一类非线性随机系统的状态估计

发布时间：2019-04-18 10:31

【摘要】：本文研究了多种非线性网络系统的不同类型的状态估计器。主要的工作如下：1)研究了在多重测量丢失与干扰随机分叉的非线性网络系统中的非脆弱性H∞状态估计问题。在多重测量丢失方面,每个传感器都有自己独立的统计学规律,因此测量输出的传感器均可能发生丢失。针对估计器对扰动的敏感性,设计了非脆弱性的H估计器。利用随机分析与Lyapunzov方法,得到非脆弱性H∞估计器存在的充分条件。通过解线性矩阵不等式组(LMIs),得到估计器的增益矩阵。最后通过两个数值仿真来说明此方法是有效的,同时也说明选用的Lyapunov函数能够有效降低保守性。2)针对具有干扰分叉现象的神经网络系统,设计了一个基于事件触发的H∞状态估计器。当触发条件得到满足时,误差系统的干扰便来源于原始系统与估计器。此时,可测量的输出信息才能传递到估计器。通过找到恰当的Lyapunov函数,推导出H∞估计器存在的充分条件。解这一组LMIs,得到估计器的参数。最后,利用数值仿真的例子来说明该方法及设计是有效的。3)研究了一类非线性随机系统的鲁棒H∞状态估计问题。在具有Markovian跳跃的时滞系统中,测量输出信息和状态都会遭受网络攻击。利用随机分析并采用恰当不等式,得到一充分条件,来确保误差系统是随机渐近稳定的。该估计器对网络攻击是鲁棒性的。本文通过Matlab鲁棒控制箱中的LMI求解可行解,通过数值仿真结果,说明该方法是有效的。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP183;TP393.08

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本文编号：2459978