随机数据丢失网络切换正系统滤波及故障检测

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切换正系统是一类重要的混杂系统。近年来,因其在实际生产中的广泛应用,引起了众多学者的关注。在另一研究领域,作为一种新型网络化、智能化、分布式的控制系统,网络控制系统满足了控制任务日益复杂化、系统各部件之间共享和交换信息急剧膨胀所提出的要求。但是,同时也引入一些难以解决的问题,例如量化、网络诱导时延和丢包等。因此,为了充分利用网络的优势,并对切换正系统进行有效的控制,通常需要设计滤波器和控制器。此外,避免故障造成人员和财产损失,也需要行之有效的故障检测方法。可见对网络化切换正系统的研究具有重要意义。本文针对网络化切换正系统的镇定、滤波及故障检测问题展开研究,主要工作概括如下:针对具有数据丢失的离散时间网络化切换正系统,设计了镇定控制器。主要考虑两种情况,一是数据丢失发生在系统与控制器连接通道,二是数据丢失发生在输出与观测器通道。首先,利用贝努利分布过程对数据丢失进行建模。然后,利用余正李雅普诺夫函数,给出两种情况下控制器存在的充分条件,并转化成线性矩阵不等式进行求解。最后,给出其控制器的设计方法。针对一类具有非线性的切换正系统,研究了分布式滤波问题。将随机变化的非线性和数据丢失建模成相互独立的贝努利分布过程。根据每个传感器及其邻居的测量输出,设计了具有正性约束的分布式滤波器,同时保证估计误差动态满足平均l∞性能指标。利用线性矩阵不等式,给出滤波器存在的充分条件,以及参数设计方法。针对传感器与滤波器之间存在数据丢失的切换正系统,研究了其故障检测滤波器的设计问题。将数据丢失建模成贝努利分布过程,并增广被控对象和滤波器的状态,建立随机切换正系统。提出两个标准,来评估系统的故障检测性能。通过构造切换李雅普诺夫函数,给出满足故障检测灵敏度L-和扰动衰减率L,的滤波器存在的充分条件。并将结果应用于农业和林业中广泛使用的Leslie矩阵模型。
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