Luận án tiến sĩ về bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương - NCS Mai Thị Hồng, ĐHSP Hà Nội

Luận án tiến sĩ nghiên cứu bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương, đề xuất phương pháp mới hiệu quả.

Tác giả

Luan An

Thể loại

luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

108

Thời gian đọc

17 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tổng quan nhanh

Chủ đề:
Nghiên cứu Điều khiển Hệ tuyến tính dương: Tổng quan.
Số trang:
108 trang
Trường:
Trường Đại học Sư phạm Hà Nội
Chuyên ngành:
Differential and Integral Equations
Tác giả:
Năm:

Tóm tắt nội dung luận án

I.

Hệ tuyến tính dương là các hệ thống động lực có các biến trạng thái luôn không âm khi đầu vào và trạng thái ban đầu không âm. Đặc điểm này quan trọng. Nó phản ánh nhiều hệ thống vật lý, sinh học, kinh tế. Mô hình không gian trạng thái thường được sử dụng. Các ma trận hệ thống có tính chất riêng biệt, thường là ma trận không âm hoặc Metzler. Nghiên cứu tập trung vào việc duy trì tính không âm của trạng thái. Tính chất này đòi hỏi các phương pháp phân tích và điều khiển chuyên biệt. Nó khác biệt so với các hệ tuyến tính tổng quát. Lý thuyết điều khiển cho hệ tuyến tính dương có ứng dụng rộng rãi. Các lĩnh vực bao gồm hóa học, sinh thái học, dịch tễ học, kinh tế học. Kiểm soát sự lây lan dịch bệnh là một ví dụ. Điều khiển nồng độ chất trong phản ứng hóa học cũng vậy. Mục tiêu là đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả. Nghiên cứu này đóng góp vào sự phát triển của lý thuyết điều khiển. Nó cung cấp các công cụ cho các bài toán kỹ thuật thực tế. Đảm bảo Ổn định hệ thống là ưu tiên hàng đầu. Luận án giải quyết các bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương. Các phương pháp dựa trên phân tích ma trận và tối ưu lồi. Các vấn đề về độ trễ thời gian được xem xét. Cả hệ liên tục và rời rạc đều được nghiên cứu. Thiết kế bộ điều khiển phản hồi trạng thái và phản hồi đầu ra là trọng tâm. Mục tiêu là đạt được các tiêu chí điều khiển như L1-gain và peak-to-peak gain. Tài liệu này cung cấp các điều kiện đủ. Các điều kiện này đảm bảo ổn định và hiệu suất điều khiển.

1.1. Khái niệm và Đặc điểm Hệ tuyến tính dương.

Hệ tuyến tính dương là các hệ thống động lực có các biến trạng thái luôn không âm khi đầu vào và trạng thái ban đầu không âm. Đặc điểm này quan trọng. Nó phản ánh nhiều hệ thống vật lý, sinh học, kinh tế. Mô hình không gian trạng thái thường được sử dụng. Các ma trận hệ thống có tính chất riêng biệt, thường là ma trận không âm hoặc Metzler. Nghiên cứu tập trung vào việc duy trì tính không âm của trạng thái. Tính chất này đòi hỏi các phương pháp phân tích và điều khiển chuyên biệt. Nó khác biệt so với các hệ tuyến tính tổng quát.

1.2. Tầm quan trọng của Lý thuyết Điều khiển hệ dương.

Lý thuyết điều khiển cho hệ tuyến tính dương có ứng dụng rộng rãi. Các lĩnh vực bao gồm hóa học, sinh thái học, dịch tễ học, kinh tế học. Kiểm soát sự lây lan dịch bệnh là một ví dụ. Điều khiển nồng độ chất trong phản ứng hóa học cũng vậy. Mục tiêu là đảm bảo hoạt động an toàn và hiệu quả. Nghiên cứu này đóng góp vào sự phát triển của lý thuyết điều khiển. Nó cung cấp các công cụ cho các bài toán kỹ thuật thực tế. Đảm bảo Ổn định hệ thống là ưu tiên hàng đầu.

