网络环境下随机时滞系统模糊故障检测滤波的鲁棒设计

本研究论文探讨了网络环境中一类时变时滞、参数不确定以及数据随机丢失的不确定离散随机Takagi-Sugeno（TS）模糊系统中的鲁棒高阶模糊故障检测滤波问题。Takagi-Sugeno模糊系统是一种重要的非线性控制工具，其模糊规则能够灵活地处理复杂系统的行为。在实际网络应用中，如工业自动化或远程监控系统，系统性能可能会受到多种因素的影响，包括数据通信不稳定性和不确定性。 文章的核心目标是设计两种类型的故障检测滤波器：一种与模糊规则无关，另一种与模糊规则有关。这两种滤波器的设计旨在确保故障检测系统不仅能够在随机环境中保持稳定，而且能在面对所有允许的参数不确定性时，达到预设的高阶性能指标（HN性能）。高阶性能指标强调了对故障检测的灵敏度，尤其是在处理复杂系统动态时的重要性。 作者采用Lyapunov稳定性理论，这是一种经典的方法，用于研究系统的稳定性，并结合线性矩阵不等式技术，这是一种有效的数学工具，用于求解优化问题和设计控制器。通过这些理论和技术，论文推导出了设计新型故障检测滤波器的具体条件，确保其在面对随机时滞和数据丢失的情况下仍能有效地执行故障检测任务。 此外，论文还涉及到残留评估函数和检测阈值的讨论，这两个概念在故障检测中至关重要。残留评估函数用来衡量系统正常运行时的剩余误差，而检测阈值则确定了当该误差超过阈值时，系统将触发故障报警。这两者共同构成了故障检测系统的核心组成部分，确保了系统的准确性和鲁棒性。 为了验证理论的有效性，作者提供了数值示例和一个非线性质量弹簧-阻尼器机械系统作为应用实例。这个实验结果表明，提出的故障检测系统对故障具有高度敏感性，能够快速识别故障，并且对环境干扰具有良好的鲁棒性，证明了其在实际工程场景中的实用价值。 这篇论文深入探讨了在网络环境下设计鲁棒故障检测滤波器的问题，对于提升复杂模糊系统在动态条件下的故障检测能力具有重要意义，为控制系统的稳定性和安全性提供了新的设计策略。