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申请/专利权人：杭州师范大学
摘要：本发明公开了多速率系统的全对称多胞形集员状态估计方法。本发明方法包括：建立离散时变线性多速率系统模型；应用提升技术，将离散时变线性多速率系统模型转换为对应的离散时变线性单速率系统模型；针对转换后的离散时变线性单速率系统，引入动态事件触发机制，以节省有限的通信资源；设计基于动态事件触发机制的全对称多胞形集员状态估计器，得到包含系统真实状态的参数化全对称多胞形估计集；优化参数，得到在F范数意义上最小的全对称多胞形估计集。本发明方法可以同时处理多速率机制和动态事件触发机制引起的稀疏数据传输问题，既能解决多速率系统的状态估计问题，又节省了有限的网络通信资源。
主权项：1.多速率系统的全对称多胞形集员状态估计方法，其特征在于，该方法如下：步骤1建立离散时变线性多速率系统模型；步骤2应用提升技术，将离散时变线性多速率系统模型转换为对应的离散时变线性单速率系统模型；具体是：迭代应用离散时变线性多速率系统模型，得到其中，中间参数转换后单速率系统的系统扰动为的转置；中间参数中间参数p，f∈{1，2，…，α}；转换后单速率系统的时变实矩阵和为：中间参数，转换后单速率系统的系统状态为的转置；得到如下转换后的离散时变线性单速率系统模型： 转换后的离散时变线性单速率系统模型的初始状态和系统扰动满足如下条件： 转换后离散时变线性单速率系统模型的初始状态所属于的全对称多胞形其中，全对称多胞形的中心全对称多胞形的生成矩阵步骤3针对转换后的离散时变线性单速率系统，引入动态事件触发机制，以节省有限的通信资源；步骤4设计基于动态事件触发机制的全对称多胞形集员状态估计器，得到包含系统真实状态的参数化全对称多胞形估计集；步骤5优化参数，得到在F范数意义上最小的全对称多胞形估计集。
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百度查询： 杭州师范大学 多速率系统的全对称多胞形集员状态估计方法
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