动态量化系统故障镇定策略

"该文研究了具有动态均匀量化器的离散线性系统在存在传感器或执行器故障情况下的反馈镇定问题。作者们提出了量化器应满足的充分条件，并通过数值实例验证了方法的有效性。关键词包括：镇定、网络控制系统、状态量化、故障。" 在现代控制理论中，网络控制系统（Networked Control Systems, NCSs）已经成为一个重要的研究领域。与传统的点对点反馈控制系统相比，NCSs引入了延迟、数据丢失、量化和网络通信等问题，这使得其稳定性和性能分析更为复杂。本文聚焦于解决在NCSs中遇到的一个具体挑战——量化反馈镇定，特别是在系统组件存在故障的情况下。 首先，动态均匀量化器是本文的核心工具。量化是将连续的物理量转化为有限精度的数字表示的过程，它在NCSs中常见，因为实际系统中往往需要通过数字信号处理。动态均匀量化器允许根据系统状态的变化动态调整量化步长，从而在一定程度上缓解量化误差对系统性能的影响。然而，当系统存在故障时，如传感器故障（可能导致测量失真或丢失）或执行器故障（可能导致控制输入的不准确执行），这种量化策略的性能会受到影响。 文章的第一部分探讨了带有传感器故障的系统的反馈镇定问题。在这种情况下，由于量化状态测量的不确定性，控制器可能无法获取精确的状态信息。因此，设计能够容忍这些不确定性的量化器至关重要。作者给出了量化器设计的充分条件，确保即使在传感器故障发生时，系统仍能保持稳定。 接着，文章的第二部分转向了考虑执行器故障的系统。执行器故障可能导致控制输入的损失或失真，这直接影响到系统的动态行为。对于这种情况，同样需要建立合适的量化策略，以确保即使在执行器工作异常时，系统依然可以通过量化反馈进行有效控制。 在分析和理论讨论之后，作者提供了数值案例来验证提出的条件和方法的有效性。这些例子展示了在模拟的故障场景下，采用满足所提条件的动态量化器如何帮助维持系统的稳定性。这为实际应用中的NCSs故障容错控制提供了理论支持和指导。 本文的贡献在于深入研究了具有故障的动态量化系统如何实现镇定，提出了一套适用的量化策略，并通过实例证明了其有效性。这对于理解和设计在复杂网络环境中具有容错能力的控制系统具有重要意义，为进一步优化和扩展NCSs的性能提供了理论基础。