基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法，包括如下步骤：1)对受到统计特性难以确定的噪声干扰的网络化Lipschitz非线性系统进行分析；并对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理，通过网络发送到滤波器端；2)滤波器接收到数据后将测量输出和被估计信号分离；并基于马尔可夫链描述的数据传输过程，讨论Lipschitz非线性系统的H∞滤波器问题；3)基于马尔可夫链的状态转移概率信息，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及滤波器模型，并根据新建立的滤波器模型对系统的状态进行估计。本发明专利技术研究了一类具有量化和数据包丢失的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器设计问题，并给出了基于该滤波器的信息处理方法，实现了滤波器对系统状态的估计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种网络控制系统，尤其是涉及基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法。
技术介绍
随着网络技术的发展，通信网络在控制系统中的应用越来越广泛。这种通过通信网络形成闭环的控制系统称为网络化控制系统或基于网络的控制系统。在网络化控制系统中，传感器、控制器和执行器利用网络进行信息交换，因此，网络化控制系统具有安装维护方便、灵活性高和能够实现远程控制等优点。由于网络化控制系统在控制回路中引入了通信网络，因此产生了数据量化和数据包丢失等问题。如果网络化系统的状态不可测且受到噪声扰动时，需要设计滤波器对系统的状态进行估计。当被估计系统受到的噪声是白噪声时，可以设计采用估计误差方差作为性能度量的Kalman滤波器和线性滤波器对系统状态进行估计。目前，基于网络的滤波器设计主要是针对线性系统、具有扇形非线性系统和由T-S模糊模型描述的非线性系统。Lipschitz非线性系统是一类重要的非线性系统，例如，存在三角函数项的机器人系统是Lipschitz非线性系统，一些复杂的非线性系统可以描述成线性系统与满足Lipschitz条件的非线性项之和。然而现有的基于网络的滤波器设计存在的问题有：一、被估计信号通过导线而不是通过网络传输到远程滤波器，增加了系统实现成本，不利于系统安装维护。二、主要考虑网络传输时延和数据包丢失，并用贝努力分布描述数据传输过程，不适用于数据通过无线网络传输的情况。因此，当Lipschitz非线性系统受到统计特性难以确定的噪声扰动时，本专利技术将测量输出和被估计信号进行量化并通过网络传输到远程滤波器，并用马尔可夫链描述数据传输过程，设计了基于网络的H∞滤波器。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术存在的不足，提出一种基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法。本专利技术采取的技术方案如下：基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法，包括如下步骤：1)首先对受到统计特性难以确定的噪声干扰的网络化Lipschitz非线性系统进行分析；并对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理，通过网络发送到滤波器端；2)滤波器接收到数据后将测量输出和被估计信号分离；并基于马尔可夫链描述的数据传输过程，讨论Lipschitz非线性系统的H∞滤波器问题；3)基于马尔可夫链的状态转移概率信息，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及滤波器模型，并根据新建立的滤波器模型对系统的状态进行估计。所述步骤1)中，Lipschitz非线性系统建立的状态方程如下x(k+1)＝Ax(k)+Ff(k,x(k))+Bw(k)y(k)＝Cx(k)+Gg(k,x(k))+Dw(k)(1)z(k)＝Lx(k)其中：x(k)∈Rn是状态向量，y(k)∈Rp是测量输出，z(k)∈Rq是被估计信号，w(k)∈Rm是空间L2[0,∞)上的噪声信号，A，F，B，C，G，D和L是已知相应维数的系数矩阵，f(k,x(k))和g(k,x(k))是满足如下Lipschitz条件的非线性向量函数：f(k,0)＝0，g(k,0)＝0，||f(k,x(k))||≤||F1x(k)||，||g(k,x(k))||≤||G1x(k)||，其中F1，G1是已知的相应维数矩阵。所述步骤1)中，对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理的方法具体如下：测量输出y(k)和被估计信号z(k)的元素经过量化后打成一个数据包通过网络传输到滤波器节点，传输之前先对其进行量化，量化器为：Q(v)=ui,11+δui<v≤11-δui,v>00,v=0-Q(-v),v<0---(2)]]>其中，系统的量化水平集U＝{±ui,ui＝ρiu0,i＝±1,±2,…本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法，其特征在于，包括如下步骤：1)首先对受到统计特性难以确定的噪声干扰的网络化Lipschitz非线性系统进行分析；并对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理，通过网络发送到滤波器端；2)滤波器接收到数据后将测量输出和被估计信号分离；并基于马尔可夫链描述的数据传输过程，讨论Lipschitz非线性系统的H∞滤波器问题；3)基于马尔可夫链的状态转移概率信息，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及滤波器模型，并根据新建立的滤波器模型对系统的状态进行估计。

【技术特征摘要】
1.基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器信息处理方法，其特征在于，包括如下
步骤：
1)首先对受到统计特性难以确定的噪声干扰的网络化Lipschitz非线性系统进行分
析；并对系统的测量输出和被估计信号进行量化处理，通过网络发送到滤波器端；
2)滤波器接收到数据后将测量输出和被估计信号分离；并基于马尔可夫链描述的数据
传输过程，讨论Lipschitz非线性系统的H∞滤波器问题；
3)基于马尔可夫链的状态转移概率信息，建立新型的网络化Lipschitz非线性系统及
滤波器模型，并根据新建立的滤波器模型对系统的状态进行估计。
2.根据权利要求1所述的基于网络的Lipschitz非线性系统的H∞滤波器设计，其特征在
于，所述步骤1)中，Lipschitz非线性系统建立的状态方程如下
x(k+1)＝Ax(k)+Ff(k,x(k))+Bw(k)
y(k)＝Cx(k)+Gg(k,x(k))+Dw(k)(1)
z(k)＝Lx(k)
其中：x(k)∈Rn是状态向量，y(k)∈Rp是...

【专利技术属性】
技术研发人员：马卫国，朱海荣，许霞，刘羡飞，陈峰，李俊红，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32