×
查克拉巴蒂，安库什;安·伦德尔（Ann E.Rundell）。;艾克，斯坦尼斯·瓦·H。;朱方来;Gregery T.巴扎德。

基于滑模观测器和光滑窗函数的非线性系统未知输入估计。 （英语） Zbl 1405.90100号

SIAM J.控制优化。 56，编号5，3619-3641（2018）.
摘要：虽然使用不连续继电器的滑模观测器（SMO）得到了广泛的分析，但大多数SMO都是使用不连续继电的连续近似来计算实现的。这导致在观测器误差空间的滑动流形附近形成边界层。针对一类具有增量式二次约束的非线性系统，提出了一种构造边界层SMO（BL-SMO）的凸规划方法。具体来说，观测器增益是通过求解一组线性矩阵不等式和合成广义系统状态的最终界来计算的。利用平滑窗口函数的滤波新应用，将未知的外部输入重构为规定的精度。文中给出了两个数值例子来说明我们提出的方法的有效性。

引用于三文件

MSC公司：

90C25型 凸面编程
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93亿B51 设计技术（稳健设计、计算机辅助设计等）

关键词：

未知输入观测器;低通滤波;增量二次约束;滑动模态;描述系统;乘数矩阵;线性矩阵不等式

软件：

CVX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Chakrabarty}等人，SIAM J.控制优化。56，第5号，3619--3641（2018；Zbl 1405.90100）
全文： DOI程序 arXiv公司

