带宽受限非线性网络系统稳定性分析与综合

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网络控制系统(NCSs)是指以通信网络为桥梁将分布在不同位置的组成单元(如执行器、传感器和控制器等)链接到同一闭环控制系统中,从而实现数据交换与信息共享。与传统的控制系统相比,网络控制系统具有可靠性强,资源共享,成本低、易扩展和维修等优势。这使网络控制系统在军事、医疗、航空航天、工业等领域得到迅速的扩展与应用。虽然网络的引入带动控制系统的迅速发展,但同时也提出了新的问题、新的挑战,比如数据丢包,数据量化和网络时延等。这些问题的存在都会导致控制系统的稳定性能下降甚至造成直接的国民经济损失。而传统的思维方式和分析方法很难直接应用于网络控制系统中。因此,必须以新的视觉研究网络系统以保证其正常运行。本文主要基于线性矩阵不等式技术和李雅普诺夫稳定性理论,对带宽受限网络控制系统存在的数据丢包、量化等问题进行研究。另外,为了研究更接近实际的网络控制系统,本文还考虑了控制系统的非线性与饱和现象。综上所述,文章的主要研究成果分为以下几方面:研究具有随机丢包和量化的网络控制系统状态反馈H_∞控制问题。采用对数量化器,考虑随机丢包且随机变量符合伯努利分布,构建一个完整的包括随机丢包和信号量化的网络控制系统模型,基于线性矩阵不等式技术和李雅普诺夫理论,给出一类随机丢包和量化共同存在的网络控制系统状态反馈H_∞控制器的设计方法,并提出基于LMI的充分条件,证明在该控制器的作用下,闭环系统是指数均方稳定的,并且满足指定的H_∞性能指标。研究具有非线性的网络控制系统H_∞量化滤波问题。针对给定的含有非线性项的网络控制系统,通过非线性分解技术,将其重新构建为线性的网络控制系统,采用动态量化器。基于LMI技术提出一类非线性网络控制系统H_∞量化滤波器的设计方法,并利用李雅普诺夫理论证明在该滤波器的作用下,滤波误差系统是渐进稳定的且满足给定的滤波目标。研究传感器饱和的随机非线性网络系统H_∞量化滤波问题。首先构建一个新的更加贴近实际的包含传感器饱和、量化的非线性网络控制模型,采用动态量化策略,并利用李雅普诺夫理论及LMI方法,设计一个H_∞量化滤波器以保证系统满足指数均方稳定并具有一定的H_∞性能。
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