网络化控制系统鲁棒动态矩阵控制

针对前向通道和反馈通道都存在不确定有界长时延的网络控制系统,研究动态矩阵控制(DMC)算法的设计和算法鲁棒稳定性分析问题.首先基于一类线性离散系统的状态空间模型,通过缓冲技术把不确定的有界网络长时延转化为其确定的时延上界,导出当系统通信信道上存在大于一个采样周期的有界随机网络诱导时延时DMC策略的设计方法;其次,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法分析该网络化DMC算法的鲁棒稳定性,并将鲁棒稳定性问题转化为求解一类LMI解问题,得到网络化DMC算法鲁棒稳定的充分条件.最后,通过一个对倒立摆模型的仿真实验验证了结论的有效性.     

基于时延补偿的网络控制系统调度策略研究

针对网络控制系统中时延和调度两个基本问题进行了相关研究，设计了一种基于模糊理论的时延补偿器，并在此基础上讨论了网络调度的优化方法。     

基于时延补偿的网络控制系统调度策略研究

针对网络控制系统中时延和调度两个基本问题进行了相关研究,设计了一种基于模糊理论的时延补偿器,并在此基础上讨论了网络调度的优化方法。     

网络控制系统的时延特性分析

在网络控制系统中，由网络产生的信息传输时延对系统的控制性能有重大影响.时延会降低系统的控制性能，使系统稳定范围变窄，甚至可能使系统不稳定.首先概述了网络控制系统及固有的特点，随后深入分析了网络控制系统中时延产生的原因以及采用随机访问和调度两类访问方式的控制网络中时延特性，阐明了时延对系统性能的影响，并通过实例给出了系统稳定时延和采样周期之间的约束关系.该约束关系可作为选择采样周期的参考依据.     

一类时延网络控制系统的H∞控制

目的针对多时延的网络化控制系统的特点。建立了具有有限能量外部扰动的多时延网络控制系统模型，对其H∞性能加以了分析和研究，并验证所取得的理论成果．方法运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式，对其H∞性能及控制器的设计进行了理论分析，运用消元法将其所得不等式线性化。在此基础上给出H∞控制器的具体求法．结果提出了有扰动的多时延网络控制系统的模型，分析了H∞性能，设计了y-次优输出反馈H∞控制器，得到了系统的γ-次优输出反馈H∞控制器的存在条件及具体求法．结论将传感器到控制器以及控制器到执行器的时延分开考虑。这样更加符合网络传输的实际情况，通过设计控制器，使具有扰动的多时廷网络控制系统性能有很大的改善，通过Matlab仿真证明该控制器行之有效。故该算法具有较重要的理论意义和一定的应用价值．     

一类长时延网络控制系统的无源控制

目的将无源控制引入网络控制系统,研究一类长时延网络控制系统的无源控制问题.方法运用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov理论,推导闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件及无源控制器的设计方法.结果提出了一类长时延网络控制系统的模型,分析了闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件,并给出无源控制器的设计方法.结论通过设计无源控制器,使长时延网络控制系统的性能有了很大改善,通过Matlab数值仿真算例,证明了分析方法和结论的有效性.     

基于Fuzzy预测器的非线性网络控制系统的时延补偿

网络控制系统中时延是影响控制性能的一个主要因素，本文提出了一种基于Fuzzy预测器的非线性网络控制系统的时延补偿方法。首先通过输入输出缓冲使时延固定，然后以对象的数学模型为基础对时延进行预测，通过Fuzzy控制器、观测器和预测器得到经过时延补偿后的控制量，最后采用分离性定理证明了基于模糊观测器、预测器及控制器设计的闭环控制系统的稳定性。仿真结果验证了算法的有效性。     

网络控制传输时延的补偿控制方法研究

针对网络控制系统具有不确定时延的特性,利用广义预测控制算法对不确定时延的超强适应性,同时结合缓冲区、事件时间混合驱动以及时间标志信息提出一种解决网络随机传输时延、时序错乱和数据包丢失的综合补偿控制方案,从而有效地克服系统在实际运行过程中存在的不确定性问题,取得了很好的控制效果．仿真结果验证了该方案的有效性．     

基于T-S模糊模型的时延网络控制系统的保性能控制

目的基于T-S模糊模型建立模糊网络控制系统的模型,设计模糊时延状态反馈控制器,使得闭环系统保持鲁棒稳定,并且满足给定的一个二次型性能指标,使其值不超过某个确定的界.方法运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式,分析了系统的稳定性.结果提出了模糊时延状态反馈控制器的设计方法,得到了模糊时延网络控制系统鲁棒稳定的条件及保性能控制律的参数化表示.结论针对不确定的非线性时延网络控制系统,通过设计满足性能指标条件的控制器,使得系统性能有很大改善,根据保性能控制律的参数化表示,可使用Matlab工具箱进行仿真.     

