本项目研究理想网络带宽和网络带宽受限两种情况下非线性随机系统网络控制问题。拟采用马氏跳变系统对网络数据丢包行为进行描述,建立非线性随机网络控制系统的统一数学模型,系统地解决网络环境下的非线性随机系统控制的一些难点问题,为非线性随机系统设计高性能网络控制器提供理论依据,开辟非线性随机网络控制系统研究的新途径。主要创新性研究包括四个方面1.在网络诱导时延和丢包同时存在情况下,研究基于马氏跳变理论的线性随机网络系统的建模与控制问题;2.研究部分马氏跳变概率转移矩阵元素未知情况的线性随机网络控制系统的建模和控制问题;3.理想网络带宽情况下,基于马氏跳变理论的非线性随机网络系统的模糊控制分析与综合;4.在网络带宽受限情况下,考虑基于马氏跳变系统的非线性随机网络系统的模糊建模与模糊控制问题,提出新的网络系统结构和控制方案能够有效解决由多包网络传输带来网络延时和丢包造成信息不完全给系统控制带来的困难。
stochastic control;networked control;Markovian jump;multi-packet transmission;fuzzy control
本项目针对理想网络带宽和网络带宽受限两种情况下非线性随机系统网络控制问题,考虑网络数据延时和丢包对系统控制的影响,提出了基于马氏跳变的随机系统建模方法,构建了基于线性矩阵不等式的网络优化控制的理论构架,解决了非线性时变网络系统难以建模和控制的关键理论问题,建立了最大时滞信息丢失决策理论。提出了在网络诱导时延和丢包同时存在情况下,基于马氏跳变理论的线性随机网络系统的建模与控制问题;提出了网络传输过程中的丢包过程满足一种随机马氏跳变过程,但此跳变过程中的部分马氏跳变概率转移矩阵元素未知情况,解决了线性随机网络控制系统的建模和控制问题;在理想网络带宽情况下,基于马氏跳变理论的非线性随机网络系统的模糊控制分析与综合;在网络带宽受限情况下,建立了基于量化控制的策略,解决了基于马氏跳变系统的非线性随机网络系统的模糊建模与模糊控制问题,提出新的网络系统结构和控制方案能够有效解决由多包网络传输带来网络延时和丢包造成信息不完全给系统控制带来的困难。研究成果有力地推动了网络模糊控制理论和自动化技术的进一步深入发展。在本项目完成过程中,我们首先从理论方面进行了深层次的研究,科学出版社出版专著1部,发表论文16篇,其中 SCI检索论文6篇(在IEEE 会刊发表论文2篇长文),发表专利8项。获得国家教育部高等学校自然科学奖一等奖1项。