In this thesis we have considered a cognitive radio network (CRN) with a pair of primary user (PU) and secondary user (SU) in spectrum sharing networks in path-loss and without path-loss propagation environments under identically distributed m-Nakagami fading channel. The thesis consists of three parts. In the first part we propose an optimized Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System (FIS) based power control strategy in cognitive radio networks (CRN) in spectrum sharing network in without path-loss propagation environment. The second part proposes an optimized Takagi-Sugeno FIS based power control strategy in cognitive radio networks in spectrum sharing network in path-loss propagation environment. For without path-loss propagation environment the proposed FIS takes the interference channel gain ratio between SU transmitter (CUtx) and PU receiver (PUrx) and Signal to Noise Ratio (SNR) towards PU transmitter (PUtx) as antecedents and outputs the power scaling factor for SU. For path-loss propagation environment the proposed FIS takes the relative distance ratio between CUtx and PUrx and SNR towards PUtx as antecedents and outputs the power scaling factor for SU. The output power scaling factor is used to vary the transmit power of SU such that it does not degrade the quality of service (QoS) of PU link. The third part presents an implementation of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) transmission technique in CRN. The OFDM technique has intellectual attractive features like coping with the inter symbol interference (ISI), while providing increasing spectral efficiency and improved performance. This can be used in emergency conditions where transmission requires reliability and high data rate. The OFDM transmission technique is applied towards SU transmitter in CRN, which enables SU to utilize the spectrum efficiently under various fading environments. Spectrum sharing networks in with and without path-loss propagation environments and OFDM transmission were tested for bit error rate (BER) performance after fading effects from m-Nakagami fading channel. We conclude that by applying Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System (FIS) based power control strategy we can improve the BER performance of PU when compared with no power control strategy and with other fuzzy based power control technique. OFDM transmission technique gives us better data rate and slightly improved BER in CRN hence making it suitable for use in emergency conditions. / mobile: 0735032048 (Muneeb Goraya)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-08-21Bitstream added on 2014-06-13T21:01:21Z : No. of bitstreams: 1 faria_fa_dr_ilha.pdf: 872755 bytes, checksum: d14b68025a60624f43ac43ae6b5e757e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Já é conhecido da teoria de controle clássico, que a realimentação derivativa pode ser útil e em alguns casos, essencial para a obtenção do desempenho desejado. Além disso, existem problemas práticos em que a derivada dos estados é mais fácil de se obter do que os sinais dos estados. Por exemplo, nos seguintes problemas: controle de vibrações de sistemas mecânicos, sistemas de suspensão de automóveis, controle de vibrações em pontes suspensas e controle de vibrações na aterrissagem de aviões. O principal sensor usado nesses problemas é o acelerômetro. A partir do sinal do acelerômetro é possível obter com precisão a velocidade, mas não o deslocamento. Definindo o deslocamento e a velocidade como as variáveis de estado, então apenas os sinais da derivada dos estados estão disponíveis para a realimentação. A realimentação derivativa foi usada recentemente no projeto de sistemas lineares. Os procedimentos consideram o problema de alocação de pólos (ABDELAZIZ; VALÁŠEK, 2004, 2005) e o projeto de reguladores lineares quadráticos (DUAN; NI; KO, 2005). Infelizmente esses resultados não podem ser usados em sistemas incertos ou sujeitos à falhas estruturais. Para resolver esse caso, projetos baseados em DesigualdadesMatriciais Lineares (LMIs) foram propostos em (FARIA, 2005; ASSUNÇÃO et al., 2007e; FARIA; ASSUNÇÃO; TEIXEIRA, 2009a; CARDIM et al., 2008; FARIA et al., 2009c). LMIs podem ser facilmente resolvidas com softwares de otimização, tais como os pacotes “LMI control toolbox” e “SeDuMi” do