Stability Analysis and Robust Control for Time-Delay and Sampled-Data Systems
연구 내용
시간변동 지연과 샘플링을 갖는 동적계에서 Lyapunov-Krasovskii 및 LMI 기반 안정성 조건을 개선하여 신경망·제어계의 안정성과 성능을 보장하는 연구
시간변동 지연이 포함된 신경망 및 제어계의 안정성을 Lyapunov-Krasovskii 함수형과 LMI 프레임워크로 정식화하고, 증명 보조항을 체계적으로 확장하여 허용 지연 범위를 개선합니다. Wirtinger 기반 적분 부등식, augmented zero equalities, Finsler’s lemma를 활용해 조건의 보수성을 낮추는 방향으로 연구를 수행합니다. 또한 looped-functionals 기반의 H∞ 안정성 향상과 터보팬 시스템에서의 교란 억제 및 강건 추종 설계를 결합하여 지연·샘플링·불확실성 환경에서의 제어 설계 흐름을 구축합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
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관련 프로젝트
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연구 흐름
초기에는 2020년 Lyapunov-Krasovskii 함수형과 augmented 접근을 통해 시간변동 지연을 포함한 generalized neural networks의 안정성 보증 영역을 확장하는 방법을 제안하였습니다. 이어 2020년 sampled-data 시스템에서 looped-functionals와 zero equalities를 적용하여 H∞ 안정성 해석의 정밀도를 개선하는 연구로 확장하였습니다. 이후 2022년에는 터보팬 시스템에 대해 disturbance rejection과 robust tracking을 중심으로 강건 제어 설계를 수행하며, 지연 및 불확실성이 공존하는 공학 시스템으로 적용 범위를 넓혔습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Some Novel Results on Stability Analysis of Generalized Neural Networks With Time-Varying Delays via Augmented Approach
Improved results on H∞ stability analysis of sampled-data systems via looped-functionals and zero equalities
Disturbance rejection and robust tracking control design for turbofan systems