网络控制传输时延的补偿控制方法研究

针对网络控制系统具有不确定时延的特性,利用广义预测控制算法对不确定时延的超强适应性,同时结合缓冲区、事件时间混合驱动以及时间标志信息提出一种解决网络随机传输时延、时序错乱和数据包丢失的综合补偿控制方案,从而有效地克服系统在实际运行过程中存在的不确定性问题,取得了很好的控制效果．仿真结果验证了该方案的有效性．     

网络控制系统变采样周期智能动态调度策略

针对网络控制系统中采样周期时变不确定性对控制性能和网络运行性能的影响,提出一种基于反馈控制原理和预测机理的智能动态调度策略.该策略利用网络资源利用率、截止期错过率以及误差绝对值积分(Integralof the Absolute Error,IAE)对消息进行反馈控制调度,保证网络利用率、截止期错过率以及控制性能保持在期望的范围内;利用BP神经网络对网络利用率和数据包执行时间进行预测,实时调整控制系统的采样周期,以适应网络中信息流的变化.仿真试验结果表明该调度算法既能满足控制系统的性能,又提高网络资源的利用率.     

基于改进LS-SVM的网络化预测控制

针对存在网络延时的网络化控制系统, 提出一种具有最大预测步数的网络化预测控制策略.首先, 分析网络延时的组成, 确定网络延时的最小值, 并利用自由权矩阵方法计算网络延时最大允许上界, 作为最大预测步数;进而, 利用改进的最小二乘支持向量机在线预测网络延时;最后, 利用基于往返延时的补偿策略选择合适的预测控制量来补偿网络延时的影响.仿真结果表明该控制策略有效.     

基于事件触发网络控制系统的分布式控制

针对网络带宽有限造成的网络中传输信息量受限问题,引入分布式事件触发机制,即子系统只在它的局部状态误差超过了某个给定的阈值时才传输它的状态信息到它邻近的子系统,研究了网络控制系统基于事件触发机制的分布式控制策略的实现问题。首先,设计了事件触发机制,以保证整个网络系统的渐进稳定性;然后,将所得到的结果运用到线性时不变系统上;最后,通过模型仿真验证了所得到的结论。通过事件触发机制可以减少网络中的信息传输量,降低网络负载,从而提高网络传输效率。     

网络控制系统的Smith预估时滞补偿方法

针对网络控制系统中存在网络延时、非线性系统本身滞后以及延时对系统控制的影响,建立了时滞被控对象的网络控制系统模型,并分别从被控对象已知和控制器已知两个方面为出发点,提出了改进的Smith预估时滞补偿方法,无需对网络时延进行在线测量、辨识,并将系统前向通道中的时延因子移到了系统的闭环回路之外.最后,通过仿真实验对比了无时延和有时延两种情况下同一系统的稳定性情况,通过仿真结果验证文中提出的Smith预估补偿方法是可行的,具有实际应用的指导作用.     

改进的网络控制系统稳定性准则

考虑了一类含有网络诱导时滞及数据丢包的网络控制系统稳定性问题。采用了时滞分解的方法,构造了一个新的Lyapunov泛函。在对Lyapunov泛函求导过程中所产生的积分项进行处理时,采用了适当的界定技术并利用凸组合原理,最终得到了一个保守性更小的稳定性准则。最后通过数值示例来验证该准则的有效性。     

网络化控制系统的研究综述

通过实时数据通信网络形成闭环回路的控制系统称为网络化控制系统(NCS)。文章系统地阐述了网络化控制系统的产生和发展,分析了网络化控制系统的特性。通过对当前的研究现状分析着重介绍了网络控制系统的控制方法,最后对网络化控制系统的未来发展作了展望。     

基于模型预测的网络闭环控制研究

研究了远程传输时延不确定情况下闭环控制系统控制稳定性问题,给出了一种基于神经网络的模型预测控制法,仿真实验表明当控制网络存在时延时,随着控制系统时延值的大小和系统其他参数变化,不断的动态调整系统控制参数PID值可以使对工作环境未知的被控对象的控制变得稳定,改善远程闭环控制系统性能,以达到用户期望结果.     

一种具有误差向量的DMC控制算法

在DMC基本算法的基础上,利用误差的历史数据构建误差向量,以提高系统克服建模误差及抗干扰的性能。仿真结果表明,该算法能够较好地克服建模误差以及随机干扰的影响,提高了控制品质。     

网络控制系统的鲁棒控制器设计研究

针对网络控制系统（NCS）的基本问题——网络诱导时延与数据丢包现象进行建模，同时考虑了被控对象存在不确定性时的鲁棒镇定问题。基于时滞系统理论的时滞依赖方法，给出了NCS鲁棒镇定的充分条件，结论描述为尊性矩阵不等式形式。利用此结论可求出使NCS鲁棒镇定的最大允许网络诱导时延（MADB）。最后的数值例子证明了本文算法的有效性。