[发明专利]一种分布式滤波网络系统及设计方法

权利要求书

1.一种分布式滤波网络系统，用于1/4车模型汽车平顺性分析，其特征在于，该系统包括：

滤波器网络单元：包括分布于不同物理站点的滤波器(4)，各滤波器(4)通过网络进行信息交互；

传感器采样单元：包括车载传感器(2)和滤波传感器，所述的车载传感器(2)内嵌于汽车悬架系统(1)并采集汽车悬架系统状态信息，所述的滤波传感器内嵌于各滤波器(4)内并采集该滤波器(4)与设定的相邻滤波器的交流信息；

事件触发单元：包括与各滤波器(4)对应的事件触发器(3)，各事件触发器(3)基于周期事件触发机制，分别决定对应滤波器(4)事件发生时刻；

在事件发生时刻，滤波器(4)接收对应车载传感器(2)采集的汽车悬架系统状态信息以及设定相邻的滤波器的交流信息，否则该滤波器(4)不动作。

2.一种如权利要求1所述的分布式滤波网络系统的设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)建立1/4车模型汽车的离散化模型：

x(k+1)＝Ax(k)+Bv(k) (1)

其中，x(k)为k时刻汽车悬架系统状态变量，x(k+1)为k+1时刻汽车悬架系统状态变量，v(k)为当前时刻的路面噪声，A和B分别为适合维度的系统常矩阵；

(2)建立各车载传感器采样模型：

y_i(k)＝C_ix(k)+D_iω_i(k) (2)

其中，i＝1,2……N，N为车载传感器总个数，y_i(k)表示k时刻第i个车载传感器的输出信息，ω_i(k)表示k时刻第i个车载传感器的采样噪声，C_i、D_i是适合维度的系统常矩阵；

(3)建立滤波器网络单元中各滤波器交流信息模型：

y^ij(k)=Eijx^j(k)+Fijω^ij(k)---(3)]]>

其中，为k时刻第j个滤波器传输给第i个滤波器的交流信息，为k时刻第j个滤波器的估计状态，表示k时刻第j个滤波器和第i个滤波器之间的通信信道的随机扰动，E_ij、F_ij为适合维度的系数矩阵，i＝1,2……N，j＝1,2……N，N为滤波器个数；

(4)分别建立各滤波器中事件触发器的触发条件：

其中，σ_i、和ε_i为第i个事件触发器阈值参数，Φ_i为第i个事件触发器的第一权重矩阵，为第i个事件触发器的第二权重矩阵，为第i个滤波器k时刻的估计状态，为第i个滤波器的事件发生时刻，N_i为能传输交流信息给第i个滤波器的所有相邻滤波器的集合，Ξ表示求均方；

(5)基于事件触发器触发条件建立滤波器离散化模型：

x^i(k+1)=Ax^i(k)+Hi(yi(dmi(k)i)-Cix^i(dmi(k)i))+KiΣj∈Ni(y^ij(dmi(k)i)-Eijx^i(dmi(k)i))---(5)]]>

其中i＝1,2……N表示第i个滤波器，N为滤波器总个数，为k时刻第i个滤波器估计状态，为k+1时刻第i个滤波器估计状态，H_i为第i个滤波器的本地增益，K_i第i个滤波器的耦合增益，为第i个滤波器在时刻的状态估计值，为第i个滤波器在时刻的输出信息，为时刻第j个滤波器传输给第i个滤波器的的交流信息；

(6)将式(1)和式(5)相减，并整合得到滤波网络估计误差模型：

ei(k+1)=(A-HiCi)ei(k)+Hiδi(k)+Bv(k)-HiDiωi(k)-KiΣj∈NiEij(ei(k)-ej(k)-(e‾i(k)-e‾j(k)))-KiΘi(dmi(k)i)---(6)]]>

其中，为k时刻第i个滤波器的估计误差，为第i个滤波器k时刻估计误差与事件触发时刻估计误差的差值，为事件触发时刻第j个滤波器和第i个滤波器之间的通信信道的随机扰动，F_ij是适合维度的常矩阵；

(7)记根据式(7)获取整个滤波网络估计误差模型为：

e(k+1)=Hξ(k)+K(Eae‾(k)-Θ(dk))---(7)]]>

其中，ξ(k)＝[e^T(k),δ^T(k),v^T(k),ω^T(k)]^T，H＝diag{H₁,H₂,…,H_N}，C＝diag{C₁,C₂,…,C_N}，D＝diag{D₁,D₂,…,D_N}，K＝diag{K₁,K₂,…,K_N}，a_ij为邻接系数，i＝1,2……N，j＝1,2……N，

(8)对滤波网络估计误差模型采用李雅普诺夫稳定性分析方法设计具有H_∞稳定性的滤波器网络的约束条件矩阵；

(9)根据上述约束条件矩阵和给定的周期事件触发阈值参数σ_i、和ε_i计算滤波器网络中各滤波器本地增益H_i和耦合增益K_i。