非线性系统动态H∞滤波器设计及应用.pdfVIP

摘 要 信号在传输与检测过程中不可避免地受到外来干扰与设备内部噪声的 影响，使接收端收到的信号偏离真实信号。为排除干扰的影响，就要对原 始信号进行滤波。H ∞ 滤波问题为近年来研究者们关注的热点。在非线性 系统中，时滞的存在给H∞ 滤波器的设计带来了很大的困难。如果在设计 滤波器时忽略时滞的影响，会因为时滞的存在导致系统稳定性能和噪声衰 减水平变差。因此，对非线性时滞系统设计H∞ 滤波器不仅具有重要的理 论意义，也是实际控制系统设计和应用的迫切需求。主要研究工作归结如 下： 首先，研究了一类连续 T-S 模糊时滞系统的动态分段H 滤波器设计问 ∞ 题。为了降低基于公共李亚普诺夫函数设计滤波器方法的保守性，引入了 动态分段H ∞ 滤波器设计方法。此方法的基本思想是，对系统的前件变量 空间进行合理划分，在每个子空间中分别对子系统进行滤波器设计。 其次，论文将动态H ∞ 滤波方法应用到多智能体固定网络中。针对网 络中存在的模型不确定性和外界干扰，研究了一致性控制和动态H ∞ 滤波 器设计问题。为了便于滤波器设计，我们首先对系统模型进行了降阶变换， 然后基于降阶后的系统，给出了系统达到一致的充分条件，进而构造出一 致性动态H ∞ 滤波器的形式，得到了保证多智能体系统渐近一致并满足H ∞ 干扰抑制性能指标的充分条件。 最后，论文在多智能体动态H ∞ 滤波器设计的基础上，考虑了多智能 体信息交互过程的时滞，将其表示成带有时滞的一致性协议，研究了多智 能体时滞网络的一致性动态H ∞ 滤波器设计问题，提出了保证多智能体渐 近一致并满足H ∞ 干扰抑制性能指标的充分条件，并给出了滤波器参数的 求解方法。 关键词 T-S 模糊模型；时滞系统；动态H ∞ 滤波器；分段方法；多智能体 I 万方数据 网络；一致性 II 万方数据 Abstract Signal is subjected to external interference and internal equipment noise in the transmission and testing processing inevitably, so that the received signal deviate real signal. To eliminate interference influence, it is necessary to filter the original signal. H ∞ filtering problem become a hot spot for researchers in recent years.In non-linear systems, time-delay has brought great difficulties for system analysis and filter design. If we ignore the impact of delay in the filter design, it will lead system stability and the level of noise attenuation to bad when time-delay exist. Therefore, the filt