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    具有隨機時變時滯及數(shù)據(jù)包丟失的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)H∞狀態(tài)估計

    2015-03-17 11:08:19李秀英張曦木
    關(guān)鍵詞:均方時變時滯

    李秀英,張曦木

    (黑龍江大學(xué) 電子工程學(xué)院,哈爾濱 150080)

    具有隨機時變時滯及數(shù)據(jù)包丟失的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)H∞狀態(tài)估計

    李秀英,張曦木

    (黑龍江大學(xué) 電子工程學(xué)院,哈爾濱 150080)

    研究了一類具有隨機時變時滯和數(shù)據(jù)包丟失的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)H∞濾波器設(shè)計問題。由于系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)打包后經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h端的濾波器,數(shù)據(jù)包在傳輸過程中會發(fā)生時滯甚至丟失等現(xiàn)象,并且時滯的發(fā)生是隨機的且有界,而數(shù)據(jù)丟包可能是連續(xù)的。提出一個新的模型來同時描述隨機時滯和多丟包的網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)現(xiàn)象,并基于此模型設(shè)計使濾波誤差系統(tǒng)均方意義下漸近穩(wěn)定并具有指定H∞性能的濾波器。濾波器參數(shù)通過求解一個線性矩陣不等式得到。仿真算例表明了所提算法的有效性。

    H∞狀態(tài)估計; 數(shù)據(jù)包丟失;時變時滯;線性矩陣不等式

    0 引 言

    隨著網(wǎng)絡(luò)和通訊技術(shù)的發(fā)展,將網(wǎng)絡(luò)引入到傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中而構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NetworkedControlSystem,NCS)成為國內(nèi)外學(xué)者們關(guān)注的熱點問題之一[1-4]。在NCS中,被控對象與控制器、濾波器等部件通過網(wǎng)絡(luò)連接,系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)打包后以數(shù)據(jù)包的形式通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h端的控制器或濾波器。由于受網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素的限制,數(shù)據(jù)包在傳輸過程中會產(chǎn)生時滯甚至丟失等現(xiàn)象,而且這種現(xiàn)象的發(fā)生是隨機的,使得整個NCS不再是確定系統(tǒng),而是一個隨機系統(tǒng)。隨機時滯和丟包現(xiàn)象的發(fā)生給NCS的分析與設(shè)計帶來很大困難,也是NCS分析與設(shè)計時所需要考慮的兩個最基本的問題。

    采用Bernoulli分布的隨機變量是刻畫NCS中隨機時滯和丟包的主要方法之一。文獻[5,6]分別采用一組Bernoulli分布的隨機變量來刻畫NCS中的一步隨機時滯和多丟包以及有界多步隨機時滯和多丟包現(xiàn)象,并利用射影定理設(shè)計了最小方差意義下的最優(yōu)濾波器,其中文獻[5]對于多丟包現(xiàn)象采用上一時刻濾波器接收到的觀測作為濾波器輸入,而文獻[6]則采用零輸入策略,即當(dāng)丟包現(xiàn)象發(fā)生時,濾波器端接收的觀測信息為零。文獻[7,8]分別用Bernoulli隨機變量來建模網(wǎng)絡(luò)傳輸中的隨機時變時滯以及丟包現(xiàn)象,并基于Lyapunov穩(wěn)定理論以及線性矩陣不等式(LinearMatrixInequality,LMI)技術(shù)設(shè)計了H∞濾波器。其中文獻[7]對濾波器端接收到的觀測數(shù)據(jù)建模時將正常接收和延遲接收分開描述,而對于丟包現(xiàn)象的處理依舊采用的是零輸入策略;文獻[8]只考慮了觀測數(shù)據(jù)延遲接收的現(xiàn)象,并且對丟包現(xiàn)象也是采用上一時刻濾波器端接收的觀測數(shù)據(jù)包作為當(dāng)前時刻的輸入來處理。

    本文提出一個新的模型來同時描述NCS中的隨機時滯和丟包現(xiàn)象,其中將觀測數(shù)據(jù)正常接收和延遲接收現(xiàn)象統(tǒng)一描述,而對于丟包現(xiàn)象則采用補償策略,即用估計值作為濾波器的輸入?;贚yapunov穩(wěn)定性理論以及隨機分析方法設(shè)計了H∞濾波器,給出了使濾波誤差系統(tǒng)均方意義下漸近穩(wěn)定并滿足給定的H∞性能的充分條件,濾波器參數(shù)通過求解一組LMI而得到。

    1 問題描述

    考慮如下基于網(wǎng)絡(luò)的離散時間線性系統(tǒng):

    (1)

    由于傳感器和濾波器之間通過網(wǎng)絡(luò)連接,使得觀測數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h端的濾波器時,濾波器端接收到的數(shù)據(jù)可能具有隨機時變的時滯和丟包現(xiàn)象,這種不確定現(xiàn)象可以用如下模型來描述:

    (2)

    其中,符號E表示隨機變量的數(shù)學(xué)期望。

    本文設(shè)計如下形式的滿階濾波器:

    (3)

    (4)

    其中,

    定義1:給定γ>0,稱濾波誤差系統(tǒng)式(4)是均方意義下指數(shù)穩(wěn)定的并且具有H∞性能γ,如果式(4)同時滿足以下兩個條件:

    1)(均方漸近穩(wěn)定性)在外部擾動wk=0時,對于所有的η0∈R2n,下式成立:

    (5)

    (6)

    本文的目標(biāo)是針對基于網(wǎng)絡(luò)的離散時間線性系統(tǒng)式(1),在同時考慮隨機時變時滯和丟包的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,設(shè)計濾波器參數(shù)Af、Bf、Cf,使得濾波誤差系統(tǒng)式(4)均方指數(shù)穩(wěn)定且滿足給定的H∞性能γ。

    2 濾波性能分析

    定理1:考慮濾波誤差系統(tǒng)式(4),假設(shè)濾波器參數(shù)Af、Bf、Cf已知。對于給定標(biāo)量γ>0,當(dāng)wk=0時,系統(tǒng)式(4)是均方意義下指數(shù)穩(wěn)定的,如果存在正定對稱矩陣P=PT>0及Q=QT>0,使得如下矩陣不等式成立:

    (7)

    其中,

    證明:構(gòu)造如下的Lyapunov函數(shù):

    (8)

    其中,

    (9)

    (10)

    (11)

    當(dāng)wk=0時,沿著系統(tǒng)式(4)的解的軌跡計算Vk(ηk)的前向差分,并取數(shù)學(xué)期望,得:

    (12)

    而:

    (13)

    (14)

    (15)

    可得到:

    (16)

    分析當(dāng)wk≠0時,濾波誤差系統(tǒng)式(4)滿足給定的H∞性能γ>0。

    定理2:考慮濾波誤差系統(tǒng)式(4),假設(shè)濾波器參數(shù)Af、Bf、Cf已知。對于給定標(biāo)量γ>0,當(dāng)wk≠0時,如果存在正定對稱矩陣P=PT>0及Q=QT>0,使得:

    (17)

    成立,那么濾波誤差系統(tǒng)是均方意義下漸近穩(wěn)定的,且具有給定的H∞性能γ。其中Π11、Π21和Π22的定義見定理1。

    證明:顯然,Ω<0意味著Π<0。根據(jù)定理1可知,濾波誤差系統(tǒng)式(4)是均方意義下漸近穩(wěn)定的。

    分析系統(tǒng)式(4) 的H∞性能。為此仍選取定理1中的Lyapunov函數(shù)式(8),類似于定理1的證明過程,當(dāng)wk≠0,有:

    (18)

    其中,

    為了分析濾波誤差系統(tǒng)式(4)的H∞性能,引入如下的性能指標(biāo):

    (19)

