事件触发机制下的非线性网络离散时间系统H-∞滤波设计

"本文主要探讨了非线性网络离散时间系统中事件触发滤波的理论与应用。针对基于多项式模糊模型的网络系统，设计了一种事件触发的H-∞滤波器，用于估计控制输出。为了优化网络数据传输效率，通过引入对数量化器对信号进行量化处理。此外，提出了一种新的方法，确保滤波误差系统渐近稳定，同时满足预设的性能指标。该方法的充分条件被表达为平方和形式，便于利用SOSTOOLS工具进行求解。通过一个仿真案例，验证了所提方法的有效性。" 在当前的工业领域，网络化控制系统（NCSs）因其分布式特性而得到广泛应用。这些系统中，设备如控制器、传感器和执行器通过网络进行通信。然而，网络的延迟、丢包和带宽限制等问题给系统性能带来了挑战。因此，如何在有限的网络资源下实现高效可靠的控制和滤波成为了一个重要的研究课题。 事件触发机制是一种有效的解决方案，它减少了不必要的通信，仅在特定事件发生时更新数据传输，如状态或信号值的显著变化。在本文中，作者关注的是非线性网络离散时间系统的事件触发滤波。他们提出了一种基于多项式模糊模型的滤波器设计，模糊模型能够更好地捕捉系统的非线性特性。通过设计这种滤波器，可以对系统的控制输出进行精确估计，降低由于网络通信带来的不确定性。 为了解决网络传输的数据量问题，作者引入了对数量化器。这种量化策略可以显著减小数据表示的位数，从而减少网络负担。同时，通过对滤波误差系统的分析，设计了一种新的方法，保证系统在满足性能要求的同时保持渐近稳定性。 关键的技术创新在于将滤波器设计的充分条件转化为平方和的形式。这是一种数学优化技术，使得问题可以通过SOSTOOLS等工具进行求解。SOSTOOLS是一种专门用于处理半正定程序（SDP）和平方和优化问题的软件，它能有效地求解复杂系统中的不等式约束。 文章最后提供了一个仿真示例，验证了所提出的事件触发滤波方案在实际应用中的有效性。这个例子展示了在不同条件下，该方法如何成功地保持系统的稳定性，并且在减少通信频率的同时，仍能实现良好的滤波效果。 本文的研究为非线性网络离散时间系统的滤波问题提供了新的视角和实用的解决方案，对于理解和优化网络控制系统具有重要意义。通过事件触发和量化技术的结合，可以在保证系统性能的同时，有效地应对网络环境的局限性。