Interval Observer Design for Discrete Linear Time-Invariant Systems with Uncertainties

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

This paper considers the problem of constructing an interval observer for systems described by discrete-time linear models under uncertainties in the form of exogenous disturbances and measurement noise (unknown bounded functions). Such an observer is designed using the minimal-dimension model of the original system invariant with respect to the disturbances. The dynamic matrix of this model is defined in the identification canonical form. We present relations to design an interval observer of minimal complexity for estimating the set of admissible values of a given linear function of the state vector. If the observer invariant with respect to the disturbances does not exist, we suggest a method to construct an observer with minimal sensitivity to them based on the singular value decomposition of system matrices. Theoretical results are illustrated by an example.

Негізгі сөздер

Авторлар туралы

A. Zhirabok

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

Email: zhirabok@mail.ru
Vladivostok, Russia

A. Zuev

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

Email: alvzuev@yandex.ru
Vladivostok, Russia

C. Kim

Far Eastern Federal University

Email: kim.ci@dvfu.ru
Vladivostok, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Чхун Ир. Метод построения интервальных наблюдателей для стационарных линейных систем // Изв. РАН. ТиСУ. – 2022. – № 5. – С. 3–13. [Zhirabok, A., Zuev, A., Kim Chung Il Method to Design Interval Observers for Linear Time-Invariant Systems // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2022. – Vol. 61, no. 5. – P.485–495.]
  2. Ефимов Д.В., Раисси Т. Построение интервальных наблюдателей для динамических систем с неопределенностями // Автоматика и телемеханика. – 2016. – № 2. – С. 5–49. [Efimov, D., Raissi, T. Interval Observer Design for Dynamic Systems with Uncertainties // Automation and Remote Control. – 2016. – Vol. 77, iss. 2. – P. 191–225.]
  3. Khan, A., Xie, W, Zhang, L., Liu, L. Design and Applications of Interval Observers for Uncertain Dynamical Systems // IET Circuits Devices Syst. – 2020. – Vol. 14. – P. 721–740.
  4. Kolesov, N., Gruzlikov, A., Lukoyanov, E. Using Fuzzy Interacting Observers for Fault Diagnosis in Systems with Parametric Uncertainty // Proc. XII-th Inter. Sympos. «Intelligent Systems», INTELS’16. – Moscow, Russia, 2016. – 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. [Kremlev, A., Chebotarev, S. Interval Observer Synthesis for Linear LPV System // Izv. Vuzov. Priborostroenie. – 2013. – Vol. 56, no. 4. – P. 42–46 (In Russian)]
  6. Chebotarev, S., Efimov, D., Raissi, T., Zolghadri, A. Interval Observers for Continuous-Time LPV Systems with L1/L2 Performance // Automatica. – 2015. – Vol. 51. – P. 82–89.
  7. Mazenc, F., Bernard, O. Asymptotically Stable Interval Observers for Planar Systems with Complex Poles // IEEE Trans. Automatic Control. – 2010. – Vol. 55, no. 2. – P. 523–527.
  8. Blesa, J., Puig, V., Bolea, Y. Fault Detection Using Interval LPV Models in an Open-Flow Canal // Control Engineering Practice. – 2010. – Vol. 18. – P. 460–470.
  9. Zheng, G., Efimov, D., Perruquetti, W. Interval State Estimation for Uncertain Nonlinear Systems // Proc. IFAC Nolcos. – Toulouse, France, 2013.
  10. Zhang, K., Jiang, B., Yan, X., Edwards, C. Interval Sliding Mode Based Fault Accommodation for Non-minimal Phase LPV Systems with Online Control Application // Intern. J. Control. – 2020. – Vol. 93, no. 11 – P. 2675–2689. – doi: 10.1080/00207179.2019.1687932.
  11. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е. Методы идентификации и локализации дефектов в линейных системах на основе скользящих наблюдателей // Изв. РАН. Теория и системы управления. – 2019. – № 6. – С. 73–89. [Zhirabok, A., Zuev, A., Shumsky, A.E. Methods of Diagnosis in Linear Systems Based on Sliding Mode Observers. Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2019. – Vol. 58, no. 6. – P. 898–914.]
  12. Квакернаак Х., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. – М.: Мир, 1977. [Kwarernaak, C., Sivan, R. Linear Optimal Control Systems. – N.-Y.: Wiley, 1972.].

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».