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Über die algebraische Stabilitätsanalyse parametrischer polynomialer Systeme mittels LaSalles Invarianzprinzip

  • Daniel Gerbet

    Daniel Gerbet ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungstheorie an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Dresden. Er beschäftigt sich mit dem Reglerentwurf durch Methoden aus der algebraischen Geometrie und der Quantorenelimination.

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    and Klaus Röbenack

    Prof. Klaus Röbenack ist Direktor des Instituts für Regelungs- und Steuerungstheorie an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Dresden. Seine Arbeitsgebiete umfassen den Entwurf nichtlinearer Regler und Beobachter sowie das wissenschaftliche Rechnen.

Published/Copyright: August 4, 2022

Zusammenfassung

Für lineare Systeme existiert eine Vielzahl von Stabilitätskriterien, mit denen ohne großen Aufwand die Stabilität überprüft werden kann. Der Stabilitätsbeweis gestaltet sich für nichtlineare Systeme dagegen deutlich schwieriger. Ein sehr leistungsfähiger Ansatz steht mit Lyapunovs zweiter Methode zur Verfügung, der von LaSalle verallgemeinert wurde, und nun als das Invarianzprinzip bekannt ist. Durch eine leichte Abschwächung der Aussage des Invarianzprinzips kann das Kriterium für eine geeignete Systemklasse mittels Methoden der algebraischen Geometrie überprüft und somit automatisiert werden. Dies erlaubt auch die Verwendung von Parametern im Ansatz der Lyapunov-Funktion oder des Systems, um beispielsweise einen Regler oder Beobachter zu parametrieren. In diesem Aufsatz werden die Methoden diskutiert und auf einige Beispiele angewandt.

Abstract

There is a variety of criteria for determining the stability of linear systems. For nonlinear systems, however, to prove stability is much more complicated. Stability of such nonlinear systems can be proven using Lyapunov’s second method. This criterion has been generalized by LaSalle now known as the invariance principle. With a small variation this criterion can be applied to polynomial systems using methods from algebraic geometry. This allows the automatisation of the proof. Furthermore, parameters can be introduced in the system or the Lyapunov method in order to parametrize a controller or an observer. This article discusses those methods and applies them on some example systems.

Award Identifier / Grant number: RO 2427/5-1

Funding statement: Diese Forschungsarbeit wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) unter dem Geschäftszeichen RO 2427/5-1 unterstützt.

Über die Autoren

Dipl.-Ing. Daniel Gerbet

Daniel Gerbet ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Regelungs- und Steuerungstheorie an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Dresden. Er beschäftigt sich mit dem Reglerentwurf durch Methoden aus der algebraischen Geometrie und der Quantorenelimination.

Prof. Dr.-Ing. habil. Dipl.-Math. Klaus Röbenack

Prof. Klaus Röbenack ist Direktor des Instituts für Regelungs- und Steuerungstheorie an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Dresden. Seine Arbeitsgebiete umfassen den Entwurf nichtlinearer Regler und Beobachter sowie das wissenschaftliche Rechnen.

Literatur

1. Adamy, J. 2018. Nichtlineare Systeme und Regelungen. 3. Auflage. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg.10.1007/978-3-662-55685-6Search in Google Scholar

2. Becker, T. and V. Weispfenning. 1998. Gröbner Bases. 2. Auflage. Springer-Verlag, New York.Search in Google Scholar

3. Cox, D.A., J. Little and D. O’Shea. 2015. Ideals, Varieties, and Algorithms. 4. Auflage. Springer International Publishing, Switzerland.10.1007/978-3-319-16721-3Search in Google Scholar

4. Dorato, P. 2000. Quantified Multivariable Polynomial Inequalities – The Mathematics of Practical Control Design Problems. IEEE Control Systems Magazine 20(5):48–58.10.1109/37.872903Search in Google Scholar

5. Forster, O. 1984. Analysis 2. Grundkurs Mathematik. 5. Auflage. Vieweg.Search in Google Scholar

6. Gerbet, D. and K. Röbenack. 2020. On Global and Local Observability of Nonlinear Polynomial Systems: A Decidable Criterion. at – Automatisierungstechnik 68(6):395–409.10.1515/auto-2020-0027Search in Google Scholar

7. Gerbet, D. and K. Röbenack. 2020. Proving Asymptotic Stability with LaSalle’s Invariance Principle: On the Automatic Computation of Invariant Sets Using Quantifier Elimination. In: Int. Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). Band 1, S. 306–311. https://doi.org/10.1109/CoDIT49905.2020.9263958.10.1109/CoDIT49905.2020.9263958Search in Google Scholar

8. Gerbet, D. and K. Röbenack. 2021. An Algebraic Approach to Identifiability. Algorithms 14(9):255. https://dx.doi.org/10.3390/a14090255.10.3390/a14090255Search in Google Scholar

9. Gerbet, D. and K. Röbenack. 2021. Application of LaSalle’s Invariance Principle on Polynomial Differential Equations using Quantifier Elimination. IEEE Transactions on Automatic Control. https://doi.org/10.1109/TAC.2021.3103887.10.1109/TAC.2021.3103887Search in Google Scholar

