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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明涉及马尔可夫系统的控制技术领域，解决了传统马尔可夫系统控制方法占用大量通信资源以及动态控制器设计过程中存在非线性、非凸约束的问题，尤其涉及一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法，该方法包括以下步骤：从马尔可夫系统模型中获取矩阵参数，并根据矩阵参数确定马尔可夫系统模型的模态数以重新设置能够获得其更为精准信息的转移概率；根据给定的动态事件触发参数得到传感器各输入通道的动态事件触发门槛函数。本发明通过有限时间动态输出反馈控制方法，并使用鲸鱼算法结合LMI线性矩阵不等式进行控制器设计，以实现对马尔可夫系统强快速响应的控制效果，同时使用WOA优化了动态控制器的性能。

主权项：1.一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、从马尔可夫系统模型中获取矩阵参数，并根据矩阵参数确定马尔可夫系统模型的模态数以重新设置能够获得其更为精准信息的转移概率；S2、根据给定的动态事件触发参数得到传感器各输入通道的动态事件触发门槛函数；S3、收集每个传感器满足于动态事件触发门槛函数的测量信号，并在控制器的输入端引入一个补偿器得到其可用的测量信号；S4、将马尔可夫系统模型的马尔科夫链与SCP马尔科夫链映射成一条新的马尔可夫链；S5、构建动态输出反馈控制器，并设计动态输出反馈控制器的LMI线性矩阵不等式；S6、获取WOA遗传算法的种群初始化范围，应用WOA遗传算法与LMI线性矩阵不等式结合的求解算法得到动态输出反馈控制器的增益矩阵、、、；具体过程包括以下步骤：S61、对动态输出反馈控制器带有非线性项的矩阵不等式应用Schur舒尔补引理，令得到对应的线性矩阵不等式，均为Schur舒尔补引理中的系数；S62、对线性矩阵不等式及其余线性矩阵不等式应用CCL-ConeComplementarityLinearization锥补线性化算法，得到一组动态输出反馈控制器的增益矩阵可行解；S63、设置WOA遗传算法的种群初始化范围为，其中和是根据经验设置的标量；S64、根据种群初始化范围随机生成初始种群得到若干个体；S65、利用LMI工具为每个个体求解线性矩阵不等式组，若有解则计算对应的适应度函数值；若无解则为该个体的适应度值赋一个足够大的值；S66、执行随机捕食、螺旋运动、包围缩小、最优值保留WOA操作；若达到最大迭代次数则保存迭代过程中得到的最优个体增益矩阵；若否则返回步骤S65；S67、从最优个体增益矩阵中得到动态输出反馈控制器的增益矩阵，即： ；根据上式可知，增益矩阵、、、可从最优个体增益矩阵的相应位置获得；S7、将增益矩阵、、、代入到动态输出反馈控制器中用以稳定马尔可夫系统。

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权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法