时变时延网络系统中的量化控制稳定性与设计

本文主要探讨了"具有时变时延不确定网络系统的量化控制"这一主题，聚焦于在现代网络控制系统（Networked Control Systems, NCSs）中的关键挑战。NCSs由于其低成本、高可靠性、安装便捷和远程控制能力，已经成为工业控制、智能交通、航空航天等多个领域的热门应用。然而，网络环境中的随机性和时延问题，如数据传输时间延迟、失包，对系统的稳定性和性能造成了显著影响。 文章关注的核心问题是，在网络延迟不可预测且可能随时间变化的情况下，如何确保NCSs的稳定性，并设计出适应量化反馈的控制器。作者利用了Markov跳变模型来刻画这种时延的随机特性，这在近年来的研究中得到了广泛关注。文献中，研究人员通过引入凸不等式和Jensen不等式，对不确定时变时滞系统进行了鲁棒稳定性分析，旨在减少保守性。 本文进一步提出了一个新颖的方法，即采用包含二次项和积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函，结合矩阵不等式技术，为含有时变时延和量化输入输出的NCSs提供了随机稳定性的充分条件。这种分析不仅考虑了系统的动态行为，还兼顾了量化控制带来的额外复杂性。同时，作者给出了量化反馈控制器的具体设计策略，以满足H¥性能标准，即对系统性能有高度精确的要求。 为了验证所提理论的实用性，作者通过数字仿真展示了该方法的有效性。研究结果对于理解网络控制系统的动态特性及其在实际应用中的优化控制策略具有重要意义，有助于提升NCSs在面对时变时延和量化限制时的稳定性和效率。 本文深入探讨了时变时延不确定网络系统中的量化控制问题，为解决这类复杂系统的设计和稳定性分析提供了一种创新的方法，对于推动网络控制系统的未来发展具有重要价值。