Добірка наукової літератури з теми "Form Brunovsky"

The direct adaptive regulation of unknown nonlinear dynamical systems in Brunovsky form with modeling error effects, is considered in this paper. Since the plant is considered unknown, we propose its approximation by a special form of a Brunovsky type neuro–fuzzy dynamical system (NFDS) assuming also the existence of disturbance expressed as modeling error terms depending on both input and system states plus a not-necessarily-known constant value. The development is combined with a sensitivity analysis of the closed loop and provides a comprehensive and rigorous analysis of the stability properties. The existence and boundness of the control signal is always assured by introducing a novel method of parameter hopping and incorporating it in weight updating laws. Simulations illustrate the potency of the method and its applicability is tested on well known benchmarks, as well as in a bioreactor application. It is shown that the proposed approach is superior to the case of simple recurrent high order neural networks (HONN's).

The classical problem of stationary stabilization with respect to the state of a linear stationary control system is investigated. Efficient, easily algorithmic methods for constructing controllers of controlled systems are considered: the method of V. I. Zubov and the method of P. Brunovsky. The most successful modifications are indicated to facilitate the construction of a linear controller. A new modification of the construction of a linear regulator is proposed using the transformation of the matrix of the original system into a block-diagonal form. This modification contains all the advantages of both V. I. Zubov’s method and P. Brunovsky’s method, and allows one to reduce the problem with multidimensional control to the problem of stabilizing a set of independent subsystems with scalar control for each subsystem.

This paper presents a robust and efficient fault detection and diagnosis framework for handling small faults and oscillations in synchronous generator (SG) systems. The proposed framework utilizes the Brunovsky form representation of nonlinear systems to mathematically formulate the fault detection problem. A differential flatness model of SG systems is provided to meet the conditions of the Brunovsky form representation. A combination of high-gain observer and group method of data handling neural network is employed to estimate the trajectory of the system and to learn/approximate the fault- and uncertainty-associated functions. The fault detection mechanism is developed based on the output residual generation and monitoring so that any unfavorable oscillation and/or fault occurrence can be detected rapidly. Accordingly, an average L1-norm criterion is proposed for rapid decision making in faulty situations. The performance of the proposed framework is investigated for two benchmark scenarios which are actuation fault and fault impact on system dynamics. The simulation results demonstrate the capacity and effectiveness of the proposed solution for rapid fault detection and diagnosis in SG systems in practice, and thus enhancing service maintenance, protection, and life cycle of SGs.

This paper solves the problem of projective lag-synchronization based on output-feedback control for chaotic drive-response systems with input dead-zone and sector nonlinearities. This class of the drive-response systems is assumed in Brunovsky form but with unavailable states and unknown dynamics. To effectively deal with both dead-zone and sector nonlinearities, the proposed controller is designed in a variable-structure framework. To online learn the uncertain dynamics, adaptive fuzzy systems are used. And to estimate the unavailable states, a simple synchronization error is constructed. To prove the stability of the overall closed-loop system (controller, observer, and drive-response system) and to design the adaptation laws, a Lyapunov theory and strictly positive real (SPR) approach are exploited. Finally, three academic examples are given to show the effectiveness of this proposed lag-synchronization scheme.

A multiobject holographic feedback (MOHF) control method for studying the nonlinear differential algebraic (NDA) system is proposed. In this method, the nonlinear control law is designed in a homeomorphous linear space by means of constructing the multiobject equations (MOEq) which is in accord with Brunovsky normal form. The objective functions of MOEq are considered to be the errors between the output functions and their references. The relative degree for algebraic system is defined that is key to connecting the nonlinear and the linear control laws. Pole assignment method is addressed for the stability domain of this MOHF control. Since there is no any approximation, the MOHF control is effective in governing the dynamic performance stably both to the small and major disturbance. The application in single machine infinite system (SMIS) shows that this approach is effective in the improvement of stable and transient stability for power system on the disturbance of active power or three-phase short circuit fault.

The paper proposes a new method for synchronization of coupled circadian cells and for nonlinear control of the associated protein synthesis process using differential flatness theory and the derivative-free nonlinear Kalman filter. By proving that the dynamic model of the FRQ protein synthesis is a differentially flat one, its transformation to the linear canonical (Brunovsky) form becomes possible. For the transformed model, one can find a state feedback control input that makes the oscillatory characteristics in the concentration of the FRQ protein vary according to desirable setpoints. To estimate nonmeasurable elements of the state vector, the derivative-free nonlinear Kalman filter is used. The derivative-free nonlinear Kalman filter consists of the standard Kalman filter recursion on the linearized equivalent model of the coupled circadian cells and on computation of state and disturbance estimates using the diffeomorphism (relations about state variables transformation) provided by differential flatness theory. Moreover, to cope with parametric uncertainties in the model of the FRQ protein synthesis and with stochastic disturbances in measurements, the derivative-free nonlinear Kalman filter is redesigned in the form of a disturbance observer. The efficiency of the proposed Kalman filter-based control scheme is tested through simulation experiments.

