[发明专利]一种基于在线异步前件重构的事件触发观测器设计方法

说明书

本发明提供了一种基于在线异步前件重构的事件触发观测器设计方法，包括：将实际复杂非线性系统建模为T‑S模糊模型，并选择系统输出作为前件变量；设计新的模糊观测器，其中观测器增益根据所设计的在线异步前提重构方法在不同的触发时刻进行切换；建立非连续的李雅普诺夫函数，证明所提出的观测器能够保证系统的稳定性和预期性能。本发明给出了一种有效处理由事件触发机制的引入导致的前件变量不匹配的方案，从而有效地解决了模糊观测器设计难的问题。对所提方法进行仿真，结果验证了本发明方法的有效性。

技术领域

本发明涉及网络化模糊系统的鲁棒滤波领域，特别涉及一种基于在线异步前件重构的事件触发观测器设计方法。

背景技术

众所周知，控制系统中的状态变量并不总是可利用的。因此，非线性系统的状态估计和滤波问题一直是控制领域内的研究热点。已有的鲁棒滤波结果可分为两类。当外部扰动的统计检验信息可利用时，这些统计信息可被用来设计滤波器，例如著名的Kalman滤波。当外部扰动的统计检验信息不可利用时，H无穷滤波器在此场景下将被使用。由于实际系统普遍存在不确定性、非线性以及强耦合等特性，使得实际复杂非线性系统的鲁棒滤波问题变得异常困难。为了解决这一难点问题，T-S模糊模型被提出并被用于精确地逼近非线性系统。由于T-S模糊系统由多个线性模型通过隶属函数连接，使得经典的线性系统控制理论同样适用于T-S模糊模型。因此，针对T-S模糊模型的鲁棒滤波问题得到了广泛地研究，并产生了大量的研究成果。

此外，近些年来，数字技术的发展改变了传统的信息传输方式，经典的时间触发通信机制已不能够满足当前社会和科学需求。为了改变现状，一种新的通信传输机制，即事件触发通信机制，应运而生。事件触发机制的提出给模糊系统的鲁棒滤波带来了新的发展，同时也带来了新的问题，即前件变量异步问题。过去十年来，研究者们针对这一问题提出了四种研究对策，分别是规范化隶属函数方法，非并行分配补偿方法，分区方法和异步前件重构方法。然而，需要指出的是上述四种方法都有其局限性和缺陷性。具体如下：(1)在规范化隶属函数方法的技术框架下，系统状态界的信息被使用。由于在系统运行之前，系统状态界的信息是无法获得的。因此，选择模糊模型建模时局部状态区域的边界来替换系统状态的边界信息，这显然是不成立的。(2)在非并行分配补偿方法中，观测器的前件变量和系统的前件变量可以不一致，这虽然提供了很大的设计灵活性，但在该技术框架下，观测器隶属函数和系统隶属函数之间是不等式关系，即不确定性约束，这存在着一定的保守性。同时在该不等式约束下，观测器隶属函数的选择也是不容易的。(3)分区方法虽然能够很好的处理前件变量异步问题，但该方法存在应用的局限性，即当该方法应用于连续系统时，分段李雅普诺夫函数在此技术框架下将不能够被使用。此外，发明专利《一种基于事件触发方案和T-S模糊系统的欠驱动无人艇控制方法》(CN110673611A)，《基于事件触发的T-S模糊网络系统的控制方法》(CN109062041A)，《基于事件触发机制的非线性卡车拖车系统的模糊控制方法》(CN107966908A)和《非线性倒立摆系统基于事件触发策略的模糊控制方法》(CN107918284A)中均未给出处理前件变量异步问题的方法。因此，针对上述四种方法的局限性和保守性，以及已有发明专利的缺陷性，如何设计一种新的处理前件变量异步问题的方法，能够有效地解决事件触发模糊观测器的设计问题，是一个具有挑战性的难点，且目前尚未存在相关方面的发明。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于在线异步前件重构的事件触发观测器设计方法，以解决事件触发模糊观测器的设计问题，同时在节约网络资源的情况下能够获得理想的性能。

本发明的技术方案：

一种基于在线异步前件重构的事件触发观测器设计方法，包括以下内容：

首先，对于实际复杂非线性系统，在局部区域内将其建模为连续时间T-S模糊模型；

然后，建立事件触发通信机制，设计事件触发模糊观测器；

其次，建立使系统获得满意性能的模糊观测器设计条件，并求解观测器增益；