基于隨機采樣的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器設(shè)計
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【摘要】:隨著數(shù)字化,信息化,網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展,人類在生產(chǎn)活動的過程中往往會引入數(shù)字化設(shè)備,所以在使用這些設(shè)備傳輸信息的過程中,就不得不引入數(shù)字采樣的過程。再者,由于我們只有通過采樣的方法才能進(jìn)行數(shù)字通信,以此連接起數(shù)字設(shè)備,因此研究采樣控制對人們有著重要的意義。同時,我們知道復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的一些特性反映出了自然界的一些獨有特性,深入的了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性對人類生產(chǎn),社會發(fā)展起著極其重要的作用,因此也在近年引起了國內(nèi)外大量學(xué)者專家的廣泛關(guān)注,其中對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器的研究是其主要研究熱點之一。本文基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,針對多頻采樣的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器進(jìn)行了主要研究。本文主要工作如下:一、考慮狀態(tài)耦合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),用采樣的方式獲取節(jié)點輸出信息設(shè)計狀態(tài)觀測器。其中,采樣過程為多個已知發(fā)生概率滿足貝努利分布的r個固定采樣周期隨機切換發(fā)生,并且在信號傳輸過程中考慮未知擾動。設(shè)計了一種新的自適應(yīng)比例積分控制器,來控制節(jié)點的觀測器輸出值,其中將節(jié)點的狀態(tài)誤差以及節(jié)點的輸出誤差作為積分控制的反饋信號,并且以節(jié)點的輸出信號誤差作為比例控制的反饋輸入信號。設(shè)計過程根據(jù)Lyapunov-Krasovskii穩(wěn)定性理論,以及線性矩陣不等式LMIs給出觀測器穩(wěn)定性理論。最后通過數(shù)值仿真給出,設(shè)計的觀測器的可行性以及相比于簡單的比例控制器的優(yōu)越性。二、考慮輸出耦合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過采樣獲取節(jié)點輸出值,在設(shè)計的狀態(tài)觀測器觀測值的輸出端,也引入觀測值的采樣,并將其作為狀態(tài)觀測器的輸入反饋之一。同時,采樣的過程是通過信號輸入時的時變時延的作為采樣過程,時變時延的上下界已知。對于采樣過程的不同采樣周期的發(fā)生概率,設(shè)定為滿足貝努利分布且概率已知。然后,根據(jù)LyapunovKrasovskii泛函來處理,包含時變時延復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析。通過線性矩陣不等式(LMIs)求出適合的控制器參數(shù),最后通過數(shù)值仿真驗證設(shè)計的觀測器的可行性。三、考慮滿足馬爾科夫過程切換拓?fù)涞妮敵鲴詈蠌?fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過采樣的形式獲取節(jié)點的輸出信息構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測器并且采樣的過程沿用上一研究內(nèi)容的采樣過程,但在采樣過程中考慮時滯相關(guān)的噪聲。并且考慮系統(tǒng)結(jié)構(gòu),設(shè)計了分布式狀態(tài)觀測器。設(shè)計分布式的狀態(tài)觀測器時則根據(jù)實時的拓?fù)溥M(jìn)行狀態(tài)估計。然后通過Lyapunov-Krasovskii穩(wěn)定性理論,It(?)積分公式以及LMIs,求得使觀測器可觀測的穩(wěn)定性理論,最后通過數(shù)值仿真驗證了理論的有效性。
【關(guān)鍵詞】:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 狀態(tài)觀測器 多頻采樣 自適應(yīng)控制 隨機拓?fù)?/strong>
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP13;O157.5
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 專用術(shù)語注釋表8-9
- 第一章 緒論9-17
- 1.1 研究背景與意義9-11
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
- 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器研究現(xiàn)狀11-12
- 1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)觀測器研究現(xiàn)狀12-13
- 1.2.3 隨機采樣復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)觀測器研究現(xiàn)狀13-14
- 1.2.4 Markov切換拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)觀測器研究現(xiàn)狀14
- 1.3 本文的主要工作14-17
- 1.3.1 隨機采樣復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)狀態(tài)觀測器設(shè)計15
- 1.3.2 基于隨機采樣復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)最差還原度下的狀態(tài)觀測器設(shè)計15
- 1.3.3 基于采樣馬爾科夫切換拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測器設(shè)計15-17
- 第二章 隨機采樣復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)狀態(tài)觀測器17-30
- 2.1 引言17-18
- 2.2 問題描述18-21
- 2.3 基于多頻采樣的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)觀測器設(shè)計21-26
- 2.4 數(shù)值仿真26-29
- 2.5 本章小結(jié)29-30
- 第三章 隨機采樣輸出耦合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)觀測器30-43
- 3.1 引言30-31
- 3.2 問題描述31-36
- 3.3 針對采樣輸出耦合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器的設(shè)計36-40
- 3.4 數(shù)值仿真結(jié)果40-42
- 3.5 本章小結(jié)42-43
- 第四章 隨機采樣馬爾科夫切換拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器43-58
- 4.1 引言43-44
- 4.2 問題描述44-49
- 4.2.1 分布式Markov切換拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器44-49
- 4.3 主要結(jié)論49-54
- 4.3.1 分布式Markov切換拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器設(shè)計49-54
- 4.4 數(shù)值仿真結(jié)果54-57
- 4.5 本章小結(jié)57-58
- 第五章 總結(jié)與展望58-60
- 5.1 本文工作總結(jié)58-59
- 5.2 展望59-60
- 參考文獻(xiàn)60-66
- 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文66-67
- 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目67-68
- 致謝68
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,本文編號:974426
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