T-S模糊系统中时延与丢包下的多重饱和H_∞滤波研究

本文献主要探讨了在现代工业进程中广泛应用网络的背景下，Takagi-Sugeno (TS) 模糊系统中的H_∞滤波问题。随着网络控制系统(NCSs)的兴起，这些系统具有成本低、安装简单等优点，但同时也带来了新的挑战，如传感器多重饱和、随机多重时延以及数据丢包等问题。在传统控制理论中，T-S模糊系统因其强大的逼近非线性系统的功能而受到广泛关注，尤其是在稳定性分析、可靠控制和非脆弱过滤等领域。 作者在2016年国际控制、自动化与系统会议(ICCAS2016)上发表的研究，针对T-S模糊系统设计了一种H_∞滤波器，这种滤波器在处理不确定性因素时表现出优越性，因为它不依赖于过程噪声和测量噪声的具体统计特性，这在与经典卡尔曼滤波方法相比较时显得更为灵活。然而，当系统在网络环境中运行时，传感器的饱和现象（即输入信号超出传感器动态范围导致输出受限）和时延（数据传输过程中所需的时间延迟）以及数据丢包问题对系统的性能有显著影响，这些问题需要特别考虑和解决。 本文的核心贡献可能包括以下几个方面： 1. **饱和T-S模糊系统的滤波设计**：研究者可能开发了一种算法或模型，能够处理带有饱和效应的传感器输入，确保滤波器在这些极端情况下仍能提供稳定的估计。 2. **随机多重时延的处理**：通过概率论和系统理论，作者可能提出了一个处理随机时延的方法，考虑到网络通信可能导致的不确定性和不可预测性。 3. **丢包影响的补偿**：滤波器设计可能包括机制来减小数据丢失对系统性能的影响，例如利用冗余信息或者实时的数据预测。 4. **H_∞滤波的理论基础**：文章可能会深入阐述H_∞优化理论，解释为何在这种复杂环境中选择这种滤波策略，以及如何保证系统的鲁棒性和性能指标。 5. **实际应用示例或仿真结果**：文中可能会提供实际工业系统的应用案例或者仿真结果，展示新滤波方法在面对多重饱和、时延和丢包时的有效性和性能。 这篇研究论文针对T-S模糊系统在实际网络环境中面临的挑战，提出了一种基于H_∞滤波的解决方案，旨在提高系统的稳定性和鲁棒性，为网络控制系统的未来发展提供了有价值的技术支持。