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    離散延遲觀測系統(tǒng)狀態(tài)和離散觀測模態(tài)的混雜隨機(jī)時(shí)滯系統(tǒng)的反饋鎮(zhèn)定問題

    2022-03-23 07:01:12王思敏陸見秋毛學(xué)榮
    關(guān)鍵詞:均方時(shí)滯定理

    王思敏, 陸見秋, 毛學(xué)榮

    (1.東華大學(xué) 理學(xué)院, 上海 201620; 2.思克萊德大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)系, 格拉斯哥 G1 1XT)

    混雜隨機(jī)微分方程被廣泛用于描述具有可變結(jié)構(gòu)且易受隨機(jī)突變影響的實(shí)際系統(tǒng),例如受環(huán)境擾動的傳染病模型和宏觀調(diào)控下的金融模型,為了實(shí)現(xiàn)這類系統(tǒng)的自動控制,學(xué)者們對系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行了大量的研究與分析[1-6]。

    在實(shí)際應(yīng)用中,由于傳輸速度的限制,動態(tài)系統(tǒng)(例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng))中不可避免地存在時(shí)滯,而時(shí)滯的存在通常會對系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)面影響,因此,近年來含時(shí)滯系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與自動控制問題引起了學(xué)者們的廣泛研究[7-13]。

    反饋控制是自動控制中一種鎮(zhèn)定系統(tǒng)(通過加入控制器使不穩(wěn)定的系統(tǒng)穩(wěn)定)的有效方式。為了降低控制成本,2013年,Mao[14]在經(jīng)典的連續(xù)時(shí)間觀測系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)的反饋控制器的基礎(chǔ)上,開發(fā)了一種基于系統(tǒng)狀態(tài)離散觀測值設(shè)計(jì)的反饋控制器(只需要在固定的時(shí)間點(diǎn)對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行觀測),在全局Lipschitz條件下,用比較定理證明了受控系統(tǒng)的均方指數(shù)穩(wěn)定性,并給出了觀測間隔τ的上界。2014年,Mao等[15]從系統(tǒng)本身的性質(zhì)出發(fā),在同樣的條件下證明了受控系統(tǒng)的均方指數(shù)穩(wěn)定性,并給出了τ的更優(yōu)上界。2015年,You等[16]在局部Lipschitz條件下引入了一個(gè)Lyapunov泛函,從而研究了受控系統(tǒng)的幾乎必然漸近穩(wěn)定性,并再次優(yōu)化了τ的上界??紤]到在實(shí)際應(yīng)用中,觀測系統(tǒng)狀態(tài)設(shè)計(jì)控制器時(shí),無法避免地會產(chǎn)生延遲,Qiu等[17]和Zhu等[18]在文獻(xiàn)[14-16]的基礎(chǔ)上考慮離散延遲觀測系統(tǒng)狀態(tài),從而設(shè)計(jì)反饋控制器,研究了含延遲的控制器作用下受控系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的充分條件。

    上述文獻(xiàn)中討論的反饋控制器仍然是利用系統(tǒng)模態(tài)當(dāng)前的值進(jìn)行設(shè)計(jì)的,然而,在很多現(xiàn)實(shí)問題中,系統(tǒng)當(dāng)前的模態(tài)是未知的,因此,設(shè)計(jì)控制器時(shí)連續(xù)觀測系統(tǒng)模態(tài)也是相當(dāng)耗費(fèi)成本的。為了進(jìn)一步節(jié)約控制器的成本,學(xué)者們開始考慮設(shè)計(jì)同時(shí)離散觀測系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)的控制器。Geromel等[19]從數(shù)值角度論證了同時(shí)離散觀測系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)的必要性。Li等[20]證明了小區(qū)間上馬爾可夫跳發(fā)生的概率有界性,并利用系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)的離散觀測值設(shè)計(jì)了反饋控制器,使受控系統(tǒng)達(dá)到均方指數(shù)穩(wěn)定。

    目前,還未有相關(guān)文獻(xiàn)考慮利用系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)同時(shí)離散觀測且狀態(tài)觀測帶有延遲的反饋控制器從而鎮(zhèn)定混雜隨機(jī)時(shí)滯系統(tǒng)。本文綜合考慮設(shè)計(jì)此類離散時(shí)間和狀態(tài)延遲觀測的控制器,以期使控制后的隨機(jī)系統(tǒng)達(dá)到多種意義下的穩(wěn)定。

