Probabilistic ultimate bounds and invariant sets in nonlinear systems

Pizzi, Noelia Belén; Kofman, Ernesto Javier; Marelli, Damian Edgardo; De Doná, José A.; Serón, María Marta

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dc.conicet.fuente	individual
dc.conicet.organizacion	Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas
dc.conicet.organizacion	Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas
dc.conicet.organizacion	Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura
dc.conicet.organizacion	Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas
dc.conicet.organizacion	Guangdong University Of Technology
dc.conicet.organizacion	Universidad de Newcastle
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dc.conicet.paisOrganizacion	China
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dc.conicet.produccionid	10119500
dc.contributor.author	Pizzi, Noelia Belén
dc.contributor.author	Kofman, Ernesto Javier
dc.contributor.author	Marelli, Damian Edgardo
dc.contributor.author	De Doná, José A.
dc.contributor.author	Serón, María Marta
dc.date.accessioned	2023-01-26T13:52:48Z
dc.date.available	2023-01-26T13:52:48Z
dc.date.issued	2021-11
dc.date.updated	2022-08-31T14:58:39Z
dc.description.abstract	This article extends the notions of probabilistic ultimate bounds (PUB) and probabilistic invariant sets (PIS) to nonlinear continuous-time systems providing tools for their characterization and for the usage of these concepts in control design. Two design strategies are proposed that allow finding a nonlinear control law which ensures that the closed loop system is probabilistically ultimate bounded to a desired region. These strategies are based on Lyapunov and stochastic feedback linearization, respectively.	es
dc.description.fil	Fil: Pizzi, Noelia Belén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil	Fil: Kofman, Ernesto Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina
dc.description.fil	Fil: Marelli, Damian Edgardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Guangdong University Of Technology; China
dc.description.fil	Fil: De Doná, José A.. Universidad de Newcastle; Australia
dc.description.fil	Fil: Serón, María Marta. Universidad de Newcastle; Australia
dc.format	application/pdf	es
dc.identifier.citation	Pizzi, Noelia Belén; Kofman, Ernesto Javier; Marelli, Damian Edgardo; De Doná, José A.; Serón, María Marta; Probabilistic ultimate bounds and invariant sets in nonlinear systems; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Automatica; 133; 11-2021; 1-9	es
dc.identifier.institucional	CONICET
dc.identifier.issn	0005-1098	es
dc.identifier.repo	CONICET Digital
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11336/185771
dc.journal.pagination	1-9	es
dc.journal.pais	Estados Unidos	es
dc.journal.title	Automatica	es
dc.journal.volume	133	es
dc.language.iso	eng	es
dc.publisher	Pergamon-Elsevier Science Ltd	es
dc.relation.alternativeid	info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109821003733
dc.relation.alternativeid	info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.automatica.2021.109853
dc.rights	info:eu-repo/semantics/restrictedAccess	*
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/	*
dc.subject	STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS	es
dc.subject	ULTIMATE BOUNDS	es
dc.subject	INVARIANT SETS	es
dc.subject.classification	Control Automático y Robótica	es
dc.subject.classification	Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información	es
dc.subject.classification	INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS	es
dc.title	Probabilistic ultimate bounds and invariant sets in nonlinear systems	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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Nombre:: CONICET_Digital_Nro.a370826c-7c75-4678-8b6e-13e400a768f3_C.pdf
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