事件触发的离散Markov跳变系统的控制与滤波

发布时间：2021-02-13 00:03

　　由于近年来通信技术和计算机网络的飞速发展,传统的控制系统也逐渐网络化,因而形成了一种通过网络进行数据传输的闭环网络控制系统。由于网络控制系统（NCS）的低成本、易于安装和维护、交互性好等优点,得到了学者们的广泛研究。然而,有限的网络带宽也会给NCS带来诸如延迟、丢包等各种各样的问题,而这些问题通常会对系统稳定性产生影响。为了解决这一问题,学者们提出了事件触发机制,这种触发方式能够过滤掉一些“不必要”的数据,从而有效的减轻网络传输的负担。同时,量化器的引入能够进一步提高数据的传输能力。在实际生产当中,大多系统都具有突变特性,例如生化系统,电力系统,经济学系统以及NCS等等,而Markov跳变系统往往可以用来模拟这些系统,因此将离散Markov跳变系统作为被控对象更有实际意义。不仅传统的控制系统逐渐网络化,神经网络也逐渐趋于网络化。近年来,关于时滞神经网络滤波问题有许多的研究成果,但对基于事件触发机制的离散Markov跳变时滞神经网络的研究却不多。本文主要研究了事件触发机制的离散Markov跳变系统的控制及时滞神经网络滤波问题。主要工作和研究成果如下:（1）首先介绍了网络控制系统的研究背景... 

【文章来源】：浙江理工大学浙江省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

传统网络控制系统结构示意图

网络控制系统中，数据都是通过周期触发方式来实现采集与传输周期更新的，虽然这种方式更能反应系统的特点，也更易于理解和新速度过快加上有限的网络带宽，可能会产生过多的数据包，同时号，这样就会占用大量的网络资源从而引起时延、丢包等多种问低控制系统的稳定性和控制性能。所以如果能够排除这些“无用”的传输量大大减少，从而节约网络资源。问题，经过广大学者们的不断探索和研究，提出了事件触发这种新年，瑞士隆德理工学院的Arzen教授[5]首次提出了事件触发机制的事件触发机制的 PID 仿真。我们可以将其总结成这样：在闭环控制能时，我们可以预先设定好触发条件，如果触发条件满足时，则系否则系统将不执行任何任务直到满足此条件。其基本原理如图 1.扰动， x (k)为状态变量， u (k)为控制输入。

章 离散 Markov 跳变系统事件触发H 量化输出反馈控考虑了基于事件触发机制的离散Markov 跳变系统的量化 H 输进行了稳定性分析，在此基础上设计了控制器。首先，提出了事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分别引入对数量化器，利用扇形有界方法，量化采样数据据传输速率的目的。接着，考虑网络诱导时延建立一种具有滞系统。构造 Lyapunov-Kaseovskii 泛函，利用线性矩阵不等式（控制系统达到渐近稳定且满足H 性能指标的充分条件，进一步器。最后，利用数值仿真实例证明所提方法的有效性。

【参考文献】：
期刊论文
[1]随机马尔科夫跳变时滞神经网络的状态估计[J]. 蒋葛利,陈云,邹洪波.  杭州电子科技大学学报. 2014(03)



本文编号：3031640