摘要：针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。

摘要：研究一类离散非线性复杂网络的保概率集员滤波问题.考虑网络节点受状态随机时滞、衰减测量等影响,为了更贴合实际,采用两类相互独立的随机变量分别描述状态时滞和测量衰减特征.引入Bernoulli随机变量将随机时滞刻画为随机发生时滞,引入在某区间上服从已知概率分布的随机变量刻画衰减测量.文章设计一个分布式集员滤波器,给出滤波误差系统所需满足的充分条件以保证滤波误差被限制在已知椭球集内的概率不小于已给定的概率值,且该充分条件由一个递推线性矩阵不等式表示;建立在矩阵迹最小意义下的凸优化问题以最小化每个时刻所获得的概率椭球集,并设计一个保概率集员滤波器增益矩阵的求解算法.最后,通过一个数值算例验证所设计的滤波设计方案的有效性.

摘要：针对多智能体系统存在的通信时滞问题,对随机时滞作用下的多智能体分组一致性控制进行研究。将系统的时滞状态信息和当前状态信息相结合,通过引入随机变量调整两者权重,设计控制律,进而研究时滞以不同概率产生时对系统分组一致性的影响,通过构造Lyapunov-krasovskii泛函数推导系统实现分组一致性的条件。仿真结果表明,设计的控制律适用于随机时滞情况下多智能体系统的一致性控制。

摘要：研究了一类转移概率部分未知的随机时滞Markov跳变系统的镇定问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii函数的方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性.其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分性条件.最后,数值仿真验证结论的有效性.

摘要：研究了一类具有分布式时滞与一步随机时滞的网络化系统的H_∞滤波问题。系统的测量数据在传输时会发生一步随机时滞现象,该现象发生概率服从伯努利分布。针对这类系统,设计了一类特殊的H_∞滤波器。利用随机分析结合李亚普诺夫稳定性理论,给出了滤波误差系统均方指数稳定且具有给定H_∞性能的一个充分条件,并利用线性矩阵不等式方法给出了所需H_∞滤波器参数的显示表达。最后通过仿真算例验证了所提理论的有效性。

摘要：本文研究了一类具有随机时滞的受扰马尔科夫跳变线性系统的有限时间稳定性问题.通过引入服从伯努利分布的随机变量刻画了时滞变化的随机特性.本文首先分析了系统的随机有限时间稳定性,基于分析结果设计了反馈控制器,使得系统状态在马尔科夫跳变、随机时滞和外界扰动等并存时,在给定时间内收敛于某一区域而不超过指定的上界值,并可获得该上界的具体值.最后通过数值仿真验证了所提算法的有效性.

摘要：考虑了一类非线性离散系统的网络控制问题.通过齐次马尔可夫链描述采样器-控制器和控制器-执行器的时延,将网络控制系统建模为带跳非线性系统.利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技巧,得到了系统随机稳定的充分条件,并给出了镇定控制器的设计方法.数值例子的仿真结果验证了所得方法的有效性.

摘要：经典高斯滤波算法存在量测信息实时获取,以及过程噪声和量测噪声相互独立的假设条件.然而,在工程实际应用中该假设条件有时难以满足.本文针对一类具有随机量测时滞和同步相关噪声的高斯系统的状态估计问题,设计了一种高斯滤波框架形式的最优估计算法,并给出了所设计算法的三阶球径容积法则的次优实现形式-考虑随机量测时滞和同步相关噪声的容积卡尔曼滤波器(CKF–RDSCN).其借助Bernoulli随机序列,来描述系统中可能存在的量测时滞现象,并利用高斯条件分布性质来解决噪声相关问题,在此基础上构建所提出的最优估计算法.仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波(EKF),无迹卡尔曼滤波(UKF)以及容积卡尔曼滤波(CKF),在含有随机量测时滞和噪声同步相关的状态估计问题中,CKF–RDSCN具有更高的精度和更好的数值稳定性.

摘要：研究具有随机时变时滞和系统不确定性的网络化切换控制系统基于观测器的鲁棒H∞控制器设计问题.首先,采用满足Bernoulli分布的随机序列来描述数据传输过程中的时变时滞现象;然后,在具有平均驻留时间(ADT)的切换信号下,设计基于观测器的控制器,目的是估计系统的状态以及衡量系统对扰动的鲁棒性;最后,基于李雅普诺夫(LKF)方法给出系统均方指数稳定且具有满意的H∞性能指标的充分条件,并以线性矩阵不等式(LMI)形式给出观测器和控制器的求解方法.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：对于具有随机测量数据丢失、随机时滞和分布时滞的网络控制系统,为解决其受到外部干扰信号为持续峰值有界的L1故障检测问题,设计产生残差信号的故障检测滤波器,利用Bernoulli随机分布序列描述网络环境下的随机测量数据丢失和随机时滞,通过构造时滞相关的Lyapunov-Krasovskii泛函使故障检测系统均方渐近稳定,在持续强噪声干扰下满足L1抑制水平,以线性矩阵不等式(LMI)形式得出低保守性故障检测L 1滤波器的参数化方法。数据仿真结果表明,该方法可有效且灵敏地检测故障信号。