存在时延和数据丢失的网络控制系统的控制器设计

研究了存在时延和数据丢失的网络控制系统的控制器设计问题．鉴于数据丢失现象和网络诱导时延的存在,将网络控制系统建成随机时延切换模型．利用李亚普诺夫方法,给出了使网络控制系统均方渐近稳定的新颖且与时延相关的条件．基于这个条件,理想的控制器可通过求解若干个线性矩阵不等式得到．利用一个数值例子证明了方法的有效性．     

具有时变采样周期的网络控制系统的H∞控制

研究了具有时变采样周期的网络控制系统的H∞鲁棒控制器设计问题．提出了基于变采样周期的切换方法（采样周期在有限集合内切换），并利用该方法将存在时变采样周期、长时延以及丢包的网络控制系统建模为切换系统．在此基础上，通过把一个非凸的可行性问题转化为受线性矩阵不等式约束的多目标优化问题，研究了网络控制系统的H∞控制器设计方法．仿真结果验证了基于采样周期切换的H∞控制器设计方法的有效性．     

具有通信约束的网络控制系统动态调度与H∞控制协同设计

针对一类具有通信约束的随机时延网络控制系统,提出一种基于试一次丢弃(try-once-discard,TOD)动态调度策略与鲁棒H∞控制器协同设计的方法.考虑通信约束和随机时延的影响,将系统建模为一类具有参数不确定性的离散切换系统,并采用切换系统和Lyapunov稳定性理论,给出了TOD调度策略下使闭环系统渐近稳定的鲁棒H∞控制器设计方法.最后通过仿真验证了方法的有效性.     

基于极点配置的随机时延网络控制器设计

针对网络控制系统(NCS)的随机短时延问题,在传感器和执行器由时间驱动、离散控制器由事件驱动方式下,将NCS描述为切换系统模型。结合极点配置和特征根连续变化原理,根据时延与增广矩阵特征根最大模长之间的关系,将切换系统进行简化并设计相应的状态反馈控制器。实验结果表明,该控制器求解简单、易于实现,且可根据实际系统性能要求选择控制参数。     

具有网络丢包和时延的网络控制系统设计

为了降低对于网络传输的要求,针对具有固定时延和随机丢包情况的网络系统,采用状态增广以克服时延对网络控制系统分析的影响,进而考虑随机丢包情况,将增广系统转化为切换系统.以此为基础,提出网络鲁棒控制器设计方法.该控制器仅仅基于被控对象的反馈状态,因此对于网络传输的要求较低.最后,通过一个仿真算例验证了该系统的有效性.     

变采样周期网络控制系统的H∞控制

时延以及数据包丢失是导致网络控制系统性能降低的重要原因.利用既是时钟驱动又是事件驱动的传感器,可以使时延与采样周期具有相同的长度,这样降低了建模随机时延的保守性.通过把具有时变采样周期的网络控制系统建模为切换系统,并利用线性矩阵不等式,本文给出了保证系统渐进稳定的充分条件,同时设计了系统的H∞控制器,仿真结果表明了本文所提出的变采样周期方法的有效性.     

基于脉冲切换控制的网络控制系统的镇定性

在网络控制系统的优化中,研究了离散时间域内带随机时延的网络控制系统的镇定性优化问题.首先将随机时延建模为一个马尔可夫链,然后在网络控制系统中引入模态依赖的脉冲切换控制器,建立了采用脉冲切换控制的网络控制系统模型.利用系统模型随机稳定性理论推导,得到使网络控制系统稳定的充分必要条件,并用迭代线性矩阵不等式方法求解了控制器,最后利用小车倒立摆做被控对象进行了数值仿真,仿真结果说明了控制方法的有效性.     

动态矩阵控制在网络时延补偿中的应用研究

在网络控制系统中,随机传输时延大大降低了系统的控制性能,并导致系统的不稳定.针对以太网在网络控制系统中的随机传输时延问题,提出了一种基于DMC的NCS时延补偿控制方案.该方案采用DMC算法设计控制器,同时通过网络时延补偿器和动态缓冲器整定控制量,使系统输出能迅速跟踪突变输入.利用TureTime工具箱进行仿真实验,结果证明了该算法在处理网络控制系统的时延问题时具有有效性和可行性.     

基于GPC算法的网络控制系统研究

针对具有随机时延的一类网络控制系统(NCS),文章设计了一种基于时延补偿和广义预测控制(GPC)算法的控制器。该控制器根据数据包的时间戳计算传感器-控制器时延,通过时延补偿得到被控对象当前的状态和输出,采用GPC算法计算控制量。仿真结果证实了该控制器的有效性。     

联合连通时变时延网络中多EL系统协调控制北大核心CSCD

针对非线性Euler-Lagrange(EL)系统中通信时延和网络切换并存的情形,在把网络化EL系统分为连通个体和孤立个体两种类型的控制架构中,分别对这两种个体设计不同的协调控制律,连通个体将自身与邻居个体的状态差作为输入,孤立个体将其自身目前状态与过去状态差作为输入。针对时变时延网络设计控制器,通过构造Lyapunov-Krasovskii函数对系统稳定性进行了证明。设计数值仿真实验,验证了算法的有效性。     

一种基于模型的输出反馈网络化控制系统

提出一种基于模型的输出反馈网络化控制系统.其主要思想是通过引入对象的输入输出模型和缓存器来克服网络造成的信息反馈不及时.该系统在不能获得反馈信息的时候,可以利用对象模型的输出值近似代替对象的输出值计算控制量,而在网络通畅时刻则利用对象输出计算控制量并刷新模型.给出了具体的算法,利用仿真示例验证了算法的有效性.     

