王国良 宋歌

0 引言

马氏跳变系统(MJS)是一类特殊的混杂系统,这类系统通常包括两种机制,分别称为时间演化机制和事件驱动机制.前者是状态向量,后者是Markov切换信号,决定了哪个子系统被激活.因此,马氏系统用来描述随机系统的故障估计问题是非常方便的[1-2].当然,在其他问题上也是如此,如H2和H∞控制[3-5]、滤波及估计执行器和传感器故障[6-7]、保成本控制[8]等.

目前,故障估计的方法主要包括基于观测器的方法和基于信号重构的方法.其中,基于观测器的方法不仅能对系统的状态进行估计,而且也能准确地反映故障信息,它主要包含基于自适应观测器[9]、鲁棒观测器[10]以及分布式观测器[11].当系统的参数存在跳变特性时,文献[12-13]考虑了随机通信延迟的马氏系统的故障估计问题,文献[14-16]考虑了执行器和传感器故障的马氏系统综合.文献[17]则考虑切换系统的故障估计问题,设计了一个鲁棒观测器来同时估计系统的状态与故障.该方法虽然很好地处理了基于观测器的切换系统的故障估计问题,但依然有问题需要进一步考虑,比如,用一个随机信号去估计确定性信号.因此,本文提出了一种方法来处理马氏系统与待估计确定性信号之间的问题.

本文采用构建辅助系统的方法研究基于观测器的D-MJSs故障估计问题.主要贡献如下:1)提出一种新的方法来处理故障估计问题,有效解决了随机系统与确定性故障估计之间的矛盾;2)本文方法更具一般性……