离散化不确定马尔可夫跳变系统的事件触发保性能控制.docx

离散化不确定马尔可夫跳变系统的事件触发保性能控制是现代控制理论的一个重要研究领域，主要关注如何在存在不确定性和随机性的情况下，通过事件触发机制优化网络控制系统的性能。马尔可夫跳变系统（MJS）是一种数学模型，能够描述系统状态在不同模态之间的随机切换，这种切换反映了系统可能遇到的故障或外界环境的随机变化。MJS在通信、医学等领域的应用广泛，因为它能有效地捕捉和处理这些随机因素。 网络控制系统（NCSs）是近年来的研究焦点，由于其易于维护和使用，但在网络资源有限、存在延迟和丢包问题的情况下，需要寻找有效的方法来确保系统性能和稳定性。传统的周期触发方式可能导致过度使用网络带宽，从而影响控制系统的性能。为了解决这个问题，事件触发机制应运而生。与周期触发不同，事件触发只在特定条件下传输数据，从而减少不必要的网络通信，节省资源。 文献中提到了几种关于事件触发机制的研究，例如在连续系统和离散系统中设计事件触发控制器和滤波器的算法。对于离散系统，通过引入事件触发机制，可以设计保性能控制器，利用时滞处理方法和自由加权矩阵法推导出稳定性条件，但这种方法计算复杂且较保守。相比之下，使用Jensen不等式处理交叉项可以降低计算量并减小保守性。 本文针对离散化不确定MJS，提出了动态模态切换的事件触发机制，为每个马尔可夫模态定义了不同的触发阈值。同时，结合时间间隔分析法，将网络延迟和MJS模型整合为一个时滞时变、触发系数动态切换且参数不确定的MJS系统。文章进一步利用Jensen不等式处理交叉项，减少计算负担，提出了一种事件触发条件与保性能控制器相结合的算法，以优化网络资源的利用并保持系统的稳定性。 问题描述部分，文章给出了离散化不确定MJS的事件触发保性能控制的结构框图，指出状态向量x(k)、控制输入u(k)以及马尔可夫链rk的角色。系统模型由状态方程表示，其中包含不确定性描述ΔAi和ΔBi。不确定性矩阵F(k)受到Lebesgue可测性的限制，以保证系统分析的合理性。 该研究领域旨在在不确定性和随机性共存的环境中，通过创新的事件触发策略，实现网络控制系统的高效和稳定运行。本文的贡献在于提供了一种新的、适用于离散化不确定MJS的事件触发控制算法，降低了计算复杂性，并提升了系统的性能表现。