基于Lyapunov的T-S模糊时滞系统部分数据丢失H∞滤波设计

本文主要探讨了"部分测量数据丢失时离散时滞模糊系统的H∞滤波"这一主题，发表于2010年的论文中。T-S模糊模型，由Takagi和Sugeno提出，是一种广泛用于近似复杂非线性系统的工具。论文关注的是在实际工业背景下，如化工、炼油等领域常见的时滞现象，特别是当部分测量数据出现随机性丢失的情况下，如何设计有效的H∞滤波器。 作者首先针对一类离散时间带有时滞的T-S模糊系统，采用基于基的Lyapunov泛函方法来分析滤波误差系统的H∞性能。Lyapunov函数在非线性系统稳定性分析中扮演关键角色，它能提供关于系统稳定性的定量评估。通过这种方法，作者能够确定滤波器设计的性能界限，即使在存在数据丢失的不确定环境中。 接着，论文引入了线性矩阵不等式技术，这是一种优化工具，用于解决滤波器的设计问题。利用这种技术，作者设计出能够抵抗部分测量数据丢失影响的H∞滤波器，确保了系统的稳定性和鲁棒性。 最后，作者通过具体的例子展示了所提方法的有效性。通过对比和分析在数据丢失情况下和数据完整情况下的滤波效果，证明了该方法能够在实际应用中提供可靠的控制性能，即使在面对测量数据的不确定性时也能保持系统的优良滤波性能。 该论文的研究成果对于处理时滞模糊系统中的数据丢失问题具有重要意义，为控制系统设计提供了理论依据，尤其是在工业自动化领域，对于提高系统的可靠性和稳定性具有实际价值。关键词包括基依赖的Lyapunov泛函、H∞滤波、数据丢失、模糊系统以及时滞系统，表明了论文的核心研究内容和关注点。