    1 符號與問題表述

    1.1 預(yù)備知識

    本文中(Ω,,{t}t≥0,P)為一個(gè)完備概率空間,其中域流{t}t≥0是遞增且右連續(xù)的,并且0包含所有P空集。令w(t)=(w1(t),…,wm(t))T為定義在以上完備概率空間中的m維布朗運(yùn)動[6]。若x∈Rn,則用|x|表示其歐幾里德范數(shù)。若A是一個(gè)矩陣,則用AT表示其轉(zhuǎn)置,用表示其跡范數(shù),用‖A‖=max{|Ax|∶|x|=1}表示其算子范數(shù)。若A是一個(gè)對稱矩陣(A=AT),則分別用λmin(A)以及λmax(A)表示其最小和最大特征值,分別用A≤0以及A<0表示A是半負(fù)定或負(fù)定矩陣。如果a,b均為實(shí)數(shù),則令a∨b=max{a,b}且a∧b=min{a,b}。若A是Ω的子集,則用IA表示其特征函數(shù),即當(dāng)ω∈A時(shí)IA(ω)=1,否則IA(ω)=0。令C([-u,0];Rn)是一族有界的,其中0是可測的,取值為C([-u,0];Rn)中的隨機(jī)變量。若x(t)是定義在t∈[-u,∞)上取值在Rn中連續(xù)的隨機(jī)過程,則當(dāng)t≥0時(shí),令xt={x(t+θ):-u≤θ≤0},并將其視為取值在C([-u,0];Rn)中的隨機(jī)過程。

    令r(t)(t≥0)為概率空間中取值在有限狀態(tài)空間S={1,2,…,N}中的右連續(xù)馬爾可夫鏈。給定其生成元Γ=(γij)N×N為

    P{r(t+Δ)=j|r(t)=i}=

    1.2 問題表述

    考慮一個(gè)n維混雜隨機(jī)變時(shí)滯微分方程(stochastic differential delay equation,SDDE):

    dx(t)=f(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)dt+

    g(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)dw(t)t≥-τ*

    (1)

    其中

    f:Rn×Rn×S×R+→Rn,

    g:Rn×Rn×S×R+→Rn×m,

    本文旨在設(shè)計(jì)一個(gè)離散反饋控制u(x(δt-τ0),r(δt),t)使得受控混雜SDDE如式(2)所示。

    dx(t)=(f(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)+

    u(x(δt-τ0),r(δt),t))dt+

    g(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)dw(t)

    (2)

    為了研究受控混雜SDDE(式(2))的穩(wěn)定性,給出以下假設(shè)。

    假設(shè)1假設(shè)系數(shù)f和g滿足局部Lipschitz和線性增長條件。

    成立。

    (2)線性增長條件:存在常數(shù)L>0使得對所有的(x,y,i,t)∈Rn×Rn×S×R+有

    |f(x,y,i,t)|∨|g(x,y,i,t)|≤L(|x|+|y|)

    成立。

    由該假設(shè)可知,對所有的(i,t)∈S×R+有f(0,0,i,t)=0,g(0,0,i,t)=0成立。

    假設(shè)2假設(shè)存在一個(gè)正常數(shù)K使得對所有(x,y,i,t)∈Rn×Rn×S×R+有

    |u(x,i,t)-u(y,i,t)|≤K|x-y|

    成立,且對所有(i,t)∈S×R+有u(0,i,t)=0成立。

    根據(jù)該假設(shè),令y=0,可知u滿足線性增長條件,即對所有(x,i,t)∈Rn×S×R+有

    |u(x,i,t)|≤K|x|

    成立。

    為建立本文中的定理體系,對于受控混雜的SDDE(式(2)),需要以下額外信息:xη={x(η),-2τ*-2τ≤η≤-τ*},但這些xη的具體值并不影響定理的結(jié)果,因此本文設(shè)置系統(tǒng)初值為ξ∈C([-2τ*-2τ,0];Rn)以及r0∈S。同時(shí)定義常數(shù):觀察到對于受控混雜SDDE(式(2)),若定義和ζ3:[0,∞)→[0,τ+τ0]為

