Solving a Problem of Adaptive Stabilization for Some Static MIMO Systems

The purpose of the paper is to show that it is possible to stabilize any uncertain multivariable static plant which gain matrix may be either square or nonsquare and may have an arbitrary rank remaining unknown for the designer. Methods. The methods based on recursive point estimation of unknown plant parameters are utilized to design the adaptive inverse model-based controller. Results. The asymptotic properties of the adaptive controllers have been established. Simulation results have been presented to support the theoretic studies.Мета статті — показати, що можна стабілізувати довільний невизначений багатовимірний статичний об'єкт, матриця коефіцієнтів підсилення якого може бути квадратною або прямокутною і мати довільний ранг, залишаючись невідомою конструктору системи. Результати. Встановлено асимптотичні властивості адаптивних регуляторів. Щоб підкріпити теоретичні дослідження, надано результати моделювання.Цель статьи — показать, что можно стабилизировать любой неопределенный многомерный статический объект, матрица коэффициентов усиления которого может быть квадратной или прямоугольной и иметь произвольный ранг, оставаясь неизвестной конструктору системы. Результаты. Установлены асимптотические свойства адаптивных регуляторов. Чтобы подкрепить теоретические исследования, представлены результаты моделирования

ESTIMATION ALGORITHM OF ARBITRARY DYNAMICS OBJECT STATE UNDER RANDOM ACTIONS AND INCOMPLETE MEASURING BY UNSTABLE SYSTEM

The article proposes estimation algorithm of linear time-invariant systems with arbitrary dy- namic behavior of control object and measuring system subject to real operating conditions

ADAPTIVE ROBUST CONTROL OF LINEAR MIMO STATIC PLANT WITH AN ARBITRARY TRANSFER MATRIX AND BOUNDED NOISE: A GENERALIZATION

The paper deals with designing an adaptive robust controller for the control of linear interconnected static plants with possibly singular transfer matrices in the presence of noises whose bounds are a priori unknownСтаття стосується побудови адаптивного робастного регулятора для управління лінійним багатозв’язним статичним об’єктом з можливо виродженою передатною матрицею за наявності завад, межі яких апріорі невідомі

ESTIMATION ALGORITHM OF ARBITRARY DYNAMICS OBJECT STATE UNDER RANDOM ACTIONS AND INCOMPLETE MEASURING BY UNSTABLE SYSTEM

The article proposes estimation algorithm of linear time-invariant systems with arbitrary dy- namic behavior of control object and measuring system subject to real operating conditions

Asymptotic Behaviour of Gradient Learning Algorithms in Neural Network Models for the Identification of Nonlinear Systems

This paper deals with studying the asymptotical properties of multilayer neural networks models used for the adaptive identification of wide class of nonlinearly parameterized systems in stochastic environment. To adjust the neural network’s weights, the standard online gradient type learning algorithms are employed. The learning set is assumed to be infinite but bounded. The Lyapunov-like tool is utilized to analyze the ultimate behaviour of learning processes in the presence of stochastic input variables. New sufficient conditions guaranteeing the global convergence of these algorithms in the stochastic frameworks are derived. The main their feature is that they need no a penalty term to achieve the boundedness of weight sequence. To demonstrate asymptotic behaviour of the learning algorithms and support the theoretical studies, some simulation examples are also given

Structural Identification Algorithm Based on Results of Multidimensional Nonlinear Stabilization Plant Test

The article proposes a structural identification algorithm based on test results of the multidimensional nonlinear object dynamics models and stochastic disturbance affecting it in service

Structural Identification Algorithm Based on Results of Multidimensional Nonlinear Stabilization Plant Test

The article proposes a structural identification algorithm based on test results of the multidimensional nonlinear object dynamics models and stochastic disturbance affecting it in service

Control of a Nonsquare Multivariable System Using Pseudoin-verse Model-Based Static Output Feedback

The purpose of the paper is to answer the question: is there the SOF control based on the pseudoinverse concept to stabilize some first-order multivariable system with nonsquare gain matrix? Results. The pseudoinverse model-based control leading to static output feedback is proposed to reject unmeasured disturbances. The optimality and robustness properties of such controller are established. Numerical examples and simulation results are presented to support theoretical study.Мета роботи — дати відповідь на запитання: чи існує регулятор типу SOF, в основу якого покладено концепцію псевдообернення, аби стабілізувати деяку багатовимірну систему першого порядку з прямокутною матрицею коефіцієнтів підсилення? Результати. Аби придушити невимірювальні збурення, запропоновано керування, яке базується на методі псевдооберненої моделі. Цей метод формально приводить до реалізації статичного зворотного зв'язку. Встановлено умови оптимальності та робастності такого регулятора. Для підтвердження теоретичного дослідження наведено числові приклади та результати моделювання