MATLAB. Este trabalho aborda o projeto de controladores para sistemas descritores usando a realimentação da derivada dos estados. São apresentadas condições necessárias e suficientes baseadas em LMIs para a estabilidade assintótica de sistemas descritores. Como a estabilidade nem sempre é suficiente, posteriormente... / From classical control theory, it is well-known that state-derivative feedback can be very useful, and even in some cases essential to achieve a desired performance. Moreover, there exist some practical problems where the state-derivative signals are easier to obtain than the state signals. For instance, in the following applications: suppression of vibration in mechanical systems, control of car wheel suspension systems, vibration control of bridge cables and vibration control of landing gear components. The main sensor used in these problems is the accelerometer. In this case, from the signals of the accelerometers it is possible to reconstruct the velocities with a good precision but not the displacements. Defining the velocities and displacement as the state variables, then one has available for feedback the state-derivative signals. Recent researches about state-derivative feedback design for linear systems have been presented. The procedures consider, for instance, the pole placement problem (ABDELAZIZ; VALÁŠEK, 2004, 2005), and the design of a Linear Quadratic Regulator (DUAN; NI; KO, 2005). Unfortunately these results are not applied to the control of uncertain systems or systems subject to structural failures. For this case, Linear Matrix Inequalities (LMIs) based designs were recently proposed in (FARIA, 2005; ASSUNÇÃO et al., 2007e; FARIA; ASSUNÇÃO; TEIXEIRA, 2009a; CARDIM et al., 2008; FARIA et al., 2009c). LMIs can be easily solved with optimization softwares, such as the packages “LMI control toolbox” and “SeDuMi” of MATLAB. This work focuses control designs for descriptor systems using the state-derivative feedback. Necessary and sufficient LMI-based conditions for asymptotically stability of descriptor systems are presented. As the stability of a control system is insufficient to obtain a suitable performance... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-20Bitstream added on 2014-06-13T18:49:28Z : No. of bitstreams: 1 silva_erp_me_ilha.pdf: 509609 bytes, checksum: 37c083ec485dbc3db2cf95730b404b40 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Uma técnica de projeto de controladores robustos para sistemas não-lineares contínuos no tempo é proposta neste trabalho. É suposto que a planta não-linear está sujeita a falhas estruturais, que podem ser consideradas como incertezas politópicas. Os sistemas não-lineares são representados por modelos fuzzy propostos por Takagi-Sugeno e uma formulação para o tratamento das incertezas politópicas é apresentado para o projeto dos controladores. Este trabalho aborda projetos de controle usando a realimentação dos estados e a realimentação da derivada dos estados. O projeto do controlador é realizado através de condições baseadas em Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês, Linear Matrix Inequalities (LMI)), que podem ser resolvidas facilmente utilizando técnicas de programação convexa. Essa metodologia permite a inclusão de restrições de desempenho no projeto, tais como: taxa de decaimento e restrição na entrada. Ao final, exemplos numéricos e suas simulações ilustram a eficiência da técnica proposta. / A technique of robust controllers design for nonlinear continuous-time systems is proposed in this work. It is supposed that the nonlinear plant is subject to structural failures, which can be considered as polytope uncertainties. The nonlinear systems are represented through fuzzy models proposed by Takagi-Sugeno and a formulation for the treatment of polytope uncertain is presented for the controllers design. This work focuses control designs using state feedback and state-derivative feedback. The controllers design is made through conditions based in Linear Matrix Inequalities (LMIs), which can be easily solved using convex programming techniques. This methodology allows the inclusion of performance restrictions on design, such as: decay rate and input constraint. Finally, numeric examples and their simulations show the efficiency of the proposed method.

Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Coorientador: Rodrigo Cardim / Banca: Edvaldo Assunção / Banca: Alfredo Del Sole Lordelo / Resumo: Neste trabalho é realizada a análise da estabilidade de sistemas fuzzy Takagi-Sugeno (TS) contínuos no tempo, através de Funções de Lyapunov Fuzzy (FLF), Funções de Lyapunov Metzler (FLM) e de Funções de Lyapunov Fuzzy-Metzler (FLFM) introduzida nesta disser- tação. Novas propostas são feitas a partir destas análises, sendo apresentadas condições su- ficientes para a estabilidade assintótica destes sistemas no sentido de Lyapunov. As soluções obtidas são baseadas em desigualdades lineares matriciais (LMIs, do inglês Linear Matrix Ine- qualities) e dependem da solução de um conjunto de desigualdades de Lyapunov-Metzler, que podem ser de difícil solução. Então, foram apresentadas condições de estabilidade baseadas em uma subclasse de matrizes de Metzler que, quando factíveis, podem ser resolvidas através de LMIs com a necessidade de uma busca unidimensional. Foram propostos métodos que genera- lizam os já existentes na literatura, baseados em FLF, para a estabilidade assintótica dos sistemas fuzzy TS / Abstract: This work addresses the stability analysis of Takagi-Sugeno (TS) fuzzy systems via Fuzzy Lyapunov Functions (FLF), Metzler Lyapunov Functions (MLF) and Fuzzy-Metzler Lyapunov Functions (FMLF) that was proposed in this dissertation. New proposals are made from these analyses, and sufficient conditions for asymptotic stability of these systems in the sense of Lyapunov are presented. The results obtained are based on LMIs (Linear Matrix Inequalities) and depend on the solutions of a set of Lyapunov-Metzler inequalities, that are usually difficult to solve. Then, conditions for stability based on a subclass of Metzler matrices that, when feasible, can be described by a set of LMIs with an unidimensional search, are presented. The proposed methods generalize the similar methods available in the literature, based on FLF, for the asymptotic stability of TS fuzzy systems / Mestre

Los problemas de optimización de desigualdades matriciales lineales en control borroso se han convertido en la herramienta más utilizada en dicha área desde los años 90. Muchos sistemas no lineales pueden ser modelados como sistemas borrosos de modo que el control borroso puede considerarse como una técnica de control no lineal. Aunque se han obtenido muchos y buenos resultados, quedan algunas fuentes de conservadurismo cuando se comparan con otros enfoques de control no lineal. Esta tesis discute dichas cuestiones de conservadurismo y plantea nuevos enfoques para resolverlas. La principal ventaja de la formulación mediante desigualdades matriciales lineales es la posibilidad de asegurar estabilidad y prestaciones de un sistema no lineal modelado como un sistema borroso Takagi-Sugeno. Estos modelos están formados por un conjunto de modelos lineales eligiendo el sistema a aplicar mediante el uso de unas reglas borrosas. Estas reglas se traducen en funciones de interpolación o de pertenecía que nos indican el grado de validez de un modelo lineal respecto del resto. El mayor problema que presentan estas técnicas basadas en desigualdades matriciales lineales es que las funciones de pertenencia no están incluidas en las condiciones de estabilidad del sistema, lo que significa que se prueba la estabilidad y prestaciones para cualquier forma de interpolación entre los diferentes modelos lineales. Esto genera una fuente de conservadurismo que sería conveniente limitar. En la tesis doctoral se presentan varias metodologías capaces de trasladar la información de las funciones de pertenencia del sistema al problema basado en desigualdades matriciales lineales de estabilidad y prestaciones. Las dos principales aportaciones propuestas se basan, respectivamente, en introducir una serie de matrices de relajación que permitan incorporar esta información y en aprovechar la descripción de una amplia clase de sistemas borrosos en productos tensoriales de... / Ariño Latorre, CV. (2008). Relaxed LMI conditions for control of nonlinear Takagi-Sugeno models [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8301 / Palancia

