Supervisory Acceleration of Convergence for Homogeneous Systems

Denis Efimov 1, 2 Arie Levant 3 Andrey Polyakov 2, 1 Wilfrid Perruquetti 4, 1, 5
1 NON-A - Non-Asymptotic estimation for online systems
Inria Lille - Nord Europe, CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
4 SyNeR - Systèmes Non Linéaires et à Retards
CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189
Abstract : The rate of convergence to the origin for a chain of integrators stabilized by homogeneous feedback is accelerated by a supervisory switching of control parameters. The proposed acceleration algorithm ensures a fixed-time convergence for otherwise exponentially or finite-time stable homogeneous closed-loop systems. Bounded disturbances are taken into account. The results are especially useful in the case of exponentially stable systems widespread in the practice. The proposed switching strategy is illustrated by computer simulation.
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International Journal of Control, Taylor & Francis, 2017, 〈10.1080/00207179.2016.1269949〉
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Contributeur : Denis Efimov <>
Soumis le : mercredi 7 décembre 2016 - 04:50:27
Dernière modification le : vendredi 27 avril 2018 - 14:24:04
Document(s) archivé(s) le : jeudi 23 mars 2017 - 01:23:22

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Denis Efimov, Arie Levant, Andrey Polyakov, Wilfrid Perruquetti. Supervisory Acceleration of Convergence for Homogeneous Systems. International Journal of Control, Taylor & Francis, 2017, 〈10.1080/00207179.2016.1269949〉. 〈hal-01411088〉

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