1.3. Phương pháp tiếp cận trong Luận án.

Luận án giải quyết các bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương. Các phương pháp dựa trên phân tích ma trận và tối ưu lồi. Các vấn đề về độ trễ thời gian được xem xét. Cả hệ liên tục và rời rạc đều được nghiên cứu. Thiết kế bộ điều khiển phản hồi trạng thái và phản hồi đầu ra là trọng tâm. Mục tiêu là đạt được các tiêu chí điều khiển như L1-gain và peak-to-peak gain. Tài liệu này cung cấp các điều kiện đủ. Các điều kiện này đảm bảo ổn định và hiệu suất điều khiển.

II.

Bài toán điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được nghiên cứu kỹ lưỡng. Hệ tuyến tính dương với độ trễ thời gian thay đổi là một thách thức. Độ trễ có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ổn định hệ thống. Luận án đề xuất các phương pháp thiết kế bộ điều khiển. Bộ điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh giúp ổn định hệ thống. Đồng thời, nó duy trì tính không âm của trạng thái. Các tiêu chí hiệu suất được xem xét. Thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống không âm đòi hỏi các tiêu chí đặc biệt. Ma trận điều khiển phải đảm bảo các ràng buộc không âm. Điều khiển phản hồi trạng thái là một phương pháp hiệu quả. Nó sử dụng toàn bộ thông tin trạng thái. Luận án phát triển các thuật toán. Các thuật toán này cho phép tìm ma trận độ lợi điều khiển. Ma trận này đảm bảo ổn định và tính dương của hệ thống. Đây là một đóng góp quan trọng cho Điều khiển hệ tuyến tính dương. Luận án khám phá các phương pháp điều khiển tiên tiến. Chúng bao gồm điều khiển L1-gain và điều khiển peak-to-peak gain. Các phương pháp này đánh giá khả năng chống nhiễu của hệ thống. Điều khiển L1-gain hạn chế năng lượng đầu ra. Điều khiển peak-to-peak gain giới hạn biên độ tối đa của tín hiệu. Các kỹ thuật tối ưu hóa được áp dụng. Chúng bao gồm các bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMIs). Các phương pháp này cung cấp giải pháp mạnh mẽ.

2.1. Điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh có độ trễ thay đổi.

Bài toán điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được nghiên cứu kỹ lưỡng. Hệ tuyến tính dương với độ trễ thời gian thay đổi là một thách thức. Độ trễ có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến ổn định hệ thống. Luận án đề xuất các phương pháp thiết kế bộ điều khiển. Bộ điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh giúp ổn định hệ thống. Đồng thời, nó duy trì tính không âm của trạng thái. Các tiêu chí hiệu suất được xem xét.

2.2. Thiết kế bộ điều khiển cho Hệ thống không âm.

Thiết kế bộ điều khiển cho hệ thống không âm đòi hỏi các tiêu chí đặc biệt. Ma trận điều khiển phải đảm bảo các ràng buộc không âm. Điều khiển phản hồi trạng thái là một phương pháp hiệu quả. Nó sử dụng toàn bộ thông tin trạng thái. Luận án phát triển các thuật toán. Các thuật toán này cho phép tìm ma trận độ lợi điều khiển. Ma trận này đảm bảo ổn định và tính dương của hệ thống. Đây là một đóng góp quan trọng cho Điều khiển hệ tuyến tính dương.

2.3. Các phương pháp điều khiển tiên tiến.

Luận án khám phá các phương pháp điều khiển tiên tiến. Chúng bao gồm điều khiển L1-gain và điều khiển peak-to-peak gain. Các phương pháp này đánh giá khả năng chống nhiễu của hệ thống. Điều khiển L1-gain hạn chế năng lượng đầu ra. Điều khiển peak-to-peak gain giới hạn biên độ tối đa của tín hiệu. Các kỹ thuật tối ưu hóa được áp dụng. Chúng bao gồm các bất đẳng thức ma trận tuyến tính (LMIs). Các phương pháp này cung cấp giải pháp mạnh mẽ.

III.

Ổn định hệ thống là yếu tố cơ bản trong lý thuyết điều khiển. Đối với hệ tuyến tính dương, khái niệm ổn định có những đặc thù. Ổn định tiệm cận là một mục tiêu chính. Luận án phân tích sâu các điều kiện để hệ tuyến tính dương ổn định. Các hàm Lyapunov dạng bậc nhất được sử dụng. Đây là công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích. Phân tích này cũng xem xét tác động của độ trễ. Đảm bảo Ổn định hệ thống là tiền đề cho mọi thiết kế điều khiển. Tính điều khiển được và tính quan sát được là hai khái niệm nền tảng. Chúng xác định khả năng kiểm soát và theo dõi trạng thái hệ thống. Đối với hệ tuyến tính dương, các điều kiện cho tính điều khiển được và quan sát được có thể khác biệt. Luận án gián tiếp đề cập đến các khía cạnh này. Các bộ điều khiển được thiết kế dựa trên giả định này. Các phương pháp tối ưu hóa giúp đạt được mục tiêu này. Mục tiêu của Điều khiển tối ưu là đạt được hiệu suất tốt nhất. Luận án tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất. Các tiêu chí L1-gain và peak-to-peak gain là ví dụ. Việc tối thiểu hóa các đại lượng này đảm bảo khả năng chống nhiễu tốt. Các phương pháp dựa trên LMI giúp tìm ra bộ điều khiển tối ưu. Điều khiển tối ưu giúp hệ thống phản ứng nhanh. Nó cũng giảm thiểu sai số. Hiệu suất điều khiển được nâng cao đáng kể.

3.1. Phân tích Ổn định Hệ thống LTI dương.

Ổn định hệ thống là yếu tố cơ bản trong lý thuyết điều khiển. Đối với hệ tuyến tính dương, khái niệm ổn định có những đặc thù. Ổn định tiệm cận là một mục tiêu chính. Luận án phân tích sâu các điều kiện để hệ tuyến tính dương ổn định. Các hàm Lyapunov dạng bậc nhất được sử dụng. Đây là công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích. Phân tích này cũng xem xét tác động của độ trễ. Đảm bảo Ổn định hệ thống là tiền đề cho mọi thiết kế điều khiển.

3.2. Đảm bảo Tính điều khiển được và Quan sát được.

Tính điều khiển được và tính quan sát được là hai khái niệm nền tảng. Chúng xác định khả năng kiểm soát và theo dõi trạng thái hệ thống. Đối với hệ tuyến tính dương, các điều kiện cho tính điều khiển được và quan sát được có thể khác biệt. Luận án gián tiếp đề cập đến các khía cạnh này. Các bộ điều khiển được thiết kế dựa trên giả định này. Các phương pháp tối ưu hóa giúp đạt được mục tiêu này.

3.3. Tối ưu hóa hiệu suất điều khiển.

Mục tiêu của Điều khiển tối ưu là đạt được hiệu suất tốt nhất. Luận án tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất. Các tiêu chí L1-gain và peak-to-peak gain là ví dụ. Việc tối thiểu hóa các đại lượng này đảm bảo khả năng chống nhiễu tốt. Các phương pháp dựa trên LMI giúp tìm ra bộ điều khiển tối ưu. Điều khiển tối ưu giúp hệ thống phản ứng nhanh. Nó cũng giảm thiểu sai số. Hiệu suất điều khiển được nâng cao đáng kể.

IV.

