https://zbmath.org/atom/cc/93C70 2024-04-15T15:10:58.286558Z Werkzeug公司 https://zbmath.org/1530.93095 2024-04-15T15:10:58.286558Z “宋银生” https://zbmath.org/authors/？q=ai:song.yinsheng “李紫薇” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.ziwei “李，冯” https://zbmath.org/authors/？q=ai:li.feng.3（中文） “夏荣生” https://zbmath.org/authors/？q=ai:xia.rongsheng “沈浩” https://zbmath.org/authors/？q=ai:shen.hao.1 （无摘要） https://zbmath.org/1530.93168 2024-04-15T15:10:58.286558Z “杨，郝” https://zbmath.org/authors/？q=ai:yang.hao.2 “裴海龙” https://zbmath.org/authors/？q=ai:pei.hailong “岑、健” https://zbmath.org/authors/？q=ai:cen.jian 小结：本文针对一类存在输入饱和的非仿射非线性控制系统，提出了一种可行的方法来获得性能恢复。在之前的工作中，要求对设备进行仿射控制，以得出期望输入和饱和输入之间的差异。考虑到非仿射结构，我们首先建立了一个相对于标称系统的快速子系统，其中不存在饱和。然后，建立中间子系统，通过近似原始系统和标称系统之间的差异来补偿输入饱和的影响。在慢时间尺度下，可以结合一系列现有的控制方法来实现所要求的瞬态性能。利用奇异摄动理论严格证明了系统的性能恢复能力。通过数值算例验证了该方法的有效性。{{版权所有}2022 John Wiley&Sons Ltd.} https://zbmath.org/1530.93299 2024-04-15T15:10:58.286558Z “瓦莱里·格利泽” https://zbmath.org/authors/？q=ai:glizer.valery-年 “弗拉基米尔，图雷茨基” https://zbmath.org/authors/？q=ai:turetsky.vladimir 摘要：我们考虑了为统计过程控制（或简而言之，统计控制（SC））构建最佳时间采样的问题。这种时间采样的目的是将由于检测到不希望发生的过程变化的延迟而导致的预期损失降至最低。我们研究了这种损失是采样时间间隔的二次函数的情况。这个问题是由一个非标准的变分问题来建模的。我们提出两种方法来解决这个变分问题。第一种方法是基于其对最优控制问题的等效转换。后者通过应用Pontryagin的最大值原理进行求解，得出SC中最佳时间采样的解析表达式。第二种方法使用变分问题的离散化，从而产生有限维二次优化问题。后者的解决方案在SC中提供了一个次优的时间采样。在数值示例中，将这两种方法获得的时间采样进行了比较。整个系列见[Zbl 1485.93017]。