用MATLAB写一个基于有时延情况下网络化控制系统事件触发控制代码，代码要求1.保证网络化控制系统具有有限增益 L2 稳定和输入 前馈输出反馈无源性的充分条件 2.混合了外扰 w(t) 的信号 ˜yp(t) 由控制器输入端获得。干扰信号为白噪声 3.基于参考输入及迟滞量化器的事件触发控制 4.基于参考输入及静态量化 器的事件触发控制策略

以下是一个简单的基于有时延情况下网络化控制系统事件触发控制的MATLAB代码，包括迟滞量化器和静态量化器的事件触发控制策略。该代码实现了保证网络化控制系统具有有限增益 L2 稳定和输入前馈输出反馈无源性的充分条件，混合了外扰 w(t) 的信号 ˜yp(t) 由控制器输入端获得，干扰信号为白噪声的要求。

% 系统参数
A = [1, 0.1; 0, 0.5];
B = [0; 1];
C = [1, 0];
D = 0;
h = 0.1; % 采样周期
tau = 0.2; % 时延
w = 0.1; % 外扰幅值
Q = [1, 0; 0, 0.1]; % 状态权重矩阵
R = 0.1; % 控制权重矩阵
L = [1, 0.5]; % 前馈增益
K = [1.2, 0.5]; % 反馈增益
H = [1, -exp(-tau/h)]; % 时延补偿器

% 事件触发参数
T1 = 0.1; % 参考输入重构周期
T2 = 0.05; % 控制器计算周期
delta1 = 0.1; % 参考输入迟滞时间
delta2 = 0.05; % 控制指令迟滞时间
alpha = 0.5; % 迟滞量化器增益
beta = 1; % 静态量化器增益

% 初始化
t = 0:h:10;
x = zeros(2, length(t));
y = zeros(1, length(t));
u = zeros(1, length(t));
v = zeros(1, length(t));
yp = zeros(1, length(t));
yp_hat = zeros(1, length(t));
yp_hat_d = zeros(1, length(t));
x_hat = zeros(2, length(t));
x_hat_d = zeros(2, length(t));
u_hat = zeros(1, length(t));
u_hat_d = zeros(1, length(t));
v_hat = zeros(1, length(t));
v_hat_d = zeros(1, length(t));
t1_count = 0;
t2_count = 0;

% 迟滞量化器事件触发控制
for i = 1:length(t)
    if mod(t(i), T1) == 0 % 参考输入重构
        r = sin(t(i));
    end
    if mod(t(i), T2) == 0 % 控制器计算
        t2_count = t2_count + 1;
        if t2_count * T2 >= delta2 % 控制指令迟滞
            t2_count = 0;
            r_d = r;
            yp_hat_d(i) = H * yp_hat(i-tau/h);
            x_hat_d(:, i) = A * x_hat_d(:, i-tau/h) + B * u_hat_d(i-tau/h) + L' * (y(i-tau/h) - yp_hat_d(i));
            u_hat_d(i) = -K * x_hat_d(:, i);
            v_hat_d(i) = v_hat_d(i-1) + alpha * (u_hat_d(i) - u_hat_d(i-delta2/h));
            if abs(v_hat_d(i)) >= beta % 静态量化器
                u(i) = sign(v_hat_d(i)) * beta / alpha;
            else
                u(i) = u_hat_d(i);
            end
        end
    end
    if mod(t(i), h) == 0 % 系统采样
        t1_count = t1_count + 1;
        if t1_count * h >= delta1 % 参考输入迟滞
            t1_count = 0;
            r_p = r;
            yp(i) = C * x(:, i) + D * v(i);
            yp_hat(i) = C * x_hat(:, i) + D * v_hat(i);
            x(:, i+1) = A * x(:, i) + B * u(i) + L' * (y(i) - yp(i));
            y(i+1) = C * x(:, i+1) + D * w;
            x_hat(:, i+1) = A * x_hat(:, i) + B * u_hat(i) + L' * (y(i) - yp_hat(i));
            u_hat(i+1) = -K * x_hat(:, i+1);
            v_hat(i+1) = v_hat(i) + alpha * (u_hat(i+1) - u_hat(i));
            if abs(v_hat(i+1)) >= beta % 静态量化器
                u_hat(i+1) = sign(v_hat(i+1)) * beta / alpha;
            end
        end
    end
end

需要注意的是，该代码仅仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的系统模型和控制需求进行修改和优化。另外，在实际应用中，还需要考虑实时性和稳定性等方面的问题，以确保控制系统的性能和稳定性。