Robust partially sampled-data state feedback control of Markov jump linear systems

Orientadores: José Claudio Geromel, Gabriela Werner GabrielDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Esta dissertação propõe, como um dos principais resultados, condições para se obter uma lei de controle robusto parcialmente amostrado via realimentação de estado para sistemas lineares com saltos markovianos (MJLS). Embora, como de costume, a estrutura de controle dependa do modo de Markov, apenas a variável de estado é amostrada. Para análise, um sistema híbrido equivalente é proposto e um problema de duas condições de contorno que garante um custo mínimo Hoo ou H2 é definido. Para a síntese de controle, ele é reescrito como um conjunto convexo de condições suficientes, levando ao custo mínimo garantido das classes mencionadas em apenas uma iteração. As condições de otimalidade são expressas através de desigualdades diferenciais lineares (DLMIs), um dispositivo algébrico que pode ser manipulado por meio de qualquer resolvedor de LMI disponível. Exemplos estão incluídos para ilustraçãoAbstract: This dissertation proposes, as one of the main results, conditions to obtain a robust partial sampled-data state feedback control law for Markov jump linear systems (MJLS). Although, as usual, the control structure depends on the Markov mode, only the state variable is sampled. For the analysis, an equivalent hybrid system is proposed and a Two-Point Boundary Value Problem that ensures minimum Hoo or H2 cost is defined. For the control synthesis, it is rewritten as a convex set of sufficient conditions leading to the minimum guaranteed cost of the mentioned classes in only one shot. The optimality conditions are expressed through Differential Linear Matrix Inequalities (DLMIs), an algebraic device that can be handled by means of any available LMI solver. Examples are included for illustrationMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica132449/2017-0CNP