离散化不确定马尔可夫跳变系统的事件触发保性能控制

针对一类离散化不确定马尔可夫跳变系统,研究了基于事件触发机制的保性能控制问题.首先假设不确定的参数是有界的,与传统的周期触发方式的区别是,事件触发机制可以判断采样信号是否需要传输.其次,利用时间间隔分析法,把事件触发机制和网络时延构造成一个时滞系统,根据时滞分析法,提出了事件触发条件和保性能控制器的协同设计方案.最后,用一个仿真例子验证此算法的有效性.     

Markov跳变系统的非同步事件触发耗散容错控制

本文主要研究一类具有执行器故障的Markov跳变系统的非同步事件触发耗散容错控制问题.通过引入非同步事件触发器来降低传感器的采样数据传输频率,从而降低通信消耗.采用两个独立的隐Markov模型分别描述触发器、控制器与原系统之间的非同步现象.在此框架下,基于Lyapunov稳定性和耗散理论,得到了闭环控制系统在执行器存在故障的情况下随机稳定并严格耗散的充分条件.并借助矩阵不等式变换技术给出了触发器和控制器矩阵参数的求解方法,实现了触发器和控制器的协同设计.最后,通过仿真研究验证了所提出的设计方法的有效性.     

广义马尔科夫跳变系统的事件触发异步故障检测滤波

针对一类具有事件触发机制的离散时间广义马尔科夫跳变系统,解决了异步故障检测滤波问题;提出了一种事件触发策略,实现了合理利用网络资源,降低通信负担的目的;考虑了系统模态和滤波器模态之间存在的异步现象,使用两种不同的马尔科夫链来分别表示系统模态和滤波器模态,并在此基础上提出了一种异步故障检测滤波器的设计方法;通过将异步故障检测滤波器的设计问题与事件触发机制相结合,根据Lyapunov稳定性理论,给出了保证残差误差系统具有正则性、因果性和随机稳定的并且满足H_∞性能的充分条件,通过求解一组特定的线性矩阵不等式,得到了期望的异步故障检测滤波器参数;最后,通过一个仿真例子说明了所设计的异步故障检测滤波器的设计方法是有效的。     

离散Markov跳变系统事件触发H∞量化输出反馈控制

主要研究了基于事件触发机制的离散Markov跳变系统的量化H∞输出反馈控制问题,对系统的建模、稳定性分析、控制器设计等三个方面进行了研究。首先,提出了事件触发通信机制来确定当前采样数据是否能够传输到控制器当中。其次,在传感器与控制器之间引入对数量化器,利用扇形有界方法,量化采样数据达到降低网络中的数据传输速率的目的。接下来,考虑网络诱导时延建立一种具有外部扰动的Markov跳变时滞系统。构造Lyapunov-Krasovskii 泛函,得到使闭环系统渐近稳定且满足H∞性能指标的充分条件,在此基础上设计相应的输出反馈控制器。最后通过数值仿真来证明本文所提方法的有效性。     

自适应事件触发的马尔科夫跳变多智能体系统一致性

针对非线性马尔科夫跳变多智能体系统在有向固定拓扑下的领导跟随一致性问题,为减少智能体间不必要的通信传输,节约网络资源,保证系统性能,提出一种自适应事件触发控制策略.首先,将每一个智能体均视为马尔科夫跳变系统,且马尔科夫链的转移概率部分未知;通过简单的模型转换建立误差系统,将多智能体系统一致性问题转化为误差系统的稳定性问题;在此基础上,构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函并利用Jensen不等式和线性矩阵不等式等技术给出使多智能体系统达到领导跟随一致性的充分条件及控制器设计方法;通过求解线性矩阵不等式可以得到多智能体系统一致性控制器增益矩阵和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性.     

事件触发下马尔可夫跳跃神经网络的随机同步

本文研究了事件触发机制下带有随机噪声的马尔可夫跳跃神经网络的随机同步问题.为了更有效地降低数据传输量和节约网络资源,本文采用了一种事件触发控制.当传输误差和状态误差满足触发条件时,数据才能够被传输,使得主从系统可以在有限的资源和带宽下实现同步.通过构建新的Lyapunov泛函,以及使用广义Dynkin公式和不等式分析方...     

