离散Markovian跳变系统的稳定性研究及控制器设计
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离散Markovian跳变系统的稳定性研究及控制器设计
【摘要】本文以离散Markovian跳跃系统为研究对象,利用Lyapunov稳定性定理,分析该系统的稳定性,并借助线性矩阵不等式(LMIs)的方法得到稳定性条件及控制器形式,并对实际系统进行仿真,得到控制器参数。
【关键词】离散Markovian跳跃系统;Lyapunov稳定法;性矩阵不等式(LMIs)
0.引言
在实际工业过程中,存在着愈加复杂的关联子系统,子系统的相关关联的转变、零件故障以及外界环境的突变,都会引起系统的结构和参数的变化,由这些突变产生的系统我们称之为Markovian跳跃系统[1]。
这类系统可以描述众多的实际系统,对实际控制过程有较大价值,因此得到广泛关注。
另一方面,迅猛发展的科技水平使得各种工业过程、生产设备以及其他很多的被控对象日益复杂化、大型化,系统维数呈现越来越高的趋势,所以,要想实现对工业过程的更优控制,要求更好地利用及优化Markovian模型,深入研究该类系统的稳定性条件以及控制策略,这不仅有重要的理论价值,也具有很重要的实际意义。
1.系统描述
1.1离散Markovian跳跃系统
离散Markovian跳变系统定义为一类具有Markov跳跃参数的离散时间切换系统,切换系统在切换的过程中,每一时刻的系统模式对应于一个子系统的模型,由切换序列确定每一时刻系统切换到哪一个子系统[2]。
而Markov跳跃系统在模态的切换过程中并没有遵循任何固定的切换序列,各模态间是随机切换的,但这种随机切换是符合一定的统计特性,即服从Markov跳跃过程的,因此也被视为一类特殊的随机系统,或称随机Markov跳跃系统。
而离散Makovian系统就是模态参数为离散的一类随机系统。
针对离散Markovian跳变系统,Ji等证明了二阶矩稳定(均方稳定、随机稳定与指数均方稳定)是相互等价的特性,并运用随机Lyapunov泛函方法得到了随机稳定、随机镇定,均方稳定及几乎必然稳定的条件。
接着,Boukas等以代数Riccati方程的形式给出了离散Markovian跳跃系统的稳定性及鲁棒镇定性条件[3]。
1.2系统模型
考虑离散Markovian跳跃系统的模型为[4]:
(公式1)
其中,和是系统的状态和控制输入。
这里,是离散同质的Markovian 链,在有限状态空间={1,2,..,N}取值,状态转移概率矩阵为,,其中状态转移概
率代表从模态到模态的转移概率,并且:
,(公式2)
对于任意,。
2.系统稳定性分析
2.1李亚普诺夫稳定法
李雅普诺夫法是建立在普遍情况之上的一种稳定判据,即:如果系统有一个渐进稳定的平衡状态,那么当它运动到平衡状态的邻域内时,系统积蓄的能量随时间的增长而衰减,直到平衡状态处达到最小值[5]。
若能找到一个完全描述上述过程的所谓的能量函数,则系统的稳定性问题也就容易解决了,对于离散跳变系统,引入李亚普诺夫能量函数,即:
对于离散Markovian跳变系统
,
而言,若存在正定函数,且满足
,,,
则平衡状态是渐进稳定的,如果是渐进稳定的,且当时,有,则是全局渐进稳定的。
利用这种方法,我们就可以构造一个正定函数,用来判断系统的稳定情况。
2.2系统稳定条件
定理2.1对于系统(1),若存在一个正定矩阵P满足线性矩阵不等式,其中,,则系统随机稳定[6]。
证明:分析系统稳定性时,令,系统模型简化为:
,(公式3)
设定能量方程为:
其中,P为正定矩阵,令,对于离散系统,变量的变化率用差分方程来表示,若要系统稳定,则要满足:
(公式4)
其中,
将公式3代入公式4,得:
(公式5)
由公式5可得证:即为系统稳定条件。
3.系统控制器设计
Markovian跳跃系统是一个随机性较强的系统,在控制系统的应用中,为了防止发生数据丢失、错发,要设计控制器使系统稳定。
3.1问题描述
设计控制器要考虑到系统的输入,系统模型为:
(公式6)
其中,为反馈控制器,且令
3.2稳定性分析
考虑Lyapunov能量方程的形式为,对能量方程进行微分,得到差分方程如下:
(公式7)
将公式6代表的系统带入代入公式7,得到:
(公式8)
由公式8可知,要想满足,使能量方程为衰减,需要满足:
(公式9)
可知,公式9即为离散系统的稳定性条件。
3.3控制器设计
已知离散Markovian跳变系统的稳定性条件为:
其中,,将其带入稳定性条件并变形得到:
(公式10)
以分别左乘和右乘上式公式10,得到
其中,
那么可由Schur补引理[7],得到下列矩阵不等式
其中,*代表矩阵的对阵部分。
令,得到
令,得到
(公式10)
由矩阵不等式公式10可知,要想得到控制器表达式,利用LMIs解得上式关于的解,控制器的表达形式为,使用Matlab进行求解。
4.数值算例
设跳跃系统的两个模态参数为:
,;,
其中,状态转移概率矩阵设为
,。