输出采样_主从同步机制下时滞奇异混杂系统弹性脉冲滤波和记忆反馈控制.pdfVIP

摘要

现实世界中许多实际系统除了蕴含动态的变量关系,静态代数约束往往不可避

免,为了更准确地描述实际系统的动力学行为,针对奇异系统的研究具有明显的现实

意义.作为一类特别的混杂系统,具有脉冲和马尔科夫跳变现象的奇异混杂系统能够

有效地捕捉系统内部突然变化以及外部环境干扰对系统状态的作用,从而准确地描

述系统演变的规律和特性.事实上,现实世界中普遍存在非线性问题,而Lur’e系统作

为一类典型的非线性系统,可以有效描述非线性部分满足扇形有界约束条件的系统.

长期以来,Lur’e奇异脉冲马尔科夫跳变系统由于其自身的理论价值及其在信息处理、

生物工程和电子电路等领域的应用前景而受到了学者们的广泛关注.此外,从动力学

方向来看,奇异混杂神经网络是一个具有高维度的非线性动力系统,由于时滞和干扰

的存在,可能会使其呈现出性能下降甚至不稳定的动力学行为,研究时滞奇异脉冲马

尔科夫跳变神经网络的主从同步问题具有重要意义并且已成为热点研究课题.随着

现代工业和科学技术的不断发展,工程设备变得越来越复杂,系统故障以及元件损伤

也普遍发生,这使得对元件故障下时滞奇异脉冲马尔科夫跳变系统的研究尤为重要.

另一方面,作为一种有效的状态估计方法,当外部噪声的统计特性不明确时,应

用鲁棒H∞滤波器对系统状态进行估计已经逐渐成为研究的焦点.但是在许多实际应

用中,很难保证连续的信号传输,而采样滤波器只需要利用离散时刻的输出采样信号,

这大大减少了传输的信息量,可以有效地提高信息通道的使用效率.由于在某些情况

下缺乏实现连续滤波的条件,或为了在实际应用中节约成本,针对脉冲滤波器的设计

及其相关研究是非常必要的.随着鲁棒控制理论的迅速发展以及对系统安全可靠性

要求的不断提高,基于模型的故障检测,尤其是基于H∞滤波的鲁棒故障检测问题引

起了众多学者的研究兴趣,并取得大量的研究成果.同时注意到,在反馈控制器的实

现过程中,经常受到时滞的影响,从而导致延迟反馈控制器的记忆特性,针对记忆反

馈控制器的研究值得特别关注和深入探讨.因此,探索在输出采样/主从同步机制下

时滞奇异混杂系统弹性脉冲滤波和记忆反馈控制问题,不仅在理论上具有深远的意

义,而且在实际应用中也具有显著的价值.

本文旨在以时滞奇异脉冲马尔科夫跳变系统、非线性Lur’e时变时滞奇异混杂系

统、时滞奇异混杂系统和时变时滞奇异脉冲混杂神经网络为研究对象,设计鲁棒H∞

脉冲滤波器、采样脉冲滤波器、弹性脉冲故障检测滤波器和记忆状态反馈同步控制器.

主要研究内容如下:

1.针对时滞奇异脉冲马尔科夫跳变系统,研究鲁棒H∞脉冲滤波器设计问题.提

出一种依赖马尔科夫跳变模态信息、时滞信息和脉冲瞬时信息的随机脉冲时间相关

L-K(Lyapunov-Krasovskii)泛函,保证脉冲滤波误差系统满足随机H∞容许性.此外,

利用线性矩阵不等式,获得了鲁棒H∞脉冲滤波器的设计方法.最终,通过应用石油

催化裂化过程作为实例,证实了所提出方法的有效性和实际应用的可行性.

2.针对非线性Lur’e时变时滞奇异混杂系统,研究采样脉冲滤波器设计问题.通

过将线性输出反馈作为驱动信号,并借助扇形有界条件来解决系统中的非线性元素.

利用改进