网络化控制系统中状态估计问题的研究

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1、创新点摘要创新点摘要1．针对具有部分或全部测量值丢失且丢失过程为Markov链的离散线性系统，研究了卡尔曼滤波策略。基于两状态Markovian丢包过程和改进的卡尔曼滤波迭代方程，给出数据包被分成两部分进行传输时估计器稳定的条件，并进一步把该结论推广至数据包被分成n部分的情况。2．针对同时具有Markovian延迟与丢包的离散线性系统设计了状态估计策略。通过在估计器端设置适当长度的缓存器及对限定历史估计器(FRHE)的定义，在时延有界的情况下，给出了可选增益的最优FRHE策略。’3．针对同时存在对数量化影响、随机时变时延和Bernoulli数据

2、丢包过程的线性离散系统，通过把通信约束问题转变成系统模型中的随机参数不确定性，分别设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。基于各自给定的状态估计性能指标，提出了鲁棒滤波器和方差约束滤波器存在的条件及相应的设计方法。4．针对多丢包不确定离散系统，其中的不确定性同时存在于系统矩阵和测量矩阵中，通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数，在允许的不确定性下，分别设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。基于各自给定的状态估计性能指标，提出了鲁棒滤波器和方差约束滤波器存在的条件及相应的设计方法。。。llll。—卢；▲．亏￡jnk．中文摘要摘要状态估计不仅是现代决策和

3、控制理论的重要分支，也是保证业务流程安全性和经济性的重要先决条件。21世纪的控制系统是网络、通信与控制相结合的系统。然而，在网络化控制系统(NetworkedControlSystems，简称NCSs)中，由于网络的介入，控制系统的规模和复杂性显著增加，且引入了各种各样的不确定性因素，从而使得传统的状态估计理论难以适用。因此，网络化控制系统中状态估计策略研究成为自动化领域中的一个前沿课题。本文针对网络环境下的各类不确定性，包括媒介不确定性和参数不确定性，研究了网络化控制系统中状态估计的若干问题，旨在提出相应的状态估计策略或给出状态估计稳定性条件

4、。在网络带宽受限情况下，针对观测值被分包传输过程中存在部分或全部Markovian丢失的线性离散系统，基于两状态Markovian丢包模型和改进的卡尔曼滤波迭代方程，给出了状态估计稳定性条件。针对同时存在Markovian延迟与丢包的离散线性系统，通过在估计器端设置适当长度的缓存器，把具有多状态Markovian时延与丢包的离散定常系统建模成数据包到达过程为两状态Markov链模型的离散时变系统。基于设计的限定接收历史估计器(FRHE)模型，在时延有界的情况下，给出了可选增益的最优FRHE设计策略。在通信受限同时包括量化影响、传输时延和数据丢包

5、情况下，通过把量化影响转化为一类参数不确定性，把时延和丢包转化为随机参数，分别为线性离散系统设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。随着无线通信网络快速代替有线通信网络，多丢包问题尤为突出。针对多丢包网络中的不确定性离散系统，通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数，在允许的不确定性情况下，分别设计了鲁棒滤波器和方差约束滤波器。最后，我们给出了全文的总结及今后研究工作的方向与展望。关键词：状态估计；通信受限；鲁棒滤波；不确定性-，、●一◆■英文摘要ABSTRACTStateestimationisnotonlyanimportantbranchof

6、themodemdecision—makingandcontroltheory，butalsotheimportantpreconditionforguaranteeingthesafetyandeconomyofbusinessprocesses．Inthe21stcentury，controlsystembecomesanintegrationofnetwork，communicationsandcontrolsystems．However，inNetworkedControlSystems(NCSs)，sincetheintroducti

7、onofnetwork，itmakescontrolsystembecomelarger，morecomplexandincludevariousuncertainties，whichmakesclassicalstateestimationtheorydifficulttObeapplicable．Hence，stateestimationproblemsinNetworkedControlSystemsbecomeaforefronttopicinautomationfield．Inthepaper，inthenetworkenvironm

8、entwhereexistsvarioustypesofuncertaintiesincludingintermediateuncertaintyan