时滞马尔可夫跳跃系统抗扰动控制与执行器饱和

"这篇研究论文探讨了针对带有执行器饱和的时滞马尔可夫跳跃系统的基于扰动观测器的控制策略。通过利用扰动观测器技术和适当的模式依赖的Lyapunov-Krasovskii函数，设计了一种抗干扰控制器，以确保闭环系统的随机稳定性，并估计了吸引域。此外，提出了一种迭代优化方法来解决线性矩阵不等式，以获取吸引域的最大估计值。最后，通过模拟验证了所提方案的有效性。关键词包括：时滞、执行器饱和、吸引域、线性矩阵不等式。" 这篇论文关注的是在存在时间延迟和执行器饱和情况下的马尔可夫跳跃系统的控制问题。马尔可夫跳跃系统是一种动态系统，其行为受到随机切换的影响，这些切换遵循马尔可夫链的规则。时间延迟通常会导致系统的稳定性问题，而执行器饱和则限制了控制输入的范围，这两种因素都对系统的性能产生了挑战。 论文采用了扰动观测器为基础的控制技术，这是一种用于处理不确定性和外部干扰的方法。通过设计扰动观测器，系统可以实时估计并补偿未知扰动的影响，从而改善系统性能。结合适当的模式依赖的Lyapunov-Krasovskii函数（一种稳定性分析工具），作者设计了一个抗干扰控制器，以确保闭环系统的稳定性和鲁棒性。 Lyapunov-Krasovskii函数是分析非线性系统稳定性的重要工具，它能帮助证明系统在经过特定控制器调整后的稳定性。在这里，它被用来证明设计的控制器能够保证系统的随机稳定性，即系统在概率意义上是稳定的，不受马尔可夫跳跃的影响。 为了进一步优化系统性能，论文提出了一种迭代优化方法来求解一组线性矩阵不等式，以估计吸引域的最大范围。吸引域是指系统能够保持稳定操作的初始条件区域。获得这个区域的最大估计对于理解和预测系统的动态行为至关重要。 最后，通过模拟实验，论文展示了所提出的控制策略在实际应用中的有效性，这为理论结果提供了实证支持，并可能为实际工程问题提供解决方案。关键词涵盖了关键的技术和概念，如时滞（时间延迟对系统的影响）、执行器饱和（控制系统中的物理限制）、吸引域（系统稳定性的关键指标）以及线性矩阵不等式（优化和稳定性分析的数学工具）。