Bài toán điều khiển L1-gain được nghiên cứu cho hệ tuyến tính dương. Hệ thống có nhiều độ trễ là một kịch bản phức tạp. Độ trễ có thể xuất hiện ở nhiều kênh. Luận án phát triển các điều kiện đủ. Các điều kiện này đảm bảo hệ thống có L1-gain nhỏ hơn một giá trị cho trước. Các bộ điều khiển phản hồi đầu ra được thiết kế. Các giải pháp này dựa trên việc giải quyết các bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Nó là một đóng góp quan trọng trong Điều khiển hệ tuyến tính dương. Điều khiển peak-to-peak gain được áp dụng cho hệ tuyến tính dương rời rạc. Đặc biệt, hệ có độ trễ khoảng đa dạng. Mục tiêu là hạn chế biên độ dao động của tín hiệu đầu ra. Nghiên cứu mô tả đặc trưng của peak-to-peak gain. Các điều kiện thiết kế bộ điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được đưa ra. Các phương pháp tiếp cận bao gồm biến đổi ma trận và tối ưu hóa đỉnh. Các phương pháp này giúp kiểm soát các nhiễu giới hạn biên độ. Phương pháp biến đổi ma trận là một kỹ thuật mạnh mẽ. Nó được sử dụng để giải quyết các bài toán điều khiển. Đặc biệt cho điều khiển peak-to-peak gain. Các phép biến đổi giúp đưa bài toán về dạng dễ giải hơn. Kết hợp với các bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Phương pháp này tạo điều kiện thuận lợi. Nó giúp tìm kiếm các bộ điều khiển phù hợp. Các điều kiện đủ được xây dựng chặt chẽ.

4.1. Điều khiển L1 gain với nhiều độ trễ.

Bài toán điều khiển L1-gain được nghiên cứu cho hệ tuyến tính dương. Hệ thống có nhiều độ trễ là một kịch bản phức tạp. Độ trễ có thể xuất hiện ở nhiều kênh. Luận án phát triển các điều kiện đủ. Các điều kiện này đảm bảo hệ thống có L1-gain nhỏ hơn một giá trị cho trước. Các bộ điều khiển phản hồi đầu ra được thiết kế. Các giải pháp này dựa trên việc giải quyết các bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Nó là một đóng góp quan trọng trong Điều khiển hệ tuyến tính dương.

4.2. Điều khiển Peak to peak cho hệ rời rạc.

Điều khiển peak-to-peak gain được áp dụng cho hệ tuyến tính dương rời rạc. Đặc biệt, hệ có độ trễ khoảng đa dạng. Mục tiêu là hạn chế biên độ dao động của tín hiệu đầu ra. Nghiên cứu mô tả đặc trưng của peak-to-peak gain. Các điều kiện thiết kế bộ điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được đưa ra. Các phương pháp tiếp cận bao gồm biến đổi ma trận và tối ưu hóa đỉnh. Các phương pháp này giúp kiểm soát các nhiễu giới hạn biên độ.

4.3. Phương pháp tiếp cận biến đổi ma trận.

Phương pháp biến đổi ma trận là một kỹ thuật mạnh mẽ. Nó được sử dụng để giải quyết các bài toán điều khiển. Đặc biệt cho điều khiển peak-to-peak gain. Các phép biến đổi giúp đưa bài toán về dạng dễ giải hơn. Kết hợp với các bất đẳng thức ma trận tuyến tính. Phương pháp này tạo điều kiện thuận lợi. Nó giúp tìm kiếm các bộ điều khiển phù hợp. Các điều kiện đủ được xây dựng chặt chẽ.

V.

Luận án đã đạt được nhiều đóng góp quan trọng. Nó giải quyết các bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương. Đặc biệt là các hệ có độ trễ thời gian. Các phương pháp điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được phát triển. Các điều kiện cho điều khiển L1-gain và peak-to-peak gain được xây dựng. Nghiên cứu này mở rộng lý thuyết điều khiển. Nó cung cấp các công cụ thực tiễn. Điều này giúp thiết kế các hệ thống điều khiển hiệu quả hơn. Nghiên cứu có những đóng góp đáng kể. Tuy nhiên, vẫn có một số hạn chế. Ví dụ, việc mở rộng sang hệ phi tuyến tính dương. Hoặc xem xét các nhiễu phức tạp hơn. Tiềm năng phát triển là rất lớn. Các hướng nghiên cứu bao gồm điều khiển phân tán. Hoặc điều khiển dựa trên sự kiện. Áp dụng cho các hệ thống phức tạp hơn là một hướng đi. Ví dụ, trong các mạng lưới thông tin sinh học. Các kết quả của luận án có thể mở rộng ứng dụng. Chúng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật. Ví dụ, điều khiển mạng lưới điện thông minh. Hoặc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Điều khiển hệ thống giao thông thông minh. Các nguyên tắc và phương pháp này có tính linh hoạt cao. Chúng hỗ trợ việc phát triển các giải pháp điều khiển mới. Điều khiển hệ tuyến tính dương tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu năng động.