    ζ1(t)=h(t)t∈[0,∞)

    ζ2(t)=t-kτ,kτ≤t<(k+1)τ,k=0,1,2,…

    ζ3(t)=t-kτ+τ0,kτ≤t<(k+1)τ,

    k=0,1,2,…

    則式(2)可寫為

    dx(t)=(f(x(t),x(t-ζ1(t)),r(t),t)+u(x(t-ζ3(t)),r(t-ζ2(t),t))dt+g(x(t),x(t-ζ1(t)),r(t),t)dw(t)

    2 主要結(jié)論

    2.1 漸近穩(wěn)定性

    為了建立受控混雜SDDE(式(2))在不同意義下穩(wěn)定的充分條件,首先構(gòu)造一個(gè)Lyapunov泛函:

    x(v-h(v)),r(v),v)+

    u(x(δv-τ0),r(δv),v)Iv≥0|2+

    |g(x(v),x(v-h(v)),r(v),v)|2]dvds

    t≥0

    (3)

    {x(s)∶-2τ*-2τ≤s≤0}=φ∈

    C([-2τ*-2τ,0];Rn),r(s)=r0,

    f(x,y,i,s)=f(x,y,i,0),u(x,i,s)=

    u(x,i,0),g(x,y,i,s)=g(x,y,i,0)。

    對于U∈C2,1(Rn×S×R+;R+),定義算子LU:Rn×Rn×S×R+→R:

    (4)

    下面給出關(guān)于U的假設(shè)。

    假設(shè)3假設(shè)存在函數(shù)U∈C2,1(Rn×S×R+;R+)以及3個(gè)正數(shù)λ1、λ2以及λ3使

    LU(x,y,i,t)+λ1|Ux(x,i,t)|2≤

    -λ2|x|2+λ3|y|2

    (5)

    對所有(x,i,t)∈Rn×S×R+,(x,y,i,t)∈Rn×Rn×S×R+成立。

    在說明結(jié)果之前,依次給出一個(gè)引理和定理。

    定理1令假設(shè)1、假設(shè)2以及假設(shè)3成立。假設(shè)存在正定對稱矩陣Pi(i∈S)使得λ2>λPM∶=maxi∈Sλmax(Pi),λ3≤λPm∶=mini∈Sλmin(Pi)。令

    (6)

    若τ>0,τ0>0充分小,且滿足

    (4(τ+τ0)+2)L2+4θ(τ+τ0)2K2+λPM

    (7)

    則對于任意初值φ∈C([-2τ*-2τ,0];Rn)以及r0∈S,受控混雜SDDE(式(2))在均方意義下是H∞穩(wěn)定的,即

    (8)

    證明:給定φ∈C([-2τ*-2τ,0];Rn)以及r0∈S,將受控混雜SDDE(式(2))的解x(t)看成是過程,對式(3)中定義的Lyapunov泛函使用廣義公式[6],則有

    (9)

    其中M(t)是初值為M(0)=0的連續(xù)鞅。根據(jù)假設(shè)1、假設(shè)2、引理1以及條件(7)易知

    (10)

    其中

    τ0)(4(τ+τ0)+2)L2-4θ(τ+τ0)2K2-λPM。

    注意到t-δt+τ0≤τ且當(dāng)t

    f(x(s),x(s-h(s)),r(s),s)+u(x(δs-τ0),r(δs),

    s)Is≥0|2+|g(x(s),x(s-h(s)),r(s),s)|2]ds,

    當(dāng)0≤t

    r(s),s)+u(x(δs-τ0),r(δs),s)Is≥0]ds+

    綜上可得,

    f(x(s),x(s-h(s)),r(s),s)+u(x(δs-τ0),r(δs),s)·

    Is≥0|2+|g(x(s),x(s-h(s)),r(s),s)|2]ds

    (11)

    對任意t≥0成立。令

    則由式(10)和(11)可推出

    (12)

    由條件式(7)可知λ>0。又根據(jù)式(9)可知

    (13)

