УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

Пассивность и стабилизация нелинейных дифференциальных повторяющихся процессов


Автор(ы): Емельянов М. А.
Название статьи:  Пассивность и стабилизация нелинейных дифференциальных повторяющихся процессов
Выпуск: 61
Год: 2016
Библиография: Емельянов М. А. Пассивность и стабилизация нелинейных дифференциальных повторяющихся процессов / Управление большими системами. Выпуск 61. М.: ИПУ РАН, 2016. С.60-87.
Дата опубликования: 31.05.2016
Ключевые слова: повторяющиеся процессы, нелинейные 2Dсистемы, нелинейные дифференциальные повторяющиеся процессы, пассивность, стабилизация, управление с итеративным обучением.
Аннотация: Модели в виде повторяющихся процессов являются базовыми при проектировании систем управления с итеративным обучением, получивших широкое распространение в различных областях техники. Они представляют собой одну из разновидностей так называемых 2D-систем. В данной работе для нелинейных повторяющихся процессов предлагается обобщение понятия пассивности и новое понятие векторной функции накопления, которые затем используются для решения задачи стабилизации. Результаты обобщаются на случай повторяющихся процессов с возможными нарушениями, моделируемыми марковской цепью с конечным числом состояний. Эти новые результаты применяются к синтезу управления с итеративным обучением в условиях информационных нарушений. Приводится пример.


Author(s): Emelianov M.
Article title: Passivity based stabilization of nonlinear differential repetitive processes with application to iterative learning control
Issue: 61
Year: 2016
Keywords: repetitive process, nonlinear 2D-systems, differential nonlinear repetitive processes, passivity, stability, iterative learning control.
Abstract: Repetitive processes propagate information in two independent directions. They arise in the modeling of industrial systems such as metal rolling and can be used as a setting for control law design. The latter area has seen experimental verification for designs based on linear dynamic models. This paper addresses stabilization and disturbance attenuation for differential nonlinear repetitive processes where vector Lyapunov functions are used to characterize a physically relevant stability property and the disturbance attenuation is expressed in terms of an H? norm. An extension to processes with failures modeled by a finite state Markov chain is also developed and applied to iterative learning control design in the presence of model uncertainty and information channel failures. An illustrative example is also given.


в формате PDF

Просмотров: 2940; загрузок: 695, за месяц: 13.

Назад

ИПУ РАН © 2007. Все права защищены