模糊控制：处理网络非线性系统中传感器饱和与数据包丢失的H∞方法

本文是一篇研究论文，主要探讨了在网络化非线性系统中应用模糊控制的问题，特别是当传感器在不稳定的通信链路传输过程中遇到随机饱和现象和多包丢失时的情况。作者是李秀英（Member, IEEE）和孙书丽（Senior Member, IEEE），均来自中国哈尔滨黑龙江大学电子工程学院自动化系。 网络环境中的挑战在于，传感器采集的数据在传输到远程控制器的过程中可能会遭遇不可预知的困难。首先，传感器输出可能因为达到其动态范围极限而遭受饱和，这直接影响了系统的实时性和准确性。其次，数据包在传输过程中可能会由于通信质量不稳定随机地丢失，增加了控制系统的复杂性。这些问题是通过伯努利分布的随机变量来描述的，意味着它们的发生是随机且具有一定的概率性。 为了应对这些挑战，论文提出了一种结合模糊控制与状态估计的方法。首先，设计了一个带有数据预测补偿策略的观察器。当数据包丢失时，观察器利用预测信息来估计缺失的状态，从而保持对系统动态的跟踪。这种补偿策略能够减小由于数据丢失导致的信息滞后问题。 接着，文章针对Takagi-Sugeno（T-S）模糊系统，探讨了基于H∞（无穷大）控制理论的设计方法。H∞控制旨在最小化系统在受到不确定性影响下的性能衰减，对于网络环境中可能出现的随机干扰有较好的鲁棒性。论文提出了充分条件，这些条件用于确保设计出的控制器能够在面对传感器饱和和数据包随机丢失的情况下，仍能保持系统的稳定性和控制性能。 总结来说，这篇论文的核心贡献是为网络化非线性系统设计了一种有效的模糊控制策略，解决了由于传感器饱和和数据包丢失带来的控制难题。它不仅考虑了实际应用中的随机性和不确定性，还强调了状态估计和H∞控制在处理此类问题中的关键作用，为相关领域的研究者提供了实用的理论指导和设计框架。