    其中

    θ(τ+τ0)2[(4(τ+τ0)+2)L2+(τ+τ0)K2]‖φ‖2

    是正數(shù)。則由式(13)可得

    即式(8)成立。證畢。

    (14)

    (15)

    則受控混雜SDDE(式(2))的解對于任意t≥0,均滿足

    (16)

    證明:由定理1的證明可知,x(t)和x(δt-τ0)在0≤t

    首先,考慮t≥kτ的情形。令n≥k為整數(shù),則δt-τ0=nτ-τ0≥0對任意t∈[nτ,(n+1)τ)成立,在這種情形下,可以得到

    (17)

    另外注意到

    (18)

    將式(18)代入式(17)可得

    (19)

    由Gronwall不等式可得

    (20)

    然后,考慮0≤t

    顯然該式與式(19)一致。因此式(20)對0≤t

    整理可得

    (21)

    定理2假設(shè)定理1和引理2中的條件均成立,則受控混雜SDDE(式(2))均方漸近穩(wěn)定,即

    對任意初值φ∈C([-2τ*-2τ,0];Rn)以及r0∈S成立。

    證明:給定φ∈C([-2τ*-2τ,0];Rn)以及r0∈S。根據(jù)公式,當(dāng)t≥0時(shí),有

    根據(jù)假設(shè)1及假設(shè)2可知

    x(δs-τ0)|2ds,

    該處以及下文中的C代表一個(gè)正數(shù),它的取值可隨著項(xiàng)的不同而改變。由引理2可得(令α=0)

    (22)

    將上式代入式(22)并應(yīng)用定理1的結(jié)論可知,存在正數(shù)C,使得對任意t≥0都有

    E|x(t)|2≤C

    [f(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)+u(x(δt-τ0),

    r(δt),t)]+|g(x(t),x(t-h(t)),r(t),t)|2)dt≤

    對任意0≤t1

    |E|x(t2)|2-E|x(t1)|2|≤C(t2-t1)

    即E|x(t)|2在t∈R+關(guān)于t一致連續(xù)。

    2.2 指數(shù)穩(wěn)定性

    第2.1節(jié)構(gòu)造的狀態(tài)和模態(tài)同時(shí)離散的反饋控制器討論了混雜SDDE(式(1))的漸近穩(wěn)定性問題,并證實(shí)了當(dāng)t趨于∞時(shí),E|x(t)|2將趨近于0,但不知道E|x(t)|2趨于0的速率。本節(jié)為研究E|x(t)|2以及x(t)趨向于0的速率,對混雜SDDE(式(1))的指數(shù)穩(wěn)定性進(jìn)行研究。首先,給出以下假設(shè)。

    假設(shè)4假設(shè)存在兩個(gè)正數(shù)c1,c2使得

    c1|x|2≤U(x,i,t)≤c2|x|2

    對所有(x,i,t)∈Rn×S×R+成立。

    定理3令假設(shè)1~4以及引理1成立,θ定義同式(6),令

    (4(τ+τ0)+2)L2-4θ(τ+τ0)2K2-λPM(λ>0)

    (23)

    (24)

    其中,γ>0是方程

    (τ+τ0)γe(τ+τ0)γ(H1+

    (25)

    的唯一解,該方程中

    H1=4θ(τ+τ0)2(L2+K2)+2θ(τ+τ0)L2,

    H2=2θ(τ+τ0)L2(2(τ+τ0)+1),

    H3=4θ(τ+τ0)2K2

    (26)

    其中t≥0。根據(jù)Lyapunov泛函的定義式(3)以及式(12)和(13),可推得

    (27)

    u(x(δv-τ0),r(δv),v)|2+|g(x(v),

    x(v-h(v)),r(v),v)|2]dvds。

    則由式(3)及假設(shè)4可知

    (28)

    首先,由假設(shè)1、假設(shè)2及引理2可得

    H2E|x(v-h(v))|2+

    H3E|x(v)-x(δv-τ0)|2Iv≥0]dv

    (29)

    其中,H1、H2、H3的定義如式(26)所示。將式(29)代入式(28),并將結(jié)果進(jìn)一步代入式(27)可得,對于z≥τ+τ0,有

    (30)