5.1. Đóng góp chính của nghiên cứu.

Luận án đã đạt được nhiều đóng góp quan trọng. Nó giải quyết các bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương. Đặc biệt là các hệ có độ trễ thời gian. Các phương pháp điều khiển phản hồi đầu ra tĩnh được phát triển. Các điều kiện cho điều khiển L1-gain và peak-to-peak gain được xây dựng. Nghiên cứu này mở rộng lý thuyết điều khiển. Nó cung cấp các công cụ thực tiễn. Điều này giúp thiết kế các hệ thống điều khiển hiệu quả hơn.

5.2. Hạn chế và tiềm năng phát triển.

Nghiên cứu có những đóng góp đáng kể. Tuy nhiên, vẫn có một số hạn chế. Ví dụ, việc mở rộng sang hệ phi tuyến tính dương. Hoặc xem xét các nhiễu phức tạp hơn. Tiềm năng phát triển là rất lớn. Các hướng nghiên cứu bao gồm điều khiển phân tán. Hoặc điều khiển dựa trên sự kiện. Áp dụng cho các hệ thống phức tạp hơn là một hướng đi. Ví dụ, trong các mạng lưới thông tin sinh học.

5.3. Mở rộng ứng dụng trong các lĩnh vực.

Các kết quả của luận án có thể mở rộng ứng dụng. Chúng có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật. Ví dụ, điều khiển mạng lưới điện thông minh. Hoặc tối ưu hóa quy trình sản xuất. Điều khiển hệ thống giao thông thông minh. Các nguyên tắc và phương pháp này có tính linh hoạt cao. Chúng hỗ trợ việc phát triển các giải pháp điều khiển mới. Điều khiển hệ tuyến tính dương tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu năng động.

Mục lục chi tiết luận án

Declaration
List of symbols and acronyms
Static output-feedback control of positive linear systems
L1-gain control of positive linear systems with multiple delays
Peak-to-peak gain control of discrete-time positive linear systems
Static output-feedback control of positive linear systems with time-varying delay
L1-gain control of positive linear systems with multiple delays
Peak-to-peak gain control of discrete-time positive linear systems with diverse interval delays
Outline of main contributions
1. CHƯƠNG 1: Background
1.1. Nonnegative and Metzler matrices
1.2. Stability and stabilization of LTI systems
1.3. Positive LTI systems
1.4. Stability analysis and controller design
2. CHƯƠNG 2: STATIC OUTPUT-FEEDBACK CONTROL OF POSITIVE LINEAR SYSTEMS WITH TIME-VARYING DELAY
2.1. Single-input single-output systems
2.2. Single-input multiple-output systems
2.3. Multiple-input single-output systems
2.4. Multiple-input multiple-output systems
2.5. Conclusion of Chapter 2
3. CHƯƠNG 3: ON L1-GAIN CONTROL OF POSITIVE LINEAR SYSTEMS WITH MULTIPLE DELAYS
4. CHƯƠNG 4: PEAK-TO-PEAK GAIN CONTROL OF DISCRETE-TIME POSITIVE LINEAR SYSTEMS WITH DIVERSE INTERVAL DELAYS
4.1. Peak-to-peak gain characterization
4.2. Static output-feedback peak-to-peak gain control
4.3. Matrix transformation approach
4.4. Vertex optimization approach
4.5. Conclusion of Chapter 4
List of publications
Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ bài toán điều khiển đối với một số lớp hệ tuyến tính dương