事件触发下的网络化系统非脆弱耗散控制方案

针对带宽资源有限、存在系统外部干扰以及参数不确定性的问题,提出了一种基于事件触发的网络化系统非脆弱耗散控制方案。首先,在网络化控制系统（NCS）模型的基础上,提出了一种非周期采样的事件触发方案,并建立一个时滞闭环系统模型;然后,利用锯齿波的结构特点构造新型双边李雅普诺夫泛函;最后,结合杰森不等式、自由权矩阵、凸组合等方法,导出保证系统稳定性的充分条件,并计算出反馈控制器的增益。数值仿真结果证明,所设计的双边泛函比用单边泛函具有更小的保守性,事件触发机制与普通采样机制相比能够节约带宽,且所设计出的控制器具有可行性。     

随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计

采用滑动扇区方法,研究了不确定随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计问题。首先给出随机马尔可夫跳变系统滑动扇区的定义,然后基于线性矩阵不等式技术,提出一种滑动扇区及变结构控制律设计方法。经过理论证明该控制律能够确保随机马尔可夫跳变不确定系统二次稳定,并有效地抑制抖振。最后数值仿真算例验证了控制方案的有效性。     

马尔可夫跳变系统的鲁棒故障检测与时域优化

研究马尔可夫跳变系统(MJS) 鲁棒故障检测滤波器(FDF) 的设计与优化问题. 基于观测器构建残差发生器, 将相应的FDF 设计问题转化为H_∞ 滤波问题, 以LMI 的形式得到并证明了FDF 存在的充分条件及求解方法. 为进一步改善故障检测系统的性能, 采用一种时域优化方法对其进行优化, 并以矩阵Moore-Penrose 逆的形式给出了该优化问题的最优解. 数值仿真表明该方法具有较好的检测效果.     

基于自适应事件触发和量化的时滞系统分布式滤波

研究基于自适应事件触发机制和量化的时滞系统分布式滤波问题,设计自适应事件触发机制,此触发机制不仅取决于滤波器自身最新释放数据和当前估计值,还取决于自身和邻居节点最新释放数据的误差。相较于固定参数事件触发,自适应事件触发参数根据滤波性能动态变化。考虑传感器精度和网络传输带宽优先,在数据传输前进行量化处理。构造Lyapunov函数并给出滤波误差系统均方指数稳定且满足l₂-l_∞性能指标的充分条件,设计带有数据量化的离散时滞系统分布式l₂-l_∞滤波器,并通过线性矩阵不等式方法求解滤波器参数。仿真实例说明设计的滤波器能够降低数据量化带来的影响,且自适应事件触发机制相较于固定参数事件触发,在保证滤波性能前提下能够降低数据传输频率,节约网络通信资源。     

随机时变时滞马尔可夫跳变系统的镇定研究

研究了一类转移概率部分未知的随机时变时滞马尔可夫跳变系统的鲁棒H∞控制问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计无记忆的状态反馈控制器,保证闭环系统的随机稳定性.其次,将过程转化为求解一组线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的约束优化问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分条件.最后,数值仿真验证结论的有效性.     

马尔可夫跳变系统基于观测器的有限时间容错控制

针对具有一般不确定转移速率的单边Lipschitz Markovian跳变系统,设计了有限时间故障估计观测器和容错控制器.首先,提出一种自适应的有限时间故障估计观测器,它对未知输入具有鲁棒性,能够同时估计出系统的状态、执行器故障和传感器故障,并确保了误差系统的H_∞有限时间有界.然后,基于所估计的状态和执行器故障,提出一种有限时间故障容错控制方法确保闭环系统H_∞有限时间有界.通过线性矩阵不等式的形式,给出了所设计的有限时间观测器和控制器存在的充分条件.最后,通过一个仿真实例,验证了所提方法的有效性.     

