Resumen

Este artículo aborda el problema del diseño de filtros robustos para sistemas de control en red (NCS) con mediciones aleatorias perdidas. A diferencia de los filtros robustos existentes, el propuesto se diseña en el dominio de la frecuencia finita. Teniendo en cuenta la posibilidad de que falten datos, los NCS se modelan primero como sistemas de saltos de Markov (MJS). Posteriormente, se da un rendimiento estocástico H∞ de frecuencia finita que amplía el rendimiento H∞ estándar y, a continuación, se deduce una condición suficiente que garantiza que el sistema tiene dicho rendimiento en términos de desigualdad matricial lineal (LMI). Con la ayuda de esta condición, se propone un procedimiento de síntesis de filtros para hacer frente a los ruidos en los dominios de baja, media y alta frecuencia, respectivamente. Por último, se realiza un ejemplo sobre el modelo dinámico lateral-direccional del High Alpha Research Vehicle (HARV) de la NASA para ilustrar la eficacia del método propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:vehículo de investigación nasa high alpha, frecuencia estocástica h∞ rendimiento, modelo dinámico direccional, desigualdad matricial lineal, sistemas de control en red, mediciones aleatorias faltantes, diseño robusto de filtros, rendimiento h∞ estándar, ncss, síntesis de filtros.
• Keywords:nasa high alpha research vehicle, frequency stochastic h∞ performance, directional dynamic model, linear matrix inequality, networked control systems, random missing measurements, robust filter design, standard h∞ performance, ncss, filter synthesis