Observadores Distribuidos Garantistas para Sistemas en Red

  1. García, Ramón A.
  2. Rubio, Francisco R.
  3. Orihuela, Luis
  4. Millán, Pablo
  5. Ortega, Manuel G.
Revista:
Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

ISSN: 1697-7920

Año de publicación: 2017

Volumen: 14

Número: 3

Páginas: 256-267

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.RIAI.2017.05.003 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

Resumen

En este artículo se propone un observador distribuido garantista para sistemas en red, considerando de forma explícita el problema de los retardos variables en las comunicaciones. Se asume que la información intercambiada entre agentes llega siempre a su destino, si bien las comunicaciones están sujetas a retardos variables, cuyo valor máximo se supone conocido. Cada observador trabaja con información parcial, y necesita comunicarse con observadores vecinos para llevar a cabo una estimación del estado completo del sistema. Para representar a los conjuntos garantistas, cuya función es acotar en tiempo real la región en la que se encuentra el estado del sistema, se ha optado por la utilización de zonotopos. Esto permite integrar de forma sencilla la información recibida por cada agente. Finalmente se presentan resultados de simulación para validar el algoritmo propuesto.

Referencias bibliográficas

  • Alamo, T., Bravo, J. M., Camacho, E. F., 2005. Guaranteed state estimation by zonotopes. Automatica 41 (6), 1035–1043.
  • Bars, F. L., Sliwka, J., Jaulin, L., Reynet, O., 2012. Set-membership state estimation with fleeting data. Automatica 48 (2), 381 – 387.
  • Briñón Arranz, L., Seuret, A., Canudas de Wit, C., December 2009. Translation ´ control of a fleet circular formation of AUVs under finite communication range. In: 48th IEEE Conference on Decision and Control and 28th Chinese Control Conference. Shangai, China, pp. 8345 – 8350.
  • Caro, J. M. B., 2004. Control predictivo no lineal robusto basado en tecnicas ´ intervalares. Ph.D. thesis, Universidad de Sevilla.
  • Combastel, C., 2015. Zonotopes and kalman observers: Gain optimality under distinct uncertainty paradigms and robust convergence. Automatica2015 1 (265-273).
  • Farina, M., Ferrari-Trecate, G., Scattolini, R., 2010. Distributed moving horizon estimation for linear constrained systems. IEEE Transactions on Automatic Control 55 (11), 2462–2475.
  • Feng, J., Wang, Z., Zeng, M., 2013. Distributed weighted robust kalman filter fusion for uncertain systems with autocorrelated and cross-correlated noises. Information Fusion 14 (1), 78 – 86.
  • Fridman, E., 2014. Introduction to time-delay systems: Analysis and control. Springer.
  • García, R. A., Rubio, F. R., Guinaldo, M., Orihuela, L., Millan, ´ P., 2015. An asynchronous technique for distributed estimation based on zonotopes. In: Event-based Control, Communication, and Signal Processing (EBCCSP), 2015 International Conference on. IEEE, pp. 1–7.
  • Guinaldo, M., Sanchez, J., Dormido, S., 2016. Distributed adapti ´ ve control of linear multi-agent systems with event-triggered communications. Applied Mathematics and Computation 274, 195 – 207.
  • He, X., Xue, W., Fang, H., Nov 2016. Consistent distributed Kalman filter with adaptive matrix weights. In: 2016 14th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV). pp. 1–6.
  • Iyengar, S. S., Brooks, R. R., 2016. Distributed sensor networks: sensor networking and applications. CRC press.
  • Johansson, K. H., May 2000. The quadruple-tank process: a multivariable laboratory process with an adjustable zero. IEEE Transactions on Control Systems Technology 8 (3), 456–465.
  • Le, V. T. H., Stoica, C., Alamo, T., Camacho, E. F., Didier, D., 2013. Zonotopes: From guaranteed state-estimation to control. John Wiley and Sons.
  • Li, H., Shi, Y., Yan, W., July 2014. Distributed receding horizon estimation for sensor networks with improved consensus strategy. In: Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference. pp. 316–321.
  • Mahmoud, M. S., Khalid, H. M., March 2013. Distributed kalman filtering: a bibliographic review. IET Control Theory Applications 7 (4), 483–501.
  • Millán, P., Orihuela, L., Vivas, C., Rubio, F. R., 2012a. Control optimo- ´ L2 basado en red mediante funcionales de Lyapunov-Krasovskii. Revista Iberoamericana de Automatica ´ e Informatica Industrial ´ 9 (1), 14–23.
  • Millán, P., Orihuela, L., Vivas, C., Rubio, F. R., 2012b. Distributed consensusbased estimation considering network induced delays and dropouts. Automatica 48 (10), 2726–2729.
  • Olfati-Saber, R., December 2007. Distributed Kalman filtering for sensor networks. In: 46th IEEE Conference on Decision and Control. New Orleans, LA, USA, pp. 5492–5498.
  • Orihuela, L., Millan, ´ P., Vivas, C., Rubio, F. R., 2013. Reduced-order H2/H∞ distributed observer for sensor networks. International Journal of Control 86 (10), 1870–1879.
  • Richard, J. P., 2003. Time-delay systems: an overview of some recent advances and open problems. Automatica 39 (10), 1667–1694.
  • Roshany-Yamchi, S., Cychowski, M., Negenborn, R. R., Schutter, B. D., Delaney, K., Connell, J., Jan 2013. Kalman filter-based distributed predictive control of large-scale multi-rate systems: Application to power networks. IEEE Transactions on Control Systems Technology 21 (1), 27–39.
  • Rubio, F. R., Millan, P., Orihuela, L., Vivas, C., 2014. Estimacion y control dis- ´ tribuidos de sistemas sobre redes de comunicacion. ´ Revista Iberoamericana de Automatica ´ e Informatica Industrial ´ 11 (4), 377–388.
  • Weimer, J., Araujo, J., Johansson, ´ K. H., 2012. Distributed event-triggered estimation in networked systems. IFAC Proceedings Volumes 45 (9), 178 – 185.
  • Wu, J., Elser, A., Zeng, S., Allgower, F., 2016. Consensus-based distributed Kalman-bucy filter for continuous-time systems. IFAC-PapersOnLine 49 (22), 321 – 326, 6th IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems NECSYS 2016Tokyo, Japan, September 2016.
  • Zhang, H., Hong, Q., Yan, H., Luo, Y., 2016. Observer-based decentralized event-triggered H∞ control for networked systems. Journal of the Franklin Institute, –. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2016.09.021
  • Zhou, B., Qian, K., Ma, X.-D., Dai, X.-Z., 2013. A new nonlinear set membership filter based on guaranteed bounding ellipsoid algorithm. Acta Automatica Sinica 39 (2), 146 – 154.
Fuente de los datos: Dialnet