Adaptive Estimation for Uncertain Nonlinear Systems: A Sliding-Mode Observer Approach

R. Franco, H. Rios, D. Efimov, W. Perruquetti

Resultado de la investigación: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

Resumen

This paper deals with the problem of adaptive estimation, i.e. the simultaneous estimation of the state and parameters, for a class of uncertain nonlinear systems. A nonlinear adaptive sliding-mode observer is proposed based on a nonlinear parameter estimation algorithm. The nonlinear parameter estimation algorithm provides a rate of convergence faster than exponential while the sliding-mode observer ensures ultimate boundness for the state estimation error attenuating the effects of the external disturbances. Linear matrix inequalities (LMIs) are provided for the synthesis of the adaptive observer and some simulation results show the feasibility of the proposed approach.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojada2018 IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018
EditorialInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Páginas5506-5511
Número de páginas6
ISBN (versión digital)9781538613955
DOI
EstadoPublicada - 18 ene 2019
Evento57th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018 - Miami, Estados Unidos
Duración: 17 dic 201819 dic 2018

Serie de la publicación

NombreProceedings of the IEEE Conference on Decision and Control
Volumen2018-December
ISSN (versión impresa)0743-1546

Conferencia

Conferencia57th IEEE Conference on Decision and Control, CDC 2018
País/TerritorioEstados Unidos
CiudadMiami
Período17/12/1819/12/18

Nota bibliográfica

Publisher Copyright:
© 2018 IEEE.

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Adaptive Estimation for Uncertain Nonlinear Systems: A Sliding-Mode Observer Approach'. En conjunto forman una huella única.

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