Dissertations / Theses on the topic 'Linear control systems Reliability'
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Salazar, Cortés Jean Carlo. "Contribution to reliable control of dynamic systems." Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2018. http://hdl.handle.net/10803/669250.
Full textAquesta tesi presenta algunes contribucions al camp del control basat en la salut dels components "Health-Aware Control" (HAC) de sistemes dinàmics. A la primera part d'aquesta tesi, es presenta una revisió dels conceptes i metodologies relacionats amb la fiabilitat versus degradació, el control tolerant a fallades versus el HAC. En primer lloc, i per unificar els conceptes, s'introdueixen els conceptes de degradació i fiabilitat, models de fiabilitat i de HAC incloent algunes de les contribucions teòriques i aplicades més rellevants. La tesi, a més, el modelatge de la fiabilitat es formalitza i exemplifica utilitzant la funció d'estructura del sistema, xarxes bayesianes (BN) i xarxes bayesianes dinamiques (DBN) com a eines de modelat i anàlisi de la fiabilitat com també presenta algunes mesures d'importància de la fiabilitat (RIMs). En particular, aquesta tesi desenvolupa models de BNs per a l'anàlisi de la fiabilitat del sistema a través de l'ús de tècniques d'inferència bayesiana. Les xarxes bayesianes són eines poderoses en l'avaluació de la fiabilitat del sistema gràcies a la seva flexibilitat en el modelat de la fiabilitat de sistemes complexos. Per a la implementació de l?esquema de HAC, aquesta tesi presenta i discuteix la integració de la informació sobre la salut i degradació dels actuadors mitjançant les RIMs en algoritmes de control predictiu basat en models (MPC) i control lineal quadràtic (LQR). En les estratègies proposades, els paràmetres de la funció de cost s'ajusten utilitzant els RIMs. Aquestes tècniques de control fiable permetran millorar la disponibilitat i la seguretat dels sistemes evitant l'aparició de fallades a través de la incorporació d'aquesta informació de la salut dels components en l'algoritme de control. Les estratègies de HAC proposades s'apliquen a una xarxa d'aigua potable (DWN) i a un sistema UAV multirrotor. A més, un tercer enfocament fent servir la degradació dels actuadors com a restricció dins l'algoritme de control MPC s'aplica a un sistema aeri a dos graus de llibertat (TRMS). Finalment, aquesta tesi també presenta i discuteix dues interpretacions de la fiabilitat. Aquestes interpretacions, nomenades instantània i esperada, difereixen en la forma en què s'avalua la fiabilitat i com es considera la seva evolució al llarg del temps. Aquesta comparació es realitza en el marc del control HAC i estudia la fiabilitat del sistema en tots dos enfocaments.
Esta tesis presenta algunas contribuciones en el campo del control basado en la salud de los componentes “Health-Aware Control” (HAC) de sistemas dinámicos. En la primera parte de esta tesis, se presenta una revisión de los conceptos y metodologíasrelacionados con la fiabilidad versus degradación, el control tolerante a fallos versus el HAC. En primer lugar, y para unificar los conceptos, se introducen los conceptos de degradación y fiabilidad, modelos de fiabilidad y de HAC incluyendo algunas de las contribuciones teóricas y aplicadas más relevantes. La tesis, demás formaliza y ejemplifica el modelado de fiabilidad utilizando la función de estructura del sistema, redes bayesianas (BN) y redes bayesianas diná-micas (DBN) como herramientas de modelado y análisis de fiabilidad como también presenta algunas medidas de importancia de la fiabilidad (RIMs). En particular, esta tesis desarrolla modelos de BNs para el análisis de la fiabilidad del sistema a través del uso de técnicas de inferencia bayesiana. Las redes bayesianas son herramientas poderosas en la evaluación de la fiabilidad del sistema gracias a su flexibilidad en el modelado de la fiabilidad de sistemas complejos. Para la implementación del esquema de HAC, esta tesis presenta y discute la integración de la información sobre la salud y degradación de los actuadores mediante las RIMs en algoritmos de control predictivo basado en modelos (MPC) y del control cuadrático lineal (LQR). En las estrategias propuestas, los parámetros de la función de coste se ajustan utilizando las RIMs. Estas técnicas de control fiable permitirán mejorar la disponibilidad y la seguridad de los sistemas evitando la aparición de fallos a través de la incorporación de la información de la salud de los componentes en el algoritmo de control. Las estrategias de HAC propuestas se aplican a una red de agua potable (DWN) y a un sistema UAV multirotor. Además, un tercer enfoque que usa la degradación de los actuadores como restricción en el algoritmo de control MPC se aplica a un sistema aéreo con dos grados de libertad (TRMS). Finalmente, esta tesis también presenta y discute dos interpretaciones de la fiabilidad. Estas interpretaciones, llamadas instantánea y esperada, difieren en la forma en que se evalúa la fiabilidad y cómo se considera su evolución a lo largo del tiempo. Esta comparación se realiza en el marco del control HAC y estudia la fiabilidad del sistema en ambos enfoques.
