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含有不确定性的2维离散线性系统的鲁棒 H2滤波设计

王利魁 胡国林 刘娟娟

王利魁, 胡国林, 刘娟娟. 含有不确定性的2维离散线性系统的鲁棒 H2滤波设计. 自动化学报, 2012, 38(2): 303-307. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00303
引用本文: 王利魁, 胡国林, 刘娟娟. 含有不确定性的2维离散线性系统的鲁棒 H2滤波设计. 自动化学报, 2012, 38(2): 303-307. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00303
WANG Li-Kui, HU Guo-Lin, LIU Juan-Juan. Robust H2 Filtering Design for 2-D Discrete-time Linear System with Uncertainties. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(2): 303-307. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00303
Citation: WANG Li-Kui, HU Guo-Lin, LIU Juan-Juan. Robust H2 Filtering Design for 2-D Discrete-time Linear System with Uncertainties. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(2): 303-307. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00303

含有不确定性的2维离散线性系统的鲁棒 H2滤波设计

doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00303
详细信息
    通讯作者:

    王利魁,博士,南昌航空大学数学与信息科学学院副教授.主要研究方向为模糊控制,滤波. E-mail: wlk0228@yahoo.cn

Robust H2 Filtering Design for 2-D Discrete-time Linear System with Uncertainties

  • 摘要: 针对含有不确定参数的2维离散线性系统,本文给出了两种鲁棒H_2滤波设计方法. 第一种方法采用引入参数相关的矩阵函数的思想, 所设计的Lyapunov函数及引入的变量都是多项式参数相关的,随着矩阵函数次数的增加条件的保守性逐渐减小. 但是次数不能无限增加,当达到一定程度后,即使次数继续增加,条件的保守性不再改变.接着,为了进一步减小保守性, 通过详细分析现有条件的保守性来源,给出了第二种方法--循环迭代算法. 同现有文献相比,在此算法中引入的变量不需要满足特定的结构,因而具有更小的保守性. 最后,通过两个仿真算例证明了当第一种方法无法减小保守性时,第二种方法仍然可以进一步减小保守性.
  • [1] Liang H Y, Zhou T. Robust state estimation for uncertain discrete-time stochastic systems with missing measurements. Automatica, 2011, 47(7): 1520-1524[2] Cui Jia-Rui, Hu Guang-Da. State estimation of 2-D stochastic systems represented by FM-II model. Acta Automatica Sinica, 2010, 36(5): 755-761[3] Liang Hua-Yong, Zhou Tong. Distributed state estimation for spatially interconnected systems and its convergence analysis. Acta Automatica Sinica, 2010, 36(5): 720-730(梁化勇, 周彤. 一类空间连接系统的分布式状态估计及其收敛性分析. 自动化学报, 2010, 36(5): 720-730)[4] Oliveira M C, Bernussou J, Geromel J C. A new discrete-time robust stability condition. Systems and Control Letters, 1999, 37(4): 261-265[5] Gao H J, Meng X Y, Chen T W. A new design of robust H2 filters for uncertain systems. Systems and Control Letters, 2008, 57(7): 585-593[6] Geromel J C, Oliveira M C, Bernussou J. Robust filtering of discrete-time linear systems with parameter dependent Lyapunov functions. SIAM Journal on Control and Optimization, 2002, 41(3): 700-711[7] Xie L, Lu L, Zhang D, Zhang H. Improved robust H2 and H∞ filtering for uncertain discrete-time systems. Automatica, 2004, 40(5): 873-880[8] Duan Z, Zhang J, Zhang C, Mosca E. Robust H2 and H∞ filtering for uncertain linear systems. Automatica, 2006, 42(11): 1919-1926[9] Zhang J H, Xia Y Q, Shi P. Parameter-dependent robust H∞ filtering for uncertain discrete-time systems. Automatica, 2009, 45(2): 560-565[10] Wang L K. Comments on "parameter-dependent robust H∞ filtering for uncertain discrete-time systems". Automatica, 2011, 47(8): 1846-1847[11] Du C, Xie L. H_{∈fty Control and Filtering of Two-dimensional Systems}. Berlin: Springer-Verlag, 2002[12] Tuan H D, Apkarian P, Nguyen T Q, Narikiyo T. Robust mixed H2/H∞ filtering of 2-D systems. IEEE Transactions on Signal Processing, 2002, 50(7): 1759-1771[13] Zhou T. Stability and stability margin for a two-dimensional system. IEEE Transactions on Signal Processing, 2006, 54(9): 3483-3488[14] Gao H J, Meng X Y, Chen T W. New design of robust H∞ filters for 2-D systems. IEEE Signal Processing Letters, 2008, 15: 217-220[15] Souza C E, Xie L, Coutinho D F. Robust filtering for 2-D discrete-time linear systems with convex-bounded parameter uncertainty. Automatica, 2010, 46(4): 673-681[16] Coutinho D F, Souza C E, Barbosa K A. Robust H∞ filter design for a class of discrete-time parameter varying systems. Automatica, 2009, 45(12): 2946-2954
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-22
  • 修回日期:  2011-10-09
  • 刊出日期:  2012-02-20

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