Distributed Hybrid Observer With Prescribed Convergence Rate for a Linear Plant Using Multi-Hop Decomposition

Autor: Riccardo Bertollo, Pablo Millan, Luis Orihuela, Alexandre Seuret, Luca Zaccarian
Přispěvatelé: Università degli Studi di Trento (UNITN), Universidad Loyola Andalucía = Loyola University Andalucía, Universidad de Sevilla / University of Sevilla, Équipe Méthodes et Algorithmes en Commande (LAAS-MAC), Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS), Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole), Université de Toulouse (UT), ANR-18-CE40-0010,HANDY,Systèmes Dynamiques Hybrides et en Réseau(2018)
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: IEEE Control Systems Letters
IEEE Control Systems Letters, 2022, 7, pp.331-336. ⟨10.1109/LCSYS.2022.3188476⟩
ISSN: 2475-1456
DOI: 10.1109/lcsys.2022.3188476
Popis: With a continuous-time formulation of the multihop decomposition, we propose a distributed hybrid observer for a sensor network where the plant and local observers run in continuous time and the information exchange among the sensing nodes is sampled-data. Process disturbances, measurement noise and communication noise are considered, and we prove that under some necessary detectability assumptions the observer gains can be tuned to guarantee exponential ISS with a prescribeda convergence rate. Simulations illustrate the performance of the proposed observer.
Databáze: OpenAIRE