Dynamic robust stabilization problem for the linear nonstationary systems



如何引用文章

全文:

详细

The paper gives the definition of robust stabilization tasks of the object and the d-robust task; provides a definition of robust control and the method of synthesis of optimal guaranteed control is indicated, and the withdrawn selection rules of the indignation worst parameters from the known range; considers the formula that relates under some of the worst parameters the initial state of the object, restrictions on the right end and the time of the transition process system for which it should go to the state, satisfying the boundary restrictions. The theoretical results are supported by numerical examples.

作者简介

V. Trindyuk

Moscow State University of Mechanical Engineering(MAMI)

Email: trindjukvladimir@mail.ru

G. Kiyko

Moscow State University of Mechanical Engineering(MAMI)

Ph.D.

参考

  1. Афанасьев В.Н. Оптимальные системы управления. Аналитическое конструирование: Учеб.пособие. – М.: РУДН, 2007. – 259 с.
  2. Афанасьев В.Н. Алгоритмическое конструирование систем управления с неполной информацией. Учебное пособие – Московский государственный институт электроники и математики. М., 2004. – 148 с.
  3. Афанасьев В.Н. Математическая теория конструирования систем управления: Учеб. для вузов./В.Н. Афанасьев, В.Б. Колмановский, В.Р. Носов. – 3-е изд., испр. и доп. – М.: Высш. шк., 2003. – 614 с.
  4. Буков В.Н. Вложение систем. Аналитический подход к анализу и синтезу матричных систем. – Калуга: Издательство научной литературы Н.Ф. Бочкаревой, 2006. – 720 с.
  5. Кийко Г.И. Робастные электронные цепи. Труды Всероссийской научно-практической конференции «Математика, информациология, естествознание в экономике и в обществе». М., Издательство МФЮА, 2006, с.72.
  6. Чарльз Генри Эдвардс, Дэвид Э. Пенни Дифференциальные уравнения и проблема собственных значений: моделирование и вычисление с помощью Mathematica, Maple и MATLAB. — 3-е изд. — М.: «Вильямс», 2007.
  7. Edvaldo Assunção, Marcelo C. M. Teixeira, и Rodrigo Cardim. Control Designs for Linear Systems Using State-Derivative Feedback. Systems, Structure and Control. Vienna: In-tech, 2008.
  8. Flávio A. Faria, Edvaldo Assunção, Marcelo C. M. Teixeira, and Rodrigo Cardim Robust State-Derivative Feedback LMI-Based Designs for Linear Descriptor Systems. Mathematical Problems in Engineering. Department of Electrical Engineering, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, São Paulo State University (UNESP), 15385-000 Ilha Solteira, SP, Brazil, 2009.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Trindyuk V.A., Kiyko G.I., 2012

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».