随机时变时滞马尔可夫跳变系统的镇定研究

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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. A class of robust H∞ control problems for a class of stochastic time-varying Markov transition systems with transitional probability is studied. Firstly, a Lyapunov-Krasovkii method is constructed and a memoryless state feedback controller is designed to ensure that the closed-loop system is stochastic Stability.Secondly, the process is transformed into a constrained optimization problem for solving a set of linear matrix inequalities (LMIs), and the sufficient conditions are obtained by solving the linear matrix inequalities.Finally, numerical simulation verifies the validity of the conclusion.
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