Адаптивная оптимальная стабилизация дискретного минимально фазового объекта с неопределенностями по выходу и управлению

В статье рассматривается задача оптимальной робастной, в рамках $\ell_1$-теории робастного управления, стабилизации минимально-фазового объекта с дискретным временем в условиях сильной априорной неопределенности. Под минимально-фазовым объектом понимается управляемая система с устойчивыми нулями передаточной функции номинальной модели. Коэффициенты передаточной функции предполагаются неизвестными и принадлежащими известному ограниченному многограннику в пространстве коэффициентов. Неизвестными предполагаются также верхняя граница внешнего возмущения и коэффициенты усиления неопределенностей (возмущений) по выходу и управлению. Показателем качества служит наихудшее в классе возмущений и неопределенностей асимптотическое значение модуля выхода объекта. Решение задачи адаптивной оптимальной стабилизации с наперед заданной точностью базируется на методе рекуррентных целевых неравенств, выборе показателя качества задачи управления в качестве идентификационного критерия и использовании полиэдральных оценок всех неизвестных параметров. Применение метода рекуррентных целевых неравенств обеспечивает онлайн верификацию текущих оценок неизвестных параметров и априорных предположений.