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Título : Controle por realimentação de estados Hinf para MJLS discretos com matrizes de probabilidades de transição incertas via LMIs com parâmetro escalar.
Autor : Maia, Jean Carlos Freitas
metadata.dc.contributor.advisor: Braga, Márcio Feliciano
Palabras clave : Sistemas lineares
Sistemas de controle por realimentação
Controladores elétricos
Probabilidades
Matrizes
Fecha de publicación : 2019
Citación : MAIA, Jean Carlos Freitas. Controle por realimentação de estados Hinf para MJLS discretos com matrizes de probabilidades de transição incertas via LMIs com parâmetro escalar. 2019. 43 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2019.
Resumen : Este trabalho investiga o projeto de controladores Hinf em sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos a tempo discreto, assumindo que as probabilidades de transição são afetadas por incertezas politópicas pertencentes a um único domínio, denominado multi-simplex. Em virtude desta representação, o problema de estabilidade robusta por média quadrática com limitante superior para a norma Hinf é baseado na existência de desigualdades matriciais lineares com matrizes de Lyapunov dependentes de parâmetro. A condição proposta permite estabilizar sistemas em malha fechada quando a disponibilidade do modo de operação é total, parcial ou completamente desconhecida. A partir da introdução de um parâmetro escalar, resultados menos conservadores podem ser obtidos quando comparados a outras condições presentes na literatura.
metadata.dc.description.abstracten: This work investigates discrete-time Markov jump linear systems control design, assuming that the transition probabilities are affected by polytopic uncertainties belonging to a single domain, called multi-simplex. Owing to this representation, the robust mean square stability problem with Hinf norm bound is based on the existence of linear matrix inequalities with parameter-dependent Lyapunov matrices. The proposed condition allows to stabilize closed-loop systems with complete, partial or no observation of the Markov chain. Due to the introduction of a scalar parameter, less conservative results can be obtained when compared to other available conditions in the literature.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2148
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