网络控制中基于FSMC观测器的时延补偿

针对网络控制系统中因存在通讯时延、网络诱导噪声及数据丢失等而可能引起系统性能降低或不稳定的问题，利用模糊滑模控制理论，在时延存在的情况下，基于观测器建立不确定网络控制系统模型；并利用预估方法对网络控制系统的时延进行补偿，从而保证系统的稳定。设计模糊滑模控制器（FSMC）来抑制网络控制系统中的诱导噪声及滑模面上的“抖动”，以及采用预估补偿策略处理网络中的时滞和数据包丢失等，可有效保证系统的稳定。仿真实例表明了该算法的合理性、有效性。     

具有时延和丢包的网络控制系统H_∞状态反馈控制

研究了具有时延和数据包丢失的网络控制系统H∞状态反馈控制问题.考虑了网络控制系统中同时存在时延和数据包丢失的情况.将丢包过程建模为有限状态的马尔可夫过程.在此模型的基础上,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法.给出了保持系统均方稳定且满足H∞性能的控制器存在的充分条件,并给出了相应的设计方法.最后数例仿真结果表明了控制器设计方法的有效性.     

MIMO网络控制系统的指数稳定性

研究具有时延和数据包丢失的多输入多输出网络控制系统的指数稳定性和控制器设计问题.对在传感器与控制器、控制器与执行器间皆有时延和数据包丢失的网络控制系统结构进行了简化,建立了动态输出反馈网络控制系统模型.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导出网络控制系统指数稳定的半负定矩阵条件和动态输出反馈控制律设计方法.数值算例说明结果是可行的.     

存在数据包丢失NCS系统的补偿估计器的建模与分析

对同时存在网络诱导时延及数据包丢失的一类网络控制系统进行了研究和分析。针对时延网络系统存在的数据包丢失,设计出包丢失估计补偿器,用补偿器的信息来更新控制器并建立系统模型,从而有效降低了时延和丢包对系统的影响,最终提高系统性能。与此同时,通过李亚普诺夫稳定性理论来对闭环系统进行了稳定性分析,并给出控制器的设计方法。最后,通过了实例仿真,证实了带补偿器和估计器的网络控制系统设计的有效性。     

具有时延和数据包丢失的网络控制系统稳定性

针对单数据包传输情况,将同时存在网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统建模为具有事件约束的异步动态系统,依据Lyapunov稳定性原理,提出了同时存在网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统指数稳定的网络诱导时延条件和数据包丢失条件,对条件进行了实例仿真验证,仿真结果表明该条件是有效的.     

时变采样周期网络控制系统的鲁棒容错控制器设计

研究具有时变采样周期网络控制系统的执行器失效的完整性问题．假设系统任意两个连续采样间隔具有上界,利用输入时延法,将时变采样周期网络控制系统等价转化为连续时变时延网络控制系统．在此基础上,基于时延条件,应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论和线性矩阵不等式（ＬＭＩｓ）方法证明了鲁棒容错控制律的存在条件,设计了鲁棒容错控制器,并给出了系统完整性条件下的最大允许时延的估计方法．仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性．     

有数据包丢失奇异网络控制系统H_∞控制器设计

针对广泛存在于许多领域和行业的奇异被控系统模型,考虑网络控制环境下存在的网络诱导时延、数据包丢失、外部扰动、奇异系统结构不稳定性和脉冲行为等复杂因素,利用Lyapunov和线性矩阵不等式方法,研究了状态反馈控制方式下奇异网络控制系统H!控制器设计和优化问题,提出了奇异网络控制系统状态反馈H!控制器存在的条件、H!控制器设计及其优化方法以及相应的扰动衰减度求取方法。系统仿真实例表明了提出的设计方法有效且可行。     

基于状态空间模型的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失,考虑了基于状态空间模型的网络化广义预测控制问题,提出一种采用最小预测步长和预测控制向量分别补偿网络诱导时延和数据包丢失对系统性能影响的新方法.分别给出了存在数据包丢失、网络诱导时延以及两者同时存在情况下的控制器设计方法.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.     

基于飞行器网络控制系统的多速率控制器设计

为了减少网络环境中的时延和数据包丢失对飞行器网络控制器系统的影响,设计了一种具有多速率的保性能控制器设计方法;多速率是指在具有多通道数据传输的系统中,各通道所需控制输入的频率不完全相同;在存在时延和丢包的情况下,利用增广技术对飞行器控制系统在整个循环周期内建立离散模型,此时为了使多速率控制方法更加有效,先基于此模型在控制器输入端构造一个预测器,根据预测器的输出为整个系统设计一个具有多控制速率的动态输出反馈控制器;然后给出并证明保性能控制器的存在条件和求解方法;最后通过某飞行器网络控制系统的数值算例验证了所提方法的有效性。     

网络控制系统的H∞状态反馈控制器设计

研究了对网络控制系统如何设计H∞状态反馈控制器.这些网络控制系统中存在不确定的网络时延和数据包丢失.当网络时延和连续丢包有界时,可以将系统建模为具有时变输入时滞的系统,利用Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出网络控制系统渐近稳定的充分条件.将这些充分条件转化为带等式约束的LMIs,并对他们进行迭代求解,就可以构造H∞控制器.与现有结果相比,在推导稳定性条件时本文对交叉项采取了更紧的界定,并且在设计控制器时无需知道调节参数.因此,本文提出的方法具有更低的保守性.仿真结果说明了本方法的正确性和有效性.     

