Belirsiz Parametreli Kesir Dereceli Polinomların Üslerinin Kararlılık Aralığının İncelenmesi Bilal Şenol1, Celaleddin Yeroğlu1 1 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İnönü Üniversitesi, Malatya [email protected] , [email protected] Özetçe Bu yayında, belirsiz parametre içeren kesir dereceli polinom ailelerinin üslerinin kararlılık analizi yapılmıştır. Kararlı tepki veren belirsiz parametreli kesir dereceli polinom aileleri ele alınmış, üsleri bir aralık içerisinde değiştirilerek değer kümeleri oluşturulmuş ve sıfırı dışarıda bırakma prensibi ile üslerin kararlılık aralıkları incelenmiştir. Kullanılan algoritma, uygulama örnekleri üzerinde denenmiştir. 1. Giriş Son birkaç on yılda, kesir dereceli matematiğin daha iyi anlaşılması, bu konudaki çalışmaların artmasına sebep olmuştur. Bilindiği gibi kesir dereceli bir diferansiyel denklem, türevlerinin derecelerinin herhangi bir reel sayı olabileceği diferansiyel denklemdir [1]. Bu fikirden yola çıkılarak yapılan bazı çalışmalar, kesir dereceli sistemlerin, gerçek dünyayı tamsayı dereceli sistemlerden daha iyi ifade ettiğini göstermiştir [2]. Kesir dereceli matematik, ilk defa 17. YY'da L'Hospital ile Leibniz arasındaki yazışmada sorgulanmıştır. Kesir dereceli integro diferansiyel sistemler hakkında en çok kullanılan tanımlamalar Grünwald-Letnikov, RiemannLiouville ve Caputo tarafından önerilmiştir. Bu tanımlamaların sayısal çözümlerini [3]'te bulmak mümkündür. Aradan geçen yıllarda, artan bir ilgi ile kesir dereceli matematik, kendine sağlam bir yer edinmiştir. Kesir dereceli bir polinomun frekans tabanındaki analizi için bu polinomların Laplace dönüşümlerinin alınması gerekecektir. Bu bağlamda kesir dereceli bir integro diferansiyel denklem Laplace tabanında aşağıdaki gibi tanımlanabilir [3]. m 1 k n 1 d m f (t ) m f (t ) k d L (1) s L f (t ) s m m 1 k dt dt k 0 t 0 Burada, n 1 m n 'dir. Belirsizlik yapıları içeren sistemler de günümüzde ilgi gören konulardandır. Dayanıklı kontrol sistemleri çalışmalarında, sistemdeki belirsizlik göz önünde bulundurulması gereken bir konudur çünkü belirsizlik yapıları genelikle istenmeyen kararsızlıklara yol açmaktadır [4]. Belirsizlik yapıları içeren sistemlerde istenmeyen durumlarla karşılaşmamak için, belirsiz parametrelerin verilen aralık içerisindeki tüm olasılıklarının hesap edilmesi ve sistemin bütün olasılıklara karşı kararlı tutulabilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, seçilen belirsiz parametre içeren sistemlerin üslerinin bir aralık içerisinde değişime tabi tutulmasına karşı, sistemin tepkisi araştırılmıştır ve üslerin değişen değerlerinde sistemin kararlılık aralığı incelenmiştir. Literatürde, belirsiz parametre içeren sistemlerin kararlılık analizi ile ilgili çok sayıda çalışmalar bulmak mümkündür [4-7]. Örneğin, belirsizlik yapıları içeren polinomların kararlılığına grafiksel bir yaklaşım [4]'te, kesir dereceli aralık belirisizlik yapısı içeren sistemlerin frekans cevaplarına ilişkin bir çalışma [5]'te bulunabilir. Kesir ve orantılı dereceli belirsiz sistemlerle ilgilenen bir çalışma [6]'da ve kesir dereceli aralık belirsizlik yapısındaki sistemlerin dayanıklı kararlılık analizi [7]'de yapılmıştır. Bu çalışmalardan edinilen bilgilere göre değer kümesi hesabının, sıfırı dışarıda bırakma prensibi ile birlikte kullanımı oldukça etkin bir yöntem olarak gösterilebilir [4]. Bu yayındaki kararlılık analizi de bu şekilde yapılmıştır. Bu yayında, Bölüm 2'de, sıkça kullanılan belirsizlik yapıları hakkında genel bilgi verilmiştir. Bölüm 3'te, sıfırı dışarıda bırakma prensibi kısaca açıklanmıştır. Bölüm 4'te uygulama örnekleri yer almaktadır. Bölüm 5'te ise sonuçlara yer verilmiştir. 