    其中,

    (31)

    (32)

    (33)

    代入式(30)可得

    又式(25)成立,故對任意t≥τ+τ0都有

    c1eγtE|x(t)|2≤C

    成立,顯然該定理中結(jié)論式(23)成立。根據(jù)Mao等[6]的研究結(jié)論,可由式(23)得到該定理中的另一結(jié)論即式(24)。證畢。

    3 算 例

    在實(shí)際應(yīng)用中,二次型常被用于構(gòu)造Lyapunov函數(shù)。本節(jié)使用二次型U(x,i,t)=xTQix,其中Qi是n×n階對稱正定矩陣。令c1=mini∈Sλmin(Qi),c2=maxi∈Sλmax(Qi),假設(shè)4顯然成立。進(jìn)一步給出以下假設(shè)。

    假設(shè)5假設(shè)存在對稱正定矩陣Qi∈Rn×n(i∈S)以及兩個(gè)正數(shù)λ4和λ5,使得對所有的(x,i,t)∈Rn×S×R+以及(x,y,i,t)∈Rn×Rn×S×R+都有

    2xTQi[f(x,y,i,t)+u(x,i,t)]+

    trace[gT(x,y,i,t)Qi(x,i,t)g(x,y,i,t)]+

    (34)

    成立。

    根據(jù)上述假設(shè),可以立刻得到定理3的推論。

    推論1若假設(shè)1、假設(shè)2以及假設(shè)5成立。令

    c1=mini∈Sλmin(Qi),c2=maxi∈Sλmax(Qi),

    λ6=2maxi∈S‖Qi‖,

    在推論1的基礎(chǔ)上,給出如下算例:

    例1考慮一個(gè)線性不穩(wěn)定混雜SDDE:

    dx(t)=(A(r(t))x(t)+Ad(r(t))·

    x(t-h(t)))dt+(B(r(t))x(t)+

    Bd(r(t))x(t-h(t))dw(t)t>0

    (35)

    系統(tǒng)中的矩陣分別為

    混雜SDDE(式(35))并不是均方指數(shù)穩(wěn)定的。因此要構(gòu)造一個(gè)基于狀態(tài)和模態(tài)的離散觀測的反饋控制器。假設(shè)受控混雜SDDE的形式如式(36)所示。

    dx(t)=(A(r(t))x(t)+Ad(r(t))x(t-h(t))+

    F(r(δt))G(r(δt))x(r(δt-τ0)))dt+

    (B(r(t))x(t)+Bd(r(t))x(t-h(t))dw(t)。

    (36)

    選定

    則可以求得

    0.910 5>1 152(1-e-τ-τ0)+21 256.240 4(τ+τ0)

    (4(τ+τ0)+2)+331 776(τ+τ0)2+0.5,

    21 256.240 4(τ+τ0)(4(τ+τ0)+2)≤0.14,

    τ+τ0≤0.020 8。

    (37)

    式(37)只有在τ+τ0<0.000 220 7時(shí)才成立。

    根據(jù)推論1,若令Fi和上文給定的一樣,同時(shí)確保τ+τ0<0.000 220 7,則該例中基于狀態(tài)和模態(tài)同時(shí)離散的受控SDDE(式(36))呈均方指數(shù)穩(wěn)定且?guī)缀醣厝恢笖?shù)穩(wěn)定。電腦仿真結(jié)果(見圖1)也表明該結(jié)論成立。

    圖1 用Euler-Maruyama方法估計(jì)混雜SDDE(式(36))的路徑(步長為10-6,初值 x1(0)=2,x2(0)=2,r(0)=1)

    4 結(jié) 語

    本文構(gòu)造了利用系統(tǒng)狀態(tài)和模態(tài)同時(shí)離散觀測且狀態(tài)觀測帶有延遲的反饋控制器,研究了非線性變時(shí)滯混雜系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題。通過構(gòu)造Lyapunov泛函,建立了非線性變時(shí)滯混雜系統(tǒng)在均方意義下H∞穩(wěn)定、漸近穩(wěn)定和指數(shù)穩(wěn)定的充分條件。此外,得到了兩次狀態(tài)和模態(tài)觀測時(shí)間間隔的上限。

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