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基于近似离散时间模型的采样数据系统半全局指数输入状态稳定性( Semiglobal exponential input-to-state stability of sampled-data systems based on approximate discrete-time models )
Alexis J. Vallarella Paula Cardone Hernan Haimovich
非线性系统的精确离散时间模型很难或不可能获得，因此可以采用近似模型进行控制设计。大多数已有的结果给出了闭环近似模型的稳定性转化为（未知的）精确模型的稳定性的条件，但仅限于实际意义上，即通过限制最大采样周期，保证闭环系统的轨迹收敛到一个有界区域，该区域的大小可以尽可能小。此外，精确模型与近似模型具有完全相同类型的渐近稳定性，存在一些非常严格的条件。在此背景下，我们的主要贡献在于通过考虑半lobal指数输入到状态稳定性（SE-ISS）提供了不太严格的条件，其中输入可以成功地表示状态测量和驱动误差。这些条件是建立一个充分近似模型的SE-ISS的基础上，在均匀采样和非均匀采样下都适用。作为第二个贡献，我们证明了显式龙格-库塔模型满足我们的条件，因此可以使用。给出了基于近似离散时间模型的镇定控制设计实例。
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