随机不确定性和传感器非线性下的Markov跳变神经网络混合H∞与被动异步状态估计

本文探讨了在随机不确定性以及传感器非线性条件下，针对离散时间马尔可夫跳跃神经网络（MDJNN）的非脆弱混合H∞和被动异步状态估计问题。研究背景是考虑到实际系统中常常存在不确定性，这些不确定性是通过伯努利分布的白序列随机产生的。这增加了估计过程的复杂性，因为设计的状态估计算法可能受到不准确性和同步性缺失的影响。 马尔可夫跳跃神经网络（MJNN）模型因其自适应性和鲁棒性在控制和系统理论中占有重要地位。混合H∞方法结合了性能指标和鲁棒性，旨在同时确保系统的稳定性和性能，即使面对不确定性的干扰也能保持良好的估计效果。然而，在异步工作模式下，系统的状态更新与实际系统行为之间可能存在时间延迟，这要求状态估计器具备一定的鲁棒性，能够处理不同步带来的误差。 传感器非线性是另一个关键考虑因素，因为实际硬件通常不会完全线性，这可能导致输入输出关系的偏差。在处理这样的非线性时，需要采用适当的算法，如神经网络模型，来近似复杂的函数映射，同时考虑到其可能随时间变化的特性。 作者Shicheng Huo、Mengshen Chen和Hao Shen关注的核心问题是设计一个非脆弱的异步状态估计策略，该策略能够在处理随机不确定性和传感器非线性的同时，保证系统在有限的时间内能够收敛并提供稳定的估计结果。为了实现这一目标，他们可能采用了诸如滑模控制、自适应滤波器或者基于学习的估计方法，结合马尔可夫链的概率模型，以适应不断变化的环境条件。 在论文中，他们可能首先对系统的数学模型进行了建模，并假设白序列随机不确定性的概率分布形式。然后，通过引入适当的性能指标和控制器设计技巧，构建了非脆弱的状态估计器。他们可能也考虑了模型的稳定性分析，以确保在异步条件下估计器的性能不会随着迭代次数的增长而显著恶化。 最后，为了验证所提出的理论，他们可能会进行仿真实验，通过比较标准同步状态估计与非脆弱异步状态估计的结果，展示新方法在各种噪声水平和系统参数下的性能优势。这篇研究对于提升系统在实际应用中的鲁棒性和效率具有重要的理论价值和实践意义，特别是在工业自动化、机器人技术以及物联网等领域。