2. Temel Belirsizlik Yapıları Belirsizlik yapılarının kesir dereceli matematikle birleştirilmesi son yıllara kadar fazla rağbet gören bir konu olmamıştır fakat kesir dereceli matematiğin daha iyi anlaşılmasıyla bu konuda da çalışmalar ortaya çıkmıştır [5-7]. Belirsiz parametre içeren bir kesir dereceli polinomun genel yapısı aşağıdaki gibi gösterilebilir. P(s, q) pn sn ... p2 s2 p1s1 p0 s0 (2) Burada, 0 1 .. n keyfi seçilmiş reel sayılardır. q [ p0 ,.., pn ] Q ise Q belirsizlik sınırlama kümesine ait bir belirsiz parametrelerdir. Belirsizlik sınırlama kümesi Q , aynı zamanda belirsizlik kutusu ismini alır [8]. Q q : pi pi , pi , i 0,1,..., n (3) Burada pi , pi , i 1, 2,..., l , pi belirsiz parametresinin i. elemanına ait alt ve üst limitlerdir. Farklı belirsizlik yapıları için farklı şekillerde Q kümeleri meydana gelmektedir. Dolayısıyla farklı belirsizlik yapılarının incelenmesi ve bu belirsizlik yapılarının kesir dereceli polinomlar için genellenmesi önemli olacaktır. En çok kullanılan belirsizlik yapılarının kesir dereceli sistemler için genellenmesi aşağıda verilmiştir [4, 9]. Tek parametre belirsizliği içeren kesir dereceli bir polinom ailesi gösterimi denklem 4’te verilmiştir. [n1 ,n1 ] p( s, q) (an bn q) s[n ,n ] (an 1 bn 1q) s [1 ,1 ] ... (a1 b1q) s (4) [0 ,0 ] (a0 b0 q) s Burada ai , bi R , i 0,1,..., n keyfi reel katsayılardır, i [i ,i ] , i 0,1, 2,...., n , i R , polinomun kesir dereceleridir. i ve i , sırasıyla belirsiz üslerin alt ve üst limitleridir. q , q [ q , q ] aralığında değişen reel belirsiz parametredir. q ve q , verilen belirsizlik aralığının sırasıyla alt ve üst limitleridir. Aralık belirsizliği yapısındaki kesir dereceli bir polinom ailesi gösterimi denklem 5’te verilmiştir. [n1 ,n1 ] p( s, qi ) [ qn , qn ]s[n ,n ] [ qn 1 , qn 1 ]s [1 ,1 ] ... [ q1 , q1 ]s [0 ,0 ] [ q0 , q0 ]s i 0,1,..., n (5) Burada, qi , i 0,1,..., n şeklindedir. Bu yapıda belirsiz parametreler birbirine bağımlılık gösterebilir. Polinom belirsizlik yapısındaki kesir dereceli bir polinom ailesi gösterimi denklem 8’de verilmiştir. qi (an qnn qnn11 .. q00 an 1qnn qnn11 .. q00 ... a0 qnn qnn11 .. q00 ) Burada qi , i 0,1,.., n şeklindedir. i , i 0,1, 2,...., n , k R reel derecelerdir. Çarpma işleminden dolayı belirsiz parametreler birbirileriyle bağımlı olabilir. Yukarıda verilen belirsizlik yapılarına ek olarak genel belirsizlik yapısı gösterilebilir. Bütün matematiksel işlemler bu yapıda kullanılabilir. Bu yapıyı denklem 6'daki gösterim ile ifade etmek gerekirse i , i 0,1,..., n , q 'ye bağlı bir polinomdur ve q , qi , i 0,1,..., n herhangi bir yapıda olabilir. Bu yapıda da belirsiz parameteler birbirleriye bağımlı olabilir. Bu belirsizlik yapılarının genel kararlılık analizi [9]'da sunulmuştur. Ancak bu yapılardaki kesir derecelerin belirli bir aralıkta değişmesi durumunda kararlılığın incelenmesinin bu alana önemli katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Çünkü üslerin belirli aralıkta değişmesi kararlılığı önemli şekilde etkilemektedir. Kesir dereceli polinomlarda s j değişikliğini yaparak frekans analizi yapmak mümkündür. Denklem 6'da s j değişikliği yapılarak aşağıdaki denklem elde edilebilir. [n1 ,n1 ] Burada, qi ve qi , i 0,1, 2,...., n , qi R verilen p( j , q) n (q)( j )[n ,n ] n 1 (q)( j ) belirsiz parametrenin alt ve üst ve i [i ,i ] , i 0,1, 2,...., n , i R ... 