УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

јвтор:  ≈мель€нов ћ. ј.
Ќазвание:  ѕассивность и стабилизаци€ нелинейных дифференциальных повтор€ющихс€ процессов
—татус:  опубликовано
»здательство:  »ѕ” –јЌ
√од:  2016
“ип:  стать€ вед.журн.
Ќазвание журнала:  ”правление большими системами
¬ыпуск:  61
Ѕиблиографи€:  ≈мель€нов ћ. ј. ѕассивность и стабилизаци€ нелинейных дифференциальных повтор€ющихс€ процессов / ”правление большими системами. ¬ыпуск 61. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2016. —.60-87.
–убрика:  ћатематическа€ теори€ управлени€
 лючевые слова:  повтор€ющиес€ процессы, нелинейные 2Dсистемы, нелинейные дифференциальные повтор€ющиес€ процессы, пассивность, стабилизаци€, управление с итеративным обучением.
 лючевые слова (англ.):  repetitive process, nonlinear 2D-systems, differential nonlinear repetitive processes, passivity, stability, iterative learning control.
јннотаци€:  ћодели в виде повтор€ющихс€ процессов €вл€ютс€ базовыми при проектировании систем управлени€ с итеративным обучением, получивших широкое распространение в различных област€х техники. ќни представл€ют собой одну из разновидностей так называемых 2D-систем. ¬ данной работе дл€ нелинейных повтор€ющихс€ процессов предлагаетс€ обобщение пон€ти€ пассивности и новое пон€тие векторной функции накоплени€, которые затем используютс€ дл€ решени€ задачи стабилизации. –езультаты обобщаютс€ на случай повтор€ющихс€ процессов с возможными нарушени€ми, моделируемыми марковской цепью с конечным числом состо€ний. Ёти новые результаты примен€ютс€ к синтезу управлени€ с итеративным обучением в услови€х информационных нарушений. ѕриводитс€ пример.
јннотаци€ (англ.):  Repetitive processes propagate information in two independent directions. They arise in the modeling of industrial systems such as metal rolling and can be used as a setting for control law design. The latter area has seen experimental verification for designs based on linear dynamic models. This paper addresses stabilization and disturbance attenuation for differential nonlinear repetitive processes where vector Lyapunov functions are used to characterize a physically relevant stability property and the disturbance attenuation is expressed in terms of an H? norm. An extension to processes with failures modeled by a finite state Markov chain is also developed and applied to iterative learning control design in the presence of model uncertainty and information channel failures. An illustrative example is also given.

в формате PDF

ѕросмотров: 1125, загрузок: 300, за мес€ц: 7.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены