[HTML][HTML] Estabilizaçao de sistemas fuzzy TS incertos usando realimentaçao derivativa
SBA: Controle & Automaçao Sociedade Brasileira de Automática, 2011•SciELO Brasil
Em alguns problemas práticos, por exemplo, no controle de vibrações de sistemas
mecânicos, é mais fácil obter o sinal da derivada dos estados que o sinal dos estados.
Assim, neste trabalho é proposto um método para o projeto da realimentação derivativa
aplicada à sistemas não-lineares incertos. Durante a modelagem do problema os sistemas
não-lineares são representados por modelos fuzzy Takagi-Sugeno, permitindo que o
projeto do controlador seja realizado com Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês …
mecânicos, é mais fácil obter o sinal da derivada dos estados que o sinal dos estados.
Assim, neste trabalho é proposto um método para o projeto da realimentação derivativa
aplicada à sistemas não-lineares incertos. Durante a modelagem do problema os sistemas
não-lineares são representados por modelos fuzzy Takagi-Sugeno, permitindo que o
projeto do controlador seja realizado com Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês …
Em alguns problemas práticos, por exemplo, no controle de vibrações de sistemas mecânicos, é mais fácil obter o sinal da derivada dos estados que o sinal dos estados. Assim, neste trabalho é proposto um método para o projeto da realimentação derivativa aplicada à sistemas não-lineares incertos. Durante a modelagem do problema os sistemas não-lineares são representados por modelos fuzzy Takagi-Sugeno, permitindo que o projeto do controlador seja realizado com Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês, Linear Matrix Inequalities (LMIs)). Este tipo de modelagem facilita o projeto de controle, pois, LMIs são facilmente resolvidas utilizando técnicas de programação convexa. O projeto de controle visa a estabilização do sistema, com ou sem restrições na taxa de decaimento. A eficiência do método é ilustrada através de um exemplo numérico.
SciELO Brasil
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