Minimization of Peak Effect in the Free Motion of Linear Systems with Restricted Control

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

A peak effect minimization problem in the free motion of linear systems is considered in the paper. The paper proposes an iterative procedure for the peak effect minimization using a combination of the recently proposed gramian-based approach and the theory of using the condition number of an eigenvectors matrix for the upper bound estimations of the system state processes. Minimization of control costs is based on the analysis of the singular value decomposition of a gramian of control costs, followed by the formation of major and minor estimations of the gramian. Minimization of peak effect in the trajectories of free movement of systems is carried out by minimizing the condition number of the eigenvectors matrix of the matrix of a stable closed-loop system, while the state matrix with the desired eigenvalues and eigenvectors is designed with the generalized modal control. The development of an iterative algorithm for the peak effect minimization in the trajectories of linear systems under any non-zero initial conditions with restricted control is based on an aggregated index. The index takes into account both the estimate of the gramian of control costs and the condition number of the eigenvectors matrix of the stable closed-loop system. Minimization of the aggregated index makes it possible to ensure minimal deviations in the trajectories of free movement of systems of the considered class. The procedure is applied to a system of two satellites with restricted control, where peak effects in satellites relative trajectories are minimized. Two cases of peak affect minimization are considered. In the first case, the peak effect minimization in the trajectories of free movement of satellites is carried out only by minimizing the gramian of control costs. In the second case, the peak effect minimization is realized using the developed algorithm. The results illustrate the efficiency of the procedure and indicate the decrease of the peak effect for the satellites relative trajectories.

About the authors

N. A Dudarenko

ITMO University

Author for correspondence.
Email: dudarenko@yandex.ru
Kronverksky Av. 49

N. A Vunder

ITMO University

Email: wunder.n@mail.ru
Kronverksky Av. 49

V. G Melnikov

Saint-Petersburg Mining University

Email: Melnikov_VG@pers.spmi.ru
21-st Line V.O. 2

A. A Zhilenkov

State Marine Technical University

Email: zhilenkovanton@gmail.com
Lotsmanskaya St. 101

References

  1. Агиевич В.Н., Парсегов С.Э., Щербаков П.С. Верхние оценки всплеска в линейных дискретных системах. Автоматика и телемеханика. 2018. № 11. С. 32–46.
  2. Dudarenko N., Vunder N., Grigoriev V. Large deviations in discrete-time systems with control signal delay. Proceedings of 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics. 2019. pp. 281–288.
  3. Polyak B., Smirnov G. Large deviations for non-zero initial conditions in linear systems. Automatica. 2016. no. 74. pp. 297–307.
  4. Khlebnikov M. Upper estimates of the deviations in linear dynamical systems subjected to uncertainty. 15th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. 2018. pp. 1811–1816.
  5. Фельдбаум А.А. О распределении корней характеристического уравнения систем регулирования. Автоматика и телемеханика. 1948. № 4. С. 253–279.
  6. Полоцкий В.Н. Оценка состояния линейных систем с одним выходом при помощи наблюдающих устройств. Автоматика и телемеханика. 1980. № 12. С. 12–28.
  7. Измайлов Р.Н. Эффект «всплеска» в стационарных линейных системах со скалярными входами и выходами. Автоматика и телемеханика. 1987. № 8. С. 56–62.
  8. Sussman H., Kokotovic P. The peaking phenomenon and the global stabilization of nonlinear systems. IEEE Trans. Automat. Control. 1991. no. 36. pp. 461–476.
  9. Вундер Н.А., Дударенко Н.А. Анализ системных ситуаций с ненулевым начальным состоянием в задаче предэксплуатационной юстировки главного рефлектора большого полноповоротного радиотелескопа. Оптический журнал. 2018. № 10. С. 33–42.
  10. Вундер Н.А. Анализ отклонений траекторий свободного движения непрерывных и дискретных систем от монотонной сходимости: диссертация. СПб: Университет ИТМО, 2018. 159 с.
  11. Whidborne J.F., McKernan J.C. On the Minimization of Maximum Transient Energy Growth. IEEE Transactions on Automatic Control. 2007. vol. 52. no. 9. pp. 1762–1767.
  12. Yao H., Sun Y., Mushtaq T., Hemati M. Reducing Transient Energy Growth in a Channel Flow Using Static Output Feedback Control. AIAA Journal. 2022. vol. 60. no. 7. pp. 4039–4052.
  13. Apkarian P., Noll D. Optimizing the Kreiss constant. SIAM Journal on Control and Optimization. 2020. vol. 58. no. 6. pp. 3342–3362.
  14. Benyza J., Lamine M., Hifdi A. Transient energy growth of channel flow with cross-flow. MATEC Web Conf. 2019. vol. 286. pp. 07008.
  15. Hemati M., Yao H. Advances in Output Feedback Control of Transient Energy Growth in a Linearized Channel Flow. AIAA Scitech 2019 Forum. 2019. pp. 0882.
  16. Golub G., Van Loan C. Matrix Computations. Baltimore and London: Johns Hopkins University Press, 1996. 723 p.
  17. Wilkinson J. The Algebraic Eigenvalue Problem. Oxford: Clarendon Press, 1995. 680 p.
  18. Strang G. Linear Algebra for Everyone. Wellesley-Cambridge Press, 2020. 368 p.
  19. Himmelblau D. Applied nonlinear programming. New York: McGraw-Hill, 1972. 416 p.
  20. Biruykov D., Ushakov A. Gramian Approach for Control Costs Estimation. Proceedings of International Conference on Electrical, Control and Computer Engineering. 2011. pp. 94–96.
  21. Brunton S.L., Kutz J.N. Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control. Cambridge University Press, 2019. 492 p.
  22. Byrd R.H., Gilbert J. C., Nocedal J. A. Trust Region Method Based on Interior Point Techniques for Nonlinear Programming. Mathematical Programming. 2000. vol. 89. no. 1. pp. 149–185.
  23. Andrievsky B., Fradkov A., Kudryashova E. Control of Two Satellites Relative Motion over the Packet Erasure Communication Channel with Limited Transmission Rate Based on Adaptive Coder. Electronics. 2020. no. 9. pp. 2032.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».