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Optimal control of DC-DC buck converter via linear systems with inaccessible Markovian jumping modes

机译:具有难以接近的马尔可夫跳跃模式的线性系统对DC-DC降压变换器的最优控制

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摘要

The note presents an algorithm for the average\udcost control problem of continuous-time Markov jump linear\udsystems. The controller assumes a linear state-feedback form\udand the corresponding control gain does not depend on the\udMarkov chain. In this scenario, the control problem is that of\udminimizing the long-run average cost. As an attempt to solve the\udproblem, we derive a global convergent algorithm that generates\uda gain satisfying necessary optimality conditions. Our algorithm\udhas practical implications, as illustrated by the experiments that\udwere carried out to control an electronic dc–dc buck converter.\udThe buck converter supplied a load that suffered abrupt changes\uddriven by a homogeneous Markov chain. Besides, the source of\udthe buck converter also suffered abrupt Markov-driven changes.\udThe experimental results support the usefulness of our algorithm.
机译:该注释提出了一种用于连续时间马尔可夫跳跃线性\ udsystems的平均\ udcost控制问题的算法。控制器采用线性状态反馈形式\ ud,并且相应的控制增益不取决于\ udMarkov链。在这种情况下,控制问题是\降低了长期平均成本。作为解决问题的一种尝试,我们推导了一种全局收敛算法,该算法会生成满足必要最优条件的\ uda增益。我们的算法具有实际意义,如通过对电子dc-dc降压转换器进行控制的实验所证明的那样。\ ud降压转换器提供的负载经历了突然变化,由均匀的马尔可夫链驱动。此外,降压转换器的源也遭受了由马尔可夫驱动的突变。\ ud实验结果证明了该算法的有效性。

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