随机扰动耦合水箱系统的扩展最优控制策略分析

"这篇论文详细探讨了一种针对带有随机扰动的耦合坦克系统的扩展最优控制策略。在耦合坦克系统中，通过引入随机干扰，研究人员旨在改进对系统动态的理解和控制。通常，耦合水箱的动力学可以表示为非线性系统，这直接影响到水位的最优控制决策。为了解决这个问题，论文提出了一种新的方法，即对系统进行线性化处理以确定稳态工作高度。然而，这种方法并不总是准确反映实际系统的行为。 在所采用的方法中，作者考虑了一个基于模型的最优控制问题，并引入了调整参数以更接近真实世界的运行高度。通过反复测量实际系统和模型之间的偏差，不断更新模型的最佳解。这种迭代过程结合了系统优化和参数估计，使得模型即使在与现实情况存在差异的情况下，也能得到接近原始最优控制问题的正确解。 论文指出，所提出的策略在处理耦合坦克系统的随机扰动时表现出了高效性。这一研究对于理解和控制具有不确定性的复杂系统有着重要的理论和实践意义。文章发表在《纯粹数学进展》(Advances in Pure Mathematics)2019年第9期，317-329页，由Sie Long Kek、Sy Yi Sim和Chuei Yee Chen合作完成。" 这篇研究的关键词包括“扩展最佳控制”，强调了对传统控制策略的扩展以适应随机干扰；“耦合坦克系统”是研究的核心对象，它涉及到多个相互作用的水箱；“模型与现实的差异”是研究中需要解决的关键问题，即如何让模型更准确地反映真实系统的动态；“迭代解”表明了通过迭代过程寻找最优解的方法；以及“调整参数”，这是优化模型以更符合实际系统特性的关键步骤。这些概念共同构成了研究的基础，展示了在复杂系统控制领域的一种创新方法。