时变时延网络控制系统稳定性分析

针对时变时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性和控制器设计问题,提出比例积分输出反馈控制策略。基于异步动态系统理论、Lyapunov稳定性原理和线性矩阵不等式方法,在传感器与控制器间、控制器与执行器间,建立时变时延和数据包丢失的比例积分输出反馈网络控制系统模型,给出网络控制系统指数稳定的半负定矩阵条件和比例积分输出反馈控制器设计方法。通过数值仿真例子验证,指数稳定的半负定矩阵条件和比例积分控制器设计方法是可行的。     

基于LS-SVM的网络延时单神经元Smith控制

提出了一种Smith预估器和单神经元PID控制器的时变网络时延补偿策略。将网络时延和被控对象作为广义对象,运用最小二乘支持向量机对网络时延进行实时预测,得到广义对象预测模型。先设计Smith预估器,初步实现了网络控制系统的性能改善。然后将Smith预估控制与单神经元PID控制相结合,提出一种基于时延辨识的单神经元Smith控制策略。仿真表明,该策略能有效提高系统性能,对模型失配情况具有较高的鲁棒性和适应性。     

具有时延和丢包的网络控制系统的补偿控制

针对网络控制系统中同时存在时延和丢包的问题建立增广模型,设计了RBF预测控制器.在当前状态量不能被控制器实时得到时,将网络控制系统建模为切换模型,通过预测控制器利用已知的数据预测出当前的状态与控制量,对时延和丢包现象进行实时补偿,保证了系统的稳定性.最后以Truetime工具箱为仿真平台建立仿真模型,通过数值仿真算例验证了该方法的可行性和有效性.     

远程控制系统时延补偿策略研究

为了克服互联网时延对系统性能的影响,提出了采用变采样率方法的双层控制系统结构。低层闭环控制结构采用较高的恒定采样频率以保证控制系统的稳定性;而高层的闭环控制结构采用了较低的可变采样频率以减少网络负荷和避免数据丢失。为了更好地处理大时延和数据包丢失的问题,基于双层控制结构利用动态矩阵预测控制器设计了前向时延和反馈时延补偿策略。仿真结果表明在随机互联网时延的环境下采用前向、反馈时延补偿策略能够有效地改善控制系统的动态性能。     

具有时延和丢包网络控制系统的稳定性分析

对于存在时延和数据包丢失的广义网络控制系统,考虑数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,通过对系统建模,把其转换为异步动态系统,给出指数稳定的充分条件,同时获得使系统稳定的动态输出反馈控制律。最后通过仿真实例表明方法的有效性。     

具有鲁棒容错特性的网络化二级电压控制

根据二级电压控制的原理和网络传输的特点,建立了同时考虑不确定信息延迟、数据包丢失和乱序的网络化二级电压控制NSVC(networked secondary voltage control)模型,运用线性矩阵不等式LMI(linear matrix inequality)方法设计了具有鲁棒容错特性的二级电压控制器,能保证控制系统在网络环境下具有良好的控制性能和稳定性。以经典3机系统为例进行数字仿真,验证了该网络化二级电压控制器的性能和效果。     

基于交换式以太网的热工控制系统的仿真研究

以太网正逐步进入工业控制领域,形成新的以太网控制技术。传统以太网的CSMA/CD机制,在网络节点发送数据时会发生"数据碰撞",导致无法正常发送和接收数据,从而造成网络时延和数据包丢失。交换式以太网的发展和应用,将会解决传统以太网通信的实时性、确定性及可靠性不足等缺点。利用一种基于MATLAB/SIMULINK的联合仿真工具——TRUETIME工具箱,以主汽温为对象,建立一个基于存储转发式以太网的热工过程仿真模型。仿真结果表明,交换式以太网在高网络负荷时,比传统以太网对网络时延的影响明显减小。     

基于隐式PIGPC的网络控制系统时延补偿方法

网络控制系统的时延会导致系统性能下降,针对该问题提出一种基于隐式PIGPC的时延补偿方法。首先,通过历史时延数据,利用自适应变步长最小均方滤波算法对当前时刻的网络时延进行预测,将预测时延代替实际时延作为时延补偿控制器的参数。然后为改进隐式GPC的时延补偿效果,提出具有PI结构的隐式PIGPC算法。隐式PIGPC不必递推求解Diophantine方程,可节省在线计算时间,并且把PI的反馈结构与GPC的预测功能结合起来,改善了控制器的性能。利用隐式PIGPC设计控制器,结合预测时延完成基于隐式PIGPC的网络时延补偿控制器的设计,并对时延补偿算法的稳定性进行了分析。最后的仿真实验表明隐式PIGPC对网络控制系统时延具有良好的补偿效果,同时具有较少的运算时间。     

