具有非线性扰动的网络控制系统的鲁棒稳定化

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针对一类具有随机时延和非线性扰动的网络控制系统,利用变采样周期的方法,将连续被控对象离散化,使网络控制系统建模为部分转移概率未知的非线性Markov跳变系统.通过随机Lyapunov方法,给出保证整个闭环系统随机稳定的充分条件,同时得到非线性扰动项的最大界.仿真算例表明了所提出方法的有效性. For a class of networked control systems with random delays and nonlinear perturbations, the variable controlled sampling period is used to discretize the continuous controlled objects. The networked control system is modeled as a nonlinear Markov transition system with unknown partial transition probability. By means of stochastic Lyapunov method, sufficient conditions for ensuring the stochastic stability of the entire closed-loop system are obtained, and the maximum bounds of nonlinear perturbation terms are obtained. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
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