具有伯努利分布丢包网络控制系统的保性能控制器设计

针对一类服从伯努利分布丢包的网络控制系统,讨论了其保性能控制器的设计问题,将网络控制系统建模为一类具有不确定性参数的离散系统,利用Lyapunov稳定性理论,给出了系统的稳定性条件,结合一个最优二次型性能指标,推导出该类系统保性能控制器的存在性,并将系统保性能控制器设计问题转换为求解线性矩阵不等式(LMI)可行解问题。最后,通过仿真算例验证了此控制方法的有效性和可行性。     

存在数据丢包的航空发动机分布式控制器设计

考虑航空发动机分布式控制系统中丢包问题,开展系统建模和稳定性分析,提出了带输入积分的状态反馈控制器,根据Lyapunov稳定性定理和LMI获得了一定丢包上界下的控制器求解定理。基于该控制器提出某涡扇发动机分布式控制系统丢包增益重构补偿策略,并开展仿真研究。结果表明：基于增益重构的丢包补偿措施,保证了存在数据丢包的发动机分布式控制系统的性能和稳定性。     

多网络约束下NNS分布式融合估计器设计

针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题，将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量，将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声，将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系，将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输，以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码，以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型，设计最小方差意义下局部无偏估计器，利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器，推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。     

基于有限存储空间的分布式传感器融合估计器

研究具有信息传输模型不确定性、随机时间延迟和数据丢包的网络化多传感器分布式融合估计问题。模型的不确定性刻画为系统矩阵中的非高斯非白噪声干扰，在远程处理中心处设置有限长度的存储空间用来存储各个传感器延迟到达的测量值。在最小方差原则下设计了一种利用测量值到达变量的最优常增益局部估计器，利用协方差交叉加权方法得到最优分布式融合估计器并推导得到使得估计器有界的条件。最后，通过某电源系统计算实例仿真验证所提融合估计器的有效性。