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Estimación y Control Distribuidos de Sistemas sobre Redes de Comunicación

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Estimación y Control Distribuidos de Sistemas sobre Redes de Comunicación

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dc.contributor.author Rubio, Francisco R. es_ES
dc.contributor.author Millán, Pablo es_ES
dc.contributor.author Orihuela, Luis es_ES
dc.contributor.author Vivas, Carlos es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-22T18:28:27Z
dc.date.available 2020-05-22T18:28:27Z
dc.date.issued 2014-10-05
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/144166
dc.description.abstract [EN] This paper's aim is to present a novel design technique for distributed control and estimation in networked systems. The proposed problem considers a large scale, discrete LTI process controlled by a network of agents that may both, collect information about the evolution of the plant, and apply control actions to drive its behavior. The problem makes full sense when local observability/controllability is not assumed and the communication between agents can be exploited to reach system-wide goals, including energy efficiency in these communications. The objective is to provide a fully distributed estimation&control scheme that stabilizes the plant while the upper bound of a given quadratic performance index is minimized.The paper analyzes two different sampling schemes, periodic and event-driven, providing stability proofs based on Lyapunov theory and design methods in terms of LMIs. Experimental results on a four couple tanks system are provided to show the performance of the proposed methodologies. es_ES
dc.description.abstract [ES] Este trabajo presenta una técnica de diseño novedosa para la estimación y control distribuido de sistemas en red. Se considera un proceso discreto de gran escala controlado por una red de agentes que pueden recopilar información acerca de la evolución de la planta y aplicar las acciones de control para mejorar su comportamiento. El diseño propuesto es de especial interés cuando no se tiene observabilidad/controlabilidad local, de forma que es necesario utilizar la comunicación entre agentes para tener suficiente información dinámica del sistema. El objetivo global es diseñar un esquema de control y estimación distribuida, de forma que se obtengan estimaciones fiables por parte de los agentes así como un desempeño de control adecuado. El trabajo analiza dos esquemas diferentes de comunicación entre agentes, muestreo periódico y basado en eventos, proporcionando pruebas de estabilidad utilizando el criterio de Lyapunov y métodos de diseño en términos de desigualdades matriciales lineales LMIs (del inglés, Linear Matrix Inequalities). Se muestran resultados experimentales sobre un sistema de cuatro tanques para demostrar la eficacia de las metodologías propuestas. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con cargo al proyecto de investigación DPI2010-19154 y por la Junta de Andalucía con cargo al proyecto de excelencia P09-AGR-4782. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Elsevier es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Networked Control System es_ES
dc.subject Distributed Estimation es_ES
dc.subject Distributed Control es_ES
dc.subject Control a través de redes es_ES
dc.subject Estimación distribuida es_ES
dc.subject Control distribuido es_ES
dc.title Estimación y Control Distribuidos de Sistemas sobre Redes de Comunicación es_ES
dc.title.alternative Distributed Estimation and Control Systems over Communication Networks es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2014.08.001
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MICINN//DPI2010-19154/ES/CONTROL REALIMENTADO DE SISTEMAS INTEGRADOS EN REDES INALAMBRICAS/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/Junta de Andalucía//P09-AGR-4782/ES/El Papel De La Humedad Del Suelo En La Conservación De Agua, Suelo Y Carbono En Cuencas Agrícolas/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Rubio, FR.; Millán, P.; Orihuela, L.; Vivas, C. (2014). Estimación y Control Distribuidos de Sistemas sobre Redes de Comunicación. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 11(4):377-388. https://doi.org/10.1016/j.riai.2014.08.001 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2014.08.001 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 377 es_ES
dc.description.upvformatpfin 388 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 11 es_ES
dc.description.issue 4 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9429 es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Ciencia e Innovación es_ES
dc.contributor.funder Junta de Andalucía es_ES
dc.description.references Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., & Cayirci, E. (2002). Wireless sensor networks: a survey. Computer Networks, 38(4), 393-422. doi:10.1016/s1389-1286(01)00302-4 es_ES
