Design of Reduced-Order Multiple Observers for Uncertain Systems with Unknown Inputs
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The paper presents the design of a new reduced-order multiple observer for the estimation of the state associated with Takagi-Sugeno systems with unknown inputs, this being only the second reduced-order multiple observer ever designed.
The design of reduced-order multiple observers which can achieve the finite-time state reconstruction for nonlinear systems described by multiple models is a niche area problem; the author of this paper continuing his work started with the introduction of the reduced-order multiple observer concept.
The new multiple observer is a combination of a typical reduced-order observer for linear-time invariant multivariable systems and a full-order multiple observer for Takagi-Sugeno systems.
The sufficient stability conditions of the observer are derived via the Lyapunov theory and its robustness is improved by means of a novel and efficient method which cancels the negative effect of the uncertainties appearing in the system.
To validate the suggested design algorithm, the steps of the design procedure have been summarized and software implemented for the concrete case of a light aircraft lateral-directional motion.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lungu, Mihai. 2018. Design of Reduced-Order Multiple Observers for Uncertain Systems with Unknown Inputs. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134564
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lungu, Mihai. Design of Reduced-Order Multiple Observers for Uncertain Systems with Unknown Inputs. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134564
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lungu, Mihai. Design of Reduced-Order Multiple Observers for Uncertain Systems with Unknown Inputs. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134564
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134564
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر