网络控制系统的最大允许时延界

提出确定多输入多输出网络控制系统的最大允许时延界的新方法. 由于网络诱导时延的分布特性, 整个多输入多输出网络控制系统实际上是一个多时延系统. 利用李雅普诺夫第二方法, 得到网络控制系统时延相关渐近稳定性判据. 最大允许时延界和输出反馈镇定控制器均可通过求解矩阵不等式(LMI)得到. 仿真比较说明了本文结果的正确性和可行性.     

具有有界输入的网络控制系统时延独立稳定性

基于有界时延、无数据包丢失、传感器时钟驱动、执行器事件驱动,文章提出了用一个特定的实值函数来调节动态输出反馈控制器的输出以确保控制对象输入有界的方法,建立了具有分布时延、有界输入、动态输出反馈网络控制系统的非线性数学模型.用李雅普诺夫第二方法和线性矩阵不等式描述分析了系统的渐近稳定性,并推导出与时延无关的系统渐近稳定的充分条件.最后MATLAB仿真算例说明：稳定判据是可行的,有界输入的控制方法是有效的.     

具有通信时延和输入时延的1阶多自主体系统的一致性问题

研究了同时具有时变通信时延和定常输入时延的1阶多自主体系统的一致性问题.假设多自主体系统的连接拓扑中各节点的输出度相等,采用变量代换将原多自主体系统的一致性问题转化为降阶系统的渐近稳定性问题.根据李亚普诺夫渐近稳定性定理以及线性矩阵不等式法,在通信时延导数信息已知和未知的情况下,分别得到了多自主体系统在静态和连通拓扑结构下渐近一致的充分条件,且该条件与通信时延和输入时延都相关.仿真结果验证了结论的有效性.     

一类时变对象网络控制系统建模与稳定性分析

研究了一类时变对象网络控制系统的建模和稳定性问题,推导了该类网络控制系统的时滞连续时间数学模型,并基于李雅普诺夫第二法,分析了系统的渐近稳定性,得到了系统稳定运行的最大允许时延。最后,通过实例分析证实了本文所提理论的有效性,以及稳定判据的可行性。     

一类多延时多变量网络控制系统的建模及稳定性

针对一类多延时多变量网络控制系统（NCS）,讨论其建模和稳定性问题．首先假设传感器采用时间驱动、控制器和执行器采用事件驱动,建立了系统在连续时域~MIMO数学模型;然后根据Lyapunov稳定性原理和Razumikhin定理,构造系统的Lyapunov函数,并分析系统的渐近稳定性,进而得到了系统稳定的时延参数和稳定性条件;最后通过仿真实例验证了该类网络控制系统的稳定判据．     

网络控制系统稳定性的图理论

针对具有有界时延和数据包丢失的网络控制系统,提出了一种新的稳定性判据.基于Lyapunov方法和图论理论,给出非线性离散和连续刚络控制系统渐近稳定的充分条件,获得保持这两类系统稳定的最大允许时延界.得到控制器设计方法.并且,利用区间矩阵的谱特征.给出网络控制系统区间稳定的充分条件.设计算法,获得比例积分反馈控制器增益.算例表明所提方法的有效性.     

无线传感器网络测控系统时延稳定性分析

针对无线传感器网络（WSNs）测控系统时延现象较为突出的特点,从确保测控系统控制的稳定性出发,根据李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性的相关理论,在测控系统信息传输模型分析的基础上,建立系统渐进稳定的最大时延不等式,并结合温室WSNs测控系统的实际情况,以温度和湿度参数为研究对象对系统进行具体分析,利用Matlab中LMI工具箱,计算出在确保系统渐近稳定情况的最大允许时延,通过温室WSNs测控系统实例稳定性仿真分析表明：最大允许时延可为创建稳定的WSNs测控系统提供理论依据。     

具有反馈时延的TCP Vega s 拥塞控制算法的稳定性分析

将Internet拥塞控制算法看作一个复杂的动态非线性反馈系统，借助多变量频率域控制系统的广义Nyquist判据和时延微分方程的Pontryagin判据，研究了各通信回路时延相同和时延不同条件下Internet网络拥塞控制算法，得到了具有反馈时延的TCP Vegas拥塞控制算法在平衡点渐近稳定的多个判据。仿真结果说明了稳定性判据的有效性和实用性。     

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.     