网络控制系统随机稳定性研究

研究了具有随机网络诱导时延及数据包丢失的网络控制系统随机稳定性问题. 本文用一个具有两个状态的马尔可夫链来描述数据通过网络传输时随机数据包丢失过程, 利用马尔可夫跳变线性系统理论, 将网络控制系统建模为一个具有两种运行模式的马尔可夫跳变线性系统, 给出了在状态反馈控制下网络控制系统随机稳定的线性矩阵不等式形式的充分条件, 最后用一个仿真示例验证了该方法的有效性.     

网络化系统的状态反馈保性能控制

研究了具有随机网络诱导时延且数据包丢失服从马尔可夫链的网络化系统的保性能控制问题．将网络化控制系统建模为具有两种运行模式的马尔可夫跳变线性系统．根据马尔可夫跳变线性系统理论，给出了网络化系统状态反馈保性能控制器存在的充分条件；该保性能控制器为一组线性矩阵不等式的解．通过一个仿真示例说明了本文所提方法的有效性．     

基于延时预测的模型状态反馈网络控制方法

网络延时的存在不仅会使控制系统的动、静态性能变差,还可能会破坏系统的稳定性,造成既有控制方法的失效。针对带有随机延时的网络控制系统,提出了一种基于网络延时实时预测和系统状态逼近的控制方法。首先,建立无延时的理想控制系统模型作为标准控制系统模型;其次,应用基于隐马尔可夫模型(HMMs)的延时预测算法预测网络延时,该方法能够实时自适应学习,以适应网络负载情况的变化,得到更符合实际情况的延时预测值;最后,根据网络延时的预测值、实际网络控制系统与标准控制系统模型的状态之差,来调整控制信号,从而使实际网络控制系统的状态与标准控制系统模型接近、甚至相等,达到期望的控制效果。数字仿真结果表明,这一方法是可行的,能够获得更加快速的动态性能和稳定的静态性能。     

变采样网络控制系统的鲁棒控制

对于线性时不变控制对象,在控制器和控制对象都采用时间-事件驱动时系统就变成便采样网络控制系统,当网络时延不确定时,在小于或者等于一个变采样周期时,基于动态输出反馈对变采样网络控制系统进行建模,使用李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式研究了系统的鲁棒稳定性,并设计了鲁棒控制器,最后给出实例证明在鲁棒控制器的控制下系统稳定。     

基于网络QoS的网络化控制系统保性能控制

研究存在时延和丢包的非理想网络传输情况下的网络化控制系统的保性能控制问题,得到了在非理想网络传输情况下的网络化控制系统存在保性能控制律的充分条件,提出了基于网络服务质量(QoS)的网络化控制系统的保性能控制器的设计方法,该方法是一种能够兼顾系统控制性能和网络服务质量的综合性控制方法.通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

Modelling and control of Zigbee-based wireless networked control system with both network-induced delay and packet dropout

A new stochastic switched linear model is established to describe the Zigbee-based wireless networked control system (WNCS) with both network-induced delay and packet dropout. The network-induced delay can be less or longer than one sampling period. A sufficient condition is presented for the exponentially mean square stability of the closed-loop WNCS, and corresponding state feedback controller is designed by using the augmenting technique and multi-Lyapunov approach. Then, combined with carrier sense multiple access with collision avoidance (CSMA-CA) algorithm, a method is given to choose proper parameter values. Finally, a numerical example is provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

MIMO网络控制系统的建模与分析

针对网络只存在于传感器节点与控制器节点之间的多输入多输出(MIMO)网络控制系统,研究了系统建模和稳定性问题.设传感器节点和控制器节点均为时间驱动,且它们的采样存在着固定的时间差,网络诱导时延的上界大于一个采样周期,建立了此类网络控制系统的模型.基于Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMIs)方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件.仿真表明本文的方法是有效的.     

基于动态反馈控制器的网络控制系统的稳定性分析

考虑实际模型的不确定性,针对一类具有不确定线性参数的网络控制系统,给出具有网络诱导时延及不确定线性参数的被控对象模型,设计其动态反馈控制器,建立基于动态反馈控制器的网络控制系统闭环模型.采用Lyapunov方法,给出保证该系统稳定的最大允许时延上界.仿真结果表明系统模型及控制器设计的合理性,所得最大允许时延上界保守性更弱.     

不确定系统的网络化保性能控制

本文针对控制网络中存在着随机传输时延和数据包丢失的现象,考虑了网络化控制系统的状态反馈保性能控制器设计问题.首先采用时滞相关方法并引入自由权矩阵,给出了基于矩阵不等式的网络化二次型保性能控制器存在的充分条件,然后基于该充分条件获得了基于线性矩阵不等式的控制器设计方法,相应的网络化保性能控制律可以通过求解线性矩阵不等式来构造,并采用锥互补线性化算法给出了网络化次优保性能控制器的设计方法.最后数值示例演示了所得控制器设计结果的应用方法和有效性,并通过仿真比较了传统保性能控制器和网络化保性能控制器在网络化控制系统中的控制性能.     

面向网络诱导时延和数据包丢失补偿的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失, 考虑了网络化广义预测控制问题. 基于多个数据打包传送的通讯方式以及网络诱导时延和数据包丢失预先可知的假设, 提出了一种采用最小预测步长和预测控制增量向量分别补偿网络诱导时延和数据包丢失对系统性能影响的新方法, 给出了相应的网络化模型预测算法和网络化滚动优化算法, 对于被控对象参数未知或缓慢变化的情况, 给出了基于递推最小二乘辨识改进算法的网络化反馈修正算法, 通过仿真验证了所提出网络化算法的有效性.