一类不确定线性奇异系统的有限时间控制问题

讨论了一类同时带有时变参数不确定性和外部干扰的线性奇异系统的有限时间控制问题 ,找到了问题可解的充分条件 ,并给出了状态反馈控制器的设计方法 .这些条件可以归结为基于线性矩阵不等式 (LMI)的可解性问题 .

具有干扰输入的一类不确定线性系统的有限时间观测器设计

借助于有限时间稳定性的概念,对于具有干扰输入的线性系统引入了有限时间观测器的概念,这一概念保证,在给定的有限时间区间内,观测误差小于一个给定的界,这里所讨论的干扰输入满足一个动态方程.利用线性矩阵不等式(LMI)的方法,讨论了具有干扰输入的一类不确定性线性系统存在有限时间观测器的一个充分条件,并给出了观测器的具体设计.

离散随机奇异系统的最优融合全阶状态估值器

研究带多传感器和相关观测噪声的离散随机奇异系统的分布式融合状态估计问题.核心思想是将带多传感器的随机奇异系统转化为一个等价的非奇异系统组.在得到局部非奇异系统的状态估计后,利用线性最小方差意义下的最优加权融合算法,得到原系统的全阶最优融合滤波器和平滑器.仿真算例表明,融合估值器优于每个局部估值器.

有丢包的随机不确定参数系统的最优融合滤波

研究了有数据丢包的带随机不确定参数的多传感器系统的分布式最优(线性最小方差)融合滤波问题。首先,引入虚拟噪声,将原系统转化为等价的参数确定的有丢包的新系统。然后,进行状态扩维,得到新系统的各子系统的扩维状态的滤波估计、滤波误差方差和滤波误差互协方差。根据扩维状态与原系统状态的关系,求出原系统状态的各局部滤波估计、滤波误差方差和滤波误差互协方差。利用线性最小方差意义下的矩阵加权最优融合算法,得到原系统的分布式矩阵加权最优融合滤波器。理论分析和仿真算例都表明,融合滤波器优于每一个局部滤波器。