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    時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng)l2-L∞的濾波

    2015-03-09 08:00:02王紅茹由珊珊
    關(guān)鍵詞:馬爾科夫性能指標(biāo)時滯

    王紅茹,由珊珊

    (哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,哈爾濱 150001)

    時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng)l2-L∞的濾波

    王紅茹,由珊珊

    (哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,哈爾濱 150001)

    針對時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的l2-L∞濾波問題進(jìn)行的研究,通過建立的l2-L∞性能準(zhǔn)則,采用線性矩陣不等式(LMI)技術(shù)推導(dǎo)出l2-L∞濾波器存在的充分條件,在推導(dǎo)過程中引入附加矩陣,降低了濾波器的保守性.所設(shè)計的濾波器不但保證了濾波誤差系統(tǒng)隨機穩(wěn)定,而且滿足給定的l2-L∞性能指標(biāo).仿真算例表明所設(shè)計的濾波器是可行的.

    l2-L∞濾波;時滯系統(tǒng);線性矩陣不等式

    作為系統(tǒng)和控制的重要問題之一,濾波被廣泛應(yīng)用在狀態(tài)估計中,以測量信號為基礎(chǔ)對系統(tǒng)內(nèi)部的不可測量的信號進(jìn)行估計.眾所周知,經(jīng)典的卡爾曼濾波是處理狀態(tài)估計問題的有效方法,但是卡爾曼濾波需要確定已知的系統(tǒng)模型和外部噪聲信號,當(dāng)不滿足以上兩點時,經(jīng)典卡爾曼濾波就不再適用,這一特點使得研究魯棒濾波問題勢在必行.

    另一方面,時滯常常存在于實際的動態(tài)系統(tǒng)中,例如網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),通信系統(tǒng)等,同時也是造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定性和低性能指標(biāo)的來源,帶有時滯馬爾科夫跳躍系統(tǒng)可以更加準(zhǔn)確的描述實際系統(tǒng)的動態(tài)模型,因此研究時滯馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的l2-L∞濾波受到很多學(xué)者的關(guān)注,文獻(xiàn)[1]通過Lyapunov-Krosovski函數(shù),推導(dǎo)l2-L∞濾波器的存在條件,所針對的系統(tǒng)是時變延遲帶有部分未知轉(zhuǎn)移概率的連續(xù)馬爾科夫跳躍系統(tǒng).文獻(xiàn)[2]對于離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng),采用時滯分割技術(shù),建立時滯依賴條件,保證濾波誤差系統(tǒng)隨機穩(wěn)定,所設(shè)計的濾波器降低了保守性.文獻(xiàn)[3]對于時滯連續(xù)馬爾科夫跳躍系統(tǒng)設(shè)計了指數(shù)l2-L∞全階濾波器,保證了濾波誤差系統(tǒng)的均方穩(wěn)定.

    本文研究時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的l2-L∞濾波問題,引入了附加矩陣,使得Lyapunov矩陣與系統(tǒng)矩陣的乘積項解耦,降低了保守性,并推導(dǎo)出l2-L∞性能準(zhǔn)則,應(yīng)用LMI技術(shù)得到了濾波器存在的充分條件.所設(shè)計的濾波器不但保證了濾波誤差系統(tǒng)隨機穩(wěn)定,而且滿足給定的l2-L∞性能指標(biāo).數(shù)值仿真表明所設(shè)計的方法是可行的.

    1 問題描述

    考慮下面時滯馬爾科夫跳躍系統(tǒng):

    (1)

    (2)

    其中:AFi,BFi,CFi為所設(shè)計的濾波器的參數(shù)矩陣.

    (3)

    則噪聲信號ω(k)到估計誤差e(k)的z傳遞函數(shù)為

    (4)

    定義1:濾波誤差系統(tǒng)(3)在ω(k)=0時,若在任意初始狀態(tài)下,滿足

    則稱系統(tǒng)(3)隨機穩(wěn)定.

    本文所要研究的問題是在給定系統(tǒng)(1),設(shè)計濾波器(2),使得濾波誤差系統(tǒng)(3)在零初始條件下隨機穩(wěn)定且滿足

    ‖e‖ε∞<γ‖ω‖2

    (5)

    即滿足l2-L∞擾動衰減水平.

    2 l2-L∞濾波器設(shè)計

    在給出濾波器的設(shè)計方法之前,首先考慮一下濾波誤差系統(tǒng)(3)的l2-L∞性能準(zhǔn)則,給出下列結(jié)論.

    2.1 l2-L∞性能準(zhǔn)則

    引理1:考慮系統(tǒng)(1)和濾波器(2),那么濾波誤差系統(tǒng)(3)隨機穩(wěn)定的充分條件為存在矩陣Pi∈R2n×2n>0,Q∈Rn×n>0,滿足如下線性矩陣不等式:

    (6)

    下面給出一個與引理1等價且滿足濾波誤差系統(tǒng)(3)具有一定的l2-L∞擾動衰減水平的l2-L∞性能判據(jù).

