Построение интервальных наблюдателей для дискретных линейных стационарных систем с неопределенностями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается задача построения интервальных наблюдателей для систем, описываемых дискретными линейными моделями, при наличии неопределенностей в виде внешних возмущений и шумов измерений, которые представляют собой неизвестные ограниченные функции. Для построения такого наблюдателя используется модель исходной системы минимальной размерности, нечувствительная к возмущениям, матрица динамики которой ищется в идентификационной канонической форме. Приводятся соотношения, позволяющие построить интервальный наблюдатель минимальной сложности, который оценивает множество допустимых значений заданной линейной функции вектора состояния системы. Для случая, когда невозможно построить наблюдатель, нечувствительный к возмущениям, на основе сингулярного разложения матриц, описывающих систему, предложен способ построения наблюдателя, минимально чувствительного к возмущениям. Теоретические результаты иллюстрируются примером построения интервального наблюдателя для электропривода.

Об авторах

А. Н Жирабок

Дальневосточный федеральный университет; Институт проблем морских технологий ДВО РАН

Email: zhirabok@mail.ru
г. Владивосток, Россия

А. В Зуев

Институт проблем морских технологий ДВО РАН; Дальневосточный федеральный университет

Email: alvzuev@yandex.ru
г. Владивосток, Россия

Ч. И Ким

Дальневосточный федеральный университет

Email: kim.ci@dvfu.ru
г. Владивосток, Россия

Список литературы

  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.].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».