Controlling uncertain fuzzy neutral dynamic systems with Markov jumps

The robust H∞ control problems for stochastic fuzzy neutral Markov jump systems（MJSs） with parameters uncertainties and multiple time-delays are considered.The delays are respectively considered as constant and time varying,and the uncertain parameters are assumed to be norm bounded.By means of Takagi-Sugeno fuzzy models,the overall closed-loop fuzzy dynamics are constructed through selected membership functions.By selecting the appropriate Lyapunov-Krasovskii functions,the sufficient condition is given such that the uncertain fuzzy neutral MJSs are stochastically stability for all admissible uncertainties and satisfies the given H∞ control index.The stability and H∞ control criteria are formulated in the form of linear matrix inequalities,which can be easily checked in practice.Practical examples illustrate the effectiveness of the developed techniques.

非齐次马尔可夫LPV系统的H_∞异步控制

针对存在外界干扰的情况,对一类离散时间非齐次马尔可夫线性变参数(linear parameter-varying,LPV)系统的H∞异步控制问题进行了研究。由于实际非齐次马尔可夫系统的系统模态难以直接获得,考虑了控制器模态和系统模态不一致的异步问题,并用一个非齐次隐马尔可夫模型建模。非齐次马尔可夫系统和非齐次隐马尔可夫链的时变特性分别由分段齐次状态转移概率矩阵和分段齐次条件概率矩阵描述,且受同一个高层齐次马尔可夫链支配。针对上述问题,完成了对闭环非齐次马尔可夫LPV系统的稳定性分析、H∞性能分析和H∞异步控制器设计,使系统在受到外界干扰和控制器模态与系统模态存在异步现象的情况下满足给定的H∞性能指标。最后通过对直流电机的仿真实验验证了利用非齐次信息得到理论的有效性和优越性。

基于IMM算法的火控系统机动目标检测方法

受观测噪声影响,火控系统雷达无法精确搜索机动目标,导致快速打击反应能力降低。为此,提出一种基于交互式多模型算法的火控系统机动目标检测方法。引入Markov跳变系统,对机动目标未知的运动状态建立运动模型集合;并通过交互式多模型算法,精确估计机动目标的位置状态,便于精确解算火控系统雷达天线捕获机动目标所需的姿态角。数值仿真结果验证了所提方法的机动目标检测性能,明显优于基于卡尔曼滤波器和直接基于目标状态观测值的机动目标检测性能。