Los trabajos en el área de control de finales del siglo de XIX y principios del siglo XX, describían el modelado, análisis y diseño de sistemas lineales empleando herramientas matemáticas bien definidas como el álgebra lineal y el cálculo diferencial. Sin embargo, a mediados de los años 40 comienzan a surgir trabajos que introducen el concepto de sistemas no lineales. A partir de este momento, el interés por el desarrollo de herramientas teóricas para el análisis y diseño de controladores no lineales fue en aumento. En la actualidad, existen diversas metodologías que son empleadas en el análisis y diseño de sistemas de control no lineales. Sin embargo, no existe una teoría generalizada análoga al álgebra lineal y el cálculo diferencial de los sistemas lineales. Por ello, las líneas de investigación que abordan el estudio de procesos no lineales se encuentran en continua evolución. En primer lugar, la tesis presentada aborda el estudio del estado del arte de algunas de las técnicas más destacadas para el modelado e identificación de sistemas no lineales. El documento de tesis hace especial hincapié en las técnicas que emplean modelos borrosos con estructura Takagi-Sugeno (TS). Una vez introducidos los modelos borrosos TS, se presenta el estado del arte en el diseño de contralores borrosos denominadas Compensadores Paralelos Distribuidos (PDC) y su aplicación al control predictivo. Asimismo, se describen los fundamentos matemáticos necesarios para la reformulación del problema de diseño de PDC en términos de Desigualdades Matriciales Lineales (LMIs). La revisión del estado del arte que se realiza en el documento de tesis, pone de manifiesto la dificultad existente cuando se aborda el diseño de controladores borrosos predictivos. El principal inconveniente es la resolución del problema de optimización que se plantea al aplicar la filosofía de control predictivo. / García-Nieto Rodríguez, S. (2010). Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8328 / Palancia

Esta tesis aborda el problema del análisis de estabilidad y diseño de control para sistemas no lineales expresados en forma de modelos Takagi-Sugeno de tiempo continuo. El análisis de estabilidad se basa, por lo general, en el método directo de Lyapunov. Existen varios enfoques en la literatura, sobre la base de las funciones cuadráticas de Lyapunov, que se proponen para resolver este problema; los resultados obtenidos usando tales funciones introducen un conservadurismo que puede ser excesivo. Para superar este problema, diversos enfoques basados en funciones de Lyapunov no cuadráticas se han presentado recientemente; estos enfoques se basan en límites muy conservadores o condiciones demasiado restrictivas. La idea desarrollada en este trabajo es el uso de funciones de Lyapunov no cuadráticas y un controlador no PDC con el fin de obtener condiciones de estabilidad y estabilización menos conservadoras. Las principales propuestas son: el uso de límites locales en derivadas parciales en lugar de derivadas temporales de las funciones de pertenencia, el desacoplo del controlador respecto de las variables de decisión de la función de Lyapunov, el uso de funciones de Lyapunov difusas en modelos polinomiales y finalmente, proponer la síntesis de controladores garantizando ciertos límites de la derivada-temporal, conocidos a priori, en una región de modelado en lugar de comprobarlos a posteriori. Estos nuevos enfoques permiten proponer condiciones locales para estabilizar los sistemas continuos difusos T-S incluyendo aquéllos que no admiten una estabilización cuadrática. Varios ejemplos de simulación han sido seleccionados para verificar los resultados obtenidos en esta tesis. / Jaadari, A. (2013). Continuous quasi-LPV Systems: how to leave the quadratic Framework? [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31379 / TESIS

Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur Modellierung und Regelung nichtlinearer dynamischer Systeme mit Hilfe von Takagi-Sugeno Fuzzy-Systemen. Zielsetzung ist es, zur Modellierung von nichtlinearen dynamischen Systemen fuzzy-verknüpfte, lokal gültige lineare Modelle einzusetzen, deren Systemverhalten lokal dem der nichtlinearen Systeme entspricht. Ein Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Ableitung einer geeigneten Partition des Eingangsgrößenbereichs, d.h. auf der Ableitung optimaler Klassen, bestehend aus Gültigkeitsbereichen und lokalen Modellen, die sich durch geringe Redundanz auszeichnen. Dazu wird ein adaptives Verfahren hergeleitet, das die Anpassung der Gültigkeitsbereiche durch die Bewertung der Ähnlichkeit zwischen den lokalen Modellen und dem zu approximierenden Referenzsystem durchführt. Die Leistungsfähigkeit des Verfahrens wird anhand der Simulation und der Regelung des Antriebsstrangs einer Windkraftanlage mit Überlagerungsgetriebe demonstriert. Hierzu wird für die nichtlineare Abhängigkeit des Rotormoments eine Modellstruktur abgeleitet, die zur Modellierung mit lokalen linearen Modellen verwendet werden kann. Zur Regelung wird auf das Prinzip der LQI-Zustandsregler zurückgegriffen, wobei der Einfluss der Windgeschwindigkeit mit dem Prinzip der Störgrößenaufschaltung reguliert wird. Um dies realisieren zu können, werden die Werte der nicht exakt messbaren Windgeschwindigkeit durch einen Störgrößenbeobachter bereitgestellt, der ebenfalls auf dem Prinzip der lokalen linearen Modelle basiert.

