Interval Observers for Continuous-Time Systems with Parametric Uncertainties

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

In this paper, interval observers are designed for linear dynamic systems described by continuous-time models with exogenous disturbances, measurement noises, and parametric uncertainties.
Jordan canonical form-based relations are presented for an interval observer that estimates the set of admissible values of a given linear function of the system state vector. The theoretical results are
illustrated by a practical example.

Sobre autores

A. Zhirabok

Institute of Marine Technology Problems, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences; Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Email: zhirabok@mail.ru
Vladivostok, Russia; Vladivostok, Russia

A. Zuev

Institute of Marine Technology Problems, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences; Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Email: alvzuev@yandex.ru
Vladivostok, Russia; Vladivostok, Russia

V. Filaretov

Institute of Automation and Control Processes, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Email: filaretov@inbox.ru
Vladivostok, Russia

A. Shumskiy

Institute of Marine Technology Problems, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Email: a.e.shumsky@yandex.con
Vladivostok, Russia

- Kim chkhun ir

Institute of Marine Technology Problems, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: kim.ci@dvfu.ru
Vladivostok, Russia

Bibliografia

  1. Efimov D., Raissi T., Perruquetti W., Zolghadri A. Estimation and control of discrete-time LPV systems using interval observers // 52nd IEEE Conf. on Decision and Control. Florence, Italy. 2013. P. 5036-5041.
  2. Chebotarev S., Efimov D., Raissi T., Zolghadri A.Interval observers for continuous-time LPV systems with L1/L2 performance // Automatica. 2015. V. 51. P. 82-89.
  3. Efimov D., Polyakov A., Richard J. Interval observer design for estimation and control of time-delay descriptor systems // Eur. J. Control. 2015. V. 23. P. 26-35.
  4. Kolesov N., Gruzlikov A., Lukoyanov E. Using fuzzy interacting observers for fault diagnosis in systems with parametric uncertainty // Proc. XII-th Inter. Symp. Intelligent Systems, INTELS'16, 5-7 October 2016, Moscow, Russia. P. 499-504.
  5. Кремлев А.С., Чеботарев С.Г. Синтез интервального наблюдателя для линейной системы с переменными параметрами // Изв. вузов. Приборостроение. 2013. Т. 56. №. 4. C. 42-46.
  6. Mazenc F., Bernard O. Asymptotically stable interval observers for planar systems with complex poles // IEEE Trans. Automatic Control. 2010. V. 55. № 2. P. 523-527.
  7. Blesa J., Puig V., Bolea Y. Fault detection using interval LPV models in an open-flow canal // Control Engineering Practice. 2010. V. 18. P. 460-470.
  8. Zheng G., Efimov D., Perruquetti W. Interval state estimation for uncertain nonlinear systems // IFAC Nolcos 2013. Toulouse, France, 2013.
  9. Zhang K., Jiang B., Yan X., Edwards C. Interval sliding mode based fault accommodation for non-minimal phase LPV systems with online control application // Int. J. Control. 2019. https://doi.org/10.1080/00207179.2019.1687932
  10. Ефимов Д.В., Раисси Т. Построение интервальных наблюдателей для динамических систем с неопределенностями // АиТ. 2016. № 2. С. 5-49.
  11. Khan A., Xie W., Zhang L., Liu L. Design and applications of interval observers for uncertain dynamical systems // IET Circuits Devices Syst. 2020. V. 14. P. 721-740.
  12. Жирабок А.Н. Самокоррекция ошибок в дискретных динамических системах // АиТ. 2006. № 6. С. 41-53.
  13. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Чхун Ир. Метод построения интервальных наблюдателей для стационарных линейных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 2022. № 4. С. 22-32.
  14. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Шумский А.Е., Ким Чхун Ир. Каноническая форма Жордана в задачах диагностирования и оценивания // АиТ. 2022. № 9. С. 49-67.
  15. Жирабок А.Н., Шумский А.Е., Павлов С.В. Диагностирование линейных динамических систем непараметрическим методом // АиТ. 2017. № 7. С. 3-21.
  16. Low X., Willsky A., Verghese G. Optimally robust redundancy relations for failure detection in uncertain systems // Automatica. 1996. V. 22. P. 333-344.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © The Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».