基于信息不完整模型的复杂网络系统控制与状态估计

【摘要】：本文讨论了几类基于随机发生的信息不完整模型的复杂网络系统的控制与状态估计问题.这里的信息不完整现象主要是指由于系统建模或者物理因素的限制,信号在网络传输的过程中不能完全的复现,即发生了丢失或者是部分丢失,例如传感器测量数据丢失、信号传输延时、传感器饱和和信号量化等等.并且,通过采用符合实际工程应用背景的统计方法来描述这种现象发生的随机性,建立了更加客观且实用的系统模型和量测模型.本文的主要内容有两部分组成,首先,针对一类带有随机发生耦合时滞和量测丢失的离散复杂网络系统,设计了满足系统稳定性和H∞性能的状态估计器,得到了由LMI(线性矩阵不等式)刻画的满足期望性能指标的状态估计器存在的充分条件.然后,研究了一类带有随机变化非线性复杂网络系统的同步控制问题.在研究过程中,我们提出了一些新的信息不完整现象模型同时将一些已经存在的信息不完整现象模型推广到复杂网络系统模型中.具体地,本文的大致框架有如下几方面组成:第一章阐明了本课题的研究意义、研究背景以及动机,并且介绍了本文的主要内容和贡献.第二章研究了一类具有随机发生耦合时滞和测量丢失现象的离散复杂网络系统的状态估计问题,得到了由LMI(线性矩阵不等式)描述的满足给定性能指标的估计器存在的充分条件,进而根据上述条件对估计器进行了设计。主要用到的理论和工具有复杂网络基本理论、线性矩阵不等式、Kronecker乘积、Lyapunov稳定性理论等.第三章针对一类具有随机变化非线性的复杂动态网络系统,讨论了其同步控制问题。将非线性以随机方式变化这一现象推广到复杂网络模型中,设计了相应的同步控制器.第四章总结了本文的研究结果并且展望了将来进一步要开展的研究工作.
【关键词】：复杂网络 信息不完整现象 随机发生现象 耦合时滞 同步 线性矩阵不等式 Lyapunov 稳定性 H∞性能指标
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP13