Metoda ARPDC pro řízení nelineárních systémů

ARPDC Method for Control of Nonlinear Systems

journal article - other

Czech

Článek popisuje novou metodu ARPDC (Advanced Robust Parallel Distributed Compensation) pro automatické řízení nelineárních systémů. Zvyšuje kvalitu robustní regulace tak, že kombinuje robustní regulátor s optimálním a řeší jejich interpolaci. Vychází z nelineárních Takagiho-Sugeno (T-S) fuzzy systémů a řídicího algoritmu paralelně distribuované kompenzace (PDC). Jsou pro ni odvozeny podmínky stability ve tvaru lineárních maticových nerovností (LMI), které zaručí stabilitu řízení nominálního systému a umožní tak nasazení algoritmu v reálných regulačních systémech. Dále je navržena kriteriální funkce pro určení míry použití robustního a optimálního regulátoru na základě posouzení přesnosti modelu a úrovně rušení. Uvedena je také metodika návrhu pro snadnou implementaci metody v praktických aplikacích. Výhody algoritmu jsou demonstrovány na nelineárním modelu inverzního kyvadla. Ukazuje se, že metoda ARPDC může být nejen zajímavou alternativou k robustnímu řízení, ale v některých případech i k adaptivnímu řízení složitých nelineárních soustav. Může však být použita i pro zkvalitnění robustního řízení existujících lineárních i nelineárních systémů a pro dosažení výrazných energetických úspor.

New method ARPDC (Advanced Robust Parallel Distributed Compensation) for automatic control of nonlinear systems improves a quality of robust control by interpolating of robust and optimal controller. ARPDC method is based on nonlinear Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems and Parallel Distributed Compensation (PDC) control algorithm. The stability conditions of ARPDC control of nominal system have been derived in the form of Linear Matrix Inequalities (LMI). The work is also concerned on construction of criteria function for determining degree of usage of robust and optimal controller on the basis of model validity and disturbance signal. The methodology of ARPDC design is also treated. It is important for fast and easy design of real applications. The advantages of presented method are demonstrated on the inverse pendulum benchmark problem. The results indicate that ARPDC can be a good alternative not only for a robust control, but in some cases also for an adaptive control of complex nonlinear systems.

robustní řízení, optimální řízení, ARPDC řízení, PDC regulátor, Takagiho-Sugeno fuzzy systémy, fuzzy pozorovatel, kriteriální funkce, lineární maticové nerovnosti, Hinf řízení

Robust Control, Optimal Control, ARPDC Control, PDC Controller, Takagi-Sugeno Fuzzy Control, Fuzzy Observer, Criteria Function, Linear Matrix Inequalities, Hinf control

Ing. Michal Polanský, Ph.D.

2006

1. 6. 2006

0005-125

2006

6

386

389

4