    其中n是一個非負(fù)整數(shù)。顯然,我們的目標(biāo)是要證明在零初始條件下J(n)<0。由式(18)和式(19)可得:

    (20)

    由定理2,我們有J(n)≤0。令n→∞,即可以得到:

    這表明性能指標(biāo)式(6)滿足,即系統(tǒng)具有給定的H∞性能。證畢。

    3 H∞濾波器設(shè)計

    定理2在濾波系數(shù)矩陣Af、Bf、Cf已知的前提下,給出了濾波誤差系統(tǒng)漸近均方穩(wěn)定且具有給定H∞性能的一個充分條件。不難看出,當(dāng)濾波參數(shù)矩陣已知時,定理2中的矩陣不等式是線性的。而我們的目的是求解濾波參數(shù)矩陣,此時Lyapunov矩陣及濾波參數(shù)矩陣之間相互耦合,為了能用MATLAB的LMI工具箱方便地求出Af、Bf、Cf,需要將不等式(17)轉(zhuǎn)化成LMI,為此引入一個松弛變量R來減小設(shè)計的保守性,相應(yīng)結(jié)果由定理3和定理4中給出。

    定理3:給定標(biāo)量γ>0。如果存在正定矩陣P=PT>0,Q=QT>0和矩陣R、Af、Bf、Cf,使得如下矩陣不等式:

    (21)

    成立,那么濾波誤差系統(tǒng)是均方意義下漸近穩(wěn)定的,且具有給定的H∞性能γ。其中:

    證明:由Schur補引理可知,不等式(17)成立意味著如下矩陣不等式

    (22)

    令P=R=RT,則由式(22)可得到式(21)。另外,如果式(21)成立,則P-R-RT>0。由于P是正定的,于是可知R非奇異。進而由(R-P)P-1(R-P)T≥0有P-R-RT≥-RP-1RT=RP, 于是可得式(23):

    (23)

    對不等式(23)進行全等變換J=diag{I,I,I,PR-1,PR-1,I}。

    則可得到不等式(22)。證畢。

    (24)

    成立,那么濾波誤差系統(tǒng)是均方意義下指數(shù)穩(wěn)定的,且具有給定的H∞性能γ。其中:

    則濾波器參數(shù)可以設(shè)計為:

    (25)

    其中符號*表示矩陣的偽逆。

    證明:由于R是非奇異矩陣,設(shè)R為如下形式:

    (26)

    引入新的矩陣:

    (27)

    (28)

    定義:

    (29)

    于是有:

    (30)

    推論1:當(dāng)把/gama作為優(yōu)化變量時,最小的H∞干擾抑制水平γ可以通過求解下面的優(yōu)化問題而得到:

    s.t.(24)

    4 數(shù)值仿真

    為驗證本文所提算法的有效性,考慮文獻[9]中的系統(tǒng),其系統(tǒng)矩陣為:

    其他參數(shù)如下:

    當(dāng)wk為零均值,方差為Qw=0.1的白噪聲時,仿真結(jié)果見圖1。

    圖1 zk真實值和H∞濾波值Fig.1 True value of zk and its filter

    在相同情況下當(dāng)wk=e-0.1ksin(0.1πk)時的估計曲線見圖2。由仿真結(jié)果可見,在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,當(dāng)系統(tǒng)存在隨機時變時滯和數(shù)據(jù)包丟失的情況下,本文所提出的估計算法是有效的。

    圖2 zk真實值和H∞濾波值Fig.2 True value of zk and its filter

    此外,H∞狀態(tài)估計方法與傳統(tǒng)的Kalman濾波方法相比,當(dāng)噪聲為高斯的且統(tǒng)計特性已知時,兩種濾波方法都適用,然而這一條件比較苛刻,在實際中精確已知噪聲的統(tǒng)計特性往往是比較困難的,當(dāng)噪聲的統(tǒng)計特性未知時,Kalman濾波已不再適用,此時,H∞濾波作為Kalman濾波的替代方法充分體現(xiàn)了它的優(yōu)越性。

    5 結(jié) 論

    本文針對具有隨機時變時延和多丟包的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),采用一個Bernoulli分布的隨機變量來對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在的不確定現(xiàn)象進行建模。利用線性矩陣不等式方法設(shè)計了H∞濾波器,并且使得濾波誤差系統(tǒng)在均方意義下漸近穩(wěn)定。通過仿真驗證了所設(shè)計的狀態(tài)估計方法的有效性。

    [1]LucaS.Optimalestimationinnetworkedcontrolsystemssubjecttorandomdelayandpacketdrop[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2008,53(5):1 311-1 317.