Karimi, Pour Fatemeh. "Health-aware predictive control schemes based on industrial processes." Doctoral thesis, TDX (Tesis Doctorals en Xarxa), 2020. http://hdl.handle.net/10803/673045.
Full textEsta tesis pretende proporcionar contribuciones teóricas y prácticas sobre seguridad y control de sistemas industriales, especialmente en la forma maten ática de sistemas inciertos. La investigación está motivada por aplicaciones reales, como la planta de pasteurización, las redes de agua y el sistema autónomo, cada uno de los cuales requiere un sistema de control específico para proporcionar una gestión adecuada capaz de tener en cuenta sus características particulares y limites o de operación en presencia de incertidumbres relacionadas con su operación y fallas de averías de componentes. De acuerdo con que la mayoría de los sistemas reales tienen comportamientos no lineales, puede aproximarse a ellos mediante modelos inciertos lineales politopicos como los modelos de Lineal Variación de Parámetros (LPV) y Takagi-Sugeno (TS). Por lo tanto, se propone un nuevo enfoque de Control Predictivo del Modelo (MPC) económico basado en modelos LPV/TS y la estabilidad del enfoque propuesto se certifica mediante el uso de una restricción de región en el estado terminal. Además, la estrategia MPC-LPV se extiende en función del sistema con diferentes demoras que afectan los estados y las entradas. El enfoque de control permite al controlador acomodar los parámetros de programación y retrasar el cambio. Al calcular la predicción de las variables de estado y el retraso a lo largo de un horizonte de tiempo de predicción, el modelo del sistema se puede modificar de acuerdo con la evaluación del estado estimado y el retraso en cada instante de tiempo. Para aumentar la confiabilidad del sistema, anticipar la aparición de fallas y reducir los costos operativos, se debe considerar el monitoreo del estado del actuador. Con respecto a varios tipos de fallas del sistema, se estudian diferentes estrategias para obtener fallas del sistema. Primero, el daño se evalúa con el algoritmo de conteo de flujo de lluvia que permite estimar la fatiga del componente y el objetivo de control se modifica agregando un criterio adicional que tiene en cuenta el daño acumulado. Además, se presentan dos estrategias diferentes de control predictivo económico que tienen en cuenta la salud y tienen como objetivo minimizar el daño de los componentes. Luego, se desarrolla un controlador MPC económico con conciencia de salud para calcular los componentes y la confiabilidad del sistema en el modelo MPC utilizando un enfoque de modelado LPV y maximiza la disponibilidad del sistema mediante la estimación de la confiabilidad del sistema. Además, otra mejora considera la programación de restricción de posibilidades para calcular una política ´optima de reposición de listas basada en un nivel de aceptabilidad de riesgo deseado, logrando designar dinámicamente existencias de seguridad en redes basadas en flujo para satisfacer demandas de flujo no estacionarias. Finalmente, un enfoque innovador de control consciente de la salud para vehículos de carreras autónomos para controlarlo simultáneamente hasta los límites de conducción y seguir el camino deseado basado en la maximización de la bacteria RUL. El diseño del control se divide en dos capas con diferentes escalas de tiempo, planificador de ruta y controlador. El enfoque propuesto está formulado como un MPC robusto en línea optimo basado en LMI impulsado por la estabilidad de Lyapunov y la síntesis de ganancia del controlador resuelta por el problema LPV-LQR en la formulación de LMI con acción integral para el seguimiento de la trayectoria.
