Parameter Dependent Lyapunov(매개변수 종속 Lyapunov)란 무엇입니까?
Parameter Dependent Lyapunov 매개변수 종속 Lyapunov - An alternative parameter-dependent Lyapunov-Krasovskii functional is employed and its time-derivative is handled using recent integral inequalities for quadratic functions proposed in the literature. [1] Simulation results of forward flight speed and altitude tracking control of the BWB aircraft show that the proposed disturbance-observer based NNSQLF control can robustly stabilize the LPV system and precisely track the desired trajectory by comparing with conventional SQLF control and parameter-dependent Lyapunov function control, even in unknown exterior disturbances and model uncertainties. [2] Through a parameter-dependent Lyapunov function candidate, the design conditions are proposed in terms of a finite set of linear matrix inequalities (LMIs). [3] The operating range of the impedance controller, determined from the test of robust stability via parameter-dependent Lyapunov functions, can meet our application requirements. [4] We introduce new tools relying on parameter-dependent Lyapunov functions and linear matrix inequality techniques for stability and performance analysis. [5] To further reduce the conservatism, the parameter-dependent Lyapunov functions are constructed for the design of the variable feedback gains in the control strategy. [6] This paper is concerned with a novel control technique for automated lane keeping of a vehicle, which takes advantage of an exact fuzzy modelling of bounded parametric uncertainties—both constant and varying—for a convex treatment of local characteristic polynomials, put together via parameter-dependent Lyapunov analysis. [7] t) scheduling parameters in the GSOF controllers is kept, for continuous-/discrete-time Linear Parameter-Varying (LPV) systems using Parameter-Dependent Lyapunov Functions (PDLFs). [8] To fully consider the time-varying transition rates, a parameter-dependent Lyapunov–Krasovskii functional is constructed. [9] The main result is the novel parameter-dependent Lyapunov functions that are readily applied to robust static output feedback design of polynomial systems subject to parametric uncertainty. [10] An affine parameter-dependent Lyapunov function is considered in order to ensure the error convergence between the actual and estimated state. [11] Less conservative linear matrix inequalities, relying on slack variables, ensure robust pole location and certify the closed-loop stability for the entire domain of uncertain and time-varying motor parameters, based on parameter-dependent Lyapunov functions. [12] Using the equivalent representation and the parameter-dependent Lyapunov function approach, sufficient conditions are established for system stability, and 2-D stationary discrete-time linear filters are designed to ensure the prescribed대체 매개변수 종속 Lyapunov-Krasovskii 함수가 사용되며 문헌에서 제안된 2차 함수에 대한 최근 적분 부등식을 사용하여 시간 미분을 처리합니다. [1] BWB 항공기의 전방 비행 속도 및 고도 추적 제어의 시뮬레이션 결과, 제안된 교란 관측기 기반 NNSQLF 제어는 기존의 SQLF 제어 및 매개변수 종속적인 Lyapunov 기능 제어와 비교하여 LPV 시스템을 견고하게 안정화하고 원하는 궤적을 정확하게 추적할 수 있음을 보여줍니다. 