随机2D线性离散系统的状态估计与鲁棒镇定

论文题目: 随机2D线性离散系统的状态估计与鲁棒镇定

论文类型: 博士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 盛梅

导师: 徐胜元,邹云

关键词: 系统,奇异系统,随机系统,滤波器,白噪声估值器,集员估计,鲁棒镇定,线性矩阵不等式

文献来源: 南京理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本论文主要研究随机2-D线性离散系统的Kalman滤波、白噪声估值器、集员估计与鲁棒随机镇定。在随机2-D线性离散系统的Kalman滤波、白噪声估值器部分,将1-DKalman滤波推广到在状态和测量方程中均带有Gaussian白噪声的2-DFMII模型,使得状态向量的估计误差方差达到最小,同时克服了维数灾难,它是将Kalman滤波器向2-D离散系统的直接推广。接着,利用已建立好的滤波器,讨论了量测白噪声的估计问题,将2-DFMII模型量测噪声的滤波,平滑,预测问题置于一个统一的框架。对于2-D奇异系统,讨论了系统状态的统计特性。通过状态变换,将模能重构的广义2-D Roesser模型的滤波问题,转化为相应的正则2-DFMII模型的状态滤波问题,运用逐行扫描法,对状态向量进行滤波。在随机2-D线性离散系统的集员估计部分,研究了噪声在有界椭球集的2-D FMII模型的状态向量的递推估计问题。通过在不同的更新阶段采用优化定界椭球(OBE)算法,对该系统提出了一种新的状态估计方法。对每一步的状态向量,给出了它的椭球估计。在需要时,可将椭球中心看作状态估计。在不确定非线性2-D Markovian跳跃系统的鲁棒随机可镇定部分,考虑了带有一类广义的Lipschitz非线性部分的不确定2-D Markovian跳跃Roesser模型中的鲁棒镇定问题。运用线性矩阵不等式(LMIs),设计了状态反馈控制器,使得闭环系统对于允许的不确定性,总是渐近稳定的。本论文提出的所有算法均给出了数字仿真和描述性算例。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 线性离散系统概述

1.2 2-D系统的研究现状

1.3 本论文的主要研究工作

2 随机2-D系统KALMAN滤波与白噪声估值器

2.1 随机2-DFMⅡ模型KALMAN滤波

2.2 仿真算例和数值结论

2.3 随机2-DFMⅡ模型白噪声估值器

2.4 小结

3 广义随机2-D系统统计特性与KALMAN滤波

3.1 预备知识

3.2 广义随机2-D离散系统的统计特性

3.3 广义2-DRM模型的状态滤波器

3.4 小结

4 随机2-D系统的集员估计与鲁棒镇定

4.1 2-D FMⅡ模型的状态向量的集员估计

4.2 参数不确定2-D MARKOVIAN跳跃系统鲁棒随机镇定

4.3 小结

5 相关噪声系统滤波与多胞型系统鲁棒H_∞控制

5.1 相关噪声系统的KALMAN滤波

5.2 时变系统的统一和通用的最优噪声估值器

5.3 具不确定观测和噪声相关系统的最优滤波

5.4 具多胞型不确定性的随机时滞系统的鲁棒H_∞控制

5.5 小结

6 结束语

致谢

参考文献

作者攻读博士学位期间撰写与发表的论文

发布时间: 2005-09-12

参考文献

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随机2D线性离散系统的状态估计与鲁棒镇定

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