1.一种网络化控制系统的非脆弱耗散滤波方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

1)建立网络化滤波误差系统模型：其中， x(k)∈Rn是状态

向量，y(k)∈RP是测量输出， 是滤波器接收到的测量输出， 是状态估计，是估计误差，z(k)∈Rq是被估计信号， 是z(k)的估计，w(k)∈Rm外部干扰信号；

Afd＝Af+ΔAf，Bfd＝Bf+ΔBf，Cfd＝Cf+ΔCf，Dfd＝Df+ΔDf其中：A∈Rn×n、B∈Rn×m、C∈Rn×n、D∈Rn×m、L∈Rq×n为常数系统矩阵；

；

0和I是为零矩阵和单位阵；ΔAf＝H1F1(k)E1、ΔBf＝H2F2(k)E2、ΔCf＝H3F3(k)E3、ΔDf＝H4F4(k)E4为滤波器参数摄动矩阵；Af∈R(n+2p)×(n+2p)、Bf∈R(n+2p)×p，Cf∈Rq×(n+2p)、Df∈Rq×p为滤波器参数矩阵；H1∈R(n+2p)×r，H2∈R(n+2p)×r，H3∈Rn×r，H4∈Rq×r，E1∈Rr×(n+2p)，E2∈Rr×(n+2p)，E3∈Rr×(n+2p)，E4∈Rr×p；

Fi(k)满足：Fi(k)TFi(k)≤I,i＝1,2,3,4；

其中： 是Bernoulli随机序列，同时满足如下统计概率：其中： 均为已知实数；

a(k)(1-a(k))β(k+1)＝0；

其中：如果 传感器将完整的测量数据传递给控制器，此时的如果 系统存在随机确定性时延，此时如果 或 系统将会丢失全部丢失测量数据，此时

2)构造Lyapunov函数；

其中，P是正定矩阵；

定义均方能量供给函数E(w,z,T)如下：其中：Q∈Rq×q，R∈Rm×m为已知对称矩阵且Q＜0，S∈Rq×m为已知常数矩阵；

E表示随机变量的数学期望；

其中：

存在足够小的a＞0，

3)计算非脆弱耗散滤波器参数矩阵Af，Bf，Cf，Df和系统性能指标γ，系统均方指数稳定和非脆弱耗散控制器存在的充分条件为：针对下列线性矩阵不等式：

其中：

Π3＝diag{-ε2I,-ε2I,-ε5I,-ε5I,-ε1I,-ε1I,-ε3I,-ε3I,-ε4I,-ε4I,-ε6I,-ε6I,-ε7I,-ε7I,-ε8I,-ε8I}Ω1＝diag{Ω,Ω,Ω,Ω}Ω2＝diag{Q-1,Q-1}，A1,2＝A1-A2，B1,2＝B1-B2，其中：W,V均是非奇异常数矩阵，满足，WVT＝I-XZ-1；

X∈R(n+2p)×(n+2p)，Z∈R(n+2p)×(n+2p)，εi＞0，i＝1,2,3,4,5,6,7,8均为未知变量，其它变量均是已知的，可以根据系统参数得出，给定滤波器的不确定性相关参数 H3∈Rn×r、H4∈Rq×r、 E2∈Rr×(n+2p)、 E4∈Rr×p，利用Matlab LMI工具箱进行求解；如果存在对称正定矩阵X，Z，矩阵 Df和标量εi＞0，i＝1,2,3,4,5,6,7,8，则网络化滤波误差系统是均方指数稳定的且具有严格耗散性，非脆弱滤波器参数矩阵为Df＝Df，γ＝Σ(||zk||)/Σ(||wk||)，且可以继续进行步骤4)；如果上述未知变量无解，则网络化滤波误差系统不是均方指数稳定且不满足严格耗散性，不能得到非脆弱滤波器的参数矩阵，也不可以进行步骤4)；

4)计算非脆弱H∞滤波器参数矩阵Af，Bf，Cf，Df，各矩阵参数取为：Q＝-I，R＝γ2I，S＝0，H∞滤波下最优扰动抑制比γopt优化的条件为：令e＝γ2，如果以下优化问题成立：X＝XT＞0，Z＝ZT＞0，εi＞0，i＝1,2,3,4,5,6,7,8系统的最优扰动抑制比 同时非脆弱耗散滤波器的参数矩阵也会被优化为Df＝Df。