网络非线性系统故障检测：时延与丢包下的鲁棒设计

本篇论文深入探讨了网络化非线性系统的故障检测问题，特别是当系统中存在全局Lipschitz非线性、时延和数据包丢失的情况。网络化非线性系统的复杂性在于其依赖于分布式通信架构，这使得传统的故障诊断方法可能无法有效应对。作者考虑了一种更为通用的模型，使用马尔可夫跳跃系统的方法来描述时间延迟和数据包丢包现象。 研究的核心目标是设计一种模式相关的故障检测滤波器（FDF），它能在面对外部扰动和不完整测量时，尽可能地减小残差与故障之间的误差。这种滤波器的设计旨在确保在实际运行环境中，即使在网络不稳定和数据传输不可靠的情况下，也能提供可靠和精确的故障识别能力。 论文将故障检测问题转化为一个带有时间变滞后的马尔可夫跳跃系统的辅助H∞滤波问题。通过应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论，作者提出了一种将故障检测问题转化为一组特定的线性矩阵不等式（LMIs）的充分条件。这些LMIs提供了设计FDF的有效工具，如果它们是可行的，就能得到所需滤波器的明确表达形式。 解决这个LMI约束下的问题对于实际工程应用具有重要意义，因为这不仅保证了故障检测性能，还考虑了网络环境中的不确定性。通过解决这些不等式，研究人员可以优化滤波器的结构和参数，以达到最佳的鲁棒性和实时性。此外，这种方法也为其他类似网络系统中可能遇到的故障检测挑战提供了理论基础和技术指导。 该论文的研究成果为网络化非线性系统的故障检测提供了一个重要的理论框架和设计策略，对提高这类系统的安全性、可靠性和自适应性具有重要的实践价值。