采样数据系统稳定性研究与网络控制应用

"这篇研究论文探讨了采样数据系统及网络控制系统的稳定性问题，并提出了一种新的分析方法。作者通过定义新型的Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF），结合迭代凸组合技术和新颖的扩展方案，对采样数据系统的稳定性进行了研究，得到了更为宽松且依赖于采样间隔上下限的稳定性判据。此外，该方法还被扩展到网络控制系统（NCSs）中，通过对网络引入的延迟与执行周期关系的明确，得出了更不保守且更少复杂的稳定性准则。文章通过实例验证了这些方法的有效性。" 采样数据系统是数字控制系统的一种形式，它在实际工程中广泛应用，尤其是在网络控制系统中。系统的工作方式是周期性地采集连续时间系统的状态，然后基于这些采样数据进行控制决策。稳定性是评价这类系统性能的关键因素，因为它直接影响到系统能否保持预定的运行状态并抵御外界扰动。 本文首先提出了一种新的分析采样数据系统稳定性的方法，该方法基于定义一种新型的Lyapunov-Krasovskii泛函。Lyapunov稳定性理论是经典控制理论中的基础工具，用于证明系统是否稳定或渐近稳定。这里的LKF是一种特殊函数，可以用来量化系统状态的离散时间变化，从而判断系统的稳定性。通过迭代凸组合技术，可以更好地处理采样数据带来的离散特性，而新的扩大方案则有助于减少保守性。 接下来，该方法被应用于网络控制系统，其中网络延迟是影响系统性能的关键因素。网络控制系统的稳定性分析需要考虑通信网络引入的不确定性和延迟。作者通过澄清网络延迟与执行周期之间的关系，提出了新的稳定性准则，这使得在考虑网络效应时，能够得到更精确且计算上更易于处理的条件。 最后，论文通过若干示例验证了所提方法的实际效果，证明了这种方法在处理采样数据系统和网络控制系统稳定性问题上的有效性和实用性。这些成果对于提高网络控制系统的性能和可靠性具有重要意义，特别是在实时性和资源受限的环境下，如工业自动化、远程监控和智能交通系统等领域。