Mhana, Khalid Jalal. "Optimal control of non-linear systems." Thesis, University of Sheffield, 1995. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.412720.
Full textNankoo, Daniel. "Linear systems and control structure selection." Thesis, City University London, 2003. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.397927.
Full textMalakorn, Tanit. "Multidimensional Linear Systems and Robust Control." Diss., Virginia Tech, 2003. http://hdl.handle.net/10919/26845.
Full textPh. D.
Mu, Huiying. "Predictive control of linear uncertain systems." Thesis, Imperial College London, 2007. http://hdl.handle.net/10044/1/8515.
Full textTse, Wilfred See Foon. "Linear equivalents of nonlinear systems." Thesis, University of British Columbia, 1987. http://hdl.handle.net/2429/26652.
Full textScience, Faculty of
Mathematics, Department of
Graduate
Pechev, Alexandre Nikolov. "Robust linear and non-linear control of magnetically levitated systems." Thesis, Cardiff University, 2004. http://orca.cf.ac.uk/55944/.
Full textHadad, Zarif M. "Structural properties of linear systems." Thesis, City University London, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.332557.
Full textKalogeropoulos, G. E. "Matrix pencils and linear systems theory." Thesis, City University London, 1985. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.355580.
Full textMedina, Enrique A. "Linear Impulsive Control Systems: A Geometric Approach." Ohio : Ohio University, 2007. http://www.ohiolink.edu/etd/view.cgi?ohiou1187704023.
Full textYfoulis, Christos. "Stabilisation studies for piecewise linear control systems." Thesis, University of Manchester, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.680185.
Full textTrodden, P. A. "Robust distributed control of constrained linear systems." Thesis, University of Bristol, 2009. http://hdl.handle.net/1983/0d577bac-bb46-4928-829b-258b3c763a30.
Full textCzornik, Adam. "On control problems for jump linear systems." Praca habilitacyjna, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2003. https://delibra.bg.polsl.pl/dlibra/docmetadata?showContent=true&id=8802.
Full textTownsend, Shane Martin Joseph. "Non-linear model predictive control." Thesis, Queen's University Belfast, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.301061.
Full textO'Reilly, Małgorzata Marzena. "Necessary conditions for the variant optimal design of linear consecutive systems." Title page, contents and summary only, 2001. http://web4.library.adelaide.edu.au/theses/09PH/09pho668.pdf.
Full textMeyer, Tobias [Verfasser]. "Optimization-based reliability control of mechatronic systems / Tobias Meyer." Paderborn : Universitätsbibliothek, 2016. http://d-nb.info/1124894802/34.
Full textLenz, Malte, and Johan Rhodin. "Reliability calculations for complex systems." Thesis, Linköpings universitet, Reglerteknik, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-69952.
Full textSamavat, Mohmoud. "Robust control of nonlinear systems." Thesis, University of Sheffield, 2000. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.327647.
Full textSuzuki, Hiromi. "Studies on predictive control for constrained linear systems." 京都大学 (Kyoto University), 2007. http://hdl.handle.net/2433/135971.
Full textKim, Tae-Hyoung. "Robust model predictive control for constrained linear systems." 京都大学 (Kyoto University), 2006. http://hdl.handle.net/2433/143898.
Full text0048
新制・課程博士
博士(情報学)
甲第12450号
情博第204号
新制||情||44(附属図書館)
24286
UT51-2006-J441
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
(主査)教授 杉江 俊治, 教授 酒井 英昭, 教授 熊本 博光
学位規則第4条第1項該当
Lampakis, Elias G. "Algebraic synthesis methods for linear multivariable control systems." Thesis, City, University of London, 1995. http://openaccess.city.ac.uk/19007/.
