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Sampled-Data Stabilization of a Class of Stochastic Nonlinear Markov Switching System with Indistinguishable modes Based on the Approximate Discrete-Time models

引用

Journal of Systems Science & Complexity 2021年第3期34卷 843-859页

作者： ZHANG Qianqian KANG Yu YU Peilong ZHU Jin LIU Chunhan LI Pengfei Department of Automation University of Science and Technology of ChinaHefei 230026China Institute of Advanced Technology University of Science and Technology of ChinaHefei 230026China

This paper investigates the stabilization issue for a class of sampled-data nonlinear Markov switching system with indistinguishable *** order to handle indistinguishable modes,the authors reconstruct the original mode space by mode clustering method,forming a new merged Markov switching *** specifying the difference between the Euler-Maruyama(EM)approximate discrete-time model of the merged system and the exact discrete-time model of the original Markov switching system,the authors prove that the sampled-data controller,designed for the merged system based on its EM approximation,can exponentially stabilize the original system in mean square ***,a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the method.

关键词： Controller design Euler-Maruyama approximate discretization Markov switching system mode clustering

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