Location of Repository

Estimation et commande des systèmes descripteurs

By Víctor Estrada Manzo

Abstract

This thesis addresses the estimation and control for nonlinear descriptor systems. The developments are focused on a family of nonlinear descriptor models with a full-rank descriptor matrix. The proposed approaches are based on a Takagi-Sugeno (TS) descriptor representation of a given nonlinear descriptor model. This type of TS models is a generalization of the standard TS ones. One of the mains goals is to obtain conditions in terms of linear matrix inequalities (LMIs). In the existing literature, the observer design for TS descriptor models has led to bilinear matrix inequality (BMI) conditions. In addition, to the best of our knowledge, there are no results in the literature on controller/observer design for discrete-time TS descriptor models (with a non-constant and invertible descriptor matrix).Three problems have been addressed: state feedback controller design, observer design, and static output feedback controller design. LMI conditions have been obtained for both continuous and discrete-time TS descriptor models. In the continuous-time case, relaxed LMI conditions for the state feedback controller design have been achieved via parameterdependent LMI conditions. For the observer design, pure LMI conditions have been developed by using a different extended estimation error. For the static output feedback controller, LMI constraints can be obtained once an auxiliary matrix is fixed. In the discretetime case, results in the LMI form are provided for state/output feedback controller design and observer design; thus filling the gap in the literature. Several examples have been included to illustrate the applicability of the obtained results and the importance of keeping the original descriptor structure instead of computing a standard state-space.Cette thèse est consacrée au développement des techniques d’estimation et de commande pour systèmes descripteurs non linéaires. Les développements sont centrés sur une famille particulière de systèmes descripteurs non linéaires avec une matrice descripteur de rang plein. Toutes les approches présentées utilisent un formalisme de modélisation du type Takagi-Sugeno (TS) pour représenter les modèles descripteurs non linéaires. Un objectif très important est de développer des conditions sous la forme d’inégalités matricielles linéaires (LMI, en anglais). Dans la littérature, les conditions pour l’estimation des modèles TS descripteurs s’écrivent sous forme d’inégalités matricielles bilinéaires (BMI, en anglais). En plus, à notre connaissance, il n’y pas de résultats dans la littérature concernant la commande/estimation pour les modèles TS descripteurs en temps discret (avec une matrice descripteur régulière non linéaire).Trois problèmes ont été examinés : commande par retour d’état, estimation de l’état et commande statique par retour de la sortie. Dans le cas continu, des conditions moins conservatives ont été développées pour la commande par retour d’état. Pour l’estimation d’état, des conditions LMI ont été obtenues (au lieu des usuelles BMI) en utilisant un différent vecteur d’erreur augmenté. Pour la commande statique par retour de la sortie, des conditions LMI sont proposées si une matrice auxiliaire est fixée. Pour le temps discret, des nouveaux résultats sous la forme LMI ont été développées pour la commande/estimation, comblant ainsi certains manques de la littérature. Des exemples ont été inclus pour montrer l’applicabilité de tous les résultats que nous avons obtenus et ainsi l’importance de garder la structure originale des descripteurs

Topics: Descriptor systems, Takagi-Sugeno models, Controller design, Observerdesign, Linear matrix inequalities., Systèmes descripteurs, Modèles Takagi-Sugeno, Commande, Observateur, Inégalités matricielles linéaires., [ SPI.AUTO ] Engineering Sciences [physics]/Automatic
Publisher: HAL CCSD
Year: 2015
OAI identifier: oai:HAL:tel-01240001v1
Provided by: Thèses en Ligne

Suggested articles

Preview


To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.