10. Hong, H., A. Ovchinnikov, G. Pogudin and C. Yap. 2020. Global Identifiability of Differential Models. Communications on Pure and Applied Mathematics 73:1831–1879.10.1002/cpa.21921Search in Google Scholar

11. Kawano, Y. and T. Ohtsuka. 2010. Global observability of polynomial systems. In: SICE Annual Conference 2010, Proceedings of, S. 2038–2041.Search in Google Scholar

12. Kawano, Y. and T. Ohtsuka. 2013. Observability at an initial state for polynomial systems. Automatica 49(5):1126–1136.10.1016/j.automatica.2013.01.020Search in Google Scholar

13. Kawano, Y. and T. Ohtsuka. 2013. Sufficiency of a Necessary Condition for Local Observability of Discrete-Time Polynomial Systems. In: European Control Conference (ECC’2013), Zürich, Switzerland, S. 1722–1727.10.23919/ECC.2013.6669111Search in Google Scholar

14. LaSalle, J.P. 1960. Some Extensions of Liapunov’s Second Method. IRE Transactions on Circuit Theory 7:520–527.10.1109/TCT.1960.1086720Search in Google Scholar

15. Lee, J.M. 2013. Introduction to Smooth Manifolds, Graduate Texts in Mathematics, Band 218. 2. Auflage. Springer, New York.10.1007/978-1-4419-9982-5_1Search in Google Scholar

16. Lyapunov, A.M. 1992. The general problem of the stability of motion. In: (A.T. Fuller, Hg.): The General Problem of the Stability of Motion. Taylor & Francis.10.1080/00207179208934253Search in Google Scholar

17. Menini, L., C. Possieri and A. Tornambè. 2020. Algorithms to Compute the Largest Invariant Set Contained in an Algebraic Set for Continuous-Time and Discrete-Time Nonlinear Systems. IEEE/CAA J. Autom. Sinica 7(1):57–69.10.1109/JAS.2019.1911819Search in Google Scholar

18. Miao, H., X. Xia, A.S. Perelson and H. Wu. 2011. On Identifiability of Nonlinear ODE Models and Applications in Viral Dynamics. Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) 53:3–39.10.1137/090757009Search in Google Scholar PubMed PubMed Central

19. Ovchinnikov, A., G. Pogudin and P. Thomson. 2021. Parameter identifiability and input-output equations. Applicable Algebra in Engineering, Communication and Computing (AAECC).10.1007/s00200-021-00486-8Search in Google Scholar

20. Plaumann, D. 2020. Einführung in die Algebraische Geometrie. Springer Spektrum.10.1007/978-3-662-61779-3Search in Google Scholar

21. Reitmann, V. 1996. Reguläre und chaotische Dynamik. Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Teubner, Stuttgart, Leipzig.10.1007/978-3-663-12341-5Search in Google Scholar

22. Reitmann, V. and G.A. Leonov. 1987. Attraktoreingrenzung für nichtlineare Systeme. Teubner-Texte zur Mathematik, Band 97. BSB Teubner, Leipzig.10.1007/978-3-322-91271-8Search in Google Scholar

23. Röbenack, K. 2017. Nichtlineare Regelungssysteme: Theorie und Anwendung der exakten Linearisierung. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, ISBN 9783662440902.10.1007/978-3-662-44091-9Search in Google Scholar

24. Röbenack, K. and R. Voßwinkel. 2019. Lösung regelungstechnischer Problemstellungen mittels Quantorenelimination. Automatisierungstechnik 67(9):714–726.10.1515/auto-2019-0045Search in Google Scholar

25. Röbenack, K., R. Voßwinkel and H. Richter. 2018. Automatic Generation of Bounds for Polynomial Systems with Application to the Lorenz System. Chaos, Solitons & Fractals 113C:25–30.10.1016/j.chaos.2018.05.012Search in Google Scholar

26. Röbenack, K., R. Voßwinkel and H. Richter. 2019. Calculating Positive Invariant Sets: A Quantifier Elimination Approach. Journal of Computational and Nonlinear Dynamics 14(7).10.1115/1.4043380Search in Google Scholar

27. Sturm, T. and A. Tiwari. 2011. Verification and synthesis using real quantifier elimination. In: Proc. of the 36th International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation. ACM, S. 329–336.10.1145/1993886.1993935Search in Google Scholar

28. Tarski, A. 1948. A Decision Method for a Elementary Algebra and Geometry. Project rand. Rand Corporation.Search in Google Scholar

29. Xia, X. and C.H. Hong. 2003. Identifiability of Nonlinear Systems With Application to HIV/AIDS Models. IEEE Transaction on Automatic Control (TAC) 48(2):330–336.10.1109/TAC.2002.808494Search in Google Scholar

30. Yanami, H. and H. Anai. 2007. The Maple package SyNRAC and its application to robust control design. Future Generation Computer Systems 23(5):721–726.10.1016/j.future.2006.10.009Search in Google Scholar

Erhalten: 2022-04-14
Angenommen: 2022-07-05
Online erschienen: 2022-08-04
Erschienen im Druck: 2022-08-26

© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston

Downloaded on 13.9.2025 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/auto-2022-0053/html
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