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.
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.
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).
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
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.
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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