알려지지 않은 외부 교란 및 모델 불확실성에서도. [2] 매개변수 종속적인 Lyapunov 함수 후보를 통해 유한한 선형 행렬 부등식(LMI) 집합의 관점에서 설계 조건을 제안합니다. [3] 매개변수 종속적인 Lyapunov 기능을 통한 강력한 안정성 테스트에서 결정된 임피던스 컨트롤러의 작동 범위는 애플리케이션 요구 사항을 충족할 수 있습니다. [4] 안정성 및 성능 분석을 위해 매개변수 종속 Lyapunov 함수 및 선형 행렬 부등식 기술에 의존하는 새로운 도구를 소개합니다. [5] 보수성을 더 줄이기 위해 제어 전략에서 가변 피드백 이득의 설계를 위해 매개변수 종속 Lyapunov 함수가 구성됩니다. [6] 이 논문은 차량의 자동 차선 유지를 위한 새로운 제어 기술에 관한 것으로, 매개변수 종속성을 통해 조합된 국소 특성 다항식의 볼록 처리를 위해 경계 매개변수 불확실성(일정 및 변동 모두)의 정확한 퍼지 모델링을 활용합니다. 랴푸노프 분석. [7] t) PDLF(Parameter-Dependent Lyapunov Functions)를 사용하는 연속/이산 시간 LPV(Linear Parameter-Varying) 시스템의 경우 GSOF 컨트롤러의 일정 매개변수가 유지됩니다. [8] 시간에 따라 변하는 전이 속도를 완전히 고려하기 위해 매개변수 종속적인 Lyapunov-Krasovskii 함수가 구성됩니다. [9] 주요 결과는 매개변수 불확실성에 영향을 받는 다항식 시스템의 강력한 정적 출력 피드백 설계에 쉽게 적용되는 새로운 매개변수 종속 Lyapunov 함수입니다. [10] 실제 상태와 추정 상태 사이의 오류 수렴을 보장하기 위해 아핀 매개변수 종속 Lyapunov 함수가 고려됩니다. [11] 여유 변수에 의존하는 덜 보수적인 선형 행렬 부등식은 강력한 극 위치를 보장하고 매개변수 종속 리아푸노프 함수를 기반으로 불확실하고 시간에 따라 변하는 모터 매개변수의 전체 영역에 대해 폐쇄 루프 안정성을 인증합니다. [12] 등가 표현과 매개변수 종속적인 Lyapunov 함수 접근 방식을 사용하여 시스템 안정성을 위한 충분한 조건이 설정되고 2D 고정 이산 시간 선형 필터가 규정된 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX ">$\mathcal {H}_{\infty }$</tex-math></inline-formula> 또는 <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\mathcal {H}_{ 2}$</tex-math></inline-formula> 허용 가능한 모든 불확실 매개변수에 대한 성능. [13] 이 논문은 매개변수 종속 리아푸노프 함수를 사용하는 선형 매개변수 가변 시스템에 대한 인과적 이득 스케줄링된 출력 피드백 컨트롤러의 설계 문제에 관한 것입니다. [14] 이를 기반으로 다항식 매개변수 종속 Lyapunov 행렬과 선형 행렬 기법을 구성하여 확률적 안정성과 규정된 추적 성능을 보장할 수 있는 충분한 조건을 설정합니다. [15] RMPC 전략의 안정성은 시간에 따라 변하는 매개변수 종속적인 Lyapunov 함수와 LMI(Linear Matrix Inequalities)의 실행 가능성을 사용하여 보장됩니다. [16] Lyapunov 함수 이론과 적응 제어 전략을 기반으로 LMI(선형 행렬 부등식) 제약 조건에서 충분한 조건을 제안하기 위해 동종 매개변수 종속 Lyapunov 함수를 사용합니다. [17] 이 논문은 대칭 시변 포화에 영향을 받는 시스템에 대해 2차 매개변수 종속 리아푸노프 함수(QPDLF)를 통해 상태 피드백 컨트롤러를 이동하도록 설계하는 문제를 고려합니다. [18] LMI 측면에서 분산 컨트롤러에 대한 합성 조건을 공식화하기 위해 매개변수 종속 Lyapunov-Krasovskii 함수를 기반으로 하는 지연 종속 경계 실수 보조정리가 사용됩니다. [19]
closed loop system 폐쇄 루프 시스템
Specifically, in the light of the parameter-dependent Lyapunov functional, the stochastic admissible criterion of the closed-loop system with certain dissipative performance and uncertain transition rates is obtained. [1] Furthermore, sufficient conditions on polytopic nonlinear systems, which guarantee the corresponding closed-loop system to be asymptotically stable, are derived by employing parameter-dependent Lyapunov function. [2] A parameter-dependent Lyapunov–Krasovskii functional is used to design a state-feedback control that reduces the conservatism of the conventional approach and ensures robust stability and tracking performance of the closed-loop system. [3]특히, 매개변수 종속적인 Lyapunov 기능에 비추어 특정 소산 성능과 불확실한 전이율을 갖는 폐쇄 루프 시스템의 확률론적 허용 기준이 획득됩니다. [1] 또한, 해당 폐쇄 루프 시스템이 점근적으로 안정하도록 보장하는 폴리토픽 비선형 시스템에 대한 충분한 조건은 매개변수 종속 리아푸노프 함수를 사용하여 유도됩니다. [2] 매개변수 종속적인 Lyapunov-Krasovskii 기능은 기존 접근 방식의 보수성을 줄이고 폐쇄 루프 시스템의 강력한 안정성과 추적 성능을 보장하는 상태 피드백 제어를 설계하는 데 사용됩니다. [3]
parameter dependent lyapunov function
With the aid of parameter dependent Lyapunov function method and positive polynomial theory, the sufficient conditions are given for stability and stabilization with $\mathrm{H}\infty$ performance. [1] By applying linear matrix inequalities (LMIs), parameter dependent Lyapunov function (PDLF) is obtained to achieve global stability and to compute the controller and observer gains. [2]매개변수 종속 Lyapunov 함수 방법 및 양의 다항식 이론의 도움으로 $\mathrm{H}\infty$ 성능으로 안정성 및 안정화를 위한 충분한 조건이 제공됩니다. [1] 선형 행렬 부등식(LMI)을 적용하여 매개변수 종속 리아푸노프 함수(PDLF)를 구하여 전역 안정성을 달성하고 컨트롤러 및 관찰자 이득을 계산합니다. [2]