随机非线性系统模糊双曲H∞滤波研究

"一类非线性随机系统的模糊双曲H∞滤波 (2009年)" 本文主要探讨了非线性随机系统中的模糊双曲H∞滤波问题，特别是针对伊藤型非线性随机系统。在传统的Takagi-Sugeno (TS)模糊模型基础上，研究者引入了一种新的模型——随机模糊双曲正切模型（SFHM）。这种模型在处理非线性随机系统的滤波问题时，具有一定的优势。 首先，文章定义了非线性随机系统的模糊双曲规则基，以此为基础推导出SFHM。与TS模糊模型不同，SFHM不需要识别前提结构或完备的前提参数空间，这减少了在处理大量模糊规则时的计算复杂度，使得SFHM在计算效率上优于TS模型，特别是在需要处理大量模糊规则的情况下。 接下来，研究者利用SFHM设计了滤波器。在非线性随机H∞滤波设计中，通常会遇到困难的二阶汉密尔顿-雅可比不等式问题。而通过使用SFHM，这个问题可以被转换为更易于解决的线性矩阵不等式问题。这一转换降低了问题的求解难度，为实际应用提供了便利。 文章通过仿真结果验证了所提出方法的有效性，表明这种方法在处理非线性随机系统的滤波问题时能够提供准确且高效的解决方案。这为未来在控制理论、信号处理以及自动化领域中应用模糊双曲模型提供了新的思路和工具。 关键词涉及到的核心概念包括：随机系统、滤波、模糊双曲正切模型、线性矩阵不等式以及非线性系统。这些关键词反映了研究的主要焦点和技术手段，对于理解非线性随机系统的滤波理论和实践应用具有重要的参考价值。 中图分类号和文献标识码则分别指明了该研究的学科领域和技术性质，表明该论文属于自动控制技术与计算机科学的交叉领域，具有较高的学术价值。文章编号则为该文献在特定出版物中的唯一标识，便于后续引用和检索。