PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Wpływ ilości partycji przybliżonego metodą siecznych modelu odcinkami afinicznego na jakość sterowania układu z nieliniowością zależną od stanu

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Effect of the partitions of approximate secant piece-wise affine model on controI quality for non-lineer, state-dependent system
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W pracy dokonano analizy wpływu złożoności przybliżonego modelu odcinkami afinicznego służącego do syntezy regulatora sektorami afinicznego na własności układu sterowania w sytuacji, gdy sterowany obiekt jest nieliniowy. Zaproponowano metodę wyznaczania przybliżonego modelu odcinkami afinicznego, umożliwiającego optymalny dobór węzłów, minimalizującego odchylenie pomiędzy funkcją nieliniową i jej przybliżeniem. Rozważania przeprowadzono na podstawie dyskretnego modelu pojazdu na nieliniowym wzgórzu.
EN
The paper presents analysis of the impact of the complexity of the approximate piece-wise affine (PWA) model used to compute PWA regulator on the eon troI system properties with nonlinear plant. The method for de termin ing the approximate piece-wise affine model is proposed. The method allows the optimal nodes selection and minimize the deviation between the nonlinear function and its piece-wise affine approximation. Considerations are based on the car on nonlinear hill discrete-time model. (Effeet of the partitions of approximate seeant pieee-wise affine model on eon troI quality for non-lineer, state-dependent system).
Rocznik
Strony
69--73
Opis fizyczny
Bibliogr. 22 poz., rys.
Twórcy
autor
Bibliografia
  • [1] Camacho EF., Bordons C. 2004. Model Predictive Control. Springer.
  • [2] Chen H., Allgower F. 1998. A quasi-infinite horizon nonlinear model predictive control scheme with guaranteed stability. Automatica, 34(10):1205–1218.
  • [3] De Nicolao G., Magni L., Scattolini R.. 2000. Stability and robustness of nonlinear receding horizon control. In F. Allgower and A. Zheng, editors, Nonlinear Predictive Control, pp. 3–23. Birkhauser.
  • [4] Ferrari-Trecate, G., Cuzzola, F.A., Mignone, D., Morari, M. 2002. Analysis of discrete-time piecewise affine and hybrid systems. Automatica, Vol.38(12), pp.2139-2146.
  • [5] Fontes F.A. 2000. A general framework to design stabilizing nonlinear model predictive controllers. Syst. Contr. Lett., 42(2):127–143.
  • [6] Grancharova A., Johansen T., Tondel P. 2005. Computational Aspects of Approximate Explicit Nonlinear Model Predictive Control. Lecture Notes in Control and Information Sciences, 2007, Volume 358/2007, 181-192.
  • [7] Grieder, P., Kvasnica M., Baotic M., Morari M.: Low Complexity Control of Piecewise Affine Systems with Stability Guarantee. In American Control Conference, Boston, USA, June 2004.
  • [8] Grieder, P., Morari M.: Complexity Reduction of Receding Horizon Control. In Proc. 42th IEEE Conf. on Decision and Control, Maui, Hawaii, USA, December 2003.
  • [9] Grieder, P., Parillo P., Morari M.: Robust Receding Horizon Control - Analysis & Synthesis. In Proc. 42th IEEE Conf. on Decision and Control, Maui, Hawaii, USA, December 2003.
  • [10] Huang Y., Lu W.M. 1996. Nonlinear Optimal Control: Alternatives to Hamilton-Jacobi Equation”, Proc. of the 35th IEEE Conference on Decision and Control, pp. 3942-3947.
  • [11] Johannson, M. and A. Rantzer: Computation of piece-wise quadratic Lyapunov functions for hybrid systems. IEEE Trans. Automatic Control, 43(4):555–559, 1998.
  • [12] Kouvaritakis B., Cannon M., Rossiter J. A. 1999. Non-linear model based predictive control, Int. J. Control, Vol. 72, No. 10, pp. 919-928.
  • [13] Kvasnica M., Grieder P., Baotic M. 2004. Multi-Parametric Toolbox (MPT). http://control.ee.ethz.ch/~mpt/.
  • [14] Lee Y. I., Kouvaritakis B., Cannon M. 2002. Constrained receding horizon predictive control for nonlinear systems, Automatica, Vol. 38, No. 12, pp. 2093-2102.
  • [15] Morari M., de Oliveira Kothare S. 2000. Contractive model predictive control for constrained nonlinear systems. IEEE Trans. Aut. Contr., 45(6):1053–1071.
  • [16] Orlowski P. 2010. Nonlinear into state and input dependent form model decomposition - Applications to discrete-time model predictive control with succesive time-varying linearization along predicted trajectories. Proc. of the 7th Int. Conf. on Inf. In Control, Automation and Robotics, Funchal, Madera, vol. 3, pp. 87-92.
  • [17] Orlowski P. Convergence of the Discrete-Time Nonlinear Model Predictive Control with Successive Time-Varying Linearization along Predicted Trajectories. Electronics and Electrical Engineering, Vol. 113, No. 7, pp. 27-31, 2011
  • [18] Primbs J., Nevistic V., Doyle J. 1999. Nonlinear optimal control: A control Lyapunov function and receding horizon perspective. Asian Journal of Control, 1(1):14–24.
  • [19] Scokaert P.O.M., Mayne D.Q., Rawlings J.B. 1999. Suboptimal model predictive control (feasibility implies stability). IEEE Trans. Automat. Contr., 44(3):648–654.
  • [20] Tatjewski P. 2007. Advanced Control of Industrial Processes, Structures and Algorithms. London: Springer.
  • [21] Ulbig A., Olaru S., Dumur D., Boucher P. 2007. Explicit solutions for nonlinear model predictive control : a linear mapping approach, European Control Conference ECC 2007, Kos, Grece.
  • [22] Wang J., Guokia XU, Haiying DU. 2012. Robust Hinf output feedback control for constrained discrete-time piecewise affine systems with time-parametric uncertainties. Przegląd Elektrotechniczny(,R. 88, Nr 3b/2012, pp. 84-87.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS3-0025-0033
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.