Для геометрической теории управления разработаны программные средства, автоматизирующие символьные преобразования нелинейных моделей объектов к эквивалентным линейным моделям. С их помощью выполнен синтез линейной математической модели движения дизель-поезда в форме Бруновского, которая учитывает параллельную работу четырех тяговых асинхронных двигателей. Полученная модель может использоваться для поиска оптимальных управлений, а также для исследования процессов буксования и юза, а также параллельной работы двигателей.
For geometric control theory developed software tools that automate the symbolic transformation of nonlinear models of objects to equivalent linear model. With their help, made the synthesis of linear mathematical model of the motion of diesel-trains in the form Brunovsky, which allows for the parallel operation of four traction induction motors. The resulting model can be used to find the optimal controls, as well as for study of slipping and skidding as well as parallel operation of motors.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія – Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”, Харків, 2020. Об’єктом дослідження є процеси управління тяговим рухомим складом за допомогою бортової комп’ютерної системи, що використовується у дизель-потягах серії ДЕЛ-02. Предметом дослідження є моделі, методи та відповідні програмні компоненти, які використовуються в комп’ютерній системі тягового рухомого складу, та розширюють область застосування геометричної теорії управління при синтезі оптимальних керувань рухомим складом, а також методи і засоби розробки сучасних програмних комплексів в рамках розробки комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень машиніста дизель-потяга серії ДЕЛ-02. У вступі акцентовано увагу та обгрунтовано актуальність теми, що досліджується, показано зв’язок роботи з науковими програмами, планами та темами, наведено наукову новизну, а також, сформульовано практичне значення отриманих результатів. В першому розділі здійснено аналітичний огляд моделей, методів та програмних компонентах, що використовуються в комп’ютерних системах управління тяговим рухомим складом. Розглянуто особливості структури та роботи подібних систем на залізничному транспорті в Україні та світі (Китай, Індія, Німеччина, країни СНД). На прикладі роботи таких систем було розглянуто їх структуру, технічні характеристики, області застосування та особливості використання. В рамках першого розділу, також, було розглянуто математичну модель об’єкта управління, приклад методу лінеаризації даної математичної моделі, метод пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні лінійної та нелінійної математичної моделей. Також, було розглянуто можливості використання нейромережевої асоціативної пам’яті в системах управління та проаналізовано методи синтезу оптимальних систем управління. В результаті, було обрано основні напрямки досліджень та поставлено основні задачі дисертаційної роботи. В другому розділі було розглянуто питання перетворення нелінійних математичних моделей в еквівалентні лінійні математичні моделі в формі Бруновського. Також, було розглянуто методи спрощення аналітичних перетворень під час виконання процесу лінеаризації за рахунок перетворення до лінійного виду нелінійних систем з різною кількістю одночленів в правих частинах диференційних рівнянь початкового об’єкту, а також, відокремлення лінійного рівняння від системи в цілому. Дані методи було перевірено шляхом моделювання руху по відрізку шляху початкового об’єкту у вигляді нелінійної системи диференційних рівняннь та об’єкту перетвореного у лінійну форму Бруновського, з подальшим порівнянням отриманих результатів, які показали співпадіння, що свідчить про те, що у разі використання даного методу лінеаризації отримується лінійна математична модель, що є повністю еквівалентною початковій недінійній моделі. Додатково, було виконано лінеаризацію більш складної нелінійної математичної моделі, що описує роботу потяга з двома окремими двигунами, перевірка результатів моделювання лінійної моделі показала повну еквівалентність її початковій формі. Результати досліджень дозволили отримати ряд наукових результатів: − визначено залежність кількості та складності розрахунків під час проведення лінеаризації та пошуку функцій перетворень від кількості одночленів в правій частині рівнянь нелінійної математичної моделі; − запропоновано два нових методи пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні лінійної та нелінійної моделей, що дозволяють розширити область застосування ГТУ на об’єкти, праві частини диференційних рівнянь яких містять більше двох одночленів; − запропоновано метод зниження кількості обчислень при виконанні лінеаризації за рахунок відокремлення лінійного рівняння від системи; − виконано перевірку даного методу, який показа свою роботоспроможність на більш складних математичних моделях, зокрема на моделі, що описує роботу потяга з використанням двох еквівалентних двигунів. В третьому розділі розглянуто питання створення нового методу для пошуку функцій перетворення з використанням нейронних мереж. В рамках даного розділу запропоновано нову нейронну мережу, яка може бути використана для пошуку функцій перетворення. Наряду з цим в даному розділі було запропоновано новий табличний метод пошуку функцій перетворення, який є простим та наочним, там може використовуватися для швидкого отримання результатів при виконанні розрахунків. Дослідження, проведені в даному розділі дозволили отримати наступні наукові результати: − створено та запропоновано нову нейронну мережу для пошуку функцій перетворення, що пов’язують змінні нелінійної та лінійної моделей об’єкта управління, а це, в свою чергу, розширює область застосування геометричної теорії управління; − запропоновано новий табличний метод для пошуку функцій перетворення, який є досить простим для сприйняття та достатньо наочним. В рамках цього, запропоновано систему рівнянь в частинних похідних з обмеженнями у вигляді диференціальних нерівностей представляти у вигляді відповідної таблиці, яка дає змогу в наочному вигляді отримувати залежність функцій перетворень від аргументів, також формувати системи лінійних однорідних рівнянь, за допомогою яких можна буде звужувати область пошуку функцій перетворення. В четвертому розділі присвячено увагу програмним компонентом бортової комп’ютерної системи, а також розробленому програмному забезпеченню, що дозволяє розширити область застосування геометричної теорії управління. А саме, було розглянуто нові функціональні можливості розробленого програмного забезпечення, та описано його основні характеристики та структуру. В рамках опису розробленого програмного забезпечення особливу увагу приділено структурі та опису роботи окремих функціональних блоків програми, розробці структури інтерфейсу, надійності програмного забезпечення, компонентів для вирішення завдань управління за допомогою геометричної теорії управління, оцінці якості програмного забезпечення. Також, в даному розділі приведено приклад роботи розробленого програмного забезпечення. Крім того, в даному розділі приведено результати рішення завдання оптимального руху дизель-потягу по маршруту його прямування, в рамках чого було виконано моделювання руху потяга по маршруту та та порівняння отриманих даних з даними руху реального потяга, а також виконано спробу підвищити ефективність руху потяга за рахунок оптимізації окремих множин перегонів з урахуванням особливостей маршруту прямування. В рамках даного розділу були отримані наступні наукові результати: − розроблено нове програмне забезпечення, яке отримало подальший розвиток завдяки використанню можливостей сучасних мов програмування. Розроблене програмне забезпечення є більш стабільним завдяки блоку тестування, більш зручним завдяки створеному графічному інтерфейсу користувача, більш функціональним, адже воно може виконувати процес лінеаризації та пошуку функцій перетворення, але при цьому багато функціональних можливостей є автоматизованими, в вихідних даних наявні коментарі та пояснення, що збільшує рівень зручності користування даним програмним забезпеченням, крім того, характеристики програми відповідають вимогам стандарту з якості програмного забезпечення; − було виконано дослідження залежності кількості спожитого палива під час руху потяга від особливостей рельєфу місцевості, стилю ведення потяга та розкладу його руху. − було запропоновано та протестовано метод зниження кількості спожитого палива, використовуючи особливості рельєфу місцевості, допустимі відставання чи випередження графіку руху потяга, а також визначення оптимального стилю руху як для маршруту в цілому, так і для його окремих частин; − було виконано моделювання руху потяга по реальному маршруту, а результати порівняні з реальним потягом, що курсує цим маршрутом, результати показали правильність моделювання. Отже, дисертаційна робота присвячена розвязанню науково-прикладної задачі, а саме, розробки моделей, методів та програмних компонентів компютерної системи тягового рухомого складу, яка створена на основі узагальнених математичних моделей, розробленого програмного забезпечення, а також засобів оптимізації управління рухомими об’єктами з використанням нових методів, а також використання нової стуктури нейронних мереж для пошуку функцій перетворення, що дозволило розширити область застосування геометричної теорії управління, що створює передумови для розробки автоматичних систем управління потягом та дозволяє поліпшити характеристики, повязані з об’ємами споживання енергоресурсів. Вдосконалена модель дизель-потяга враховує основні види взаємодії потяга та профілю шляху, а саме, повороти, нахили, а також роботу двигунів потяга, що адекватно відображає протікаючі в реальному дизель-потязі процеси. Було створено спеціалізоване програмне забезпечення, що має графічний інтерфейс користувача, а також відповідає вимогам оцінки якості програмного забезпечення. Дане програмне забезпечення реалізує вдосконалену структуру людино-машинної системи, дає можливість виконати автоматизацію аналітичних перетворень геометричної теорії управління у формі Бруновського. Нова структура нейронних мереж, базується на нейронних мережах типу АРТ, що дозволяє вирішувати завдання, що мають декілька рішень. Це дозволило виконати розробку нового методу пошуку функцій перетворення, які зв’язують змінні нелінійних та лінійних моделей у формі Бруновського. Для збільшення ефективності процесу лінеаризації було запропоновано декілька методів спрощення процесу розрахунків за рахунок зменшення кількості елементів в правій частині початкової системи диференційних рівнянь, та за рахунок відокремлення першого рівняння, яке саме по собі вже є лінійним, від загальної системи в цілому. Виконані дослідження та розробки дозволили вдосконалити структуру бортової компютерної системи підтримки прийняття рішень машиніста дизель потяга, що дозволило, в реальних умовах руху динамічного об’єкту, під час змін дорожніх умов, виконувати перерахунки та видавати машиністу нові закони керування, які дозволять продовжити рух по маршруту з дотриманням графіку та мінімальними витратами паливо-енергетичних ресурсів. Проведені дослідження на реальному обєкті та математичних моделях. Результати досліджень підтвердили правильність використовуваних інструментів, методів та алгоритмів, на основі яких були запропоновані відповідні рішення, які лягли в основу розробленого програмного забезпечення.
The thesis is submitted to obtain a scientific degree of Doctor of Philosophy, specialty 123 – Computer Engineering – National Technical University “Kharkiv Polytechnic Institute” , Kharkiv, 2020. The object of the research is the processes of managing the traction rolling stock with the help of an on-board computer system used in the DEL-02 series diesel trains. The subject of research are models, methods and corresponding software components used in the computer system of traction rolling stock, which extend the using scope of geometric control theory for the synthesis of optimal controls of rolling stock, as well as methods and tools for the development of modern software complexes in the development of computer decision support systems of the diesel train driver of the DEL-02 series trains. The introduction focused and explained on the relevance of the topic being researched, shows the relationship with scientific programs, plans and topics, presents the scientific novelty, as well as formulates the practical significance of the results. The first section provides an analytical overview of models, methods and software components used in computerized decision support systems of the diesel train driver and train control systems. The peculiarities of the structure and peculiarities of using such systems on rail transport in Ukraine and in the world (China, India, Germany, CIS countries) are considered. On the example of the operation of such systems considered their structure, specifications, applications and features of use. The first section also deals with the mathematical model of a control object, an example of a method of linearization of a given mathematical model, a method of finding transform functions that relate variables of linear and nonlinear mathematical models. Also, the possibility of using neural network associative memory in control systems was considered and methods of synthesis of optimal control systems were analyzed. As a result, the main directions of research were selected and the main tasks of the dissertation were set. In the second section, the question of converting nonlinear mathematical models into equivalent linear mathematical models in the form of Brunovsky was considered. Also, methods of simplifying analytical transformations during the linearization process by converting to a linear kind of nonlinear systems with different numbers of monomials in the right-hand sides of the differential equations of the initial object, as well as separating the linear equation from the other part of the system of equations, were considered. These methods were verified by modeling the motion along the path of the initial object in the form of a nonlinear system of differential equations and the object transformed into a linear Brunovsky form, with further comparison of the results obtained, which showed coincidence, which indicates that in the case of using this the linearization method allows to obtain a linear mathematical model that is completely equivalent to the original non-linear model. Additionally, linearization of a more complex nonlinear mathematical model describing the operation of a train with two separate engines was performed, and the verification of the results of the linear model simulation showed complete equivalence to its original form. Research results have yielded a number of scientific results: − dependence of quantity and complexity of calculations during linearization and search of transformation functions on the number of monomials in the right part of equations of nonlinear mathematical model is determined; − two new methods of finding transform functions are proposed that relate variables of linear and nonlinear models that extend the scope of geometric control theory to objects whose right-hand sides of differential equations contain more than two monomials; − was proposed a method of reducing the number of calculations when performing linearization by separating a linear equation from the system; − this method was tested, which showed its workability on more complex mathematical models, in particular, on a model that describing the operation of a train using two equivalent motors. In the third section of the paper, the question of creating a new method for finding functions of transformation using neural networks was considered. In this section proposes a new neural network that can be used to search for conversion functions. In addition, this section proposes a new tabular method of finding conversion functions, which is simple and clear and can be used to get results when performing the calculation process. The studies conducted in this section have yielded the following scientific results: − a new neural network has been created and proposed for searching the conversion functions that relate variables to nonlinear and linear models of a control object, which in turn widens the scope of geometric control theory; − a new tabular method for finding conversion functions is proposed, which is simple enough to understand and sufficiently visual. In this context, it is proposed to present a system of partial differential equations with constraints in the form of differential inequalities in the form of a corresponding table, which allows to visualize the dependence of transformation functions on arguments, as well as to form systems of linear homogeneous equations by which it is possible to narrow the search area of conversion functions. The fourth section focuses on the software components of the on-board computer system, as well as the developed software that extends the scope of geometric control theory. Specifically, shows with new functionality of designed software and describes its main characteristics and structure. In the framework of the description of the developed software, special attention is paid to the structure and description of the operation of individual functional blocks of the program, the development of the interface structure, the reliability of the software, components for solving control problems using geometric control theory, evaluation of the quality of the software. Also, this section gives an example of how the developed software works. In addition, this section presents the results of solving the problem of optimal motion of the diesel train along the route of its direction, in which the simulation of the train movement along the route was performed and the comparison of the obtained data with the data of the movement of the real train, as well as an attempt to improve the efficiency of train movement due to the optimization of individual sets of routes, taking into account the features of the route. The following scientific results have been obtained within this section: − new software has been developed that has been further developed through the use of modern programming languages. The developed software is more stable due to the testing unit, more convenient due to the created graphical user interface, more functional, because it can perform the process of linearization and search of conversion functions, many of the functionality are automated, there are comments and an explanation that increases the ease of use of this software, in addition, the characteristics of the program meet the requirements of the standard of program quality; − the study of the dependence of the amount of fuel consumed during train movement on the features of terrain, the style of running the train and its schedule; − a method of reducing the amount of fuel consumed was proposed and tested, using terrain features, permissible lag or advance of the train timetable, as well as determining the optimal driving style for the route as a whole and for its individual parts; − the train simulation was performed on a real route, and the results showed that the simulation was correct, because it was compared to the real train running on this route. Therefore, the dissertation is devoted to the solution of the scientific-applied problem, namely, the development of models, methods and software components of the computer system of traction rolling stock, which is created on the basis of generalized mathematical models, developed software, as well as the means of optimizing the control of moving objects new methods, as well as the use of a new neural network structure to search for transformation functions, which made it possible to extend the scope of geometric control theory it breeds the preconditions for developing automatic train control systems and improves performance related to energy consumption. The advanced diesel train model takes into account the main types of interaction between the train and the track profile, namely, turns, slopes, as well as the performance of the train engines, which adequately reflects the processes in real diesel train. Specialized software has been created that has a graphical user interface and complies with software quality assessment requirements. This software implements an advanced structure of the human-machine system, makes it possible to perform automation of analytical transformations of geometric control theory to the form of Brunovsky. The new neural network structure is based on ART-type neural networks to solve multiple-choice tasks. This made it possible to develop a new method of finding transform functions that relate variables of nonlinear and linear models in the form of Brunovsky. To increase the efficiency of the linearization process, several methods have been proposed to simplify the calculation process by reducing the number of elements in the right-hand side of the initial differential equation system, and by separating the first equation, which itself is linear, from the general system of equations. The performed research and development allowed to improve the structure of the on-board computer system of decision support of the driver of the diesel train, which allowed, under real conditions of movement of the dynamic object, during changes of road conditions, to perform recalculations and to give the driver new control laws which will allow to continue the movement on the route adhering to the timetable and minimum cost of fuel and energy resources. Appropriate researches were conducted on real object and mathematical models. The results of the researches confirmed the correctness of the used tools, methods and algorithms, on the basis of which the appropriate solutions that formed the basis of the developed software were proposed.

The direct adaptive dynamic regulation of unknown nonlinear multi variable systems is investigated in this chapter in order to address the problem of controlling non-Brunovsky and non-square systems with control inputs less than the number of states. The proposed neuro-fuzzy model acts as a universal approximator. While with the careful selection of a Lyapunov-like function, the authors prove the stability of the proposed control algorithm. Weight updating laws derived from the Lyapunov analysis assure the boundedness of the closed-loop signals incorporating the well-known modified parameter hopping. In addition, the proposed algorithm shows robustness when facing modelling errors, and therefore, the state trajectories present uniform ultimate boundedness. The proposed dynamic controller proved to control those general nonlinear systems, which are difficult or even impossible to control with other algorithms. Simulation results on well-known benchmark problems demonstrate the applicability and effectiveness of the method.