SINTEZ GIBRIDNYKh NELINEYNYKh SISTEM UPRAVLENIYa NA OSNOVE KVAZILINEYNOGO PODKhODA

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Разработан метод синтеза гибридных нелинейных систем управления объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором состояния на основе непрерывных квазилинейных моделей, с применением квазилинейной дискретизации. Гибридная система синтезируется с повышенным периодом дискретизации управления и нулевой статической ошибкой по задающему воздействию. Решение задачи синтеза существует, если нелинейный объект удовлетворяет условиям критериев управляемости по состоянию, критерия управляемости выхода и некоторым другим условиям. Устойчивость гибридной системы доказывается с применением «технического» подхода, предложенного М.А. Айзерманом и Е.С. Пятницким, а также метода функций Ляпунова. Эффективность предложенного метода синтеза гибридных систем управления иллюстрируется численным примером. Предложенный метод может применяться для создания гибридных систем управления нелинейными объектами различного назначения.

About the authors

A. R Gayduk

Email: gaiduk_2003@mail.ru

References

  1. Garavello M., Piccoli B. Hybrid Necessary Principle // 44th IEEE Conference on Decision and Control, European Control Conference. Seville, Spain, December 12–15, 2005. P. 723–728.
  2. Nandola N.N., Bhartiya S. Predictive Control of Nonlinear Hybrid Systems Using Generalized Outer Approximation // 17th World Congress International Federation of Automatic Control Seoul, Korea, July 6–11, 2008. P. 3623–3628. https://doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.2056
  3. Sharifi E., Damaren C.J. A numerical approach to hybrid nonlinear optimal control // International Journal of Control. 2020. P. 1–14. https://doi.org/10.1080/00207179.2020.1763471
  4. Christofides P.D., El-Farra N.H. Control of Hybrid Nonlinear Systems // Control of Nonlinear and Hybrid Process Systems. Lect. Notes Control. 2005. V. 324. P. 225–275. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/11376316_7
  5. Alessandri A., Bedouhene F., Bouhadjra D., Zemouche A., Bagnerini P. Observer-based control for a class of hybrid linear and nonlinear systems // Discrete and Continuous Dynamical Systems. 2021. V. 14. I. 4. P. 1213–1231. https://doi.org/10.3934/dcdss.2020376
  6. Ghane R.G., Hassan M.Y. Advanced hybrid nonlinear control for morphing quadrotors // Mathematical Modelling of Engineering Problems, 2023. V. 10. No. 4. P. 1216–1224. https://doi.org/10.18280/mmep.100414
  7. Santoso F., Garratt M.A., Anavatti S.G., Petersen I. Robust Hybrid Nonlinear Control Systems for the Dynamics of a Quadcopter Drone // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. V. 50. No. 8. Aug. 2020. P. 3059–3071. https://doi.org/10.1109/TSMC.2018.2836922
  8. Gaiduk A.R., Stojković N.M. Analytical design of quasilinear control systems // FACTA UNIVERSITATIS. Series: Automatic Control and Robotics. 2014. V. 13. No. 2. P. 73–84.
  9. Gaiduk A.R. Nonlinear control systems design by transformation method // Mekhatronica, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018. V. 19. No. 12. P. 755–761. https://doi.org/10.17587.19.755-761
  10. Chen C-T. Linear system theory and design. New York: Oxford University Press, 1999. 334 p. ISBN 0-19-511777-8

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».