Full textFontes, Fernando Armenio Da Costa Castro. "Optimisation-based control of constrained non linear systems." Thesis, Imperial College London, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.299453.
Full textTan, Woei Wan. "Self-learning neurofuzzy control of non-linear systems." Thesis, University of Oxford, 1997. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.364037.
Full textBoudellioua, M. S. "Matrices associated with multidimensional linear multivariate control systems." Thesis, Nottingham Trent University, 1986. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.372543.
Full textDouglas, Joel S. (Joel Seth). "Linear quadratic control for systems with structured uncertainty." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1991. http://hdl.handle.net/1721.1/35358.
Full textSogo, Takuya. "Studies on Iterative Learning Control for Linear Systems." Kyoto University, 1999. http://hdl.handle.net/2433/157069.
Full textKyoto University (京都大学)
0048
新制・論文博士
博士(工学)
乙第10173号
論工博第3448号
新制||工||1153(附属図書館)
UT51-99-M293
(主査)教授 足立 紀彦, 教授 山本 裕, 教授 杉江 俊治
学位規則第4条第2項該当
Ayala, V., and Hacibekiroglu A. Kara. "Examples of linear control systems on Lie groups." Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013. http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/95402.
Full textFerizbegovic, Mina. "Robust learning and control of linear dynamical systems." Licentiate thesis, KTH, Reglerteknik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280121.
Full textQC 20200904
Schweickhardt, Tobias. "Nonlinearity assessment and linear control of nonlinear systems." [S.l. : s.n.], 2006. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-29806.
Full textCrews, Mark Conrad. "Robust multivariable feedback design for uncertain linear systems." Thesis, University of Oxford, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.305464.
Full textCardwell, E. A. "Stability of linear and nonlinear delay-differential systems." Thesis, University of Bath, 1995. https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.295447.
Full textGhoneim, Youssef Ahmed. "Indirect adaptive control using the linear quadratic solution." Thesis, McGill University, 1985. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=72028.
Full textFirst, we study the effect of the model over-parametrization. For this purpose, we introduce an algorithm to generate the controller parameters recursively. This asymptotic reformulation is shown to overcome situations in which the pole-zero cancellation is a limit point of the identification algorithm. We also show that the algorithm will generate a unique control sequence that converges asymptotically to the solution of the Diophantine (pole assignment) equation.
Next, we study the stability of the proposed adaptive scheme in both deterministic and stochastic cases. We show that the global stability of the resulting adaptive scheme is obtained with no implicit assumptions about parameter convergence or the nature of the external input. Then the global convergence of the adaptive algorithm is obtained if the external input is "persistently exciting". By convergence we mean that the adaptive control will converge to the optimal control of the system.
The performance of the adaptive algorithm in the presence of deterministic disturbances is also considered, where we show that the adaptive controller performs relatively well if the model order is high enough to include a description of the disturbances.
Orukpe, Patience Ebehiremen. "Model predictive control for linear time invariant systems using linear matrix inequality techniques." Thesis, Imperial College London, 2009. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.509510.
Full textHe, C., and V. Mehrmann. "Stabilization of large linear systems." Universitätsbibliothek Chemnitz, 1998. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-199800595.
Full textShan, Xu Yi. "Bounded feedback and structural issues in linear multivariable systems." Thesis, City University London, 1992. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.316131.
Full textHaynes, Barry P. "A neural network adaptive controller for non-linear systems." Thesis, University of Portsmouth, 1997. https://researchportal.port.ac.uk/portal/en/theses/a-neural-network-adaptive-controller-for-nonlinear-systems(19584462-246e-4de3-9e80-cda4923a38c1).html.
Full textKouramas, Konstantinos. "Control of linear systems with input and state constraints." Thesis, Imperial College London, 2003. http://hdl.handle.net/10044/1/8615.
Full textCastaneda, Veimar Yobany Moreno. "Transmission line modelling applied to non-linear control systems." Thesis, University of Huddersfield, 2006. http://eprints.hud.ac.uk/id/eprint/17872/.
Full textCantoni, Michael William. "Linear periodic systems : robustness analysis and sampled-data control." Thesis, University of Cambridge, 1998. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.415264.
Full textFragoso, Marcelo Dutra. "The control of noisy linear systems with jumping parameters." Thesis, Imperial College London, 1987. http://hdl.handle.net/10044/1/38317.
Full textGu, D. W. "Design of non-linear control systems via mathematical programming." Thesis, Imperial College London, 1985. http://hdl.handle.net/10044/1/37714.
Full textBenomair, Abdollha. "Non-linear observer based control of magnetic levitation systems." Thesis, University of Sheffield, 2018. http://etheses.whiterose.ac.uk/20582/.
Full textWereley, Norman M. "Analysis and control of linear periodically time varying systems." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1990. http://hdl.handle.net/1721.1/13761.
Full textThurston, Debra Lynn. "Design and control of high precision linear motion systems." Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1989. http://hdl.handle.net/1721.1/14507.
Full textMkondweni, Ncedo Sandiso. "Design and implementation of linear robust networked control systems." Thesis, Cape Peninsula University of Technology, 2013. http://hdl.handle.net/20.500.11838/1195.
Full textNetworked Control Systems is a control system where the plant and the controller exchange information via a shared communication network and the network is considered as part of the closed loop control system. Unfortunately the network introduces network induced random varying time delays and data packet loss amongst the communication network imperfections. The network delays are considered to be between the controller and the actuator and between the sensor and the controller. These network imperfections degrade the performance of the closed loop control system and result in closed loop system instability. The complexity of measuring the communication network imperfection in networked control systems makes it difficult for the control engineers to develop methods for design of controllers that can incorporate and compensate these imperfections in order to improve the performance of the networked control systems. In this thesis a co-simulation toolset called LabNS2 is developed to address the first problem of measuring the communication network imperfections by providing an ideal environment that can be used to investigate the influence of network time delays or packet loss. The software environment of the toolset is based on LabVIEWTM and Network Simulator Version 2 (NS2). A new robust predictive optimal controller design method is developed to address the problem of the destabilising effect of the network induced time delay between the controller and the actuator. The design approach is based on time shifting of the optimisation horizon and a state predictor. The design of the controller is based on a model of the plant with delay in the control vector equal to the delay between the controller and the actuator or to the sum of the delays between the controller and the actuator and between the sensor and the controller. The time shifting approach allows the design of the controller to be performed for a model without time delay. Then the control action is based on the future values of the state space vector estimates. The state predictor is developed to predict these future values of the state using the present and past values of the state estimates and control actions. This technique is made possible by the use of the plant model Transition Matrix. A Discrete Kalman Filter is modified to address the problem of the destabilising effect of the network induced time delay between the sensor and the controller. An additional state estimation vector is added to the filter estimate at every current moment of time. iv The developed methods are implemented for networked control of a dish antenna driven by two stepper motors. The outcomes of the thesis can be used for the education and fundamental research purposes, but the developed control strategies have significant sense towards the Square Kilometer Array projects and satellite systems industry.
National Research Foundation
Vaudrey, Michael Allen. "Adaptive Control Methods for Non-Linear Self-Excited Systems." Diss., Virginia Tech, 2001. http://hdl.handle.net/10919/28884.
Full textPh. D.
Lutz, Collin C. "Switched Markov Jump Linear Systems: Analysis and Control Synthesis." Diss., Virginia Tech, 2014. http://hdl.handle.net/10919/50859.
Full textPh. D.
Chen, Rong. "Dual control of linear stochastic systems with unknown parameters." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 1990. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1054752594.
Full textWang, Kon-King. "Complete synthesis of optimal control (single input linear systems)." Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 1993. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1057165454.
Full text