dc.description.references Alvarado, I., Limon, D., Muñoz de la Peña, D., Maestre, J. M., Ridao, M. A., Scheu, H., … Espinosa, J. (2011). A comparative analysis of distributed MPC techniques applied to the HD-MPC four-tank benchmark. Journal of Process Control, 21(5), 800-815. doi:10.1016/j.jprocont.2011.03.003 es_ES
dc.description.references Anderson, B., & Moore, J. (1981). Time-varying feedback laws for decentralized control. IEEE Transactions on Automatic Control, 26(5), 1133-1139. doi:10.1109/tac.1981.1102770 es_ES
dc.description.references Interconnected dynamic systems: An overview on distributed control. (2013). IEEE Control Systems, 33(1), 76-88. doi:10.1109/mcs.2012.2225929 es_ES
dc.description.references 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. es_ES
dc.description.references Distributed model predictive control. (2002). IEEE Control Systems, 22(1), 44-52. doi:10.1109/37.980246 es_ES
dc.description.references Cortes, J., Martinez, S., Karatas, T., & Bullo, F. (2004). Coverage Control for Mobile Sensing Networks. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 20(2), 243-255. doi:10.1109/tra.2004.824698 es_ES
dc.description.references D’Andrea, R., & Dullerud, G. E. (2003). Distributed control design for spatially interconnected systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 48(9), 1478-1495. doi:10.1109/tac.2003.816954 es_ES
dc.description.references Davison, E. J., & Chang, T. N. (1990). Decentralized stabilization and pole assignment for general proper systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 35(6), 652-664. doi:10.1109/9.53544 es_ES
dc.description.references Shih-Ho Wang, & Davison, E. (1973). On the stabilization of decentralized control systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 18(5), 473-478. doi:10.1109/tac.1973.1100362 es_ES
dc.description.references Donkers, M. C. F., & Heemels, W. P. M. H. (2012). Output-Based Event-Triggered Control With Guaranteed ${\cal L}_{\infty}$-Gain and Improved and Decentralized Event-Triggering. IEEE Transactions on Automatic Control, 57(6), 1362-1376. doi:10.1109/tac.2011.2174696 es_ES
dc.description.references Dormido, S., Sánchez, J., & Kofman, E. (2008). Muestreo, Control y Comunicación Basados en Eventos. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 5(1), 5-26. doi:10.1016/s1697-7912(08)70120-1 es_ES
dc.description.references Dunbar, W. B. (2007). Distributed Receding Horizon Control of Dynamically Coupled Nonlinear Systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 52(7), 1249-1263. doi:10.1109/tac.2007.900828 es_ES
dc.description.references El Ghaoui, L., Oustry, F., & AitRami, M. (1997). A cone complementarity linearization algorithm for static output-feedback and related problems. IEEE Transactions on Automatic Control, 42(8), 1171-1176. doi:10.1109/9.618250 es_ES
dc.description.references Estrin, D., Govindan, R., Heidemann, J., Kumar, S., August 1999. Next century challenges: scalable coordination in sensor networks. In: 5th ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking. Seattle, WA, USA, pp. 263-270. es_ES
dc.description.references Guinaldo, M., Dormido, S., Dimarogonas, D. V., Sánchez, J., & Johansson, K. H. (2013). Distributed event-based control strategies for interconnected linear systems. IET Control Theory & Applications, 7(6), 877-886. doi:10.1049/iet-cta.2012.0525 es_ES
dc.description.references Heemels, W. P. M. H., Donkers, M. C. F., & Teel, A. R. (2013). Periodic Event-Triggered Control for Linear Systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 58(4), 847-861. doi:10.1109/tac.2012.2220443 es_ES
dc.description.references Heemels, W. P. M. H., Sandee, J. H., & Van Den Bosch, P. P. J. (2008). Analysis of event-driven controllers for linear systems. International Journal of Control, 81(4), 571-590. doi:10.1080/00207170701506919 es_ES
dc.description.references Iftar, A., August 1991. Decentralized optimal control with overlapping decompositions. In: IEEE International Conference on Systems Engineering. Dayton, Ohio, USA, pp. 299-302. es_ES
dc.description.references İFTAR, A. (1993). Overlapping decentralized dynamic optimal control. International Journal of Control, 58(1), 187-209. doi:10.1080/00207179308922997 es_ES
dc.description.references Instruments, F., 2012. Data Sheet: 33-041 Coupled Tank System for Matlab. es_ES
dc.description.references Johansson, K. H. (2000). The quadruple-tank process: a multivariable laboratory process with an adjustable zero. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 8(3), 456-465. doi:10.1109/87.845876 es_ES
dc.description.references Lee, J., Su, Y., Chung-Chou, S., 2007. A comparative study of wireless protocols: Bluetooth, UWB, Zigbee, and Wi-Fi, 46-51. es_ES