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (108 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HANOI NATIONAL UNIVERSITY OF EDUCATION ——————–o0o——————— MAI THI HONG SOME CONTROL PROBLEMS FOR POSITIVE LINEAR SYSTEMS DISSERTATION OF DOCTOR OF PHILOSOPHY IN MATHEMATICS HA NOI-2021 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HANOI NATIONAL UNIVERSITY OF EDUCATION ——————–o0o——————— MAI THI HONG SOME CONTROL PROBLEMS FOR POSITIVE LINEAR SYSTEMS Speciality: Differential and Integral Equations Code: 9460103 A dissertation submitted to Hanoi National University of Education for fulfilled requirements of the degree of Doctor of Philosophy in Mathematics Under the guidance of Associate Professor LE Van Hien HA NOI-2021 DECLARATION I am the creator of this dissertation, which has been conducted at the Faculty of Mathematics and Informatics, Hanoi National University of Education, under the guidance and direction of Associate Professor Le Van Hien. I hereby affirm that the results presented in this dissertation are truly provided and have not been included in any other dissertations or theses submitted to any other universities or institutions for a degree or diploma. “I certify that I am the PhD student named below and that the information provided is correct” Full name: Mai Thi Hong Signed: Date: 1 ACKNOWLEDGMENT First and foremost, I would like to express my sincere thanks to my supervisor, Associate Professor Le Van Hien, for his enlightening guidance, insightful ideas, and endless support during my candidacy at Hanoi National University of Education. His rigorous research ethics, diligent work attitude, and wholehearted dedication to his students have been an inspiration to me and will influence me forever.

I am grateful to Associcate Professor Tran Dinh Ke and other members of the weekly seminar at the Division of Mathematical Analysis, Faculty of Mathematics and Informatics, Hanoi National University of Education, for their discussions and valuable comments on my research results. I am also grateful to my colleagues at the Division of Mathematics, Faculty of Information Technology, National University of Civil Engineering, for their help and support during the time of my PhD research and study. I am forever grateful to my parents for endless love and unconditional support they have been giving me. Last but not least, I am indebted to my beloved husband, Mr.

Trung Kien, my beautiful daughters, Hoang Mai, Gia Linh, and lovely son, Minh Giang, who always stay beside me. None of this would have been possible without their continuous and unconditional love, kindness and comfort through my journey. The author 2 TABLE OF CONTENTS Page Declaration. 2 List of symbols and acronyms.

Static output-feedback control of positive linear systems. L1 -gain control of positive linear systems with multiple delays. Peak-to-peak gain control of discrete-time positive linear systems. Static output-feedback control of positive linear systems with time- varying delay.

L1 -gain control of positive linear systems with multiple delays. Peak-to-peak gain control of discrete-time positive linear systems with diverse interval delays. Outline of main contributions. Nonnegative and Metzler matrices.

Stability and stabilization of LTI systems. Positive LTI systems. Stability analysis and controller design. STATIC OUTPUT-FEEDBACK CONTROL OF POSITIVE LINEAR SYS- TEMS WITH TIME-VARYING DELAY.

Single-input single-output systems. Single-input multiple-output systems. Multiple-input single-output systems. Multiple-input multiple-output systems.

Conclusion of Chapter 2. ON L1 -GAIN CONTROL OF POSITIVE LINEAR SYSTEMS WITH MUL- TIPLE DELAYS. PEAK-TO-PEAK GAIN CONTROL OF DISCRETE-TIME POSITIVE LIN- EAR SYSTEMS WITH DIVERSE INTERVAL DELAYS. Peak-to-peak gain characterization.

Static output-feedback peak-to-peak gain control. Matrix transformation approach. Vertex optimization approach. Conclusion of Chapter 4.

96 List of publications. 98 5 LIST OF SYMBOLS AND ACRONYMS Rn the n-dimensional Euclidean space ∥x∥∞ max-norm maxi=1,2,.,n |xi | of a vector x = (xi ) ∈ Rn !n n ∥x∥1 1-norm i=1 |xi | of a vector x = (xi ) ∈ R 1n the column vector (1, 1,. , 1)⊤ ∈ Rn x≼y component-wise comparison between vectors x and y. More precisely, for x = (xi ) ∈ Rn and y = (yi ) ∈ Rn , x ≼ y if xi ≤ yi for i = 1, 2,.

, n x≺y if xi < yi for i = 1, 2,. , n x≽y if xi ≥ yi for i = 1, 2,. , n (or y ≼ x) x≻y if xi > yi for i = 1, 2,. , n (or y ≺ x) Rn+ positive orthant of Rn , i., the set {x ∈ Rn : x ≽ 0} |x| = (|xi |) ∈ Rn+ the absolute of a vector x = (xi ) ∈ Rn Rn×m the set of n × m real matrices |A| = (|aij |) ∈ Rm×n + the absolute of a matrix A = (aij ) ∈ Rm×n diag{A, B} the diagonal matrix formulated by stacking A and B A⊤ the transpose matrix of a matrix A A−1 the inverse matrix of a matrix A A≽0 nonnegative matrix A = (aij ) ∈ Rm×n (aij ≥ 0 for all i, j) A≻0 positive matrix A (i.

aij > 0 for all i, j) A>0 positive-definite matrix A (i. x⊤ Ax > 0, ∀x ∈ Rn , x ̸ = 0) S+ n the set of symmetric positive-definite matrices in Rn×n In identity matrix in Rn×n Mn the set of Metzler matrices in Rn×n ∥A∥∞ the max-norm of a matrix A, i., for A = (aij ) ∈ Rm×n, !n ∥A∥∞ = ∥|A|1n ∥∞ = max1≤i≤m j=1 |aij | ∥A∥1 the 1-norm of a matrix A, i.,n |xi (k)|, max-norm of a vector x(k) ∈ Rn ∥f ∥ℓ∞ supk∈Z+ ∥f (k)∥∞ , ℓ∞ -norm of a function f : Z+ → Rn L1 (R+ , Rn ) the set {f : R+ → Rn : ∥f ∥L1 < ∞} ℓ ∞ ( Rn ) the set {f : Z+ → Rn : ∥f ∥ℓ∞ < ∞} ∥Σ∥(L1 ,L1 ) L1 -induced norm of the operator Σ ∥Ψ∥(ℓ∞,ℓ∞ ) ℓ∞ -induced norm of the operator Ψ C = C([a, b], Rn ) the set of Rn -valued continuous functions defined on [a, b] ∥φ∥C uniform norm supa≤t≤b ∥φ(t)∥ GAS global asymptotic stability GES global exponential stability LMIs linear matrix inequalities BMIs bilinear matrix inequalities LTI linear time-invariant LP linear programming LKF Lyapunov-Krasovskii functional SFC state-feedback controller SOFC static output-feedback controller SISO single-input single-output SIMO single-input multiple-output MISO multiple-input single-output MIMO multiple-input multiple-output ✷ completeness of a proof. Background A control system is an interconnection of components forming a system configu- ration, which provides desired responses by controlling outputs. The following figure shows a simple block-diagram of a control system.

’—–• —–’—–• Žƒ– Figure 1: Block-diagram of a control system Typically, physical components of a control system (illustrated as Fig. 1) are composed of input, output and state variables. Inputs are those signals which can be intentionally incorporated (controller, switching signals ect) or suddenly integrated (for example, exogenous disturbances) into a system to activate, manipulate or degrade system performance, whereas outputs of a system belong to a channel which will be measured, observed or regulated (measurement outputs, observers or controlled out- puts). Output states are controlled and/or affected by the effect of inputs.

A state is a set of mathematical functions or physical variables, which can be used to describe system behavior and performance if the inputs are known. In many practical models, relevant states such as liquid levels in controlling tanks, concentrations of chemicals, the population size of species or the number of molecules are always nonnegative. Such models are described in the state-space representation by dynamical systems, whose states and outputs driven by nonnegative inputs (including initial states) are nonnegative all the time. This particular category of systems are referred to as positive systems [32] or nonnegative systems [37] (throughout this thesis we only mention as positive systems).

