不可靠通信环境下复杂动态网络状态估计与故障诊断

The remote state estimation for complex networks is addressed under the concurrence of unliable communication factors, such as transmission time delay, multiple data dropouts, quantumization distortion and channel noises. Time delays and dropouts are characterized by random variables and quantumization distortion is converted into system noise. Subsequently, the model of the received signal at the estimator can be constructed. Firstly, a Lyapunov-Krasovskii functional depending on statistical characteristic of random variables is constructed, and a remote state estimator is constructed satisfying H∞ performance index. Then, a necessary and sufficient condition is established for the output controllability of a linear complex network according to pinning control, output controllability of linear system and network structural characteristics, which can be applied to choose the nodes to be controlled in the nework, and the state estimator and fault diagnosis of the network are designed. Finally, based on the co-design of the triggering mechanism on data transimission and the strategy of estimator design, a novel scheme for the remote state estimator is developed. The contributions of this project can afford a systematic scheme for remote state estimation of complex networks, reveal the effect of communication quality of service on the state estimation, and afford a novel method for state estimator, fault diagnosis and information prediction in complex networks.

本项目针对信息传输时延、多重数据丢包、量化失真及信道噪声等多种不可靠（或非理想）通信因素并存的情形，研究复杂动态网络远程状态估计与故障诊断问题。用统计特性未知的随机变量描述时延和丢包，将量化失真转化为系统噪声，建立估计器接收到的信号模型。首先，建立依赖于随机量统计特性的Lyapunov-Krasovskii泛函，提出满足H∞性能指标的状态估计与故障诊断方法。然后，基于牵制控制思想，根据线性系统输出可控性和复杂动态网络结构特征，研究线性复杂动态网络输出可控的充要条件，提出选取网络节点数量和位置的准则，以及网络状态估计与故障诊断方案。最后，将传输数据的触发机制和控制策略协同设计，提出网络状态估计与故障诊断方案。本项目的实施与完成，将提出复杂动态网络状态估计与故障诊断的系统化设计方法，揭示通信服务质量对状态估计与故障诊断的影响，为复杂动态网络状态估计、故障诊断及信息预报提供新方法。

本项目在不可靠通信环境下，研究了复杂动态网络状态估计与故障诊断问题。首先，针对信息传输时延、多重数据丢包、量化失真以及信道噪声等不可靠通信因素，将状态估计器的构建方法与数据传输的触发机制进行协同设计，充分挖掘了复杂动态网络结构特征，提出了复杂动态网络状态估计与故障诊断的系统化设计方法，给出了允许的最大数据丢包概率等关键指标。其次，研究了节点为多维系统的复杂动态网络可控性和可观性问题，利用图论中的最大匹配原理，提出了复杂动态网络的结构可控性和可观性的判别准则。基于牵制控制思想和复杂动态网络结构特征，利用复杂动态网络部分节点的输出信息，提出了存在多种不可靠通信因素的复杂动态网络节点状态估计与故障诊断方法。最后，针对复杂动态网络相继故障问题，提出了有效的负荷再分配策略，提高了网络的鲁棒性；针对复杂动态网络最有影响力节点的搜索问题，提出了一种基于度的快速寻找最有影响力节点的方法；针对复杂动态网络信息传播问题，研究信息传播的模型、演化过程及控制问题，提出了一系列的复杂网络传播模型和控制策略。通过本项目的研究，深刻揭示了传输时延、数据丢包等，对复杂动态网络状态估计与故障诊断性能的影响，为复杂动态网络状态估计、故障诊断和信息传播等提供了新方法。.通过研究，在IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Circuits and Systems和American Control Conference、CompleNet等高水平学术期刊和学术会议上发表学术论文74篇，其中SCI论文31篇。出版专著1部。申请发明专利18项，其中授权13项。获得江苏省科技进步奖和中国电子学会自然科学奖三等奖各1项。培养博士研究生15人，其中7人已毕业并获得博士学位；培养硕士研究生35人，其中23人已毕业并获得硕士学位。

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