于计算线性化误差界的替代手段。这两种方法被证明是等价的一个特定的选择的近似点和它们的结构保持性能进行了研究。数值例子来说明多速率的方法，它的保护性能和计算节省。
2022-07-03 cs.SY eess.SY math.OC
Feedback Linearization for Unknown Systems via Reinforcement Learning
EECS, UC Berkeley（加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学学院）
我们提出了一种新的方法来控制设计非线性系统，利用无模型的政策优化技术来学习一个线性化控制器的物理植物与未知的动态。反馈线性化是一种非线性控制技术，它在应用适当的反馈控制器的情况下，使非线性对象\emph{linear}的输入-输出动态。一旦构造了线性化控制器，就可以使用各种线性控制技术来跟踪非线性设备的期望输出轨迹。然而，线性化控制器的计算需要系统的精确动力学模型。因此，用于学习精确线性化控制器的基于模型的方法通常需要具有容易识别的参数的系统的简单、高度结构化的模型。相比之下，本文提出的无模型方法是能够近似的线性化控制器的植物使用一般的功能近似架构。具体来说，我们制定了一个连续时间的最优化问题的学习线性化控制器的参数，其最优的参数，最好的线性化植物。我们推导出条件下的学习问题是（强）凸的，并提供保证，确保真正的线性化控制器的工厂恢复。然后，我们讨论如何无模型的政策优化算法可以用来解决离散时间近似的问题，使用从现实世界的工厂收集的数据。该框架的实用程序在模拟和真实世界的机器人平台上演示。
2020-04-21 cs.AI cs.LG cs.SY
Sequential feedback optimization with application to wind farm control
本文针对高维非线性系统反馈优化中一阶信息获取困难的问题，提出序贯线性化反馈优化框架，并进一步设计多时间尺度变体以降低计算成本，通过风电场控制仿真验证了收敛性和计算优势。
2025-07-20 cs.SY eess.SY math.OC
A Proximal Linearization-based Decentralized Method for Nonconvex Problems with Nonlinear Constraints
非凸问题的分散优化现在被许多新兴应用所要求（例如，智能电网、智能建筑等）。虽然凸问题已经取得了巨大的进展，非凸情况下，特别是非线性约束的结果，仍然是在很大程度上未探索。这主要是由于非线性和非凸性给收敛条件的建立带来了困难。本文研究了一类结构非凸问题的分散优化问题，其特征在于：（i）全局目标函数非凸（可能非光滑）;（ii）耦合非线性约束和局部有界凸约束w.r.t.探员们针对这类问题，提出了一种基于近似线性化的分散方法（PLDM）。与传统的（增广）拉格朗日为基础的方法，通常需要在每次迭代的精确（局部）最优值不同，该方法利用一个近似的线性化为基础的技术来迭代更新的决策变量，这使得它的计算效率和可行的非线性情况。基于Kurdyka-Lojasiewicz性质，在一定的标准条件下，研究了PLDM算法的全局收敛性和局部收敛速度.最后，通过一个数值例子和多区域暖通空调（HVAC）控制的应用说明了该方法的性能和有效性。
2022-08-27 cs.DC math.OC
Discrete-time Flatness and Linearization along Trajectories
本文研究了非线性时变平坦离散时间系统沿轨迹线性化后的平坦性，证明了线性化系统仍保持平坦且平坦输出由原系统输出的线性化给出，并通过实例验证。
2022-10-17 math.DG math.DS math.OC
Locally Optimal Control of Complex Networks
最近已经表明，线性系的控制问题的最小能量解产生非局部的控制轨迹。当动态表示系统的潜在非线性动态的线性化时，则出现问题，其中线性化仅在状态空间的局部区域中有效。在这里，我们提供了一个解决方案的问题，最佳控制的线性化系统推导出一个随时间变化的集合，代表所有可能的控制轨迹参数化的时间和能量。只要控制动作终点定义在该集合内，就保证控制轨迹是局部的。如果控制动作的期望终点远离初态，则可以串行地执行一系列局部控制动作，从而在每个新位置处重新线性化动态。
2017-10-20 math.DS math.OC
Moment-Driven Predictive Control of Mean-Field Collective Dynamics
研究了基于相互作用主体的动力学控制律的综合及其平均场极限。基于线性化的方法是用来计算次优反馈法从微分矩阵Riccati方程的解决方案。这种控制律的动态性能的量化导致理论估计的非线性动力学的合适的线性化点。随后，将反馈律嵌入到非线性模型预测控制框架中，根据线性平均场动态矩的动态信息，自适应地对控制进行及时更新.所提出的方法的性能和鲁棒性进行评估，通过不同的数值实验集体动力学。
2021-01-12 cs.NA math.NA math.OC
Input-Output Feedback Linearization Preserving Task Priority for Multivariate Nonlinear Systems Having Singular Input Gain Matrix
University of Seoul（首尔大学）；TU Wien（维也纳工业大学）
本文针对输入增益矩阵奇异的多元非线性系统，提出基于任务优先级的输入输出反馈线性化方法，通过优先级标准形和字典序多目标优化，优先保证高优先级任务的线性化，并给出稳定性分析。
2025-03-12 cs.RO cs.SY eess.SY
Linearization-Based Feedback Stabilization of McKean-Vlasov PDEs
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出反馈控制框架，通过时间依赖的控制势函数加速 McKean-Vlasov 偏微分方程向指定平稳分布收敛，利用加权零均空间和基态变换构建 Schrödinger 型算子，实现局部指数稳定。
2026-04-30 cs.NA math-ph math.MP
Tracking Through Decoupling Singularities: A Singularity-Robust Homotopy-Continuation Extension of Feedback Linearization
针对方形非线性控制仿射系统在解耦奇点处反馈线性化失效问题，提出将跟踪转化为实时弧长同伦延拓的奇点鲁棒轨迹跟踪控制器，通过特定矩阵和条件实现有界控制跟踪，经仿真验证了其有效性。
2026-09-15 cs.RO cs.SY eess.SY
