Resumen

Se investiga el problema de filtrado robusto para una clase de sistemas estocásticos difusos de tiempo discreto inciertos con no linealidades en los sensores y retraso variable en el tiempo. Se asume que las incertidumbres de los parámetros son acotadas en norma y variables en el tiempo tanto en las ecuaciones de estado como en las de medición. Utilizando la teoría de estabilidad de Lyapunov y algunas nuevas técnicas relajadas, se proponen condiciones suficientes para garantizar la estabilidad estocástica robusta con un nivel de rendimiento prescrito del sistema de error de filtrado para todas las incertidumbres admisibles, no linealidades en los sensores y retrasos variables en el tiempo. Estas condiciones dependen de los límites inferiores y superiores de los retrasos variables en el tiempo y se obtienen en términos de una desigualdad matricial lineal (LMI). Finalmente, se proporcionan dos ejemplos de simulación para ilustrar la efectividad de los métodos propuestos.

• Materias:Modelado matemático Sistemas estocásticos Productos gráficos Ecuaciones matriciales Métodos de descomposición
• Subjects:Mathematical modeling Stochastic systems Graph products Matrix equations Decomposition methods
• Palabras claves:Problema de filtrado; Sistemas estocásticos difusos discretos en tiempo incierto; No linealidades del sensor; Retardo variable en el tiempo; Teoría de estabilidad de Lyapunov; Desigualdad de matrices lineales
• Keywords:Filtering problem; Uncertain discrete-time fuzzy stochastic systems; Sensor nonlinearities; Time-varying delay; Lyapunov stability theory; Linear matrix inequality