Approximately 20 million people in the United States suffer from irreversible nerve damage and would benefit from a neuroprosthetic device modulated by a Brain-Computer Interface (BCI). These devices restore independence by replacing peripheral nervous system functions such as peripheral control. Although there are currently devices under investigation, contemporary methods fail to offer adaptability and proper signal recognition for output devices. Human anatomical differences prevent the use of a fixed model system from providing consistent classification performance among various subjects. Furthermore, notoriously noisy signals such as Electroencephalography (EEG) require complex measures for signal detection. Therefore, there remains a tremendous need to explore and improve new algorithms. This report investigates a signal-processing model that is better suited for BCI applications because it incorporates machine learning and fuzzy logic. Whereas traditional machine learning techniques utilize precise functions to map the input into the feature space, fuzzy-neuro system apply imprecise membership functions to account for uncertainty and can be updated via supervised learning. Thus, this method is better equipped to tolerate uncertainty and improve performance over time. Moreover, a variation of this algorithm used in this study has a higher convergence speed. The proposed two-stage signal-processing model consists of feature extraction and feature translation, with an emphasis on the latter. The feature extraction phase includes Blind Source Separation (BSS) and the Discrete Wavelet Transform (DWT), and the feature translation stage includes the Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy-Neural Network (TSKFNN). Performance of the proposed model corresponds to an average classification accuracy of 79.4 % for 40 subjects, which is higher than the standard literature values, 75%, making this a superior model.

Nesta dissertação é apresentado um estudo comparativo entre seis controladores H \'infinito\' não lineares aplicados em um robô móvel com rodas. Três estratégias de controle são avaliadas. Na primeira, o modelo do robô é considerado completamente conhecido. Na segunda, o modelo matemático é considerado desconhecido e é realizada uma estimativa baseada em métodos inteligentes. E finalmente, na terceira estratégia, o modelo nominal é conhecido e técnicas inteligentes são usadas para estimar somente incertezas paramétricas do robô. As técnicas inteligentes usadas são baseadas em redes neurais e em lógica fuzzy. Esses controladores são resolvidos através de desigualdades matriciais lineares (DMLs) e equações algébricas de Riccati. Todos os resultados obtidos são baseados em dados experimentais. / This dissertation is present a comparative study between six nonlinear H \'infinity\' controllers applied to a wheeled mobile robot. Three control strategies are adopted. In the first, the model of the robot is considered completely known. In the second, the mathematical model is considered unknown and is accomplished an estimate based on intelligent methods. And finally, in the third strategy, the nominal model is known and intelligent techniques are used only to estimate parametric uncertainties of the robot. The intelligent techniques used are based in neural networks and in fuzzy logic. These controllers are solved via linear matrix inequalities (LMIs) and algebraic Riccati equations. All results obtained are based in experimental data.