线性系统传感器饱和下的可靠H∞滤波器设计

"这篇论文提出了一种针对具有传感器饱和和故障的线性系统的新型可靠H-无穷滤波器设计问题。研究重点在于全阶可靠H-无穷滤波器的分析和综合，目标是确保过滤误差动态系统在γ值保证的干扰抑制水平下渐近稳定。证明了从原始系统加上滤波器得到的过滤误差动态可以建模为具有区间有界非线性的线性系统。设计条件通过一组线性矩阵不等式（LMIs）来表述，并在考虑LMIs的凸优化问题中应用这些条件。" 本文深入探讨了在传感器饱和和故障情况下，如何设计可靠的H-无穷滤波器。H-无穷滤波是一种重要的信号处理技术，它旨在在存在干扰的情况下，同时最小化输出误差和滤波器对输入干扰的反应。在传感器饱和的场景中，传感器的输出可能会达到其量程限制，导致数据失真，影响系统性能。而传感器故障则可能导致数据丢失或错误，进一步挑战滤波器的设计。 文章指出，对于带有传感器饱和和故障的连续时间系统，可以构建一个全阶可靠的H-无穷滤波器，使得过滤误差动态系统保持渐近稳定。这意味着尽管存在传感器饱和和故障，系统仍然能够保持稳定，并且能以设定的γ值有效地衰减外部干扰的影响。这种设计方法的关键在于，将过滤误差动态建模为一个具有区间有界非线性的线性系统，这有助于简化问题并找到合适的解决方案。 设计条件通过线性矩阵不等式（LMIs）的形式表达，这是一种强大的工具，常用于处理系统稳定性、控制器设计和滤波器设计等问题。利用LMIs，可以将滤波器设计转化为一个可求解的凸优化问题，这大大简化了寻找最佳滤波参数的过程。这种方法的优势在于，它可以给出全局最优解，而不是局部最优解，并且可以通过现代优化算法高效求解。 这篇论文提出的方法为解决复杂环境中，特别是面临传感器限制和故障的系统，提供了可靠且有效的滤波器设计策略。这一成果对工业控制、自动化、航空航天以及其他依赖传感器数据的领域具有重要意义，有助于提升系统的鲁棒性和性能。