Preview

Известия высших учебных заведений. Приборостроение

Расширенный поиск

Адаптивные наблюдатели для нелинейных систем на основе процедуры динамического расширения и смешивания

https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-10-828-833

Аннотация

Рассмотрена задача синтеза адаптивного наблюдателя переменных состояния нелинейных динамических систем. Получение корректной оценки компонентов вектора состояний при параметрической неопределенности — достаточно сложный процесс, необходимый, например, при решении ряда задач управления или диагностики. Процесс синтеза предложенного адаптивного наблюдателя разделен на два этапа. На первом этапе осуществляется параметризация нелинейной динамической системы, принадлежащей заранее определенному классу систем, приводимых к линейной по состоянию форме. На втором оцениваются неизвестные параметры на основе метода градиентного спуска и синтезируется градиентный наблюдатель переменных состояния.

Об авторах

В. В. Беспалов
Университет ИТМО
Россия

Владимир Владимирович Беспалов - аспирант

Санкт-Петербург



А. А. Ведяков
Университет ИТМО
Россия

Алексей Алексеевич Ведяков - канд. техн. наук, факультет систем управления и робототехники; доцент

Санкт-Петербург



Список литературы

1. Kazantzis N. and Kravaris C. Nonlinear observer design using Lyapunov's auxiliary theorem // Proc. of the 36th IEEE Conf. on Decision and Control. San Diego, CA, USA, 1997. Vol. 5. P. 4802—4807. DOI: 10.1109/CDC.1997.649779.

2. Andrieu V. and Praly L. On the Existence of a Kazantzis-Kravaris/Luenberger Observer // SIAM Journal on Control and Optimization. 2006. Vol. 24, N 5. P. 432—456.

3. Ortega R., Bobtsov A., Pyrkin A., Aranovskiy S. A parameter estimation approach to state observation of nonlinear systems // Systems & Control Letters. 2015. Vol. 85. P. 84—94. ISSN 0167-6911. https://doi.org/10.1016/j.sysconle.2015.09.008.

4. Ortega R., Bobtsov A., Nikolaev N., Schiffer J. Generalized parameter estimation-based observers: Application to power systems and chemical–biological reactors // Automatica. 2021. Vol. 129. Р. 109635. ISSN 0005-1098. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109635.

5. Pyrkin A., Bobtsov A., Ortega R., Vedyakov A., Aranovskiy S. Adaptive state observers using dynamic regressor extension and mixing // Systems & Control Letters. 2019. Vol. 133. Р. 104519. ISSN 0167-6911. https://doi.org/10.1016/j.sysconle.2019.104519.

6. Sastry S., Bodson M. Adaptive Control: Stability, Convergence and Robustness. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1989.

7. Kreisselmeier G., Rietze-Augst G. Richness and excitation on an interval— with application to continuous-time adaptive control // IEEE, Trans. Automat. Control. 1990. Vol. 2, N 35. P. 165—171.

8. Афанасьев В. Н., Колмановский В. Б., Носов В. Р. Математическая теория конструирования систем управления. М.: Высш. шк., 2003. ISBN: 5-06-004162-X.


Рецензия

Для цитирования:


Беспалов В.В., Ведяков А.А. Адаптивные наблюдатели для нелинейных систем на основе процедуры динамического расширения и смешивания. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023;66(10):828-833. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-10-828-833

For citation:


Bespalov V.V., Vedyakov А.А. Adaptive observers for nonlinear systems based on dynamic extension and mixing procedure. Journal of Instrument Engineering. 2023;66(10):828-833. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-10-828-833

Просмотров: 18


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0021-3454 (Print)
ISSN 2500-0381 (Online)