基于T-S模糊模型描述的一类网络化非线性系统的鲁棒L1滤波

In many engineering fields, the systems sustain persistent heavy noise disturbance, such as: wind shear stress imposed upon aircraft wings, ocean wave interference signals on offshore platform, inlet flow fluctuation of petrochemical process etc., the traditional Kalman filtering and H∞ filtering can not receive good noise suppression effect. Therefore, research on persistent heavy noise suppression mechanism for nonlinear systems has very important practical significance. In this project, we deeply study the robust L1 filtering problem for nonlinear systems based on T-S fuzzy model within a networked environment which suffer persistent noise disturbance. It includes the following contents: (1) Synthetically considering the nonlinearity of plant, external noise, parameter uncertainty, uncertain occurrence probability of time delay and other network induced phenomena, we study on the suitable model description for the robust L1 filter design of nonlinear systems within a networked environment; (2) Establish the robust L1 performance criteria which refer to reducing conservatism; Investigate the robust L1 filtering strategies for nonlinear systems which have complicated dynamics characteristic, uncertain occurrence probability of time delay, persistent noise disturbance and other induced phenomena caused by networked environment; (3) The numerical examples will be presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Then, the final purpose of this project is to propose a set of modeling and filtering strategies which can effectively restrain persistent noise and be successfully disseminated and applied.

在许多工程领域，系统承受着持续强噪声干扰，如：飞机飞行承受的风剪应力干扰、海洋平台承受的海浪波干扰、化工过程进口流量的持续波动等，传统的Kalman滤波、H∞ 滤波不再能收到较好的噪声抑制效果，因此，研究系统的持续强噪声抑制机制具有非常重要的现实意义。本项目研究网络环境下受持续噪声干扰的基于T-S模糊模型描述的非线性系统鲁棒L1滤波问题。具体包括：(1) 综合考虑对象的非线性、外部噪声、参数不确定性、发生概率不确定的时滞以及其它网络诱导现象，研究适用于网络环境的非线性系统鲁棒L1滤波器设计的模型描述；(2) 建立低保守性的鲁棒L1性能准则；探讨强噪声干扰、发生概率不确定时滞及发生其它网络诱导现象情形下非线性系统的鲁棒L1滤波策略；(3) 仿真研究验证所提出方法的有效性。最终探索出一套能够有效抑制持续噪声干扰且可以推广应用的建模和滤波策略。

在许多工程领域，系统承受着持续强噪声干扰，如：飞机飞行承受的风剪应力干扰、海洋平台承受的海浪波干扰、化工过程进口流量的持续波动等，传统的Kalman滤波、H∞ 滤波不再能收到较好的噪声抑制效果，因此，研究系统的持续强噪声抑制机制具有非常重要的现实意义。本项目研究网络环境下受持续噪声干扰的基于T-S模糊描述的非线性系统鲁棒L1滤波问题，扩展研究了该系统的鲁棒L1控制问题。具体包括：(1) 综合考虑对象的非线性、外部噪声、参数不确定性、发生概率不确定的时滞以及其它网络诱导现象，研究适用于网络环境的非线性系统鲁棒L1滤波器设计的模型描述；(2) 建立低保守性的鲁棒L1性能准则；(3) 探讨强噪声干扰、发生概率不确定时滞及发生其它网络诱导现象情形下非线性系统的鲁棒L1滤波策略；(4) 研究传感器随机多故障模态下分布时滞系统的L1滤波问题，针对含有变时滞和分布时滞的网络控制系统，考虑网络中传感器随机多故障模态，构造合适的滤波器结构，得到满足给定L1性能指标的滤波器存在条件，设计滤波器参数求解算法，进而分析滤波器设计算法的鲁棒性和保守性。(5) 扩展研究网络环境下T-S模糊模型描述的非线性系统的鲁棒L1动态输出反馈控制策略、考虑具有分布时滞的该类系统的鲁棒L1跟踪控制策略、具有网络诱导随机发生时滞的该类系统的基于观测器的鲁棒L2-L∞ 控制策略。(6) 仿真研究验证所提出方法的有效性。通过对上述内容的系统研究，获得了一系列的有科学意义的理论研究成果，包括系统的模型描述、鲁棒L1性能准则的建立、滤波、控制等相关问题的解决，形成了一套系统而行之有效的研究方法。部分研究成果公开发表学术论文8篇，其中SCI检索1篇，SCI待检索1篇，EI检索2篇，核心期刊论文4篇。通过该课题的研究成果，对保证网控系统有效抑制持续噪声、监控对象的安全和高效运行提供了重要的理论借鉴，进一步可以扩展应用于传感器网络环境下系统的L1滤波问题，从而促进信息处理技术的发展。