网络控制系统的模糊鲁棒滤波方法研究

本项目针对复杂非线性控制系统，综合考虑网络通信中存在的传输延时、数据丢包和信号量化等不确定性问题，分别研究基于模糊双曲正切模型和T-S模糊模型的鲁棒滤波器设计方法。首先，针对不同类型的网络和不同节点的工作方式，通过传输时延特性分析，利用粗糙集理论确定影响时延的主要因素，在此基础上分别利用模糊理论、神经网络理论、支持向量机与随机过程理论相结合的方法建立时延的估计和预测模型。然后，利用模糊理论建立网络与被控对象的统一模型，并采用神经网络进行模糊模型的参数辨识。其次，采用李亚普诺夫方法和LMI方法，设计基于模糊双曲正切模型和T-S模糊模型的鲁棒滤波器，并将滤波器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式的可行解。利用定性与定量的分析方法对这两种不同的模糊鲁棒滤波器的稳定性、鲁棒性、滤波精度、计算复杂度、保守性等各种性能进行比较分析。最后，建立多智能体滤波器，构建以太网精馏塔控制系统实验平台。

本项目针对复杂非线性控制系统，考虑网络通信中存在的传输延时、数据丢包和信号量化等不确定性问题，研究了模糊鲁棒滤波器和控制器的设计方法。首先，针对不同类型的网络和不同节点的工作方式，通过对传输时延特性的分析，利用支持向量机、神经网络等鲁棒特征提取方法确定影响时延的主要因素。利用模糊理论、神经网络理论、支持向量机与随机过程理论等建立时延的估计和预测模型。然后，利用模糊理论建立网络与被控对象的统一模型，并采用神经网络进行模糊模型的参数辨识。其次，采用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式（LMI）方法，设计模糊鲁棒滤波器和控制器，并将滤波器和控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式的可行解。研究了网络分布控制系统的稳定性、耗散性和可控性等问题。最后，建立多智能体滤波器，构建以太网电动机控制系统实验平台。