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Fuzzy-Model-Based Robust Stability of Nonlinear Networked Control Systems with Input Missing
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资源说明：本文研究了基于模糊模型的具有输入缺失的非线性网络化控制系统（NCSs）的鲁棒稳定性。NCSs是指那些通过通信网络闭环的系统，这些网络可能与其他应用共享。将网络引入控制系统相比于传统的点对点有线控制系统有许多优势，例如成本降低、安装和维护更简便以及系统灵活性更好。然而，通过网络的数据交换不可避免地会导致传输延迟、传输间隔、数据包丢失、变量采样等问题，这些问题会降低系统性能甚至导致闭环不稳定。已知时变的数据包丢失和变量采样可以等效地处理为时变的传输间隔。如何补偿线性NCS中的传输延迟和间隔是基础问题。在现有文献中，对线性NCSs的鲁棒分析和综合是一个热门研究主题。
本文提出的基于随机延迟方法的模糊模型对具有时变传输延迟、传输间隔和输入缺失的非线性NCSs进行了鲁棒稳定性分析。由于传输延迟和间隔引起的实时输入延迟分布被建模为一个依赖且非同一分布的过程，输入缺失的发生被表示为一个伯努利过程。提出了带有多个输入延迟子系统的随机切换的Takagi-Sugeno模糊系统来模拟非线性NCSs。基于改进的Lyapunov-Krasovskii方法，考虑了输入延迟的实时分布来估计交叉乘积积分项，推导出了整体系统平均平方鲁棒指数稳定性的新充分条件。通过数值示例证明了我们结果的有效性。
研究的关键点在于：
1. 网络化控制系统（NCSs）定义和特点。NCSs通过通信网络闭环，其优势包括成本降低、安装和维护简便以及系统灵活性提高。然而，数据交换引起的传输延迟、传输间隔、数据包丢失、变量采样等问题可能会损害系统性能，甚至导致不稳定。
2. 针对NCSs中传输延迟和间隔的补偿问题。已知时变的数据包丢失和变量采样可等效处理为时变的传输间隔。现有的文献关注点在于线性NCSs的鲁棒分析和综合。
3. 基于模糊模型的鲁棒稳定性研究。本文提出的基于随机延迟方法，对具有输入缺失的非线性NCSs的模糊模型进行了鲁棒稳定性分析。这里，输入延迟的实时分布被建模为一个依赖且非同一分布的过程，而输入缺失的发生被模型化为一个伯努利过程。
4. 随机切换Takagi-Sugeno模糊系统模型。该模型用于模拟具有多个输入延迟子系统的非线性NCSs。
5. 改进的Lyapunov-Krasovskii方法。此方法考虑了输入延迟的实时分布，并用于估算交叉乘积积分项。基于此方法得出了整体系统平均平方鲁棒指数稳定性的新充分条件。
6. 数值示例验证。通过数值示例展示了所提方法的有效性。
通过这些内容，文章为处理网络控制系统中的不确定性提供了新的理论工具和方法，旨在提升网络化控制系统的稳定性和可靠性。研究成果在系统和控制理论领域具有重要意义，特别是在网络化控制系统的设计和分析中。
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