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事件觸發(fā)的離散Markov跳變系統(tǒng)的控制與濾波

發(fā)布時間:2021-02-13 00:03
  由于近年來通信技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)也逐漸網(wǎng)絡(luò)化,因而形成了一種通過網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈]環(huán)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。由于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NCS)的低成本、易于安裝和維護、交互性好等優(yōu)點,得到了學(xué)者們的廣泛研究。然而,有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬也會給NCS帶來諸如延遲、丟包等各種各樣的問題,而這些問題通常會對系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。為了解決這一問題,學(xué)者們提出了事件觸發(fā)機制,這種觸發(fā)方式能夠過濾掉一些“不必要”的數(shù)據(jù),從而有效的減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢摀?dān)。同時,量化器的引入能夠進一步提高數(shù)據(jù)的傳輸能力。在實際生產(chǎn)當(dāng)中,大多系統(tǒng)都具有突變特性,例如生化系統(tǒng),電力系統(tǒng),經(jīng)濟學(xué)系統(tǒng)以及NCS等等,而Markov跳變系統(tǒng)往往可以用來模擬這些系統(tǒng),因此將離散Markov跳變系統(tǒng)作為被控對象更有實際意義。不僅傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)逐漸網(wǎng)絡(luò)化,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也逐漸趨于網(wǎng)絡(luò)化。近年來,關(guān)于時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波問題有許多的研究成果,但對基于事件觸發(fā)機制的離散Markov跳變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究卻不多。本文主要研究了事件觸發(fā)機制的離散Markov跳變系統(tǒng)的控制及時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波問題。主要工作和研究成果如下:(1)首先介紹了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究背景... 

【文章來源】:浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

事件觸發(fā)的離散Markov跳變系統(tǒng)的控制與濾波


傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

原理圖,事件觸發(fā)機制,控制系統(tǒng),原理圖


網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)都是通過周期觸發(fā)方式來實現(xiàn)采集與傳輸周期更新的,雖然這種方式更能反應(yīng)系統(tǒng)的特點,也更易于理解和新速度過快加上有限的網(wǎng)絡(luò)帶寬,可能會產(chǎn)生過多的數(shù)據(jù)包,同時號,這樣就會占用大量的網(wǎng)絡(luò)資源從而引起時延、丟包等多種問低控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和控制性能。所以如果能夠排除這些“無用”的傳輸量大大減少,從而節(jié)約網(wǎng)絡(luò)資源。問題,經(jīng)過廣大學(xué)者們的不斷探索和研究,提出了事件觸發(fā)這種新年,瑞士隆德理工學(xué)院的Arzen教授[5]首次提出了事件觸發(fā)機制的事件觸發(fā)機制的 PID 仿真。我們可以將其總結(jié)成這樣:在閉環(huán)控制能時,我們可以預(yù)先設(shè)定好觸發(fā)條件,如果觸發(fā)條件滿足時,則系否則系統(tǒng)將不執(zhí)行任何任務(wù)直到滿足此條件。其基本原理如圖 1.擾動, x (k)為狀態(tài)變量, u (k)為控制輸入。

系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖


章 離散 Markov 跳變系統(tǒng)事件觸發(fā)H 量化輸出反饋控考慮了基于事件觸發(fā)機制的離散Markov 跳變系統(tǒng)的量化 H 輸進行了穩(wěn)定性分析,在此基礎(chǔ)上設(shè)計了控制器。首先,提出了事前采樣數(shù)據(jù)是否能夠傳輸?shù)娇刂破鳟?dāng)中。其次,在傳感器與控制器之間分別引入對數(shù)量化器,利用扇形有界方法,量化采樣數(shù)據(jù)據(jù)傳輸速率的目的。接著,考慮網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延建立一種具有滯系統(tǒng)。構(gòu)造 Lyapunov-Kaseovskii 泛函,利用線性矩陣不等式(控制系統(tǒng)達到漸近穩(wěn)定且滿足H 性能指標(biāo)的充分條件,進一步器。最后,利用數(shù)值仿真實例證明所提方法的有效性。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]隨機馬爾科夫跳變時滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)估計[J]. 蔣葛利,陳云,鄒洪波.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報. 2014(03)



本文編號:3031640

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