dc.description.references Lu, B., Oyekan, J., Gu, D., Hu, H., & Nia, H. F. G. (2011). Mobile sensor networks for modelling environmental pollutant distribution. International Journal of Systems Science, 42(9), 1491-1505. doi:10.1080/00207721.2011.572198 es_ES
dc.description.references Lunze, J., & Lehmann, D. (2010). A state-feedback approach to event-based control. Automatica, 46(1), 211-215. doi:10.1016/j.automatica.2009.10.035 es_ES
dc.description.references Lynch, J.P., Law, K.H., Blume, J.A., February 2002. Decentralized control techniques for large-scale civil structural systems. In: 20th International Modal Analysis Conference. Los Angeles, CA, USA, pp. 4-7. es_ES
dc.description.references Maestre, J.M., Negenborn, R., 2013. Distributed model predictive control made easy. es_ES
dc.description.references Millán, P., 2012. Robust analysis and design of networked control systems with applications. Ph.D. thesis, Universidad de Sevilla. es_ES
dc.description.references Millán, P., Orihuela, L., Vivas, C., & Rubio, F. R. (2012). Control Óptimo-L2 Basado en Red Mediante Funcionales de Lyapunov-Krasovskii. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 9(1), 14-23. doi:10.1016/j.riai.2011.11.002 es_ES
dc.description.references Negenborn, R. R., De Schutter, B., & Hellendoorn, J. (2008). Multi-agent model predictive control for transportation networks: Serial versus parallel schemes. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 21(3), 353-366. doi:10.1016/j.engappai.2007.08.005 es_ES
dc.description.references Olfati-Saber, R., December 2005. Distributed Kalman filter with embedded consensus filters. In: 44th IEEE Conference on Decision and Control and the European Control Conference. Seville, Spain, pp. 8179-8184. es_ES
dc.description.references Orihuela, L., Millán, P., Vivas, C., Rubio, F.R., 2013. H2/H∞ control for discrete TDS with application to networked control systems: periodic and asyn-chronous communication. Optimal Control Applications and Methods, doi:. 10.1002/oca.2101. es_ES
dc.description.references Roshany-Yamchi, S., Cychowski, M., Negenborn, R. R., De Schutter, B., Delaney, K., & Connell, J. (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. doi:10.1109/tcst.2011.2172444 es_ES
dc.description.references Salt, J., Casanova, V., Cuenca, A., & Pizá, R. (2008). Sistemas de Control Basados en Red Modelado y Diseño de Estructuras de Control. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 5(3), 5-20. doi:10.1016/s1697-7912(08)70157-2 es_ES
dc.description.references Scattolini, R. (2009). Architectures for distributed and hierarchical Model Predictive Control – A review. Journal of Process Control, 19(5), 723-731. doi:10.1016/j.jprocont.2009.02.003 es_ES
dc.description.references Šiljak, D. D., & Zečević, A. I. (2005). Control of large-scale systems: Beyond decentralized feedback. Annual Reviews in Control, 29(2), 169-179. doi:10.1016/j.arcontrol.2005.08.003 es_ES
dc.description.references Tabuada, P. (2007). Event-Triggered Real-Time Scheduling of Stabilizing Control Tasks. IEEE Transactions on Automatic Control, 52(9), 1680-1685. doi:10.1109/tac.2007.904277 es_ES
dc.description.references Venkat, A.N., Rawlings, J.B., Wright, S.J., December 2005. Stability and optimality of distributed model predictive control. In: 44th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference. Sevilla, Spain, pp. 6680-6685. es_ES
dc.description.references Xiao, L., Boyd, S., Lall, S., April 2005. A scheme for robust distributed sensor fusion based on average consensus. In: 4th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks. Los Angeles,California,USA, pp. 4209-4214. es_ES
dc.description.references Yue, D., Han, Q.-L., & Lam, J. (2005). Network-based robust <mml:math altimg=«si2.gif» display=«inline» overflow=«scroll» xmlns:xocs=«http://www.elsevier.com/xml/xocs/dtd» xmlns:xs=«http://www.w3.org/2001/XMLSchema» xmlns:xsi=«http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance» xmlns=«http://www.elsevier.com/xml/ja/dtd» xmlns:ja=«http://www.elsevier.com/xml/ja/dtd» xmlns:mml=«http://www.w3.org/1998/Math/MathML» xmlns:tb=«http://www.elsevier.com/xml/common/table/dtd» xmlns:sb=«http://www.elsevier.com/xml/common/struct-bib/dtd» xmlns:ce=«http://www.elsevier.com/xml/common/dtd» xmlns:xlink=«http://www.w3.org/1999/xlink» xmlns:cals=«http://www.elsevier.com/xml/common/cals/dtd»><mml:msub><mml:mrow><mml:mi>H</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow><mml:mo>∞</mml:mo></mml:mrow></mml:msub></mml:math> control of systems with uncertainty. Automatica, 41(6), 999-1007. doi:10.1016/j.automatica.2004.12.011 es_ES
dc.description.references Yue, D., Tian, E., & Han, Q.-L. (2013). A Delay System Method for Designing Event-Triggered Controllers of Networked Control Systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 58(2), 475-481. doi:10.1109/tac.2012.2206694 es_ES


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