Краткое содержание

arXiv:2511.13595v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: В данной работе рассматривается задача полной выходной регуляции для нелинейных систем при условии, что известны состояния как объекта управления, так и экзосистемы. В данном контексте идеальное отслеживание или подавление достигается путём построения многообразия с нулевой ошибкой регулирования $\pi(w)$ и упреждающего входного сигнала $c(w)$, которые делают такое многообразие инвариантным. Пара $(\pi(w), c(w))$ характеризуется уравнениями регулятора, то есть системой дифференциальных уравнений в частных производных с алгебраическим ограничением. Мы сосредоточены на точном решении уравнений регулятора, представляя подход на основе нейронной сети, учитывающей физические законы (Physics-Informed Neural Network — PINN), который непосредственно аппроксимирует функции $\pi(w)$ и $c(w)$ минимизацией остаточных значений под граничными и допустимыми условиями без необходимости предварительно вычисленных траекторий или размеченных данных. Полученный оператор отображает состояние экзосистемы на стационарные состояния объекта управления и входов, обеспечивает возможность реального времени и критически важно обобщается на семейства экзосистем с...