This paper investigates the problems of two-dimensional (2-D) dissipative control and filtering for a linear discrete-time Roesser model. First, a novel sufficient condition is proposed such that the discrete-time Roesser system is asymptotically stable and 2-D (Q, S, R)-α-dissipative. Special cases, such as 2-D passivity performance and 2-D H ∞ performance, and feedback interconnected systems are also discussed. Based on this condition, new 2-D (Q, S, R)-α-dissipative state-feedback and output-feedback control problems are defined and solved for a discrete-time Roesser model. The design problems of 2-D (Q, S, R)-α-dissipative filters of observer form and general form are also considered using a linear matrix inequality (LMI) approach. Two examples are given to illustrate the effectiveness and potential of the proposed design techniques.

This paper investigates the problem of adaptive fuzzy state-feedback control for a category of single-input and single-output nonlinear systems in nonstrict-feedback form. Unmodeled dynamics and input constraint are considered in the system. Fuzzy logic systems are employed to identify unknown nonlinear characteristics existing in systems. An appropriate Lyapunov function is chosen to ensure unmodeled dynamics to be input-to-state practically stable. A smooth function is introduced to tackle input saturation. In order to overcome the difficulty of controller design for nonstrict-feedback system in backstepping design process, a variables separation method is introduced. Moreover, based on small-gain technique, an adaptive fuzzy controller is designed to guarantee all the signals of the resulting closed-loop system to be bounded. Finally, two illustrative examples are given to validate the effectiveness of the new design techniques.

This paper addresses the finite-time event-triggered control problem for nonlinear semi-Markovian switching cyber-physical systems (S-MSCPSs) under false data injection (FDI) attacks. Compared with the traditional time-triggered mechanism, the proposed event-triggered scheme (ETS) can effectively avoid network resource waste. Considering the network-induced delay in the modeling, a closed-loop system model with time delay is established in the unified framework. By the use of a mode-dependent piecewise Lyapunov-Krasovskii functional (LKF), stochastic finite-time stability (SFTS) criteria are established for the resultant closed-loop system. Then, some solvability conditions are established for the desired finite-time controller in light of a linear matrix inequality framework. Finally, an application example of vertical take-off and landing helicopter model (VTOLHM) is provided to demonstrate the effectiveness of the theoretical findings.

This paper investigates the adaptive tracking control problem for a class of uncertain single-input and single-output strict-feedback nonlinear systems with unknown control direction and disturbances. Dynamic surface control is utilized to handle the problem of “explosion of complexity” occurred in the conventional backstepping design. In order to escape analytic calculation, a first-order filter is used to generate the command signals and their derivatives. Moreover, Nussbaum function is employed to handle the problem of the unknown control coefficient. New controllers and adaptive laws are designed by combining the compensation tracking error and the prediction error that exist between the system state and the serial-parallel estimation model. It is proved that all the variables in the closedloop system are bounded and the tracking error is driven to the origin with a small neighborhood. Finally, the simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed approach.

This paper considers the problem of sampled-data adaptive output feedback fuzzy stabilization for switched uncertain nonlinear systems associated with asynchronous switching. A state observer is designed to estimate the unmeasured states and fuzzy logic systems are employed to deal with the unknown nonlinear terms. Sampled-data controller and novel switched adaptive laws are constructed based on the recursive design method and an average dwell time constraint is given to ensure that the closed-loop system is stable. The proposed scheme is employed in a mass-spring-damper system to demonstrate its effectiveness.

This paper develops a new fuzzy dynamic outputfeedback control scheme for Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with time-varying input delay and output constraints based on (Q, S, R)-α-dissipativity. The proposed controller, called a (Q, S, R)-α-dissipative output-feedback fuzzy controller, takes into consideration the abstract energy, storage function, and supply rate for the disturbance attenuation and provides a unified framework that can incorporate existing results for H∞ and passivity controllers as special cases for T-S fuzzy systems with time-varying input delay and output constraints. A dynamic parallel distributed compensator is used to design the (Q, S, R)-α-dissipative output-feedback fuzzy controller to ensure the asymptotic stability and strict (Q, S, R)-α-dissipativity of closed-loop systems described by a T-S fuzzy model that satisfies some output constraints. By employing the reciprocally convex approach, a new set of delay-dependent conditions for the desired controller is formulated in terms of the linear matrix inequality. The effectiveness and the applicability of the proposed design techniques are validated by an example of control for active suspension systems for different road conditions.

This paper examines the adaptive event-triggered fault detection problem of semi-Markovian jump systems (S-MJSs) with output quantization. First, we develop an adaptive event-triggered scheme for S-MJSs that is more effective than conventional event-triggered strategy for decreasing network transmission information. Meanwhile, we design a new adaptive law that can dynamically adjust the event-triggered threshold. Second, we consider output signal quantization and transmission delay in the proposed fault detection scheme. Moreover, we establish novel sufficient conditions for the stochastic stability in the proposed fault detection scheme with an H ∞ performance with the help of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, we provide simulation results to demonstrate the usefulness of the developed theoretical results.

This paper studies the problem of adaptive eventtriggered dynamic output feedback fuzzy control for nonlinear networked control systems. Two crucial factors, packet dropouts and actuator failure, are taken into consideration simultaneously. Takagi-Sugeno fuzzy model is introduced to describe considered systems. The Bernoulli random distribution process is employed to depict the phenomenon of data missing. The actuator failure model is adopted to depict actuator failure. An innovative adaptive event-triggered strategy is built to save computational resource. In the light of Lyapunov stability theory, a fuzzy dynamic output feedback controller is designed to guarantee the stochastic stability and H ∞ performance for considered systems. Finally, simulation results are provided to demonstrate the usefulness of the proposed control strategy.

The need for accurate, fast, and reliable indoor localization using wireless sensor networks (WSNs) has recently grown in diverse areas of industry. Accurate localization in cluttered and noisy environments is commonly provided by means of a mathematical algorithm referred to as a state estimator or filter. The particle filter (PF), which is the most commonly used filter in localization, suffers from the sample impoverishment problem under typical conditions of real-time localization based on WSNs. This paper proposes a novel hybrid particle/finite impulse response (FIR) filtering algorithm for improving reliability of PF-based localization schemes under harsh conditions causing sample impoverishment. The hybrid particle/FIR filter detects the PF failures and recovers the failed PF by resetting the PF using the output of an auxiliary FIR filter. Combining the regularized particle filter (RPF) and the extended unbiased FIR (EFIR) filter, the hybrid RP/EFIR filter is constructed in this paper. Through simulations, the hybrid RP/EFIR filter demonstrates its improved reliability and ability to recover the RPF from failures.

The adaptive fuzzy finite-time tracking control problem of a class of switched nonlinear systems is investigated in this study. Fuzzy logic systems are introduced to handle the unknown nonlinear terms in the considered system. To overcome the drawback in the recursive design method, a finite-time command filter is employed. By constructing a new state-dependent switching law and adaptive fuzzy control signal, the existing restrictions on subsystems of switched systems are relaxed, all subsystems of the considered system are allowed to be unstabilizable. To avoid the Zeno behavior, a new hysteresis switching law is derived. It is proven that all states of the closed-loop system are bounded in finite time under the proposed fuzzy finite-time control scheme. Additionally, the proposed control method is extended to a class of more general switched large-scale nonlinear systems. Finally, two examples are provided to verify the developed method's effectiveness.