0 (q)( j ) limitleridir polinomun kesir dereceleridir. i ve i , sırasıyla belirsiz üslerin alt ve üst limitleridir. Affine belirsizlik yapısı içeren kesir dereceli bir polinom ailesi gösterimi denklem 6’da verilmiştir. [n1 ,n1 ] p( s, q) n (q) s[n ,n ] n 1 (q) s [0 ,0 ] ... 0 (q) s (6) Burada, i , i 0,1,..., n , q 'ye bağlı bir polinomdur. q ise qi (an qn an 1qn 1 ... a0 q0 ) şeklindedir. Burada ak , k 0,1,..., n sabitlerdir, qk , k 0,1,..., n , belirsiz parametrelerdir ve i [i , i ] , i 0,1, 2,...., n , i R , i ve i alt ve üst limitler olmak üzere polinomun kesir dereceleridir. Multilineer belirsizlik yapısındaki kesir dereceli bir polinom ailesi gösterimi denklem 7’de verilmiştir. qi (an qn qn 1...q0 an 1qn qn 1...q0 ... a0 qn qn 1...q0 ) (7) (8) [0 ,0 ] (9) i (q)( j )[ , ] i (q)([ , ] )( j[ , ] ) i (q)([ , ] )[cos ( i , i ) j sin ( i , i )] i i i i i i i i 2 2 (10) [i ,i ] )(cos ( i , i )) i (q)( 2 j i (q)([i ,i ] )(sin ( i , i )) 2 Burada i 0,1, 2,..., n olarak alınmıştır. Bu sistemin frekans analizi ile polinomun kararlılığı incelenebilir. Denklem 10'da elde edilen Re[ P(s, q)] j Im[ P( s, q)] değeri i 0,1, 2,..., n için aşağıdaki şekliyle kompleks düzlemde çizilerek kesir dereceli polinom ailesinin kararlılık aralığı incelenebilir. i i i (q)( )(cos 2 i ) j i ( q)( )(sin 2 i ) (11) i i i (q)( )(cos 2 i ) j i ( q)( )(sin 2 i ) Değer kümesinin elde edilmesinden sonra da sıfırı dışarıda bırakma prensibini kullanarak dayanıklı kararlılık analizi yapılabilir. 3. Sıfırı Dışarıda Bırakma Prensibi Sabit parametreli bir P( s) polinomu, bütün kökleri sol yarı düzlemde olduğu takdirde kararlıdır. Buna Hurwitz kararlılığı denir. Verilen bir P p(s, q) : q Q polinom ailesinin kararlı olabilmesi için tüm q Q ’da p( s, q) elemanlarının kararlı olması gerekmektedir. Bir başka deyişle her q Q için P( s, q) 'nin bütün kökleri sol yarı düzlemde ise tüm polinom ailesi kararlıdır [10]. Bölüm 1'de bahsedildiği gibi belirsiz parametre içeren sistemlerin dayanıklı kararlılık analizi, değer kümesi hesabı ve sıfırı dışarıda bırakma prensibinin birlikte kullanımı ile yapılabilmektedir. Sıfırı dışarıda bırakma prensibine göre bir P( s, q) polinom ailesi, eğer en az bir elemanı kararlıysa ve tüm frekans değerleri için 0 P( j, q) şartını sağlıyorsa dayanıklı kararlıdır [4, 9]. Bir başka deyişle, bir polinom ailesinin dayanıklı kararlı olabilmesi için değer kümesinin, kompleks düzlemin merkez noktasını içermemesi gerekmektedir. Sıfırı dışarıda bırakma prensibi, dayanıklı kararlılık analizi için oldukça etkin ve kullanımı kolay bir yöntemdir. Bu yayında kullanılan algoritmada da sıfırı dışarıda bırakma prensibinden yararlanılmıştır ve algoritmanın akış diyagramı Şekil 1’de verilmiştir. 