基于脉冲系统方法的事件触发网络同步问题研究

In networked control systems, the limited bandwidth resources encumbers the wide applications of time-triggering sampled data control to practical networks. In order to save the limited bandwidth resources, control of networked control systems with event-triggering mechanism has received a lot of research attentions. In this project, we will investigate the synchronization and state estimation of delayed complex networks with event-triggering mechanism. By analyzing the effects of time delay and noise on network dynamics, the kinetic model will be established that is capable of representing the networked-induced time-delay, nonlinear and noise. Then, we will analyze the advantages and disadvantages of various event-triggering mechanisms to find an effective event-triggering mechanism. After that, we study synchronization of delayed complex networks with event-triggering, synchronization of delayed complex networks with various constraints and state estimation of delayed complex networks. By utilizing the impulsive system approach, the Lyapunov stability theory, comparison principle and the formula for the variation of parameters, we will derive the criteria for the involved networks to be synchronized with event-triggering mechanism. The investigation of this project will enrich the theory on synchronization and state estimation of complex networks.

网络化控制系统中，由于网络有限的通讯带宽资源，传统的时间驱动的控制策略显现出固有的局限性。为了节省有限的通讯资源，近年来,基于事件触发机制的网络化控制受到越来越多研究者的关注。本项目研究基于事件触发机制的时滞复杂网络同步与状态估计问题，首先，考虑由网络化引起的时滞、噪声等因素，建立起能够更加精确刻画时滞、非线性以及噪声等特性的动力学模型。其次，系统分析事件触发原理，详细讨论各种事件触发机制的优缺点，研究有效的控制方案，来保证复杂网络同步。在此基础上研究基于事件触发机制的时滞复杂网络同步问题，基于事件触发机制的多性能指标约束下的时滞复杂网络同步问题以及基于事件触发机制的时滞复杂网络的状态估计问题。综合运用脉冲系统方法，Lyapunov稳定性理论、比较定理方法、参数变异法等理论与方法导出基于事件触发机制的复杂网络同步与状态估计的解析判据。本项目的研究将丰富复杂网络同步与状态估计理论。

本项目研究基于脉冲系统方法的事件触发网络同步问题。随着微电子及数字信号技术的发展, 现代控制系统越来越依赖计算机等数字设备, 离散化的数字控制器被普遍使用。在数字控制系统即采样数据控制系统中, 计算机的输入和输出信号都是数字信号，而本项目中作为被控对象的复杂网络通常是连续时间系统。因此复杂网络的采样控制系统是一个混杂系统。脉冲系统作为一类特殊的混杂系统受到了广泛关注，脉冲系统方法也是研究混杂系统的行之有效的研究方法。本项目主要研究内容有：.1 基于固定采样周期的复杂网络同步问题.研究了基于固定采样周期的复杂网络采样同步问题。在固定采样机制下研究了具有丢包的线性多智能体系统的一致性问题，网络化欧拉拉格朗日系统的间歇采样控制问题以及线性多智能体系统的区域包含控制问题。.2 基于事件触发机制的复杂网络同步问题.采用基于事件触发的采样数据来实现网络网络同步。具体来说：设计一个事件触发机制（Event-Triggered mechanism），只有当事件被触发的时候，才对网络系统实施采样控制。基于事件触发的采样数据牵制控制除了涉及到事件触发机制的设计，闭环模型的动力学分析等。得到了一些有价值的研究成果。具体为：在事件触发机制下，研究了具有事件触发机制的多智能体系统的区域包含控制问题，和具有序列连通拓扑结构的复杂网络同步问题。.3 复杂网络基于采样数据的状态估计问题.针对复杂网络节点多、拓扑结构复杂、各种参数数以万计，况且每个节点都会受到随机因素的影响的特点，通过网络部分输出信息估计复杂网络的状态。并通过合适的事件触发控制器来达到节约控制资源的目的。具体为：研究了固定采样周期机制下一类时滞复杂网络的状态估计问题和事件触发机制下一类时滞复杂网络的状态估计问题。