网络化随机系统的事件触发滤波与故障检测

Considering the advantages of event-triggered schemes in reducing network burden and improving utilization of network resources, this project investigates event-triggered robust filtering, distributed filtering and fault detection for networked stochastic systems. Firstly, taking uncertain-covariance noises, fading channels and randomly occurring sensor saturations into account, event-triggered robust filtering algorithms are proposed, and the inherent relationships between network-induced uncertainties, event-triggered parameters and filter performance are revealed. Secondly, considering randomly occurring gain matrix, correlated noises, multi-rate sample and event-triggered schemes after new distributed event-triggered conditions being constructed, distributed fusion filtering problem for networked stochastic systems is addressed, thus distributed filters are designed and their performance are analyzed. Finally, fault detection problem for networked stochastic systems is deeply studied by estimator-based fault detection approach, new fault detection method is presented, the impacts of event-triggered parameters and filtering accuracy on detection performance are analyzed, and then the corresponding compensation strategies are given. The research results will improve filtering and fault detection theory of networked stochastic systems, and have extensive applications in many fields including automatic control, wireless communication, navigation, target tracking, environmental monitoring and so on.

本项目基于事件触发机制在降低网络负荷、提高网络资源利用率方面的优势，研究网络化随机系统的事件触发鲁棒滤波、分布式滤波和故障检测问题。首先，考虑噪声协方差未知、信道衰减和传感器随机饱和等因素，提出事件触发鲁棒滤波器设计算法，揭示网络诱导因素、事件触发参数与滤波器性能的内在联系；其次，构建新的分布式事件触发条件，在随机增益矩阵、相关噪声、多速率采样和事件触发机制影响下，研究网络化随机系统的分布式融合滤波问题，设计分布式滤波器并分析其性能；最后，基于状态估计的故障检测方法，深入研究网络化随机系统的故障检测问题，提出新的故障检测方法，分析事件触发参数和滤波精度等因素对检测器性能的影响，给出相应的补偿策略。本项目的研究结果将进一步完善网络化随机系统滤波和故障检测理论体系，并在自动控制、无线通讯、航海航空、目标跟踪、环境监测等领域有着广泛的应用前景。

网络化随机系统的滤波及故障检测在无线通讯、目标跟踪、航海航空等领域有着广泛的应用需求。与时间触发传输机制相比，事件触发传输策略是一种“按需”机制，在减少数据传输量，降低网络负荷方面具有较大优势。因此，事件触发机制和多网络诱导不确定因素综合影响下，网络化随机系统滤波及故障检测问题的研究具有重要意义。本项目立项以来，课题组系统深入地研究基于事件触发的分布式滤波器及故障检测器设计问题，并取得了一系列的重要研究成果。在IEEE Transactions on Cybernetics等国内外重要期刊上发表论文12篇，其中SCI收录期刊10篇，EI检索论文1篇。本项目的主要工作如下：.（1）基于状态增广和新息分析法，研究了一类带有测量值丢失和时间相关噪声线性离散系统的状态估计问题。设计了相应的滤波器，多步预报器和多步平滑器。所提出的递归估计算法刻画了系统参数、时间相关乘性噪声协方差与时延丢包率之间的关系。.（2）构建动态事件触发条件，研究了一类带有随机参数矩阵和动态测量量化误差的离散时变系统的分布式滤波器设计问题。应用随机分析技巧和黎卡蒂方程，得到了滤波误差协方差的一个上界以及滤波增益矩阵。同时给出了确保滤波误差均方有界的充分条件。.（3）讨论了一类带有传感器饱和与切换拓扑的离散时变系统的动态事件触发非脆弱性滤波问题。设计了非脆弱性滤波器，获得了滤波增益矩阵。运用随机过程的相关结论，给出了确保估计误差均方有界的充分条件。.（4）基于状态增广、递推黎卡提方程以及随机分析方法，研究了带有线性化误差、测量值丢失和量化非线性系统事件触发状态和故障估计问题，给出了其相应的常数故障估计器的设计方法。.（5）针对带有随机发生动态故障和测量值丢失的线性系统，研究了其动态事件触发故障估计器的设计问题，并给出了估计误差指数有界的充分条件。.（6）假定事件触发函数依赖于测量误差和相邻多智能体的状态，运用代数图论和矩阵理论，研究了事件触发机制下多智能体的分布式一致控制。基于新的优化控制技术，提出了非线性反馈系统的强化学习优化控制器设计方法。