4. Uygulama Örnekleri Bu çalışmada üslerin belirli aralıklarla değişiminin polinom ailesinin kararlılığına etkisi incelenmiş ve polinom ailesini kararlı tutan değerler araştırılmıştır. Bunun için bir Matlab m-dosyası oluşturulmuştur. Yazılan algoritma polinom ailesinin üslerini, nominal değerlerden başlayarak simetrik olarak 0.01 basamaklarla artırmış ve azaltmıştır. Oluşan aralık içerisinde polinom ailesinin kararlılığı incelenmiştir. Polinom ailesi kararsızlığa ulaşana kadar bu işlem tekrar edilmiştir böylece verilen polinom ailesinin bir üssü için kararlılık aralığı bulunmuştur. Diğer üsler için de bu işlem tekrarlanmıştır. Son olarak bu işlem tüm üsler için aynı anda uygulanmıştır. Affine ve multilineer belirsizlik yapılar içeren iki adet kesir dereceli polinom üzerinde algoritma uygulanmış ve sonuçlar grafiklerle gösterilmiştir. Bölüm 2’de verilen diğer belirsizlik yapıları için de bu yöntemi uygulayarak üslerin kararlılık aralığını belirlemek mümkündür. Örnek 1: [4]'te verilen, affine belirsizlik yapısındaki polinom ailesi belirsiz kesir dereceli formda şöyle ele alınsın. [ 3 ,3 ] P( s, q) (2q1 q2 2q3 1) s [ 2 , 2 ] (3q1 q2 q3 2) s [1 ,1 ] (3q1 q2 7q3 5) s (12) (2q1 2q2 5q3 4) Burada belirsiz üslerin nominal değerleri, 3 3 , 2 2 ve 1 1 olarak alınmıştır. Belirsiz parametreler ise qi [0.2,0.2] , i 1, 2,3 olarak belirlenmiştir. Sıfırı dışarıda bırakma prensibine göre dayanıklı kararlılık için, bir P( s, q) polinom ailesi en az bir q Q için kararlı olmalıdır. Denklem 12’de verilen polinom ailesinin nominal üs değerleri ve qi 0.2 değerindeki kökleri k1 0.3003 1.9861i , k2 0.3003 1.9861i ve olarak bulunmuştur. Kök k3 0.7745 değerlerinden görüldüğü üzere polinom ailesinin en az bir üyesi kararlıdır. Bu polinom ailesine ait nominal değerlerde [0, 2.5]rad / sn frekans aralığındaki değer kümesi Şekil 2'de verilmiştir. değerlerinde de kararlılığın değişmediği görülmüştür. Görüldüğü gibi verilen değerlerle bu polinom ailesi dayanıklı kararlıdır. Bir sonraki adım olarak 3 3 değeri 0.01 basamaklarla artırılarak ve azaltılarak kararlı olduğu değerler hesaplanmıştır. 3 değerinin 0.06 ötelendiği durumlar içerisinde polinom ailesi kararlı kalmıştır. Daha büyük değerlerde ise kararsızlığa gitmiştir. Şekil 3(a)'da 3 [2.94,3.06] aralığında alt 3 2.94 için ve Şekil 3(b)'de üst değer 3 3.06 için bulunan değer kümeleri gösterilmiştir. değer Şekil 1. Kullanılan algoritmanın akış diyagramı 1 [0.94,1.06] aralığında alt değer 1 0.94 için ve Şekil 5(b)'de üst değer 1 1.06 için bulunan değer kümeleri gösterilmiştir. Şekil 2. Örnek 1'deki polinom ailesinin nominal üslerle [0, 2.5]rad / sn frekans aralığında değer kümesi. Şekil 6. Örnek 1'deki polinom ailesinin 2.1rad / sn frekans değerinde 3 [2.97,3.03] , 2 [1.97, 2.03] ve 1 [0.97,1.03] aralıklarındaki değer kümesi. Şekil 3. Örnek 1'deki polinom ailesinin 3 [2.94,3.06] aralığı için değer kümesi. Şekil 4. Örnek 1'deki polinom ailesinin 2 [1.67, 2.33] aralığı için değer kümesi. Şekil 7. Örnek 1'deki polinom ailesinin [0, 2.5]rad / sn frekans aralığında 3 [2.97,3.03] , 2 [1.97, 2.03] ve 1 [0.97,1.03] aralıklarındaki değer kümesi. Şekil 5. Örnek 1'deki polinom ailesinin 1 [0.94,1.06] aralığı için değer kümesi. 2 2 üssü için uygulanmış ve görülmüştür ki 2 değerinin 0.33 ötelendiği durumlar Aynı işlem içerisinde polinom ailesi kararlı kalmıştır. Şekil 4(a)'da 2 [1.67, 2.33] aralığında alt değer 2 1.67 için ve Şekil 4(b)'de üst değer 2 2.33 için bulunan değer kümeleri gösterilmiştir. 