带宽受限网络模态不可测Markov系统的估计与控制

The problem of random networked control systems has been a hot topic of attention, whereas the research on Markov systems with unmeasurable networked modes is still in the preliminary stage. This project aims to solve the basic estimation and control problems for Markov systems with unmeasurable networked modes, and design efficient and reliable estimators and controllers. Supported by this project, system mode reconstructor with high computational efficiency will be designed, and the probability distribution of these unmeasurable system modes will be obtained; Based on the designed mode reconstructor, the strategy of estimators and controllers will be developed, respectively, and their performances will be analyzed; With the consideration of the effect of quantization, the issues of quantized estimators and controllers will be studied, and the existing conditions of estimators and controllers will be given. Correspondingly, the system stability and other performance will be analyzed. These obtained results will enrich and perfect the stochastic networked control system theory and be applicable in many practical problems, such as control of quadrotor and robotic control in uncertain environment.

随机网络控制系统问题一直是备受关注的研究热点，但针对网络化模态不可测Markov系统的研究仍处于起步阶段。本项目针对通信受限的网络控制系统，解决网络化模态不可测Markov系统估计和控制的基本问题，并设计高效和稳定的估计器和控制器。设计计算高效的系统模态重构器，给出不可测的系统模态的分布概率；基于所设计的系统模态重构器，分别给出估计器和控制器设计方案，并进行相应的性能分析；考虑量化影响下的估计器和控制器设计问题，得到估计器和控制器的存在条件，并分析相应的系统稳定性和性能。项目所取得的成果将丰富和完善随机网络控制系统的理论并将其应用到实际问题当中，例如，四旋翼无人飞机控制和不确定环境下的机器人控制等。

随着感知、通信和计算技术的快速发展，多智能体系统的分布式协同控制问题在不同学科都受到了广大学者的高度重视和深入研究，在大型过程工业、多机器人系统、智能交通系统、传感器网络、智能电网和互联网系统中被广泛应用。尤其是随机网络控制系统问题一直是备受关注的研究热点，但针对网络化模态不可测Markov系统的研究仍处于起步阶段。另外，模型已知系统不能产生“大数据”，同时也不需要“人工智能”；能产生“大数据”需要“人工智能” 的系统一般是模型未知或者不可获取的复杂系统。因此，基于数据的控制方法应运而生。.研究了网络化模态不可测Markov系统具有丢包的系统的状态估计问题。分别针对确认机制系统和非确认机制系统，设计计算有效的基于相对熵的近似最优估计。证明了所提出的近似最优估计与最优估计具有相同的稳定性。同时证明了即使分离原理不适用于非确认机制系统，最优估计的稳定性也可以也要单独调查；并发现非确认机制系统的运行经验具有与对应的确认机制系统的最优估计，甚至它们的结构都有很大的不同，建立了最优估计稳定的一个充分必要条件以及近似最优估计。.提出将数据驱动与协同容错输出调节问题相结合的新思路设计分布式智能容错控制方案，去除了现有方法对参考系统模型已知的限制；提出分布式估计算法分别对参考系统模型和参考信号进行估计，并结合新的容错控制器设计思路消除了现有容错控制器中的抖振现象； 针对非定周期网络拒绝服务攻击，提出一种基于数据的系统信息动态重构方案来估计受攻击期间丢失的系统信息，以减小拒绝服务攻击给系统带来的影响，进而给出数据驱动分布式无模型自适应弹性控制方案来完成跟踪控制目标；设计观测器引入伪偏导参数估计，去除了已有伪偏导参数方向不变的假设，构造中间辅助输出变量，进而设计数据驱动动态事件触发容错跟踪策略保证车排系统的速度与位置同时达到跟踪目标。