In this dissertation, a problem of stabilizing large scale interconnected linear systems when the system parameters are uncertain is considered. A method to design a local adaptive control so that the resultant closed-loop system is assured to be globally stable is developed for both continuous-time and discrete-time systems. The proposed local adaptive controls are a combination of a new adaptive feedback control for compensation of some effects by unknown system parameters and the conventional exact model-based linear feedback control for overriding the unfavorable effects by interconnections.
Based on the present decentralized adaptive method, it is shown that a class of large scale systems formed by interconnecting a number of multi-input linear systems can be stabilized via local state feedback. Both the continuous-time case and the discrete-time case are treated.
It is further shown that an interconnected system composed of a number of single-input single-output linear systems can be stabilized using only input and output measurements. Both the continuous-time case and the discrete-time case are treated.
시스템 파라미터가 불확실한 대규모 선형시스템을 비집중 안정화하는 방법이 모색되었다. 연속시간 시스템 뿐만아니라 이산시간 시스템에 대하여서도 비집중 적응 제어기를 설계하는 방법이 제시되었고, 전체 폐회로 시스템의 안정을 보장하는 충분조건이 유도되었다. 제안된 비집중 적응 제어기는 각 부시스템의 모르는 파라미터들로 부터 오는 영향을 상쇄하기 위한 새로운 적응 궤환 제어와 상호간섭들에 의한 비 안정적 영향을 제압하기 위한 기존의 선형궤환 제어를 결합한 형태이다.
본 안정화 방식에 바탕을 두어, 여러 개의 다 입력 부 시스템들로 구성된 일련의 대규모 선형시스템이 비집중 상태 궤환에 의하여 안정화됨을 보였다.
또, 여러 개의 단 입력 단 출력 부 시스템들로 구성된 일련의 복합 시스템이 입력 및 출력 데이타만을 가지고 안정화 됨을 보였다.
컴퓨터 모사를 통한 많은 예를 통하여 본 논문에서 제시된 비집중 적응 안정화 방법들의 유용성을 보였다.