1 1 üssü için yapılan incelemede 1 değerinin %6 ötelendiği durumlarda polinom ailesi kararlı kalmıştır. Şekil 5(a)'da Görüldüğü gibi seçilen üs aralıklarında polinom ailesi dayanıklı kararlı kalmıştır. Bir sonraki adımda polinom ailesinin tüm üslerine eşit öteleme uygulanmıştır ve 0.03 öteleme değerinde polinom ailesi kararlı kalmıştır. Daha büyük öteleme değerlerinde ise polinom ailesi karasızlığa gitmiştir. 0.03 öteleme değerinde polinoma ait üsler 3 [2.97,3.03] , 2 [1.97, 2.03] ve 1 [0.97,1.03] olmaktadır. Şekil 6'da polinom üslerinin alt ve üst limit değerlerindeki değer kümeleri 2.1rad / sn frekansı için verilmiştir. Görüldüğü gibi tüm değerlerde polinom ailesi sıfır noktasını içermemektedir bu nedenle kararlı kalmaktadır fakay alt limit değerlerinde 0 noktasına yaklaşmakta yani sistem kararsızlık sınırına gelmektedir. Bu sistem için [0, 2.5]rad / sn frekans aralığında elde edilen değer kümesi Şekil 7'de verilmiştir. Örnek 2: [4, 11]'de verilen, multilineer belirsizlik yapısındaki polinom ailesi belirsiz üsler ile aşağıdaki gibi ele alınsın. [ 4 , 4 ] P ( s, q ) s [ 3 ,3 ] (q1 q2 2.56) s [ 2 , 2 ] (q1q2 2.06q1 1.561q2 2.871) s [1 ,1 ] (13) (1.06q1q2 4.481q1 1.561q2 3.164) s Şekil 9(a)'da 4 3.63 değeri için polinom ailesinin değer kümesi verilmiştir. Şekil 9(b)'de ise 4 4.17 değeri için polinom ailesinin değer kümesi verilmiştir. Benzer şekilde 3 2.8 değerinin kararlılık aralığı a3 [2.68, 2.92] olarak bulunmuştur. Şekil 8'de görüldüğü gibi 0.12 öteleme değerinde polinom ailesi kararlı kalmştır. Verilen polinom ailesinin 3 2.68 değerinde elde edilen değer kümesi Şekil 10(a)'da, 3 2.92 değerinde elde edilen değer kümesi ise Şekil 10(b)'de verilmiştir. (4.032q1q2 3.773q1 1.985q2 1.853) Bu örnek için belirsiz üslerin nominal değerleri 4 3.9 , 3 2.8 , 2 1.85 ve 1 1 olarak alınmıştır. Belirsiz katsayılar ise q1 [0,1] ve q2 [0,3] olarak belirlenmiştir. Sıfırı dışarıda bırakma prensibinin uygulanabilmesi için polinom ailesinin en az bir elemanının kararlı olduğu görülmüştür. Şekil 8'de polinom ailesine ait değer kümesi [0,1.8]rad / sn frekans aralığında verilmiştir. Şekil 10. Örnek 2'deki polinom ailesinin a3 [2.68, 2.92] aralığı için değer kümesi. 2 1.85 değeri için yapılan hesaplamada, 0.22 öteleme değeri ile elde edilen a2 [1.63, 2.07] aralığında polinom ailesinin kararlı kaldığı sonucuna ulaşılmıştır. Şekil 11(a)'da 2 1.63 değeri için ve Şekil 11(b)'de 2 2.07 değeri için elde edilen değer kümeleri verilmiştir. Şekil 8. Örnek 2'deki polinom ailesinin verilen nominal üslerle [0,1.8]rad / sn frekans aralığındak değer kümesi. Bu örnek için de üslerin değişim adımı aralığı 0.01 olarak belirlenmiştir. 4 3.9 değerinin 0.27 ötelendiği durumda polinom ailesi kararlı kalmıştır. Dolayısıyla bu üs için a4 [3.63, 4.17] değeri kararlılık aralığı olarak belirlenmiştir. Şekil 9. Örnek 2'deki polinom ailesinin a4 [3.63, 4.17] aralığı için değer kümesi. Şekil 11. Örnek 2'deki polinom ailesinin a2 [1.63, 2.07] aralığı için değer kümesi. 1 1 değeri için ise a1 [0.85,1.15] aralığında polinom ailesi kararlı kalmıştır. 0.15 öteleme ile elde edilen 1 0.85 değeri için elde edilen değer kümesi Şekil 12(a)'da ve 1 1.15 değeri için elde edilen değer kümesi Şekil 12(b)' de gösterilmiştir. Şekil 12. Örnek 2'deki polinom ailesinin a1 [0.85,1.15] aralığı için değer kümesi. 