参数不确定马尔可夫跳变系统的鲁棒适应控制

针对具有参数不确定的线性马尔可夫跳变系统的鲁棒适应控制问题进行了研究.分析了切换系统切换律的可观测和不可观测情形.对于可观测的切换律,利用线性矩阵不等式和共同二次Lyapunov函数方法,得出的具有参数不确定的切换系统是鲁棒可镇定的;对于切换律符合不可观测的马尔可夫随机过程的情况,通过设计恰当的采样适应控制器得到系统随机可镇定的充分条件.并通过例子给出适应镇定控制器的算法.     

模型相关时变时滞马尔可夫跳变系统低保守稳定性

本文研究了时变时滞与模型相关的随机马尔可夫跳变系统的时滞相关稳定性问题. 通过建立时变时滞与模型相关的系统模型, 构造不同的Lyapunov-Krasovskii函数, 并通过引入改进的积分等式, 以线性矩阵不等式的形式提出了具有较小保守性的时滞依赖稳定性条件. 最后用几个数值算例说明本文结论的有效性及较低的保守性.     

PMSMs的事件触发指令滤波离散控制

为了改善永磁同步电动机系统的动态性能,解决传统反步法的“计算复杂性”问题,提出了永磁同步电动机的事件触发指令滤波离散控制方法。采用指令滤波控制技术处理传统反步法中的“计算复杂性”问题,利用补偿信号消除了滤波误差,提高了系统的控制精度;运用自适应模糊控制方法处理模型中的未知非线性函数;通过设定事件触发条件来判断系统的自适应律和控制律是否需要更新,减轻了计算负担,节省了计算资源。仿真结果验证了文中所提控制方法的有效性。     

跳变约束下马尔可夫切换非线性系统滤波

针对系统状态演化多模不确定性和状态约束多样性,本文提出了跳变约束下马尔可夫切换非线性系统的交互式多假设估计方法.定义了包含跳变马尔可夫参数可能取值的假设集,根据最优贝叶斯滤波,推导出状态与假设的后验概率递推更新.基于统计线性回归线性化非线性函数,利用伪量测法,将线性化的约束扩维到真实量测中,给出了非线性系统滤波的近似解析最优解.最终给出所提算法的稀疏网格积分近似最优估计实现.在交叉道路机动目标跟踪仿真场景中,所提算法的滤波精度优于基于泰勒展开的交互式多模型算法,基于统计线性回归的交互式多模型算法,以及基于泰勒展开的非线性系统约束滤波算法.     

基于动态事件触发的状态饱和复杂网络递推滤波

以一类具有状态饱和与非线性耦合的复杂网络为研究对象,针对无线通信传输负荷大的问题,提出一种动态事件传输机制下的递推滤波算法,以达到保证滤波性能的同时减轻通信网络传输负担的目的.首先,构造此类时变复杂网络的数学模型;然后,设计具有较低保守性的递推滤波器,计算滤波器的增益,并对所设计的递推滤波算法进行有界性分析;最后,给出...     

具有随机协议网络化系统的H∞滤波

本文研究了一类具有随机介质访问协议网络化系统的H∞滤波问题.将传感器和滤波器的通信过程描述为一个马尔可夫链,进而将滤波误差系统建模成一个马尔可夫跳变系统.然后,运用李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式技术,给出了滤波误差系统随机稳定且具有给定H∞性能的一个充分条件,并基于该条件给出了H∞滤波器的设计方法.最后的数值算例验证了本文方法的有效性.     

离散多智能体系统中分布式事件触发的H∞滤波

研究了具有切换拓扑的离散时间多智能体系统的事件触发H_∞滤波问题.构造了一种新的分布式事件触发控制方案,以确定是否每个智能体应该传输当前采样数据到滤波器,从而有效的节约网络资源.考虑到网络诱导时延的存在,同时利用马尔可夫过程对网络拓扑的切换进行建模,采用事件触发控制方案并结合所提的H_∞滤波器,将分布式滤波误差系统建模成一个具有多时变时延的闭环系统.利用包含多区间上下界信息的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法,得到了保证闭环系统实现具有H_∞性能指标渐近稳定性的一些充分条件和H_∞滤波器参数的设计方法.最后,通过两个数值算例说明了该方法的有效性.