Comparison of LMI solvers for robust control of a DC-DC boost converter

This work deals with a robust Fault-Tolerant Control (FTC) design for a class of uncertain systems. Fault resilience is associated with a robustness bound generated by a sufficient Linear Matrix Inequality (LMI) condition for static state feedback stabilization. This design control approach is based on solving an optimization problem expressed in terms of LMI with three different programming solvers which are mincx (Matlab), lmisolver (Scilab) and cvxopt (Python). Numerical validations were carried out, first on an academic model, then on the model of a PV energy conversion system connected to a DC-DC boost converter. Then, a robustness analysis for fault resilience associated with a control law gains, obtained using the three solvers, was realized to investigate the best performance. This approach was finally validated on an experimental test bench. Ce travail porte sur une conception robuste de contrôle tolérant aux pannes (FTC) pour une classe de systèmes incertains. La résilience aux pannes est associée à une limite de robustesse générée par une condition d'inégalité matricielle linéaire (LMI) suffisante pour la stabilisation par rétroaction d'état statique. Cette approche de contrôle de conception est basée sur la résolution d'un problème d'optimisation exprimé en termes de LMI avec trois solveurs de programmation différents qui sont mincx (Matlab), lmisolver (Scilab) et cvxopt (Python). Des validations numériques ont été réalisées, d'abord sur un modèle académique, puis sur le modèle d'un système de conversion d'énergie PV connecté à un convertisseur boost DC-DC. Ensuite, une analyse de robustesse pour la résilience aux pannes associée aux gains d'une loi de commande, obtenue à l'aide des trois solveurs, a été réalisée pour étudier les meilleures performances. Cette approche a finalement été validée sur un banc de test expérimental.