离散非线性随机时滞系统的L2-L∞模糊滤波研究

"这篇论文研究了离散非线性随机时滞系统的l2-l∞模糊滤波问题，采用Takagi-Sugeno (T2S)模糊模型进行分析，并提出了基于线性矩阵不等式（LMI）的鲁棒模糊滤波器设计方法。该方法确保滤波误差动态系统的l2-l∞噪声抑制水平在指定范围内，适用于所有能量有界的外界干扰信号。论文展示了通过仿真验证的方法的有效性和可行性。" 这篇学术论文主要探讨的是在离散时间框架下的非线性随机时滞系统中的滤波问题。时滞系统是指系统的输出受到输入信号历史影响的系统，而非线性则意味着系统的动态行为不是简单的线性关系。在实际工程应用中，这类系统广泛存在，如控制系统、通信网络和生物系统等。 Takagi-Sugeno模糊模型是一种常用的工具，用于描述非线性系统的行为。它通过一组线性子模型和模糊规则来近似复杂的非线性关系，使得分析和设计变得更加可行。在本论文中，研究者利用T2S模糊模型来建模离散非线性随机时滞系统，以解决其滤波问题。 滤波是信号处理的关键环节，旨在去除噪声并提取有用信息。l2-l∞滤波的目标是在保证系统稳定性的同时，最大限度地减少滤波误差对输出的影响，l2表示平方可积的噪声，l∞则代表最大误差的限制。 论文提出了一种基于线性矩阵不等式（LMI）的鲁棒模糊滤波器设计策略。LMI是一种优化工具，常用于处理系统稳定性、控制器设计等问题。通过构建和解算LMI，可以找到满足特定性能指标的滤波器参数，确保滤波误差动态系统在随机稳定性意义下满足预设的l2-l∞噪声水平限制。 在实际应用中，这种设计方法对于应对不确定性和外部干扰具有显著优势。通过仿真，论文作者验证了所提出方法在实际系统中的有效性和实用性，证明了这种方法能够有效地抑制噪声并提高系统的滤波性能。 这篇论文为离散非线性随机时滞系统的滤波问题提供了一个新的解决途径，特别是通过T2S模糊模型和LMI工具，实现了鲁棒模糊滤波器的设计，对于相关领域的研究和工程实践具有重要的参考价值。