Control design for discrete-time fuzzy systems with disturbance inputs via delta operator approach

This paper is concerned with the problem of passive control design for discrete-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with time delay and disturbance input via delta operator approach. The discrete-time passive performance index is established in this paper for the control design problem. By constructing a new type ofLyapunov-Krasovskii function (LKF) in delta domain, and utilizing some fuzzy weighing matrices, a new passive performance condition is proposed for the system under consideration. Based on the condition, a state-feedback passive controller is designed to guarantee that the resulting closed-loop system is very-strictly passive. The existence conditions of the controller can be expressed by linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a numerical example is provided to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed method

Estimation, filtering and fusion for networked systems with network-induced phenomena: New progress and prospects

In this paper, some recent advances on the estimation, filtering and fusion for networked systems are reviewed. Firstly, the network-induced phenomena under consideration are briefly recalled including missing/fading measurements, signal quantization, sensor saturations, communication delays, and randomly occurring incomplete information. Secondly, the developments of the estimation, filtering and fusion for networked systems from four aspects (linear networked systems, nonlinear networked systems, complex networks and sensor networks) are reviewed comprehensively. Subsequently, some recent results on the estimation, filtering and fusion for systems with the network-induced phenomena are reviewed in great detail. In particular, some latest results on the multi-objective filtering problems for time-varying nonlinear networked systems are summarized. Finally, conclusions are given and several possible research directions concerning the estimation, filtering, and fusion for networked systems are highlighted

Dinámica estocástica o compleja con información incompleta: una revisión desde el control

El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes reales de la industria. La literatura presenta diferentes esquemas de control, siendo los modelos neuro-difusos los que reportan mejor desempeño. Estos modelos con- jugan la capacidad de adaptación que tienen las redes neuronales con la robustez de los motores de inferencia que tiene la lógica difusa, para modelar el conocimien- to de expertos mediante reglas de aprendizaje, identifi- car dinámicas complejas y aumentar la adaptabilidad del sistema a perturbaciones que en la práctica tien- den a ser de naturaleza estocástica sumado, a veces, que la información del sistema sea restringida. Este artículo presenta una revisión sobre dificultades y solu- ciones derivadas del control de sistemas estocásticos o complejos con información incompleta. Se revisan las estructuras de control cuando la dinámica del sis- tema presenta vaguedad en los datos, la evolución ha- cia técnicas adaptativas, y el desempeño de las redes neuro-difusas ante procesos estocásticos o complejos con incertidumbre en los datos. De forma preliminar se establece que el control de este tipo de sistemas debe estar compuesto por modelos híbridos soportados en rutinas de optimización y análisis probabilístico que garanticen el tratamiento de las incertidumbres sin afectar el desempeño de las estructuras de control y la consistencia en la precisión

Identificacion y control de sistemas estocasticos con observaciones incompletas mediante modelos neurodifusos

En la práctica, los sistemas físicos obedecen a una dinámica multivariada e interactuante, que fácilmente es influenciada, perturbada o integrada por incertidumbres de diversas clases, las cuales inducen naturaleza estocástica al proceso global y algunas veces llegan a afectar la completitud de los datos. En esta tesis se presenta una metodología para la identificación y control de sistemas estocásticos con observaciones incompletas mediante modelos neuro-difusos. En particular, se desarrolla el análisis de la dinámica de un vehículo operado remotamente (ROV, Remotely Operated Vehicle) para aplicaciones submarinas, con el fin de determinar el modelo matemático y obtener simulaciones de la respuesta natural del sistema. Adicionalmente, se emplea un mecanismo de identificación del proceso mediante un modelo neuronal y otro neuro-difuso, los cuales se integran con un esquema de reducción de perturbaciones estocásticas para sobreponer las observaciones incompletas que residan en el proceso operativo. Finalmente, se propone un modelo neuro-difuso (ANFIS, Adaptive neuro fuzzy inference system) para controlar el sistema y se compara con el desempeño de una red neuronal con múltiples elementos Adaline (MADALINE, Multiple Adaline) con el fin de analizar las ventajas que ofrece la inclusión de conocimiento mediante reglas de inferencia difusa. Los resultados experimentales mostraron que se logró la controlabilidad del sistema llevándolo a un estado globalmente atractivo en el sentido de Lyapunov. Se pudo concluir que gracias a la capacidad de adaptación y contenencia de conocimiento lingüístico de los modelos neuro-difusos, el desempeño de control tuvo mayor rendimiento en términos de precisión y robustez, al compararlo con el modelo neuronal en aplicaciones operativas del ROV. Se destaca además la facilidad que tienen los modelos neuro-difusos para ser ampliamente potenciados mediante la integración de otros esquemas de procesamiento, dados los asuntos que quedaron pendientes en relación al error de estado estable y las perturbaciones ocasionadas por la interacción de los componentes.Magister en Automatización y Contro