Sobre el diseño de un observador proporcional-integral generalizado para sistemas LPV

Addison Y. Ríos Bolívar

Resumen


Considerando los sistemas lineales a parámetros variantes (LPV), en esta contribución se presenta un método para la síntesis de Observadores Proporcional+Integral (PIO) robustos. Vistos los sistemas LPV con incertidumbres politópicas, el método está basado en considerar una dinámica extendida del PIO, para luego transformar el diseño de las matrices de las dinámica de tal observador, como un diseño de la ganancia de realimentación estática de la salida (SOF) de un problema de control robusto. Bajo esas condiciones, se establecen, a partir de las normas H2=H1 descritas como desigualdades  matriciales lineales, LMIs, los criterios para obtener la ganancia de problema de SOF, considerando índices de desempeño enH2 yH1, bajo la presencia de incertidumbres y perturbaciones. Para ilustrar los resultados y el desempeño de la estimación de estados
robusta, se presentan ejemplos numéricos.
Palabras clave: Sistemas LPV. Observadores Proporcional+Integral (PIO). LMI. Normas H2-H1.


Abstract


Considering the Linear Parameter Varying (LPV) systems, in this paper an approach for the synthesis of robust Proporcional+ Integral Observers (PIO) is presented. From LPV systems characterized with polytopical uncertainties, the method of design is based on considering a dynamics extended of the typical PIO, in order to transform the design of the matrices of the dynamics of the observer, as a design of the gain of Static Output Feedback (SOF) of a problem of robust control. Under these conditions and from the norms H2=H1 described as Linear Matrix Inequalities (LMI), the criteria to obtain the gain in the SOF problem are established; taking into account performance indices in H2 and H1, under the presence of uncertainties and disturbances. In order to illustrate the results and the performance of the state robust estimation of states, some numerical examples are evaluated.
Key words: LPV systems. Proportional+Integral observers (PIO). Linear matrix inequalities (LMI). H2-H1 Norms.

 


Palabras clave


Sistemas LPV. Observadores Proporcional+Integral (PIO). LMI. Normas H2-H1; LPV systems. Proportional+Integral observers (PIO). Linear matrix inequalities (LMI). H2-H1 Norms.

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