一类不确定时延网络控制系统的稳定性分析

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,基于LMI和Lyapunov理论,研究了一类具有时延的网络控制系统的稳定性问题,并运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式对不确定时延系统进行了稳定性分析。并以Riccati不等式和线性矩阵不等式的形式给出了系统稳定的充分条件,使得在不确定时延情况下,系统达到理想稳定性。最后,通过Matlab工具箱对数值结果进行仿真,在时延相关情况下,求得系统达到闭环稳定时最大允许的时延,表明了设计方法的有效性。     

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.     

State feedback controller design of networked control systems with interval time‐varying delay and nonlinearity

This paper proposes a method for robust state feedback controller design of networked control systems with interval time‐varying delay and nonlinearity. The key steps in the method are to construct an improved interval‐delay‐dependent Lyapunov functional and to introduce an extended Jessen's inequality. Neither free weighting nor model transformation is employed in the derivation of system stability criteria. It is shown that the maximum allowable bound on the nonlinearity could be computed through solving a constrained convex optimization problem; and the maximum allowable delay bound and the feedback gain of a memoryless controller could be derived by solving a set of linear matrix inequalities. Numerical examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

H ∞ control of networked control systems with state quantisation

This article addresses the problem of controller design for networked control systems over digital communication. The systems under consideration are stabilised via state feedback, where the effects of sampled signal, state quantisation, network-induced delay and packet dropout are considered. The proposed delay-dependent stability criteria are formulated in the form of a linear matrix inequality, which ensure asymptotic stability and a prescribed H _∞ performance level for networked control systems with admissible uncertainties. Maximum allowable delay bound of networked control systems is obtained by solving a convex optimisation problem. Furthermore, a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the main result.     

一类不确定性网络控制系统的滑模控制器设计

网络诱导时廷是影响网络控制系统稳定性和动态性能的主要因素．针对一类具有不确定性的网络控制系统，给出具有网络诱导时廷及不确定性的被控对象模型，设计其滑模控制器，建立基于滑模反馈控制器的网络控制系统闭环模型．通过Lyapunov方法证明，所得最大允许时延能够保证闭环网络控制系统稳定．仿真例子验证了该方法的正确性和有效性．     

Asymptotic stability analysis of nonlinear real-time networked control systems

The paper deals with the problem of the asymptotic stability for general continuous nonlinear networked control systems （NCSs）. Based on Lyapunov stability theorem combined with improved Razumikhin technique, the sufficient conditions of asymptotic stability for the system are derived. With the proposed method, the estimate of maximum allowable delay bound （MADB） for linear networked control system is also given. Compared to the other methods, the proposed method gives a much less conservative MADB and more general results. Numerical examples and some simulations are worked out to demonstrate the effectiveness and performance of the proposed method.     

Maximum allowable delay bound of networked control systems with multi-step delay

This paper is concerned with a new method to obtain a maximum allowable delay bound guaranteeing the stability of networked control systems with multi-step delay. The proposed method is formulated in terms of linear matrix inequalities. Simulation results show that the proposed method is effective.     

Delay-dependent robust stability of uncertain networked control systems with multiple state time-delays

In this paper, delay-dependent robust stability for a class of uncertain networked control systems （NCSs） with multiple state time-delays is investigated. Modeling of multi-input and multi-output （MIMO） NCSs with networkinduced delays and uncertainties through new methods are proposed. Some new stability criteria in terms of LMIs are derived by using Lyapunov stability theory combined with linear matrix inequalities （LMIs） techniques. We analyze the delay-dependent asymptotic stability and obtain maximum allowable delay bound （MADB） for the NCSs with the proposed methods. Compared with the reported results, the proposed results obtain a much less conservative MADB which are more general. Numerical example and simulation is used to illustrate the effectiveness of the proposed methods.