执行器饱和的随机Markov切换系统的观测器设计

利用直接法对转移概率是部分未知的,并且具有执行器饱和现象的随机Markov切换系统进行稳定性分析.通过引入自由连接权矩阵降低系统的保守性.首先,针对此类随机Markov切换系统,充分考虑转移概率中元素之间的特性,通过构建参数依赖型Lyapunov函数,并设计观测器确保闭环饱和系统的随机稳定性.然后,在线性矩阵不等式的框架下,得到均方意义下的最大不变吸引域,并将其归结为求解一组线性矩阵不等式的可行性问题.最后,数值仿真算例验证本方法的有效性.

转移概率部分未知随机时滞饱和Markov系统镇定

研究了一类转移概率部分未知的随机时滞饱和Markov切换系统的镇定问题。首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性。其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了均方意义下的最大不变吸引域。最后,数值仿真验证结论的有效性。

随机时变时滞马尔可夫跳变系统的镇定研究

研究了一类转移概率部分未知的随机时变时滞马尔可夫跳变系统的鲁棒H∞控制问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计无记忆的状态反馈控制器,保证闭环系统的随机稳定性.其次,将过程转化为求解一组线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的约束优化问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分条件.最后,数值仿真验证结论的有效性.

随机时滞Markov跳变系统的镇定

研究了一类转移概率部分未知的随机时滞Markov跳变系统的镇定问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii函数的方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性.其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分性条件.最后,数值仿真验证结论的有效性.