随机传感器故障TS模糊系统：事件生成器与过滤器协同设计

"这篇研究论文探讨了一类带有随机传感器故障的TS模糊系统中事件生成器和过滤器的协同设计问题。作者通过TS模糊模型来近似描述非线性动态系统的特性，并利用一组随机变量来描述传感器可能出现的故障情况。文章旨在实现可靠性的H∞滤波器设计，并采用事件触发策略来优化系统性能。" 正文: 在自动化和控制工程领域，模糊系统被广泛用于处理非线性动态系统的建模和控制问题。TS模糊系统（Takagi-Sugeno模糊系统）是一种特殊类型的模糊系统，它通过线性化模糊规则来近似复杂的非线性关系。本文关注的是在TS模糊系统中，当传感器存在随机故障时，如何设计有效的事件生成器和过滤器，以确保系统的稳定性和性能。 首先，论文提出使用一个TS模糊模型来逼近实际系统的非线性动态行为。这样的模型由一系列模糊规则构成，每个规则对应于一个线性子系统，这些子系统在特定的输入-输出区间内对系统的动态进行描述。随机传感器故障被表示为一组随机变量，这使得模型能够捕捉到传感器数据的不确定性。 接下来，作者专注于可靠H∞滤波器的设计。H∞滤波器的目标是减小系统噪声对滤波输出的影响，同时保持滤波器的稳定性。在这种情况下，滤波器需要能够处理由于随机传感器故障导致的不准确数据。通过优化滤波器参数，可以在保证系统性能的同时，降低由于故障引起的误差。 论文进一步引入了事件触发策略。传统的连续采样可能导致不必要的计算负担和通信开销，而事件触发机制只在系统状态达到某些预设条件时进行采样或更新，从而降低了系统的计算需求。在这种策略下，事件生成器的作用是决定何时更新滤波器的状态，以减少不必要的计算和通信。 协同设计的关键在于找到事件生成器和H∞滤波器的最佳配置，使得系统在随机传感器故障下仍能保持稳定的性能。通过建立数学模型并应用优化算法，论文提出了一个联合设计方法，可以同时考虑滤波器的性能和事件触发条件。 此外，论文还包括了数值实例和仿真结果，以验证所提方法的有效性和优越性。这些结果表明，协同设计的事件生成器和过滤器能够在保证系统可靠性和效率的同时，有效地处理随机传感器故障。 这篇研究论文为带有随机传感器故障的TS模糊系统提供了创新的解决方案，通过协同设计事件生成器和过滤器，实现了系统的高效、可靠运行。这种方法对于工业控制系统、航空航天以及其他依赖于模糊逻辑的复杂系统有着重要的理论和实践意义。