CONVEX COMPUTATION OF THE MAXIMUM CONTROLLED INVARIANT SET FOR POLYNOMIAL CONTROL SYSTEMS

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00220940" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00220940 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1137/130914565" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1137/130914565</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1137/130914565" target="_blank" >10.1137/130914565</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

CONVEX COMPUTATION OF THE MAXIMUM CONTROLLED INVARIANT SET FOR POLYNOMIAL CONTROL SYSTEMS

Popis výsledku v původním jazyce

We characterize the maximum controlled invariant (MCI) set for discrete- as well as continuous-time nonlinear dynamical systems as the solution of an infinite-dimensional linear programming problem. For systems with polynomial dynamics and compact semialgebraic state and control constraints, we describe a hierarchy of finite-dimensional linear matrix inequality (LMI) relaxations whose optimal values converge to the volume of the MCI set; dual to these LMI relaxations are sum-of-squares (SOS) problems providing a converging sequence of outer approximations to the MCI set. The approach is simple and readily applicable in the sense that the approximations are the outcome of a single semidefinite program with no additional input apart from the problem description. A number of numerical examples illustrate the approach.

Název v anglickém jazyce

CONVEX COMPUTATION OF THE MAXIMUM CONTROLLED INVARIANT SET FOR POLYNOMIAL CONTROL SYSTEMS

Popis výsledku anglicky

We characterize the maximum controlled invariant (MCI) set for discrete- as well as continuous-time nonlinear dynamical systems as the solution of an infinite-dimensional linear programming problem. For systems with polynomial dynamics and compact semialgebraic state and control constraints, we describe a hierarchy of finite-dimensional linear matrix inequality (LMI) relaxations whose optimal values converge to the volume of the MCI set; dual to these LMI relaxations are sum-of-squares (SOS) problems providing a converging sequence of outer approximations to the MCI set. The approach is simple and readily applicable in the sense that the approximations are the outcome of a single semidefinite program with no additional input apart from the problem description. A number of numerical examples illustrate the approach.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-06894S" target="_blank" >GA13-06894S: Semidefinitní programování pro polynomiální problémy optimálního řízení</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

SIAM Journal on Control and Optimization

ISSN

0363-0129

e-ISSN

—

Svazek periodika

52

Číslo periodika v rámci svazku

5

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

26

Strana od-do

2944-2969

Kód UT WoS článku

000344748000012

EID výsledku v databázi Scopus

—