    (7)

    (8)

    其中:K=[I0]

    證明:應(yīng)用Schur補引理[4]式(6)等價于式(9)

    (9)

    為了建立l2-L∞性能準(zhǔn)則,首先選取Lyapunov-Krosovski函數(shù)如下:

    (10)

    下面建立l2-L∞性能準(zhǔn)則,設(shè)l2-L∞性能指標(biāo)為,假設(shè)在零初始條件下,即當(dāng)V[ξ(0)θ0]=0,性能指標(biāo)表示為:

    根據(jù)選取的Lyapunov-Krosovski函數(shù),可以得到E[ΔV(k)]的表達(dá)式如下:

    ξT(k)KTQKξ(k)-ξT(k-d)KTQKξ(k-d)

    將代入并展開之后,可以進(jìn)一步得到:

    因此可以繼續(xù)計算l2-L∞性能指標(biāo)J如下:

    而eT(k)e(k)-γ2ξT(k)Piξ(k)

    則eT(k)e(k)<γ2ξT(k)Piξ(k)

    2.2 l2-L∞濾波器設(shè)計

    基于引理1,給出使得濾波誤差系統(tǒng)(3)隨機穩(wěn)定,且保證滿足給定的l2-L∞性能指標(biāo)的濾波器(2)存在的充分條件.

    (11)

    (12)

    濾波器參數(shù)矩陣為

    (13)

    證明:應(yīng)用Schur補引理式(7)等價于式(14)

    (14)

    (15)

    其中Vi∈Rn×n是任意可逆矩陣,為方便起見,可以定義Vi=I.做如下變量替換:

    Si=ZiUiVi

    則可獲得式(12)和式(11).

    3 數(shù)值算例

    考慮具有兩個模態(tài)的時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng),參數(shù)矩陣如下:

    模態(tài)1:

    L1=[1 0.9 0.2 0.5]

    模態(tài)2:

    L2=[0.2 0.4 0.6 0.3]

    仿真時,常數(shù)時滯d=2,ω(k)為幅值不大于0.5的隨機變量,假設(shè)系統(tǒng)初始模態(tài)θ0=1,按如下模態(tài)轉(zhuǎn)換概率:

    p11=0.3 ,p12=0.7,p21=0.6,p22=0.4.

    θk隨機的在兩個模態(tài)之間變換.

    應(yīng)用Matlab中的LMI工具箱,求解不等式(11)和(12),得到最優(yōu)擾動衰減水平和濾波器參數(shù)矩陣如下:γ=3.4907

    CF2=[-0.9644 -0.1621 -0.3100

    -0.1692]

    圖1可以看出,馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的模態(tài)轉(zhuǎn)換,在模態(tài)1和模態(tài)2下,計算出兩組濾波器的參數(shù)矩陣AF1,BF1,CF1和AF2,BF2,CF2.由圖2看出,濾波器的狀態(tài)估計誤差趨近于0,證明本文方法得到的l2-L∞濾波器是可行的.

    圖1 馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的模態(tài)

    圖2 狀態(tài)估計誤差

    4 結(jié) 語

    本文研究的是時滯離散馬爾科夫跳躍系統(tǒng)的l2-L∞濾波問題,利用建立的l2-L∞性能準(zhǔn)則,給出相應(yīng)的濾波器設(shè)計方法,所設(shè)計的濾波器不但保證濾波誤差系統(tǒng)隨機穩(wěn)定,而且滿足給定的l2-L∞性能指標(biāo).在濾波器的設(shè)計中,引入附加矩陣,降低了保守性.仿真結(jié)果表明了本文方法的可行性.

    [1] DING Y C, ZHU H, ZHONG S M,etal. Filtering for Markovian jump systems with time-varying delays and partly unknown transition probabilities [J]. Communication Nonlinear Science Numerical Simulatation, 2012, 17: 3070-3081.

    [2] WU Z G, SHI PENG, SU H Y,etal. Filtering design for discrete-time singular Markovian jump systems with time-varying delays [J]. Information Sciences, 2011, 181: 5534-5547.

    [3] ZHANG B Y, LI Y M. Exponential filtering for distributed delay systems with Markovian jumping parameters [J]. Signal Processing, 2013, 93(1): 206-216.

    [4] 俞 立.魯棒控制-線性矩陣不等式處理方法[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2002.

    [5] 高會軍, 王常虹.不確定離散系統(tǒng)的魯棒及濾波新方法[J].中國科學(xué)(E輯), 2003, 33(8): 695-706.

    [6] ZHONG M, YE H, SHI P,etal. Fault detection for Markovian jump systems [J]. IEEE Proc.-Control Theory Appl., 2005, 152(4): 397-402.

    [7] 李 偉.改進(jìn)的基于模糊C-均值聚類的圖像分割算法[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,29(4):457-461.

    Study onl2-L∞filtering for Markov jump systems with time-delays

    WANG Hong-ru, YOU Shan-shan

    (School of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

    The problem ofl2-L∞filter design for discrete-time system with Markov jump was investigated and al2-L∞performance criteria was proposed to guarantee the filtering error systems to be stochastically admissible in this paper. The sufficient conditions for the existence ofl2-L∞filter were presented based on the proposed performance criteria. The problem of filter design was converted into a parameter optimization problem with linear matrix inequality (LMI) constraint. A numerical example was provided to illustrate the effectiveness of the proposed method.

    l2-L∞filtering; time-delay systems; LMI

    2014-02-26.

    王紅茹(1969-),女,副教授,碩士生導(dǎo)師,研究方向:人工免疫網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用、動態(tài)系統(tǒng)的魯棒故障診斷、動態(tài)系統(tǒng)的魯棒控制、魯棒濾波及模型降階等.

    TP13

    A

    1672-0946(2015)01-0050-06

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