网络环境下离散时间非线性系统量化输出反馈镇定(英文)

在网络环境下，离散时间非线性系统的量化输出反馈镇定研究涉及对一类具有扇区非线性特征和测量误差的离散时间系统进行输出反馈控制稳定性分析。文章提出了一种统一的控制律模型，该模型同时考虑了网络诱导延迟、随机数据包丢失和信号量化的影响。通过选取适当的Lyapunov函数，建立了一个依赖于网络状态的改进稳定性条件，为得到的闭环系统提供了理论基础。此外，还提出了一种基于非凸矩阵不等式的静态输出反馈控制器的设计准则，并利用锥互补线性化（CCL）方法来解决非凸可行性问题。研究结果通过数值示例得到验证，证明了所提出的设计方法的有效性。 关键词包括离散时间非线性系统、输出反馈镇定、时变延迟、随机数据包丢失和信号量化。文章指出，许多复杂的工业系统使用通信网络在空间分布的各个部分之间交换信息和控制信号。研究聚焦于网络延迟、数据包丢失和信号量化对系统性能的影响，以及如何设计出一个能适应这些因素的稳定控制系统。通过控制律模型的提出，研究者尝试在保证系统稳定的同时，将网络环境中的不确定性和不完善性纳入考虑范围。 在本文中，研究者还提出了使用Lyapunov函数来分析系统的稳定性，这是动力系统分析中一个非常核心的概念。Lyapunov函数能够为系统提供一个能量或性能指标，通过分析这个函数随时间的变化，可以判断系统的稳定性。在此基础上，通过选择合适的Lyapunov函数，研究者进一步构建了闭环系统的稳定性条件，从而保证了即便在信号受到量化影响和网络因素干扰的情况下，系统也能趋于稳定。 文章提到的网络诱导延迟、随机数据包丢失和信号量化是网络控制系统中常见的问题。由于网络的引入，系统的控制过程会受到网络条件波动的影响，例如，信号在网络中传输时可能会产生时间上的延迟，数据包在传输过程中可能被随机丢弃，信号的量化则是因为数字通信系统中对连续信号进行离散化处理的结果。研究者将这些网络因素综合考虑进控制律模型中，展示了在真实网络环境下，系统稳定性的保持方法。 锥互补线性化（CCL）方法被用来处理设计中遇到的非凸性问题。非凸问题是指那些在数学规划中，目标函数或约束条件不是凸函数的问题，它们使得问题的求解变得更加复杂。CCL方法可以将这类问题转化为可处理的凸问题，从而提供了一种有效的解决途径。在离散时间非线性系统的量化输出反馈镇定研究中，CCL方法的使用为设计控制器提供了一种理论上的保障。 文章给出了一个数值示例，通过对特定系统的模拟，验证了所提出控制策略的有效性。这个示例对于理解控制律模型以及Lyapunov函数在实际系统中应用的重要意义具有指导作用。通过这个示例，研究者展示了在考虑网络不确定性和测量误差的情况下，如何通过设计合理的控制器确保系统的稳定运行，对于工业应用中的控制策略设计提供了参考。 网络环境下离散时间非线性系统量化输出反馈镇定研究为相关领域提供了一种新的研究视角和解决方法。这项研究不仅具有理论价值，而且在实际应用中也具有指导意义。它为工程师和研究人员在面对复杂网络控制系统时提供了一套科学的控制理论框架和工具，以帮助他们设计出适应网络环境特点的控制系统，确保系统的稳定和可靠运行。