Алгоритм управления нелинейными системами в условиях возмущений и помех измерения

Предложен алгоритм стабилизации нелинейных систем со снижением уровня влияния помех измерения, параметрической неопределенности и внешних возмущений. Рассматриваются помехи измерения, размерность которых совпадает с размерностью вектора состояния объекта. Параметрическая неопределенность и внешние возмущения могут присутствовать в любом уравнении модели объекта. Получены условия расчета параметров алгоритма в виде разрешимости линейного матричного неравенства. Численные примеры иллюстрируют эффективность предложенной схемы.

Ключевые слова

Нелинейная система, компенсация, возмущение, помеха, S-процедура, линейное матричное неравенство

Источник финансирования

Результаты раздела 3 получены при поддержке Российского фонда фундаментальныхи сследований (проект № 17-08-01266). Результат раздела 4 получены при поддержке Российского научного фонда (проект № 14-29-00142) в Институте проблем машиноведения РАН. Другие результаты получены при финансовой поддержке ведущих университетов Российской Федерации (субсидия 074-U01), поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (проект № 14.Z50.31.0031) и поддержке программы № 30 Президиума РАН.

Получено

28.09.2018

Дата публикации

29.09.2018

Кол-во символов

537

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Фуртат И. Б. Алгоритм управления нелинейными системами в условиях возмущений и помех измерения // Автоматика и телемеханика – 2018. – Выпуск 7 C. 41-58 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/ait/s000523100000266-6-1 (дата обращения: 03.05.2024). DOI: 10.31857/S000523100000266-6
MLA	Furtat, Igor "An Algorithm to Control Nonlinear Systems in Perturbations and Measurement Noise." Avtomatika i Telemekhanika 7 (2018):41-58. DOI: 10.31857/S000523100000266-6
APA	Furtat I. (2018). An Algorithm to Control Nonlinear Systems in Perturbations and Measurement Noise. Avtomatika i Telemekhanika (7), pp.41-58 DOI: 10.31857/S000523100000266-6

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1413

Оценка читателей: голосов 0

1. Поляк Б.Т., Топунов М.В. Подавление ограниченных внешних возмущений: управление по выходу // АиТ. 2008. № 5. С. 72–90.

2. Никифоров В.O. Нелинейная система управления с компенсацией внешних детерминированных возмущений // Изв. РАН. Теория и системы управления. 1997. № 4. С. 69–73.

3. Fedele G., Ferrise A. Biased Sinusoidal Disturbance Compensation with Unknown Frequency // IEEE Trans. Autom. Control. 2013. V. 58. No. 12. P. 3207–3212.

4. Буков В.Н. Вложение систем. Аналитический подход к анализу и синтезу матричных систем. Калуга: Изд-во научн. лит-ры. Н.Ф. Бочкаревой, 2006.

5. Проскурников А.В., Якубович В.А. Универсальные регуляторы в задачах оптимального управления с эталонной моделью при неизвестных внешних сигналах // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2012. № 2. С. 49.

6. Цыкунов А.М. Робастное управление с компенсацией возмущений. М.: Физматлит, 2012.

7. Guo G., Hill D.J., Wang Y. Nonlinear output stabilization control for multimachine power systems // IEEE Trans. Circuit. Syst. 1. 2000. V. 47. No. 1. P. 46–53.

8. Chen Y., Liu F., Mei S., Ma J. Toward adaptive robust state estimation based on MCC by using the generalized Gaussian density as kernel functions // Electr. Power Energy Syst. 2015. V. 71. P. 297–304

9. Беляев А.Н., Смоловик С.В., Фрадков А.Л., Фуртат И.Б. Робастное управление электрическим генератором при нестационарной механической мощности // Изв. РАН. Теория и системы управления. 2013. № 5. С. 78–86.

10. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. М.: Изд-воМТТУ им. Н.Э. Баумана, под ред. Егупова Н.Д., 2002.

11. Baillieul J. Feedback Coding for Information-Based Control: Operating Near the Data Rate Limit // Proc. 41 IEEE Conf. Decision Control, ThP02-6, Las Vegas, Nevada, USA, 2002. P. 3229–3236.

12. Delchamps D.F. Extracting State Information from a Quantized Output Record // Syst. Control Lett. 1989. V. 13. P. 365–372.

13. Furtat I.B., Fradkov A.L., Liberzon D. Compensation of disturbances for MIMO systems with quantized output // Automatica. 2015. V. 60. P. 239–244.

14. Баландин Д.В., Коган М.М. Синтез законов управления на основе линейных матричных неравенств. М.: Физматлит, 2007.

15. Поляк Б.Т., Хлебников М.В., Щербаков П.С. Управление линейными системами при внешних возмущениях. Техника линейных матричных неравенств. М.: Ленанд, 2014.

16. Фуртат И.Б. Алгоритм робастного управления линейными объектами с векторными входами-выходами в условии насыщения сигнала управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2016. № 9. Т. 17. С. 579–587.

17. Fridman E. A refined input delay approach to sampled-data control // Automatica. 2010. V. 46. P. 421–427.

18. Поляк Б.Т., Щербаков П.С. Робастная устойчивость и управление. М.: Наука, 2002.

19. Браммер К., Зиффлинг Г. Детерминированное наблюдение и стохастическая фильтрация. М.: Наука, 1982.