参考文献：

[1] B.Ac和M.J.Corless，满足增量二次约束的非线性系统的观测器《自动化杂志》，IFAC，47（2011），第1339–1348页·Zbl 1219.93016号
[2] N.Aronszajn和P.Panitchpakdi，一致连续变换与超凸度量空间的推广，太平洋数学杂志，第6期（1956年），第405–439页·兹伯利0074.17802
[3] B.R.Barmish、M.J.Corless和G.Leitmann，不确定动力系统的一类新的镇定控制器SIAM J.控制优化。，21（1983年），第246-255页·Zbl 0503.93049号
[4] A.Chakrabarty、G.T.Buzzard、M.J.Corless、S.H.Żak和A.E.Rundell，基于观测器的显式非线性模型预测控制矫正下丘脑-垂体-肾上腺轴功能障碍，《IEEE医学和生物学会工程第36届国际年会论文集》，IEEE，2014年，第3426–3429页。
[5] A.Chakrabarty、M.J.Corless、G.T.Buzzard、S.H.Żak和A.E.Rundell，具有有界外部输入的非线性系统的状态和未知输入观测器，IEEE传输。自动化。控制，62（2017），第5497–5510页·兹比尔139093363
[6] A.Chakrabarty、E.Fridman、S.H.Żak和G.T.Buzzard，具有时滞测量的非线性系统的状态和未知输入观测器《自动化杂志》，IFAC，95（2018），第246–253页·Zbl 1402.93061号
[7] J.C.L.Chan、C.P.Tan和H.Trinh，一类无穷不可观测广义系统的鲁棒故障重构，国际。系统科学杂志。，48（2017），第1646–1655页·Zbl 1362.93030号
[8] J.Chen和R.J.Patton，基于鲁棒模型的动态系统故障诊断，Kluwer Academic，马萨诸塞州波士顿，1999年·Zbl 0920.93001号
[9] L.G.Chouinard、J.P.Dauer和G.Leitmann，不确定线性控制系统中矩阵的性质SIAM J.控制优化。，23（1985年），第381-389页·Zbl 0568.93015号
[10] M.J.Corless和G.Leitmann，保证不确定动态系统一致最终有界的连续状态反馈，IEEE传输。自动化。控制，26（1981），第1139-1144页·Zbl 0473.93056号
[11] M.J.Corless和G.Leitmann，鲁棒指数收敛的有界控制器，J.优化。理论应用。，76（1993），第1-12页·Zbl 0791.93022号
[12] L.D’Alto和M.J.Corless，增量二次稳定性，数字。代数控制优化。，3（2013年），第175-201页·Zbl 1277.93069号
[13] M.Darouach和M.Boutayeb，广义系统观测器的设计，IEEE传输。自动化。控制，40（1995），第1323-1327页·Zbl 0830.93010号
[14] R.A.DeCarlo、S.V.Drakunov和X.Li，鲁棒滑模控制的统一特征：Lyapunov方法、J.Dyn。系统。测量。控制，122（2000），第708–718页。
[15] R.A.DeCarlo、S.H.Żak和G.P.Matthews，非线性多变量系统的变结构控制：教程，程序。IEEE，76（1988），第212-232页。
[16] M.Defort、K.C.Veluvolu、J.J.Rath和M.Djemai，一类不确定Lipschitz非线性系统的自适应传感器和执行器故障估计，国际。J.改编。控制信号处理。，30（2016年），第271–283页·Zbl 1348.93162号
[17] C.Edwards、S.K.Spurgeon和R.J.Patton，用于故障检测和隔离的滑模观测器《自动化杂志》，IFAC，36（2000），第541-553页·Zbl 0968.93502号
[18] L.Fridman、Y.Shtessel、C.Edwards和X.-G.Yan，非线性系统状态估计和输入重构的高阶滑模观测器，国际。J.鲁棒非线性控制，18（2008），第399–412页·Zbl 1284.93057号
[19] Z.Gao和H.Wang，测量噪声多变量系统的广义观测器方法及其在故障检测与诊断中的应用，系统控制Lett。，55（2006），第304–313页·Zbl 1129.93332号
[20] M.Grant、S.P.Boyd和Y.Ye，CVX:MATLAB规则凸规划软件, (2008), 2008.
[21] Q.P.Ha和H.Trinh，一类非线性系统的状态和输入同时估计《自动化杂志》，IFAC，40（2004），第1779-1785页·Zbl 1088.93004号
[22] M.Hou和P.Muller，广义系统的观测器设计，IEEE传输。自动化。控制，44（1999），第164-169页·Zbl 1056.93504号
[23] S.Hui和S.H.Żak，未知输入系统的观测器设计《国际期刊应用》。数学。计算。科学。，15（2005），第431-446页·Zbl 1127.93018号
[24] S.Hui和S.H.Żak，基于未知输入观测器的应力估计《美国控制会议（ACC）会议记录》，2013年，第259-264页。
[25] K.Kalsi、S.Hui和S.H.Żak，基于滑动模态观测器的未知输入和传感器故障估计《2011年美国控制会议记录》，第1364–1369页。
[26] K.Kalsi、J.Lian、S.Hui和S.H.Żak，未知输入系统的滑模观测器：一种高增益方法《自动化杂志》，IFAC，46（2010），第347-353页·Zbl 1205.93028号
[27] L.Li、Y.Yang、Y.Zhang和S.X.Ding，单侧和准单侧Lipschitz系统的故障估计，《中国控制会议记录》，2014年，第2574–2579页。
[28] 刘先生和石先生，基于广义滑模方法的Itô随机系统传感器故障估计与容错控制《自动化杂志》，IFAC，49（2013），第1242-1250页·Zbl 1319.93075号
[29] Y.Mo、J.P.Hespanha和B.Sinopoli，存在完整性攻击时的弹性检测，IEEE传输。信号处理。，62（2014），第31-43页·Zbl 1394.94767号
[30] J.H.Ooi、C.P.Tan、W.-S.Chua和X.Wang，一类无穷不可观测广义系统的状态和未知输入估计，J.Franklin Inst.，354（2017），第8374–8397页·兹比尔1380.93069
[31] J.H.T.Ooi、C.P.Tan、S.G.Nurzaman和K.Y.Ng，无限不可观测广义系统的滑模观测器，IEEE传输。自动化。控制，62（2017），第3580–3587页·Zbl 1370.93177号
[32] F.Pasqualetti、F.Dorfler和F.Bullo，网络物理系统中的攻击检测和识别，IEEE传输。自动化。控制，58（2013），第2715-2729页·Zbl 1369.93675号
[33] R.Raoufi和H.Marquez，基于广义滑模观测器的传感器和执行器同时故障重构与诊断，《美国控制会议（ACC）会议记录》，2010年，第7016–7021页。
[34] R.Raoufi、H.J.Marquez和A.S.I.Zinober，\具有故障估计综合的不确定非线性Lipschitz系统的（mathcal H_∞）滑模观测器，国际。J.鲁棒非线性控制，20（2010），第1785-1801页·Zbl 1202.93027号
[35] J.-J.E.Slotine和W.Li，应用非线性控制，普伦蒂斯·霍尔，恩格尔伍德悬崖，新泽西州，1991年·Zbl 0753.93036号
[36] C.P.Tan和C.Edwards，传感器故障检测与重构的滑模观测器《自动化杂志》，IFAC，38（2002），第1815-1821页·Zbl 1011.93505号
[37] C.P.Tan和C.Edwards，用于执行器和传感器故障鲁棒检测和重构的滑模观测器，国际。J.鲁棒非线性控制，13（2003），第443-463页·Zbl 1036.93025号
[38] P.S.Teh和H.Trinh，非线性系统未知输入函数观测器的设计及其在故障诊断中的应用《过程控制杂志》，23（2013），第1169–1184页。
[39] A.Teixeira、H.Sandberg和K.H.Johansson，网络攻击下的网络控制系统及其在电网中的应用，《美国控制会议（ACC）会议记录》，IEEE，2010年，第3690–3696页。
[40] V.Utkin，具有滑模的变结构系统，IEEE传输。自动化。《控制》，22（1977），第212-222页·Zbl 0382.93036号
[41] V.Utkin、J.Guldner和J.Shi，机电系统中的滑模控制，第34卷，CRC出版社，佛罗里达州博卡拉顿，2009年。
[42] K.C.Veluvolu和Y.C.Soh，Lipschitz非线性系统的多滑模观测器和未知输入估计，国际。J.鲁棒非线性控制，21（2011），第1322-1340页·Zbl 1244.93037号
[43] M.Witchzak、M.Buciakowski、V.Puig、D.Rotondo和F.Nejjari，一类非线性系统鲁棒故障估计的LMI方法，国际。J.鲁棒非线性控制，26（2016），第1530–1548页·Zbl 1334.93082号
[44] X.-G.Yan和C.Edwards，基于滑模观测器的非线性鲁棒故障重构与估计《自动化杂志》，IFAC，43（2007），第1605–1614页·兹比尔1128.93389
[45] T.-K.Yeu、H.-S.Kim和S.Kawaji，广义系统的故障检测、隔离和重构《亚洲控制杂志》，7（2005），第356–367页。
[46] S.H.Żak公司，系统和控制，牛津大学出版社，牛津，2003年。
[47] S.H.Żak、A.Chakrabarty和G.T.Buzzard，增量式乘子矩阵非线性系统的鲁棒状态和未知输入估计《美国控制会议（ACC）会议记录》，IEEE，2017年，第3270–3275页。
[48] F.朱，基于降阶和高阶滑模观测器的状态估计和未知输入重构《过程控制杂志》，22（2012），第296–302页。
[49] F.Zhu、L.Xu、W.Zhang和W.Fan，基于广义系统的未知输入状态估计和测量扰动重构，《第53届IEEE决策与控制会议记录》，2014年，第5524–5529页。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。