İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Kontrol teorisi›Geri Adımlama Kontrolü
Machine learningNonlinear Control

Geri Adımlama Kontrolü

Backstepping Control · Ayrıca şöyle bilinir: Integrator Backstepping, Recursive Lyapunov Design

Geri adımlama, karmaşık bir doğrusal olmayan sistemi daha basit alt sistemlere ayırarak ve her adımda kararlılığı garanti ederek, denetleyiciyi özyinelemeli olarak, katman katman tasarlayan sistematik bir doğrusal olmayan kontrol tasarım yöntemidir. Krstic, Kanellakopoulos ve Kokotovic tarafından geliştirilen geri adımlama, tam model bilgisi veya tam durum doğrusallaştırması gerektirmeden doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünü mümkün kılar ve esnekliği garantili kararlılıkla birleştirir.

ScholarGate
  1. Machine learning
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Geri Adımlama Kontrolü
Geri Beslemeli Doğrusall…H-sonsuz KontrolüKayar Mod KontrolüUyarlanabilir Kontrol

Ne zaman kullanılır

Geri adımlamayı, katı geri besleme yapısına sahip doğrusal olmayan sistemler (doğrusallıklarla entegratör zincirleri) için, Lyapunov kanıtıyla garantili kararlılık istediğinizde ve sistem parametreleri belirsiz olduğunda kullanın. Doğrusal olmayan uçak kontrolü, su altı araçları ve robot kolları için idealdir. Sistemin katı geri besleme yapısına sahip değilse veya hızlı hesaplama gerektiriyorsa (geri adımlama tasarımı çevrimdışıdır) geri adımlamadan kaçının.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Lyapunov analizi ile kanıtlanmış sistematik tasarım ve garantili küresel asimptotik kararlılık.
  • Doğrusallaştırma veya tam iptal olmadan doğrusal olmayan sistemleri ele alır.
  • Belirsizlik ve dayanıklılığın Lyapunov yeniden tasarımı yoluyla doğal olarak dahil edilmesi.
  • Sanal denetim seçimindeki esneklik, performans ve dayanıklılık arasında ödünleşimlere izin verir.
  • Kademeli sistemleri ve entegratör zincirlerine sahip sistemleri doğal olarak ele alır.
Sınırlılıklar
  • Katı geri besleme yapısı gerektirir; genel doğrusal olmayan sistemlere uygulanamaz.
  • Denetim yasası, yüksek dereceli türevleri (tepe noktası fenomeni) içerebilir ve karmaşık olabilir.
  • Geri adımlama kazançları agresif olabilir, bu da büyük denetim çabasına ve aktüatör doygunluğuna yol açabilir.
  • Tasarım çevrimdışıdır; uyarlanabilir gerçek zamanlı parametre ayarlaması için uygun değildir.
  • Tepe noktası: ilk katmanda geçici aşırı salınım meydana gelebilir ve diğer durumları doğrusal olmayan bölgeye itebilir.

SSS

Katı geri besleme formu nedir ve geri adımlama için buna ihtiyacım var mı?

Katı geri besleme formu şöyledir: x_1_nokta = x_2, x_2_nokta = x_3, ..., x_n_nokta = f(x_1,...,x_n) + g(x_1,...,x_n)u. Her durumun türevi, yalnızca daha düşük indeksli durumlara ve bir kontrol terimine bağlıdır. Bu yapı özyinelemeli tasarımı mümkün kılar. Katı geri besleme formunda olmayan sistemler, ön dönüşümler veya kısmi geri adımlama gerektirir.

Tepe noktası fenomeni nedir ve nasıl önlenir?

Tepe noktası, erken katmanlardaki geçici aşırı salınımdır ve sonraki katmanları istikrarsızlaştırabilir. Agresif kazançlar olduğunda ortaya çıkar. Azaltma yöntemleri: (1) kazanç büyüklüklerini azaltmak, (2) alçak geçiren filtreleme ile entegratör geri adımlaması eklemek, (3) sanal denetimleri doyurmak, (4) sanal denetim türevlerini sınırlamak için komut filtrelemesi kullanmak.

Kaynaklar

  1. Krstic, M., Kanellakopoulos, I., & Kokotovic, P. (1995). Nonlinear and Adaptive Control Design. John Wiley & Sons. link ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 3). Backstepping Control. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/control-theory/backstepping-control

İlişkili yöntemler

Geri Beslemeli DoğrusallaştırmaH-sonsuz KontrolüKayar Mod Kontrolü

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Geri Beslemeli DoğrusallaştırmaKontrol teorisi↔ karşılaştır
  • H-sonsuz KontrolüKontrol teorisi↔ karşılaştır
  • Kayar Mod KontrolüKontrol teorisi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Uyarlanabilir KontrolGeri Beslemeli DoğrusallaştırmaKayar Mod Kontrolü

Benzer yöntemler

Geri Beslemeli DoğrusallaştırmaKayar Mod KontrolüAktif Bozucu Reddetme KontrolüUyarlanabilir KontrolModel Predictive ControlH-sonsuz KontrolüLineer Kuadratik Regülatör (LQR)Pontryagin Maksimum İlkesi

İlgili referans kavramlar

Adi Diferansiyel Denklemlerin Kararlılık KuramıOptimal KontrolDoğrusal Olmayan ProgramlamaDoğrusal Çok Adımlı YöntemlerRunge-Kutta YöntemleriAdi Diferansiyel Denklemlerin Sayısal Çözümü

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Backstepping Control (Backstepping Control). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/control-theory/backstepping-control · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Miroslav Krstic
Subfamily
Nonlinear Control
Year
1995
Type
algorithm
İlişkili yöntemler
Geri Beslemeli DoğrusallaştırmaH-sonsuz KontrolüKayar Mod Kontrolü
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil