Genetic algorithm-based dynamic reconfiguration for networked control system

This paper represents a genetic algorithm (GA) based dynamic reconfiguration for networked control systems (NCS) with the objective of minimizing network time-delay. With the development of NCS, it is become more and more important for them to have the minimum time-delay and the ability of dynamic reconfiguration, which can accommodate the changes rapidly, smartly and flexibly. And it is important to find a routing algorithm, which is quicker to reduce the time to update the router and decrease the reconfiguration time as much as possible. In this paper, based on NCS, we discuss the process of GA with specialized encoding, initialization, selection, crossover and mutation. A specialized repair function is used to improve performance. In addition, experiment results are given to illuminate that GA can improve the performance of the NCS. This work was supported by grants from the National Natural Science Foundation of China (No.60674081 and No.60574088).     

预估网络控制系统的设计和分析

针对网络控制系统中存在的随机掉包和延迟情况．采用前向和反馈补偿设计网络状态观测器．并运用状态预估的方法设计网络预估控制系统（PNCS）。作为网络控制系统中的掉包和延迟的整体解决方案．同时介绍PNCS系统各部分设计的方法,并给出了闭环系统的稳定性条件．最后通过一个仿真算例验证了该系统的有效性．     

具有随机长时延的网络控制系统保性能控制

本文研究了一类具有随机长时延离散时间网络控制系统(NCSs)的建模和保性能控制问题.用两个马尔可夫链分别来描述反馈通道和前向通道的网络诱导时延,基于采用现有最新数据的原则,将闭环NCS建模成一个与当前时刻和过去时刻网络诱导时延有关的马尔可夫随机时滞系统.应用线性矩阵不等式技术和李亚普诺夫方法得到了闭环NCS随机稳定且具有二次性能指标上界的充分条件,并给出了状态反馈保性能控制器的设计方法.最后,通过数值算例验证了本文方法的有效性.     

A stabilizing model predictive control for networked control system with data packet dropout

A constrained model predictive control （MPC） algorithm for networked control system with data packet dropout is proposed in this paper. A buffer is designed to store the predicted control sequence between controller and actuator. It is shown that if the control horizon of MPC is not less than the number of data packets lost continuously, feasibility of MPC at initial time implies asymptotical stability of the closed-loop system. A simulation example illustrates the effectiveness of the proposed approach.     

网络控制系统的模型依赖平均驻留时间调度与控制

针对具有随机短时延的资源受限网络控制系统,提出了一种新的模型依赖平均驻留时间的调度策略与反馈控制联合设计方法.该调度策略由模型依赖平均驻留时间和动态试一次就丢弃(try-once-discard,TOD)调度策略共同决定,将系统建模成带有参数不确定性的离散切换系统,基于多Lyapunov函数方法及线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)技术,给出了使闭环系统指数稳定的控制器设计和TOD调度策略下的各模态平均驻留时间条件.该联合设计方法降低了保守性,在一定程度上减少了系统模态之间的切换频率.最后通过仿真验证所提方法的有效性.     

A time-delay control algorithm for an industrial electric heater

This paper discusses stabilizing control for discrete systems with a time delay in the state variables. The control algorithms are based on the Lyapunov stability theory. For an industrial electric heater, a time-delay discrete model is identified using a recursive least squares technique, and real-time control via the proposed control algorithm to the heater is performed. The performance of the industrial application shows that the temperature variation in the heater is within ± 1.5°C (0.5%), and the system has good load change rejection and shorter recovery time.     

A GESO based MPC approach to contour error control of networked motion control system

This paper presents a generalised extended state observer (GESO) based model predictive control (MPC) approach to contour error control for networked multi-axis motion system (NMAMS) with network-induced delays. First, the uncertainties induced by the network-induced delays are modelled as an additive bounded disturbance, and a novel model predictive controller based on the GESO is designed for the uniaxial trajectory tracking control system. The GESO is used to estimate the system state and the disturbance simultaneously, and the effects of the uncertainties induced by the delays are eliminated by the proposed GESO based controller. Then the contour error estimation method is adopted, and a PID controller is designed to compensate the contour error. Finally, experiments are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

网络化控制系统的时延观测器设计及其状态反馈控制

研究了一种网络化控制系统,其输出时延和控制时延均大于采样周期,且控制时延服从已知随机分布.基于现今值观测器原理,采用设置缓冲区和带有时戳的传感数据传输方法,给出了一种具有时延补偿功能的时延观测器,并证明了在系统可观的条件下可实现观测器极点的任意配置.之后,基于该观测器设计了状态反馈控制系统,并证明了复合系统的分离性原理.通过仿真验证了所提方法的有效性.     

时滞系统的LM-Smith神经网络控制器

针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点,提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型,实时辨识时变被控对象,使预估模型能准确跟踪被控对象,实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强,改善了经典Smith控制的控制效果。     

一种新型时滞系统鲁棒控制器设计方法

针对一类用模糊动态模型描述的非线性时滞系统，提出一种基于模糊性能评估器的新型鲁棒控制方案，模糊性能评估器用于检验模糊模型及其控制率的有效性，以线性矩阵不等式的形式，给出了模糊性能评估器和模糊控制器存在的充分条件；分析了闭环控制效果与模糊性能评估器性能之问的关系，从而说明该方法为模糊控制系统提供了一种无损调试方法，最后以CSTR系统为例，通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于网络控制系统平均时延的模糊控制器设计

针对网络控制系统(NCS)中的随机时延问题,根据实际网络时延的分布情况,提出一种新的具有随机时廷的网络控制系统的建模方法--离散T-S模型,并在此基础上应用并行分布补偿原理(PDC)设计模糊控制器.同时提出一种新的模糊控制系统隶属函数的确定方法,利用Lyapunov定理和线性矩阵不等式(LMI)研究系统的稳定性问题,给出了基于LMI的模糊控制器的设计方法.最后通过仿真实例验证了该控制方法能使具有时延的网络控制系统稳定.     

时延系统的自抗扰动态面控制

本文针对高阶时延系统同时存在系统不确定性和未知输入时延的情况,考虑控制器信号的复杂性问题,在动态面控制方法的基础上,引入自抗扰控制技术设计了自抗扰动态面控制器.利用反步法设计动态面控制信号,采用跟踪微分器对虚拟控制信号滤波,避免了由于对虚拟控制信号重复微分产生的"复杂性爆炸"问题;在控制信号的基础上叠加扰动补偿项,补偿项由扩张状态观测器实时在线估计产生,保证了控制信号的实时性,同时简化了控制器结构以便于实际应用.在闭环系统稳定性判别中运用李雅普诺夫理论做出详细分析.最后,数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

双时滞离散模型的网络控制系统稳定条件

研究了具有双时滞离散线性系统的稳定性及其在网络控制中的应用。一个具有状态时滞的离散线性系统,假设它的状态信号从输出到控制器的时候,存在两种情况：第一种情况,有两条传播渠道,一条直接输入到控制器,另一条通过网络,网络传播往往会产生时滞;第二种情况是通过网络单渠道传送。基于Lyapunov稳定理论得到双时滞离散线性系统稳定的充分条件。在此基础上通过引入一些新的变量,将得到的条件转化为线性矩阵不等式（LMIs）,分别给出了两种情况下控制器的设计。最后给出的三个数值例子说明方法的有效性。     

基于混合算法的通信用户规模预测方法研究

准确地对通信用户规模进行预测对于通信运营商的决策具有十分重要的意义,而现有的常规预测方法存在预测误差较大、预测速率低等问题。研究一种基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型。为了使得RBF神经网络算法预测性能更优,使用梯度下降算法与遗传算法混合对RBF神经网络进行参数优化,提高预测模型收敛效率。实例分析表明,使用本文研究的混合RBF神经网络预测模型的预测结果明显优于其他传统的预测模型。同时,在预测速度上也具有较大的优势。     

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。     

钢铁炉温不确定时滞系统Smith免疫预测控制

针对钢铁炉温不确定时滞系统,将免疫反馈控制与Smith预估控制结合而提出了一种Smith免疫预测控制方法。利用克隆选择实现滚动优化避免了求Diophantine方程及逆矩阵,不需要复杂的推导,可以在线调整Smith 预估器的时滞时间常数和对扰动进行补偿,消除传统Smith预估对模型的依赖。通过实验仿真表明了该方法的有效性,并对外部干扰及系统建模误差具有很好的适应性,将该方法应用于钢铁高炉炉温控制过程,取得较好的控制效果。     

Distributed guaranteed cost control for aperiodic sampled-data networked interconnected systems: a switched system approach

This paper investigates the distributed guaranteed cost control problem for a class of networked interconnected control systems (NICSs) under aperiodic sampling. The NICSs with missing data and time-varying delay are modelled as an aperiodic sampled-data switched system with uncertainties. Then, sufficient conditions ensuring the exponential stability and guaranteed cost quadratic performance are presented by using the average dwell time approach. The distributed state feedback controller is designed by solving a set of LMIs. Finally, a simulation example is given to verify the effectiveness of the proposed method.     

非线性模糊时滞系统鲁棒自适应控制

研究一类基于模糊T-S模型的非线性时滞系统鲁棒镇定问题．基于记忆型状态反馈策略，首先给出由T-S模糊模型描述的非线性时滞系统在时滞精确已知情况下的鲁棒镇定准则；然后给出非线性时滞系统在时滞未知情况下的鲁棒自适应控制策略．所设计的控制器可确保闭环系统渐近稳定，且具有良好的可操作性．最后通过仿真实例证明了该方法的正确性和有效性．     

基于Smith预估补偿的网络控制系统仿真研究

针对网络控制系统中前向通道和反馈通道同时存在随机延迟的问题,提出了一种基于神经元控制器的Smith预估器的设计方案。利用根轨迹法分析了随机延迟对网络控制系统稳定性的影响。结合不完全微分先行PID控制算法,建立了Smith预估模型,在模型不完全匹配的情况下得到较好的控制性能。以直流电机为被控对象进行仿真研究,仿真结果表明该方法的有效性。