网络控制系统：随机延迟与数据包丢失的H∞观测器设计

"本文研究了在网络控制系统(NCS)中存在受限随机延迟和连续数据包丢失情况下的H无限控制问题。通过建立新的数学模型，描述了由两组伯努利分布随机变量引起的延迟和丢包现象。为了防止状态增广，利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了一种全观测器基的反馈控制器。基于李雅普诺夫理论，给出了确保闭环网络系统渐近均方稳定的充分条件，并实现H1干扰抑制水平。" 在现代自动化和远程监控系统中，网络控制系统(NCS)扮演着重要角色。这些系统通常涉及到传感器、控制器和执行器之间的数据通信，而这些通信可能会受到各种网络效应的影响，如随机延迟和数据包丢失。本研究关注的H无限控制是一种控制策略，旨在在存在不确定性、干扰和噪声的情况下，使系统保持稳定并优化性能。 文章提出的新模型利用了伯努利分布来模拟随机延迟和连续数据包丢失的特性。伯努利分布是一种二项分布，常用于表示随机事件成功或失败的概率。在这种情况下，它用于描述数据包是否被正确传输或在传输过程中丢失。这种建模方式使得分析和控制设计更接近实际网络环境中的复杂性。 为了克服由状态增加带来的设计挑战，作者采用全观测器进行反馈控制设计。全观测器是一种特殊的滤波器，可以估计系统未测量的状态变量，从而在没有完整状态信息的情况下实现有效的控制。通过线性矩阵不等式(LMI)方法，可以将控制设计问题转化为一个可解的凸优化问题，简化了控制器的设计过程。 李雅普诺夫理论是稳定性分析的基础，它提供了判断系统稳定性的一般框架。在此文中，李雅普诺夫函数被用来证明所设计的控制器能确保闭环网络系统渐近均方稳定。这意味着系统的状态将随着时间趋于零，且其方差趋于有限值，即使在存在随机延迟和丢包的情况下。 此外，通过满足特定的H1干扰抑制衰减水平，控制器还能有效地抑制外部干扰对系统性能的影响。H1控制的目标是限制系统输出与输入之间的传递函数的幅值和相位特性，以达到理想的干扰抑制效果。 最后，通过仿真案例，作者展示了所提出的控制策略在实际应用中的有效性。这些案例可能包括模拟不同网络条件和干扰场景，以验证控制器在各种情况下的性能。 该研究为网络控制系统在存在随机延迟和数据包丢失的条件下提供了一种有效的H无限控制解决方案。通过新模型、全观测器设计和李雅普诺夫理论的应用，实现了系统的稳定性和干扰抑制能力，对于实际网络控制系统的设计和优化具有重要的理论和实践价值。