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Previous issue date: 2017-04-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) / Over the past few decades, the study of systems subjected to abrupt changes in their
structures has consolidated as a significant area of research, due, in part, to the increasing
importance of dealing with the occurrence of random failures in complex systems. In
this context, Markov jump linear system (MJLS) comes up as an approach of central
interest, as a means of representing these dynamics. Among the numerous works that
seek to establish design methods for control and filtering considering this class of systems,
the scarcity of literature related to the partial observation scenarios is noticeable. This
thesis features contributions to the H1 control and filtering for continuous-time MJLS
with partial mode information. In order to overcome the challenge regarding the lack of
information of the current state of the Markov chain, we use a detector-based formulation.
In this formulation, we assume the existence of a detector, available at all times, which
provides partial information about the operating mode of the jump process. A favorable
feature of this strategy is that it allows us to recover (without being limited to) some
recent results of partial information scenarios in which we have an explicit solution, such as
the cases of complete information, mode-independent and cluster observations. Our results
comprise a new bounded real lemma followed by the design of controllers and filters driven
only by the informations given by the detector. Both, the H1 analysis and the design
methods presented are established through the solutions of linear matrix inequalities. In
addition, numerical simulations are also presented encompassing the H1 performance
for particular structures of the detector process. From an application point of view, we
highlight some examples related to the linearized dynamics for an unmanned aerial vehicle. / Nas últimas décadas, o estudo de sistemas cujas estruturas estão sujeitas a mudanças abruptas de comportamento tem se consolidado como uma significante área de pesquisa, devido, em parte, pela importância crescente de lidar com a ocorrência de falhas aleatórias em sistemas complexos. Neste contexto, os sistemas lineares com salto Markoviano (SLSM) surgem como uma abordagem de interesse central, como um meio de representar estas dinâmicas.
Dentre os inúmeros trabalhos que buscam estabelecer técnicas de controle e filtragem considerando esta classe de sistemas, a escassez de literatura relacionada ao cenário de observações parciais é perceptível. Esta tese apresenta novos resultados de controle e filtragem H1 para SLSM a tempo contínuo e observações parciais no modo de operação. A fim de superar o desafio quanto a falta de informações do atual estado
da cadeia de Markov, utilizamos uma formulação baseada em um detector. Com esta abordagem, assumimos a existência de um detector, disponível em todo instante de tempo, que fornece informações a respeito do modo de operação do processo de salto. Uma favorável característica desta estratégia é a de nos possibilitar o resgate (sem estar-se limitado a eles) de alguns resultados recentes dos cenários de informações parciais nos quais temos uma solução explícita, como os casos de informações completas, independentes do modo e
cluster de observações. Os nossos resultados compreendem um novo bounded real lemma seguido do projeto de controladores e filtros que usam apenas as informações do detector.
Tanto a análise H1 quanto os métodos de projeto apresentados são estabelecidos através da soluções de inequações matriciais lineares. Adicionalmente, também são apresentadas simulações numéricas que mostram a performance H1 para estruturas particulares do detector. Sob o ponto de vista de aplicações, destacamos os exemplos relacionados a dinâmicas linearizadas para um avião aéreo não tripulado.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/267 |
| Date | 10 April 2017 |
| Creators | Rodrigues , Caio César Graciani |
| Contributors | Todorov, Marcos Garcia, Fragoso , Marcelo Dutra, Todorov, Marcos Garcia, Baczynski, Jack, Val, João Bosco Ribeiro do, Terra, Marco Henrique |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Coordenação de Pós-Graduação e Aperfeiçoamento |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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