具有时滞和丢包问题网络控制系统镇定和滤波

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1、原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：料日期：学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以

2、采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：亡皇目导师签期：坐年旦月土El摘要网络控制系统是近年来国际控制领域研究的热点问题之一。网络控制系统的重要特点是其用于信息传输的通信网络具有不确定性。有限的网络带宽使得信息和数据在通信网络中传输出现时滞、数据包丢失等问题，这些问题的出现导致网络控制系统性能下降和不稳定。如何合理地设计网络控制系统，确保整个网络控制系统的稳定性以及控制性能，是网络控制系统的重要研究内容之

3、一。本文针对存在网络诱导时滞和丢包问题的网络控制系统，建立了具有网络诱导时滞和丢包问题的线性与非线性网络控制系统新模型；提出了具有更低保守性的网络控制系统镇定控制器与鲁棒矾滤波器设计方法。论文的研究工作和创新性成果包括：(1)通过引入具有最新信号选择功能的逻辑零阶保持器(ZOH)，建立了一种新的将网络诱导时滞和丢包的影响统一转化为时滞问题的网络控制系统模型。利用Lyapunov．Krasovskii泛函并结合积分不等式方法，提出了一种改进的线性网络控制系统稳定性分析方法。并基于改进的锥补线性化迭代算法(ICCL)给出了一

4、种具有更低保守性的控制器设计方法。数值仿真表明所提出方法具有更低的保守性。(2)针对同时具有网络诱导时滞和丢包问题的非线性Lurie网络控制系统，提出了一种新的Lurie网络控制系统的时变时滞模型。在构造Lyapunov-Krasovskii泛函时包含网络诱导时滞的上下界，利用积分不等式方法，提出了一种非线性Lurie网络控制系统的时滞状态反馈控制器的设计方法。数值仿真表明了该方法的有效性和优越性。(3)针对基于T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统，利用输入时滞法和并行分布补偿(PDC)控制原理，建立了一种新的T．S模

5、糊网络控制系统的时滞模型。然后，利用Lyapunov．Krasovskii泛函并结合自由权矩阵方法，不忽略任何Lyapunov．Krasovskii泛函过程中的有用项，提出了一种改进的基于LMI的T．S模糊网络控制系统的稳定性分析方法。本研究得到以下基金资助：国家杰出青年科学基金项目(61025015)，国家科技支撑计划项目(2012BAF03805)。长江学者和创新团队发展计划资助(IRTl044)，国家自然科学基金项目(61074067)，国家自然科学基金项目(61203136)．通过求解一组LMI，获得模糊控制器增

6、益矩阵。仿真实例表明该方法得到的时滞上界具有更低的保守性。(4)针对一类具有时变网络诱导时滞和丢包问题的Lurie网络控制系统，建立了一种新的Lurie网络控制系统的多时滞模型。通过保留泛函导数中经常被忽略的有用项，提出了一种新的多时滞Lurie非线性网络控制系统的稳定性分析方法。在控制器设计方面，通过增加一等式约束将NLIVII转化为LMI表示的可解性问题，提出了一种新的具有更低保守性的动态输出反馈控制器设计方法。通过理论证明和仿真例子验证了所提方法的优越性。(5)研究了网络控制系统中的鲁棒矾滤波问题。考虑到系统的测量

7、信号通过具有网络诱导时滞和丢包问题的网络传输到滤波器，分别建立了基于连续时间与离散时间的网络控制系统滤波器的模型，采用Lyapunov．Krasovskii泛函和积分不等式方法，通过对系统中的不确定性问题进行处理，建立了一种新的鲁棒肌滤波器误差系统的鲁棒肌性能分析准则。基于风性能分析的结果，得到了满足条件的肌滤波器存在的充分条件，同时确定了滤波器的系数矩阵。数值实例表明该设计方法具有更低的保守性。关键词t网络控制系统，时滞，稳定性分析，鲁棒乩滤波，线性矩阵不等式(LMI)IIABSTRACTNetworkedcontro

8、lsystemsiSoneofthehotissuesofthecontrolfieldinrecentyears．Theimportantfeatureofthenetworkedcontrolsystemsisthatthecommunicationnetworkforinformationtransmissio