大系统分散霍尼韦尔(H∞)控制：处理数据丢失的策略

"这篇学术论文探讨了具有测量数据丢失的大系统的鲁棒 Hv 控制问题。在研究中，作者考虑了一个由𝑁个子系统组成的线性离散大系统，其中测量数据丢失遵循已知概率的伯努利分布。他们利用线性矩阵不等式（LMI）方法提出了一种分散 Hv 控制器的设计方案，该控制器能够确保闭环系统的均方指数稳定性，并满足预设的 Hv 性能指标。通过仿真案例，研究方法的有效性得到了验证。" 在大型复杂系统中，由于通信网络的限制或硬件故障，测量数据丢失是常见现象，这给系统的控制带来了挑战。文章中提到的“测量数据丢失”是指在控制系统中，部分传感器的数据无法正常传输到控制器，这种丢失可能是随机的，且服从一定的概率分布，如文中假设的伯努利分布。伯努利分布是一种二项分布，用于描述只有两种可能结果（成功或失败）的随机试验，这里的成功可以理解为数据成功传输，失败则表示数据丢失。 “大系统”通常指的是包含大量相互作用子系统的系统，这些子系统可能分布在网络的不同节点上。在设计控制器时，采用“分散 Hv 控制”策略，意味着每个子系统都有自己的局部控制器，它们根据本地信息进行决策，这样可以减少中央控制器的负担并提高系统的鲁棒性。 “ Hv 控制”是一种控制理论，目标是在保证系统稳定性的同时，最小化外部干扰对系统性能的影响。 Hv 指标衡量的是系统输出对扰动的响应程度，一个较低的 Hv 值表明系统对外部干扰有较好的抑制能力。 线性矩阵不等式（LMI）是控制理论中的一种工具，它提供了一种求解控制系统设计问题的数学框架，尤其是对于稳定性分析和控制器设计非常有用。通过 LMI，作者能够得到控制器存在的充分条件，这意味着只要解出一组满足特定不等式的线性矩阵，就能构造出满足要求的 Hv 控制器。 这篇论文主要贡献在于提出了一个处理测量数据丢失的分散 Hv 控制策略，该策略基于 LMI 方法，适用于大规模分布式系统，能够在数据丢失的情况下保证系统的稳定性和性能。通过实际仿真，证明了这种方法的有效性和实用性，这对于实际应用中的大系统控制设计具有重要的指导价值。