A typical example of positive systems is com- partmental networks [79]. A compartment can be viewed as a conceptual storage tank containing an amount of material which is kinetically homogeneous, where kinetically 8 homogeneous means that any material entering the compartment is instantaneously mixed with the material of the compartment. A compartmental network is a network consisting of several homogeneous compartments, describing the exchanges of nonneg- ative quantities of materials among compartments and the environment with conser- vation of mass of materials. The framework of compartmental networks is also useful to establish other models which are subject to conservation laws.

Many other practical applications of positive systems have been found in a variety of disciplines from biology, ecology and epidemiology, chemistry, pharmacokinetics to air traffic flow networks, con- trol engineering, telecommunication and chemical-physical processes [6, 25, 51, 55, 82]. Apart from a wide range of applications, positive systems possess many elegant properties that have yet no counterpart in general linear systems [12]. For instance, by the robustness and monotonicity [79] induced from the positivity, positive systems are highly evolved in designing interval observers [14, 29, 30, 83], which are relevant in the context of observation of systems for which only a poor model is available, utilized in the problem of state estimations [8] or stability analysis of nonlinear time-delay systems [63, 66]. Moreover, many problems known to be NP-hard, in general, turn out to be deceptively simple in the context of linear positive systems [13].

Due to widespread applications and special characteristics, the systems and control theory of linear positive systems has received ever-increasing interest in the past decades (see, e. In particular, as most relevant issues in the field of analysis and synthesis of positive systems, stability, disturbance attenuation and robustness are essential problems that should be taken into account thoroughly. Considerable research attention has been devoted to such problems with numerous results have been reported recently. For a number of references, we refer the readers to [13, 23, 45, 46, 50, 60, 64] for various problems concerning stability analysis, controller synthesis [28, 82, 90, 95] and L1 /L∞ control [11, 17, 73, 74, 76, 87].

Stability theory plays an essential role in the systems and control theory, which is always one of the top priority research topics. Its intrinsic interest and relevance has been found in variety of disciplines in economic, finance, environment and system engineering. Stability ensures that the steady state of a system remains near the equilibrium state and even tends to return to the equilibrium (asymptotic stability). In other words, the equilibrium is insensitive to small perturbation of initial conditions.

9 This feature is usually termed as Lyapunov stability [61]. Among various concepts of stability that arise in the study of control systems, stability in the sense of Lyapunov and its variants such as asymptotic stability or exponential stability have been well- recognized as common characterizations of stability of equilibrium points with regard to the convergence of state trajectories as time tends to infinity. Other stability concepts such as bounded-input bounded-output stability, input-to-state stability or finite-time stability are also significant in control engineering applications [58]. Beside positivity constraints, the occurrence of time-delay is unavoidable in mod- eling engineering systems and industrial processes [21,78].

For example, in multi-agent systems (MASs), due to the limited bandwidth and transmission rate of communication channels, the information exchange between agents is always affected by time delays, which is a key factor affecting the consensus problem of MASs [94]. Many examples of time-delay systems can also be found in transmission lines or telecommunication net- works [86]. The transportation of resources in logistic networks is another example of positive systems with delays as the resource amount is not only positive but also sub- ject to delays due to traffic jams and other latency aspects. The presence of time delays usually leads to unpredictable system behaviors, degradation of system performance even jeopardize system stability.

Thus, the study of time-delay systems is essential in the field of control engineering [86], which has attracted significant research attention in the past two decades (see, e. A very rich literature with a large number of important results concerning the systems and control theory of time-delay systems has been reported.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Trích dẫn luận án này

Mai Thi Hong (2021). Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương [Luận án tiến sĩ, Hanoi National University of Education]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-dien-dien-tu/tu-dong-hoa/luan-an-tien-si-bai-toan-dieu-khien-he-tuyen-tinh-duong

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ nghiên cứu bài toán điều khiển cho hệ tuyến tính dương, đề xuất phương pháp mới hiệu quả.

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Hanoi National University of Education. Năm bảo vệ: 2021.

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" thuộc chuyên ngành Differential and Integral Equations. Danh mục: Tự Động Hóa.

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" có 108 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ: Bài toán điều khiển hệ tuyến tính dương" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter