Publication

Controller design and region of attraction estimation for nonlinear dynamical systems

2014
Conference Papers

Résumé

This work presents a method to obtain inner and outer approximations of the region of attraction of a given target set as well as an admissible controller generating the inner approximation. The method is applicable to constrained polynomial dynamical systems and extends to trigonometric and rational systems. The method consists of three steps: compute outer approximations, extract a polynomial controller while guaranteeing the satisfaction of the input constraints, compute inner approximations with respect to the closed-loop system with this controller. Each step of the method is a convex optimization problem, in fact a semidefinite program consisting of minimizing a linear function subject to linear matrix inequality (LMI) constraints. The inner approximations are positively invariant provided that the target set is included in the inner approximation and/or is itself invariant.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/4c37e8e7-17b2-43c4-aeac-0c60c7c9e0ae

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Optimisation linéaire

thumb|upright=0.5|Optimisation linéaire dans un espace à deux dimensions (x1, x2). La fonction-coût fc est représentée par les lignes de niveau bleues à gauche et par le plan bleu à droite. L'ensemble admissible E est le pentagone vert. En optimisation mathématique, un problème d'optimisation linéaire demande de minimiser une fonction linéaire sur un polyèdre convexe. La fonction que l'on minimise ainsi que les contraintes sont décrites par des fonctions linéaires, d'où le nom donné à ces problèmes.

Optimisation convexe

vignette|320x320px|Optimisation convexe dans un espace en deux dimensions dans un espace contraint L'optimisation convexe est une sous-discipline de l'optimisation mathématique, dans laquelle le critère à minimiser est convexe et l'ensemble admissible est convexe. Ces problèmes sont plus simples à analyser et à résoudre que les problèmes d'optimisation non convexes, bien qu'ils puissent être NP-difficile (c'est le cas de l'optimisation copositive). La théorie permettant d'analyser ces problèmes ne requiert pas la différentiabilité des fonctions.

Théorie du contrôle

En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .

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