Erreichbare regionsbasierte Filterung von Markov-Sprung stückweise-affinen Systemen mit begrenzter Störung

Dieser Artikel entwickelt eine neue Filterstrategie für diskrete Markov-Sprung-nonlineare Systeme, die über ein stückweise-affines (PWA) Modell angenähert werden. Angeregt durch die Existenz bestimmter partitionierter Regionen, die der Systemzustand innerhalb eines Zeitschrittes nicht betreten kann, wird ein Algorithmus zur Berechnung der erreichbaren Zielregionen für den Systemzustand aus der aktuell befindlichen Region bereitgestellt, wobei begrenzte Störungen berücksichtigt werden. Anschließend analysieren wir die stochastische Stabilität mit einem gewünschten Leistungsindex zur Störungsdämpfung für das resultierende Filterfehler-System (FES), indem wir alle unerreichbaren Regionen aus den Zielregionen im nächsten Zeitschritt eliminieren. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, unabhängig von ihren unerreichbaren Regionen, können unsere Ergebnisse sowohl die rechnerische Belastung als auch die Konservativität der Analyseergebnisse reduzieren. Darüber hinaus wird ein PWA-Filter entworfen, der alle unmöglichen Zielregionen ausschließt, sodass das FES stochastisch stabil ist und die Störungsdämpfungsleistung mit einer geringeren rechnerischen Belastung erfüllt. Die Gültigkeit und Vorteile unserer vorgeschlagenen Filterstrategie werden anhand eines Tunnel-Dioden-Schaltkreises überprüft.