Nonfragile Filtering under Bounded Exogenous Disturbances

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

Рассматривается задача фильтрации для линейных систем, подверженных постоянно действующим внешним возмущениям, при этом качество фильтрации характеризуется размером ограничивающего эллипсоида, содержащего оцениваемый выход системы. Предложен регулярный подход к решению задачи нехрупкой фильтрации, состоящей в синтезе матрицы фильтра, которая выдерживает допустимые вариации своих коэффициентов. Применение концепции инвариантных эллипсоидов позволило переформулировать исходную проблему в терминах линейных матричных неравенств и свести ее к параметрической задаче полуопределенного программирования, легко решающейся численно. Статья продолжает серию работ автора, посвященную вопросам фильтрации при неслучайных ограниченных внешних возмущениях и погрешностях измерений.

Авторлар туралы

M. Khlebnikov

Email: khlebnik@ipu.ru

Әдебиет тізімі

  1. Schweppe F.C. Uncertain Dynamic Systems. N.J.: Prentice Hall, 1973.
  2. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977.
  3. Черноусько Ф.Л. Оценивание фазового состояния динамических систем. М.: Наука, 1988.
  4. Поляк Б.Т., Топунов М.В. Фильтрация при неслучайных возмущениях: метод инвариантных эллипсоидов // Доклады Академии наук. 2008. Т. 418. № 6. С. 749–753. Polyak B.T., Topunov M.V. Filtering under Nonrandom Disturbances: The Method of Invariant Ellipsoids // Doklady Mathematics. 2008. V. 77. No. 1. P. 158–162.
  5. Boyd S., El Ghaoui L., Ferron E., Balakrishnan V. Linear Matrix Inequalities in System and Control Theory. Philadelphia: SIAM, 1994.
  6. Поляк Б.Т., Хлебников М.В., Щербаков П.С. Управление линейными системами при внешних возмущениях: Техника линейных матричных неравенств. М.: ЛЕНАНД, 2014.
  7. Хлебников М.В. Робастная фильтрация при неслучайных возмущениях: метод инвариантных эллипсоидов // АиТ. 2009. № 1. С. 147–161. Khlebnikov M.V. Robust Filtering under Nonrandom Disturbances: The Invariant Ellipsoid Approach // Autom. Remote Control. 2009. V. 70. No. 1. P. 133–146.
  8. Хлебников М.В. Разреженная фильтрация при ограниченных внешних возмущениях // АиТ. 2022. № 2. С. 35–50. Khlebnikov M.V. Sparse Filtering under Bounded Exogenous Disturbances // Autom. Remote Control. 2022. V. 83. No. 2. P. 191–203.
  9. Хлебников М.В. Сравнение гарантирующего и калмановского фильтров // АиТ. 2023. № 4. С. 64–95. Khlebnikov M.V. A Comparison of Guaranteeing and Kalman Filters // Autom. Remote Control. 2023. V. 84. No. 4. P. 434–459.
  10. Keel L.H., Bhattacharyya S.P. Robust, Fragile, or Optimal? // IEEE Trans. Autom. Control. 1997. V. 42. No. 8. P. 1098–1105.
  11. Баландин Д.В., Коган М.М. Синтез грубых регуляторов на основе линейных матричных неравенств // АиТ. 2006. № 12. С. 154–162. Balandin D.V., Kogan M.M. Synthesis of nonfragile controllers on the basis of linear matrix inequalities // Autom. Remote Control. 2006. V. 67. No. 12. P. 2002–2009.
  12. Хлебников М.В. Нехрупкий регулятор для подавления внешних возмущений // АиТ. 2010. № 4. С. 106–119. Khlebnikov M.V. A Nonfragile Controller for Suppressing Exogenous Disturbances // Autom. Remote Control. 2010. V. 71. No. 4. P. 640–653.
  13. Хлебников М.В., Щербаков П.С. Инвариантность и нехрупкость при подавлении внешних возмущений // АиТ. 2015. № 5. С. 175–190. Khlebnikov M.V., Shcherbakov P.S. Invariance and Nonfragility in the Rejection of Exogenous Disturbances // Autom. Remote Control. 2015. V. 76. No. 5. P. 872–884.
  14. Luenberger D.G. Observing the State of a Linear System // IEEE Transactions on Military Electronics. 1964. V. 8. P. 74–80.
  15. Luenberger D.G. An Introduction to Observers // IEEE Trans. Autom. Control. 1971. V. 35. P. 596–602.
  16. Petersen I.R. A Stabilization Algorithm for a Class of Uncertain Linear Systems // Syst. Control Lett. 1987. V. 8. Iss. 4. P. 351–357.
  17. Grant M., Boyd S. CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming, version 2.2. URL http://cvxr.com/cvx

© The Russian Academy of Sciences, 2024

Осы сайт cookie-файлдарды пайдаланады

Біздің сайтты пайдалануды жалғастыра отырып, сіз сайттың дұрыс жұмыс істеуін қамтамасыз ететін cookie файлдарын өңдеуге келісім бересіз.< / br>< / br>cookie файлдары туралы< / a>