基于Laguerre模型的过热汽温自适应预测PI控制系统

针对火电厂锅炉过热汽温控制的特点,设计1种基于Laguerre模型的自适应预测PI控制器。该预测控制器采用对时延具有良好逼近能力的正交Laguerre函数模型作为预测模型,利用带遗忘因子的最小二乘法在线辨识Laguerre预测模型的系数,以提高系统适应工况变化的能力;滚动优化指标采用比例积分型结构,以提高系统的快速性和鲁棒性。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟滞的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明该方法能够很好地适应对象特性的变化,且控制系统的性能比常规串级控制系统有较大提高。     

网络控制系统时延的一种优化建模方法及仿真

针对NCS中存在的网络时延,采用一节保持器对NCS中传感器到控制器及控制器到执行机构的网络时延统一进行了离散化建模.针对一线性时不变系统,作者给出了一节保持器离散化模型,并将其与零阶保持器模型进行仿真比较,结果表明,一阶保持器离散化模型在阶跃扰动下,系统输具有更好的品质.     

基于Smith预估控制的变风量空调温度控制

以某大学智能楼宇研究所变风量空调实验室为平台,研究了空调水系统的节能控制方案。利用Smith预估控制器,降低变风量空调水系统温度控制的滞后,可大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响。仿真试验表明了该方法的有效性。     

考虑广域测量时滞的广义预测电网阻尼控制

针对大型电力系统模型的复杂性和时变性使得离线计算结果可靠度不高的问题,利用广域测量条件下数据实时同步高速采集的优点,将广义预测控制理论应用于电网阻尼控制系统,提出一种适用于广域测量条件的电力系统阻尼控制器设计方案,以实现系统的实时监测、滚动优化和反馈控制。该方案引入预估补偿器以克服远方反馈信号的时滞对控制性能的影响;通过在线辨识参数不断修正广义预测控制器模型和预估器参数进行优化控制,达到改善互联电网阻尼、抑制低频振荡的目的。基于EPRI 36节点系统和国内某实际电网的仿真试验结果证实了控制方法的有效性。     

三相四线有源电力滤波器新型神经预测控制

为补偿有源电力滤波器的控制延时,提出了一种新型三相并联型有源电力滤波器的RBF神经网络预测控制方案.建立三相四线制并联型有源电力滤波器的数学模型及电流预测控制的离散化模型,设计神经预测控制器,通过在线训练权值提高控制精度,控制有源滤波器产生用以抵消非线性负载的谐波电流.应用Matlab对该方法进行了仿真,并在以DSP为...     

基于事件触发控制的时滞电力系统负荷频率控制

区域电网间存在较高的数据传输,使有限的通信和计算资源变得拥塞。为降低区域电网间的通信负担,提出基于事件触发控制的时滞电力系统负荷频率控制(LFC)方法。针对具有通信延迟的LFC系统,建立基于事件触发控制的时滞LFC动态模型。进而采用多求和不等式,提出具有事件触发控制器的时滞相关LFC系统Lyapunov稳定分析判据;在此基础上,推导了基于事件触发通信和输出反馈的负荷频率控制器协同设计方案,以保证电力系统频率稳定性的同时提高数据传输效率。仿真结果表明,所提方法能够有效减小互联系统频率和联络线功率振荡,保证系统的时滞稳定性并减少网络通信的冗余传输。     

基于事件触发的互联电网负荷频率模型预测输出反馈控制

开放式通信环境不可避免地会导致通信延迟现象的产生,针对多区域负荷频率控制系统提出了基于事件触发的模型预测输出反馈控制方案。模型预测控制器通过延迟通信网络交换预测输入序列,构造Luenberger型观测器以提供传输到本地控制器的状态估计。此外,通过比较实际状态观测值与模型输出反馈控制器中使用的估计值之间的偏差来设计事件触发条件,扩展最大允许的时间间隔,从而减少通信资源的利用。最后,对四区域负荷频率控制系统进行仿真研究,结果表明在具有时变延迟和随机分组丢失的非理想通信网络中,所提出的方法能够提高系统的控制性能,并减少网络信息传输量。     

串级-Smith预估控制在温度大滞后系统中的应用

在工业过程中，大滞后系统普遍存在。本文以高校教研实验用加热装置为研究对象，针对该温度控制系统具有大滞后的特点，采用串级控制结构结合Smith预估控制器的控制方案。内环采用Smith预估器，大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响；外环采用PI控制实现系统无静差。实验表明该种控制系统与单回路PID控制或Smith预估控制相比具有更优的动态特性和鲁棒性。