    [2]李秀英,王金玉,孫書利.具有一步隨機時滯和多丟包的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)濾波器設(shè)計[J].自動化學(xué)報,2014,40(1):155-160.

    [3]LiJG,YuanJQ,LuJG.Observer-basedcontrolfornetworkednonlinearsystemswithrandompacketlosses[J].ISATransactions,2010,49(1):39-46.

    [4]LiXY,SunSL.Controlfornetworkedsystemswithrandomdelaysandpacketdropouts,InternationalJournalofControl[J].AutomationandSystems,2012,10(5):1 023-1 031.

    [5]孫書利.具有一步隨機滯后和多丟包的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的最優(yōu)線性估計[J].自動化學(xué)報,2012,38(3):349-356.

    [6]SunSL.Optimallinearfiltersfordiscrete-timesystemswithrandomlydelayedandlostmeasurementswith/withouttimestamps[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2013,58(6):1 551-1 556.

    [7]ShiP,LuanXL,LiuF.Filteringfordiscrete-timesystemswithstochasticincompletemeasurementandmixeddelays[J].IEEETransactionsonIndustrialElectronics,2012,59(6):2 732-2 739.

    [8]ZhangBY,ZhengWX.Filterdesignfornonlinearnetworkedcontrolsystemswithuncertainpacket-lossprobability[J].SignalProcessing,2012,92(6):1 499-1 507.

    [9]YangRN,ShiP,LiuGP.Filteringfordiscrete-timenetworkednonlinearsystemswithmixedrandomdelaysandpacketdropouts[J].IEEETransactionsonAutomaticControl,2011,56(11):2 655-2 660.

    H∞state estimation for network systems with random varying time delays and data packet dropouts

    LI Xiu-Ying, ZHANG Xi-Mu

    (School of Electronic Engineering, Heilongjiang University, Harbin 150080, China)

    This paper investigates theH∞filterdesignproblemforaclassofnetworksystemswithrandomvaryingtimedelaysanddatapacketdropouts.Becausethemeasuredoutputofthesystemistransmittedthroughnetworkstotheremotefilterafterdatapacking,thedatapacketwillunavoidablybereceivedwithdelaysevenbelostduringthetransmission.Moreover,thetimedelayoccursrandomlyanditisboundedandthedatapacketmaybelostconsecutively.Anewmodelispresentedtodescribethenetworkinducedphenomenaofrandomdelaysandmultiplepacketdropoutssimultaneouslyinthispaper.Basedonthenewmodel,anH∞filterisdesignedtomakethefilteringerrorsystemasymptoticallystableinthemean-squaresenseandguaranteeaprescribedH∞performance.Theparametersofthefilterareobtainedbysolvingthelinearmatrixinequality(LMI).Thenumericalexampleisgiventoillustratetheeffectivenessoftheproposedmethod.

    H∞stateestimation;datapacketdropouts;varyingtimedelays;linearmatrixinequality(LMI)

    10.13524/j.2095-008x.2015.02.034

    2015-03-13

    黑龍江大學(xué)培育省部共建教育部重點實驗室開放課題(P201401)

    李秀英(1978-),女,黑龍江伊春人,講師,博士,研究方向:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)H∞濾波和控制,無模型控制理論與應(yīng)用等,E-mail:xiuxiu4480@sina.com。

    TP

    A

    2095-008X(2015)02-0080-06

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