【摘 要】
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本文针对一类具有时滞的半Markov跳变神经网络系统,研究其基于滤波器的故障检测问题.首先,通过引入一种事件驱动通讯机制和一个滤波器,并将时变时滞以及网络诱导时滞考虑进来,建立残差系统,将故障检测问题转化为求解满足一定H1性能指标的滤波问题.然后,基于Lyapunov-Krasovskii(L–K)泛函方法,通过利用时滞乘积型L–K泛函思想、积分不等式、改进逆凸矩阵不等式等方法,以线性矩阵不等式形式给出故障检测滤波器的设计方法.最后,数值仿真结果验证本文所设计故障检测滤波器的有效性与优越性.
【机 构】
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中国地质大学自动化学院,复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61973284),湖北省自然科学基金项目(2019CFA040),111计划项目(B17040),中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费项目资助.
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本文针对一类具有时滞的半Markov跳变神经网络系统,研究其基于滤波器的故障检测问题.首先,通过引入一种事件驱动通讯机制和一个滤波器,并将时变时滞以及网络诱导时滞考虑进来,建立残差系统,将故障检测问题转化为求解满足一定H1性能指标的滤波问题.然后,基于Lyapunov-Krasovskii(L–K)泛函方法,通过利用时滞乘积型L–K泛函思想、积分不等式、改进逆凸矩阵不等式等方法,以线性矩阵不等式形式给出故障检测滤波器的设计方法.最后,数值仿真结果验证本文所设计故障检测滤波器的有效性与优越性.
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