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.     

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。     

网络化最优预测状态估计

当网络诱导时延和数据包丢失确定可知时,提出了一种网络化最优预测状态估计器设计方法,能够补偿网络诱导时延和数据包丢失对估计性能的影响,理论分析表明了随着网络诱导时延或数据包丢失的增加,该估计器在获得明显补偿效果的同时预测估计偏差略微递增,并给出了估计系统的稳定性条件,最后通过仿真和实验验证了所提出方法的有效性和理论分析的正确性.     

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.     

有时延和丢包的网络控制系统的补偿策略

由于网络控制系统中网络诱导时延和数据包丢失等问题的存在,使得网络控制系统控制性能下降甚至导致系统地不稳定。同时在实际应用中,一些系统的状态是不可测量的。针对上述问题,设计了状态观测器,利用测量输出进行了状态重构,并利用状态观测器对丢包进行了补偿。最后应用指数稳定定理分析了整个系统的闭环稳定性,给出了状态控制率的求解方法,并对一直流电机进行了仿真,仿真实验结果表明,该方法能有效地补偿网络控制系统的性能,保证了在时延和有数据包丢失的情况下网络控制系统的稳定性。     

基于双观测器的网络控制系统稳定性分析

网络控制系统存在网络诱导时延和数据包丢失等问题,使网络控制系统控制性能下降甚至导致系统不稳定,同时在实际应用中存在双闭环的情况,并且一些系统的状态不可测量。针对上述问题,设计2个状态观测器,利用测量输出进行状态重构,并采用状态观测器对丢包进行补偿,应用指数稳定定理分析整个系统的闭环稳定性,给出状态控制率的求解方法。仿真结果证明,该方法能有效补偿网络控制系统的性能,保证在时延和有数据包丢失情况下的网络控制品质。     

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。     

具有长时延和丢包的网络控制系统的故障检测

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的异步时钟网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延大于一个采样周期,根据执行器接收数据包的情况,设计了系统的故障观测器,将其建模为具有事件率约束的异步动态系统,基于该模型进行了稳定性分析,当条件满足时,整个系统是指数稳定的。在此基础上研究了系统的故障检测,当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。仿真示例验证了所提出方法的有效性。     

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.     

具有随机时延和丢包补偿的NCS的H∞控制

给出一个存在随机时延和数据包丢失的网络控制系统（Networked Control System, NCS）模型，并分析了其渐近稳定的LMI条件．为了降低数据包丢失对系统稳定性的影响，在系统中增加了补偿器，并建立了具有丢包补偿器和随机网络诱导时延的NCS模型．在此模型的基础上，给出了系统渐近稳定和γ次优、最优的充分条件，并且获得了系统最优H∞控制的输出反馈控制律．对同一算例进行Matlab仿真，结果表明具有丢包补偿器的NCS趋于稳定的速度更快．     

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.     

存在时延和数据包丢失情况下状态反馈网络控制系统的指数稳定性

同时考虑网络诱导时延和数据包丢失以及传感器与控制器、控制器与执行器之间均存在网络的情况，研究了状态反馈网络控制系统的稳定性问题．基于一定的数据包丢失率和恒定时延，系统被建模为由结构事件率约束的异步动态切换系统．利用李亚普诺夫方法和线性矩阵不等式描述，推导出由数据包丢失率约束的系统指数稳定的充分条件，给出了系统指数稳定的容许数据丢包率和系统开环状态及闭环结构的关系，以使系统指数稳定．用Matlab LMI工具箱容易判定系统的指数稳定性，同时获得系统指数稳定的状态反馈控制律．Matlab仿真说明，分析方法是有效的，稳定判据是可行的．     

有时延和数据包丢失的网络控制系统控制器设计

在同时考虑网络诱导时延和数据包丢失的基础上,研究了动态输出反馈网络控制系统指数稳定性和控制器设计问题.基于一定的数据包丢失率和不大于一个采样周期的时延,将系统建模为结构事件率约束的异步动态系统.利用线性矩阵不等式方法推导出网络接通率约束的系统指数稳定的充要条件,给出了确保系统稳定的控制器设计方法.Matlab数值算例说明了研究结果是有效可行的.     

网络控制系统的滑模多步预估控制

针对网络控制系统中出现的长时滞、网络诱导噪声和数据包丢失,提出了的滑模多步预估控制器的设计方法.首先对提出的控制器进行了描述,它利用滑模控制的强鲁棒性来克服网络诱导噪声,采用多步预估的办法来处理网络中的时滞和数据包丢失.进而对导出的闭环网络控制系统的稳定性进行了分析.最后对通过网络控制的直流电机,采用所提出的方法设计了控制器,仿真结果验证了方法的有效性.     

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.     

一类丢包时延网络控制系统的鲁棒H∞滤波

用随机马尔可夫跳变系统描述一类具有丢包时延的网络控制系统．为这类网络控制系统设计马尔可夫跳变滤波器,保证了滤波误差系统均方意义下随机渐近稳定,且噪声信号对估计误差的影响低于指定H∞ 性能水平,滤波器参数可通过求解线性矩阵不等式得到．最后通过仿真实例验证了所得结论的正确性和滤波器设计方法的有效性．     

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.