5. Sonuçlar Bu yayında belirsizlik yapıları içeren kesir dereceli polinom ailelerinin kararlılık analizi yapılmıştır. Verilen uygulama örneklerinde polinom ailelerinin üsleri belirli ve simetrik oranlarda değiştirilerek, değer kümelerini kararlı durumda tutan üsler bir aralık içerisinde belirlenmiştir. Parametrelerin kararlılık sınırı belirlendikten sonra bu sistemi kararlı yapan tüm parameter değerlerini de aynı algoritma kullanılarak benzer şekilde elde etmek mümkündür. Affine ve multilineer belirsizlik yapıları üzerinden iki uygulamalı örnek ile analiz süreci açıklanmıştır. Sonuçlar grafiklerle verilmiştir. Diğer belirsizlik yapıları için de benzer şekilde üslerin kararlılık aralığı belirlenebilir. Şekil 13. Örnek 2'deki polinom ailesinin 1.5rad / sn frekans değerinde a4 [3.63, 4.17] , a3 [2.68, 2.92] , a2 [1.63, 2.07] ve a1 [0.85,1.15] aralıklarındaki değer kümesi. Şekil 14. Örnek 2'deki polinom ailesinin [0,1.7]rad / sn frekans aralığında a4 [3.63, 4.17] , a3 [2.68, 2.92] , a2 [1.63, 2.07] ve a1 [0.85,1.15] aralıklarındaki değer kümesi. Görüldüğü gibi 4 3.9 , 3 2.8 , 2 1.85 ve 1 1 değerlerinin belirli oranlarda değiştirilmesiyle polinom ailesi kararlı kalmıştır. Tüm üslerin aynı oranda değiştirlmesiyle polinom ailesinin kararlı kaldığı durum incelenmiş ve 0.05 öteleme değerinde polinom ailesinin kararlı olduğu gözlenmiştir. Verilen polinom ailesinin 1.5rad / sn frekansında, 4 [3.85,3.95] , 3 [2.75, 2.85] , 2 [1.8,1.9] ve 1 [0.95,1.05] değerleri için elde edilen değer kümeleri Şekil 13'de verilmiştir. Bu sistemin [0, 2.5]rad / sn frekans aralığında elde edilen değer kümesi Şekil 14'te verilmiştir. değerlerinde de kararlılığın değişmediği görülmüştür. Şekil 13 ve Şekil 14'te görüldüğü gibi belirsiz üslerin alt limit değerlerinde 0 noktasına yaklaşmakta yani sistem kararsızlık sınırına gelmektedir. Kaynakça [1] S. Manabe, “Early development of fractional order control,” Proceedings of DETC‟03, ASME 2003 Design Engineering Technical Conference, Chicago, 2003. [2] I. Podlubny, Fractional-order systems and PI D controllers, IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 44(1), pp. 208–214, 1999. [3] R. Caponetto, G. Dongola, L. Fortuna and I. Petras, Fractional Order Systems, Modeling and Control Applications. World Scientific, Singapore, 2010. [4] R. Matusu, and R. Prokop, Graphical analysis of robust stability for systems with parametric uncertainty: an overview, Trans. of the Inst. of Meas. and Cont., 33 (2), 274-290, 2011. [5] C. Yeroglu, M. M. Ozyetkin and N. Tan, Frequency Response Computation of Fractional Order Interval Transfer Functions, IJCAS, 8 (5), 1009-1017, 2010. [6] H. Kang, Robust Stabilization of Commensurate Fractional Order Interval Plants with PID Controllers, ICIS, 596-599, 2009. [7] N. Tan, O. F. Ozguven and M. M. Ozyetkin, Robust stability analysis of fractional order interval polynomials, ISA Transactions, 48 (2009), 166172, 2009. [8] P. Husek, Systems, Structure and Control, pp. 111128. In-Teh, Croatia, 2008. [9] B. Şenol ve C. Yeroglu, "Robust Stability Analysis of Fractional Order Uncertain Polynomials," FDA12, Nanjing, China, 2012. [10] S. P. Bhattacharyya, H. Chapellat and L. H. Keel, Robust Control: The Parametric Approach, Prentice Hall, 1995. [11] B. R. Barmish, New tools for robustness of linear systems. Macmillan, 1994.
© Copyright 2024 Paperzz