网络控制系统的鲁棒保性能控制

针对单包传输、有界时变通信时延的网络控制系统,构建了一类描述网络控制系统的离散不确定时滞系统模型．为克服模型中随机网络通信时延对系统的影响,将时延不确定性转化为闭环系统参数的摄动;在此基础上,运用鲁棒控制理论、Lyapunov稳定性原理提出了网络控制系统鲁棒保性能控制律存在条件,并给出了设计网络控制系统鲁棒保性能状态反馈控制器时求解线性矩阵不等式的方法．     

量化非线性网络控制系统的建模与分析

研究了一类量化非线性网络控制系统.将网络控制系统的时延看成是分段时变的网络时延,利用T-S模糊模型的方法来设计非线性网络控制系统的模型,并在模型建立过程中考虑传感器与控制器以及控制器与执行器之间两个量化器的影响.系统的稳定性条件可以表示成一组线性矩阵不等式的形式.最后通过数值例子来例证所述方法的有效性.     

一类多时延网络控制系统的稳定性分析和鲁棒H_∞控制

针对一类具有外加扰动的多时延网络控制系统(NCSs),讨论了其稳定性条件和鲁棒H∞控制器设计问题。将采样率、网络诱导时延和丢包转化成系统的时变状态时延,建立系统在连续时域里的多输入多输出(MIMO)数学模型;再利用Lyapunov稳定性定理和自由权矩阵的方法,通过求解若干线性矩阵不等式(LMI),得到该网络控制系统的最大允许时滞上界(MADB)和稳定性条件,然后利用这一条件和非线性最小化方法,导出基于迭代算法的鲁棒H∞状态反馈控制器的设计方法;最后,通过小车倒立摆系统对所推导的稳定性条件和鲁棒H∞控制器设计方法进行了仿真验证,结果表明该方法有效。     

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.     

不确定网络化控制系统保性能控制器设计

针对一类具有时变网络诱导时延的不确定网络控制系统,研究了一种可以对时变时延进行补偿的保性能控制器的设计问题。通过引入两个附加的松弛矩阵使Lyapunov矩阵和系统矩阵分离,得到了一个新的时延补偿保性能判据,并基于该判据设计了系统的保性能状态反馈控制器。当将其应用于具有凸多面体不确定性的网络控制系统时,可以得到与系统不确定性相关联的Lyapunov函数,有效降低了设计的保守性,并且设计了一个迭代算法来得到问题的优化解。最后通过一个算例验证了所提出的时延补偿策略的可行性和优越性。     

基于Delta算子时变时延网络控制系统的H_∞滤波

研究了具有时变时延的网络控制系统滤波问题,设计了一个H_∞滤波器使得时变时延系统保持稳定,基于Delta算子,使得连续域的设计方法可直接应用于离散域的设计.首先对时变时延的网络控制系统进行建模,构造了滤波误差系统,然后采用Lyapunov-Krasovskii泛函的方法,保留了经常被忽略的有用时延项,对网络控制系统的H_∞滤波器误差系统进行性能分析,再通过一组线性矩阵不等式给出了使滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且得到了H_∞滤波器的设计方法及导数表达式,最后通过数值例子表明本文方法的有效性.     

一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H_∞控制器设计

研究了一类执行器饱和非线性Hamilton网络控制系统H∞状态反馈控制器设计问题。该类网络控制系统中存在不确定的网络时延及丢包,待设计的控制器受到饱和因素的约束,且系统的外部扰动范数有界但统计特性未知。结合Hamilton系统结构特性,当网络时延和连续丢包有界时,将网络时延和连续丢包转化为时变时滞,应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论来分析和设计H∞控制器,使其满足H∞性能指标,控制器中的未知参数通过求解不等式来确定。算例分析与仿真验证了方法的有效性。     

变采样周期网络控制系统的最优保性能控制

针对短时延网络控制系统,提出了将时变采样周期分成为定常采样周期和网络诱导时延的和.建立了系统离散模型,将采样周期的不确定性转换成系统参数的不确定性.研究设计了最优保性能状态反馈控制器,基于线性矩阵不等式的可行解给出了控制器参数.仿真证明了该方法的有效性,比较于其他的设计方式,该方法的计算量小.     

具有时延和丢包的网络控制系统的镇定

将包含有界、不确定网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统（NCSs）,建模为一类具有时变输入时延的连续时间系统;利用Lyapunov-Krasovskii定理和自由权矩阵法,推导出线性矩阵不等式（LMI）形式的网络控制系统渐近稳定的充分条件;并通过矩阵变换,将NCSs渐近稳定的充分条件转化为LMI形式的状态反馈控制器镇定算法.由于在推导过程中未使用常规的牛顿 莱布尼茨公式,而是通过约束不等式引入自由权矩阵,增加了LMI条件中权矩阵的个数,从而减小了系统的保守性.通过数值仿真验证了算法的有效性,与已有方法相比,在结果的保守性和数学计算的复杂程度上,均有较大幅度改进.     

时变有界变采样网络控制系统的保性能控制

考虑采样周期和时延是时变不确定的,研究网络控制系统的保性能控制问题.首先将其建模成离散系统,将周期和时延的不确定性利用泰勒公式转化成系统矩阵的不确定性,并将系统转化为动态区间系统,通过求解线性矩阵不等式的最优解设计最优保性能控制器.由于该方法同时考虑了周期和时延的变化,因此设计的控制器更符合实际,仿真结果表明该方法简单有效.     

网络控制系统中采样周期的优化选取方法

对网络环境下的控制系统时延进行了分析,讨论了系统采样周期和网络时延对网络控制系统的影响,以优化控制系统性能为目标,以网络的可调度性为条件,结合系统控制与网络调度,给出了NCS的优化模型和采样频率的求取方法,并给出了优化实例。结果表明:该调度算法既满足了控制系统的性能,又优化了网络调度,提高了网络资源的利用率,为选择网络控制系统采样周期提供了指导方法。     

具有时延的网络控制系统的能控能观性分析

针对网络控制系统中存在的网络诱导时延问题,提出了一种系统能控能观性分析的方法.通过对不同驱动方式下网络控制系统信号传输机理的分析,得出驱动方式对系统的影响体现在被控对象的输入上的结论.基于事件驱动方式下的多输入长时延的网络控制系统模型,通过对系统中网络诱导时延环节的处理和状态增广,得到能控能观性的充要条件.     

网络控制系统的补偿预估器设计及稳定性分析

针对网络控制系统中的网络时延和数据包丢失问题,提出了在网络控制系统的控制器节点使用补偿预估的方法,以提高控制系统的性能.补偿方法针对网络时延,预估方法针对数据包丢失.通过构造增广状态向量,建立了统一的系统模型,当时延小于一个采样周期且数据包传输率一定时,将使用了补偿预估方法建模的该系统看作是具有两个事件的异步动态系统,并推导出系统指数稳定的充分条件.仿真结果表明,所提出的方法能有效提高控制系统的性能.     

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.     

一类基于观测器的短时延网络控制系统的建模和稳定性分析

针对一类不确定的短时延网络控制系统,利用全阶状态观测器作为对网络诱导时延的补偿,定义了一个新的状态变量,得到了短时延网络控制系统的离散模型．根据Lyapunov稳定性理论和矩阵知识,给出 该闭环系统渐近稳定的充分条件,并基于线性矩阵不等式的可行解给出了状态反馈控制律．仿真结果表明该方法有效可行．     

鲁棒自适应控制的远程网络控制器设计

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统,提出了一种基于鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制策略。该控制方法首先通过引入一种鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,并基于李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论设计出参数自适应调节律,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,并通过Lyapunov稳定性理论给出了具有时延的闭环NCS的稳定性定理;最后通过仿真结果对比验证了此方法的有效性。     

长时延Markov网络控制系统的随机最优控制

分析了网络控制系统中的Markov特性,在系统具有完全状态信息时,设计了在Markov变量调节下的长时延网络控制系统的随机最优状态反馈控制器;在系统具有部分状态信息时,设计了系统状态的最佳估计器及随机最优输出反馈控制器,在Markov变量调节下的长时延网络控制系统中分离定理依然成立。     

基于时滞系统模型的网络控制系统稳定条件

求解线性矩阵不等式或线性二次型Gauss问题的网络控制系统分析方法．给出的网络诱导时延渐进稳定条件具有很大的保守性．而且计算复杂．笔者将网络控制系统建模为时滞系统。应用新构建的Lyapunov泛函和矩阵范数不等式推导出一个网络控制系统网络诱导时延渐进稳定条件。给出了确定网络控制系统渐进稳定的最大网络诱导时延的简便数值线搜索算法．典型实例的仿真和对比分析的结果表明。该渐进稳定时延区间明显大于已有的方法．     

传输时延和数据包丢失的网络化系统预测控制

针对具有传输时延和数据包丢失的网络化系统研究了有约束模型预测控制问题。考虑网络控制系统中同时存在时延和丢包的情况,给定时延和丢包的上界值,用预测控制器产生的对应时刻的控制输入补偿网络时延和数据包丢失,通过建立时延状态矩阵将系统模型进行分类并视为切换系统,并通过构造切换Lyapunov函数证明了切换系统的稳定性。为了在提高系统性能的基础上减少计算量,利用部分滚动优化方法进行控制器设计,给出了性能指标的上界和系统渐进稳定的充分条件,通过在线求解LMI问题得到状态反馈控制律。仿真研究验证了该方法的有效性。