Pinning Synchronization in Networked Lagrangian Systems

This paper investigates the synchronization problem of networked Lagrangian systems based on pinning control framework on complex networks. We propose a pinning algorithm to guarantee the controlled synchronization of networked identical Lagrangian systems by applying local linear feedback injections to a small fraction of nodes. We also present some simple yet generic criteria on pinning synchronization for such an algorithm over undirected connected graphs, where all the agents are regulated to follow a synchronization state. Furthermore, the pinning controllability in networked Lagrangian systems is also discussed. Compared with some existing works on networked Lagrangian systems, the distinctive advantages of the proposed pinning algorithm include: (i) independence on the knowledge of system models; (ii) explicit consideration of agent's intrinsic complex dynamics; and (iii) simplicity of implement procedure in practice. Subsequently, the results are illustrated by a typical Lagrangian network composing of eight two‐link revolute manipulators. Numerical simulations with different kinds of pinning schemes are finally given to demonstrate the effectiveness of the proposed control methodology.     

传输时延和时钟同步对以太网控制系统的影响

在分析报文传输时延和时钟同步精度对EPA网络(工业以太网)控制系统的实时性和稳定性的影响的基础上, 提出了新的基于马尔科夫链的时延模型. 给出了在系统稳定的情况下, 通信宏周期、协议传输时延和时钟同步精度应满足的条件. 建立了无丢包情况下的EPA网络控制系统模型. 提出了EPA控制系统稳定时, 可以设置的最小通信宏周期的计算方法.     

网络控制系统中的时戳预测函数控制

传统预测函数控制算法不能有效处理网络控制系统中的随机延迟,为此提出了时戳预测函数控制算法.该算法使用时间戳来估计由网络引入的控制延迟,在预测系统未来输出时明确考虑了该延迟,然后借鉴传统预测函数控制算法的基本策略,得到了适用于网络控制系统的控制规律.进一步由TrueT im e工具箱搭建了网络控制系统仿真平台,对比了时戳预测函数控制算法和传统预测函数控制算法.仿真结果表明随着网络引入延迟的增大,时戳预测函数控制算法给出控制品质明显优越于传统预测函数控制算法.     

基于非策略Q-学习的网络控制系统最优跟踪控制

针对具有数据包丢失的网络化控制系统跟踪控制问题,提出一种非策略Q-学习方法,完全利用可测数据,在系统模型参数未知并且网络通信存在数据丢失的情况下,实现系统以近似最优的方式跟踪目标.首先,刻画具有数据包丢失的网络控制系统,提出线性离散网络控制系统跟踪控制问题;然后,设计一个Smith预测器补偿数据包丢失对网络控制系统性能的影响,构建具有数据包丢失补偿的网络控制系统最优跟踪控制问题;最后,融合动态规划和强化学习方法,提出一种非策略Q-学习算法.算法的优点是:不要求系统模型参数已知,利用网络控制系统可测数据,学习基于预测器状态反馈的最优跟踪控制策略;并且该算法能够保证基于Q-函数的迭代Bellman方程解的无偏性.通过仿真验证所提方法的有效性.     

Networked model predictive control based on neighbourhood optimization for serially connected large-scale processes

In this paper, two novel networked model predictive control schemes based on neighbourhood optimization are presented for on-line optimization and control of a class of serially connected processes (known as the cascade processes in some references), in which the on-line optimization of the whole system is decomposed into that of several small-scale subsystems in distributed structures. Under network environment, the connectivity of the communication network is assumed to be sufficient for each subsystem to exchange information with its neighbour subsystems. An iterative algorithm for networked MPC and a networked MPC algorithm with one-step delay communication are developed according to different network capacities. The optimality of the iteration based networked MPC algorithm is analyzed and the nominal stability is derived for unconstrained distributed control systems. The nominal stability with one-step delay communication is employed for distributed control systems without the inequality constraints. Finally, an illustrative example and the simulation study of the fuel feed flow control for the walking beam reheating furnace are provided to test the effectiveness and practicality of the proposed networked MPC algorithms.     

网络化控制系统中的抖动优化调度算法

在令牌型总线网环境下，提出折衷网络带宽资源占用和传输周期抖动的两步优化调度算法，在满足实时性要求的前提下，通过确定网络化控制系统中各控制闭环节点的采样周期及其在最小倍周期时段内的数据传输序列，在兼顾周期抖动对控制闭环动态性能影响的同时合理地调配了带宽资源，使系统具有较高的网络资源利用率。     

网络化工业控制系统的研究进展

工业控制系统已跨入网络化控制的新阶段,网络化工业控制系统已成为制造业控制、过程控制和测控技术等领域中的重要研究方向.阐述了网络化工业控制系统设计和实现中的一些主要问题,包括:网络化工业控制系统的体系结构、时延问题、时钟同步、控制算法以及节点测控器等问题;提出了网络化工业控制系统进一步研究的一些问题.     

A Discrete-Time Approach to Stability Analysis of Systems With Aperiodic Sample-and-Hold Devices

Motivated by the widespread use of networked and embedded control systems, an algorithm for stability analysis is proposed for sampled-data feedback control systems with uncertainly time-varying sampling intervals. The algorithm is based on the robustness of related discrete-time systems against perturbation caused by the variation of sampling intervals. The validity of the algorithm is demonstrated by numerical examples.     

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.