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.     

网络化控制系统的预测控制方法设计

网络化控制系统(NCSs)是一种通过实时化网络进行数据传输的控制系统.控制系统中的传感器、控制器、执行器等往往通过网络连接起来形成闭环控制系统.然而实际系统中由于带宽限制等客观因素,存在有因网络诱导延迟而引起的系统性能下降问题.考虑了前向通道,反馈通道中同时存在网络诱导时延情况下的网络预测控制(NPC)设计问题,提出了一种新的网络预测控制方法,用以克服网络诱导时延对系统性能带来的影响.     

数据包丢失网络控制系统的保成本控制

针对同时具有不确定短时延及数据包丢失的网络控制系统,引入丢包补偿器补偿丢包对系统的影响,当发生数据包丢失时,控制器采用丢包补偿器产生的预估状态代替系统的真实状态计算控制量。同时考虑不确定短时延的影响,将网络控制系统建模为一类具有参数不确定的离散切换系统．利用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,简称LMI)方法给出了系统的保成本控制器和丢包补偿器的协同设计方法,仿真结果表明所提出的方法是有效的。     

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.     

基于T-S 模糊模型的一类非线性网络控制系统故障检测

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了一类非线性网络控制系统的鲁棒故障检测问 题．基于不确定T-S 模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,完成了网络环境下鲁棒故障检测观测器的设计,使 得残差信号对故障敏感而对外部扰动具有鲁棒性．构造Lyapunov-Krasovskii 函数,并引入一个积分不等式,给出了 使得观测器误差动态系统渐近稳定的充分条件．采用线性矩阵不等式技术将鲁棒故障检测问题转化为具有线性矩阵 不等式约束的凸优化问题求解．仿真算例验证了上述方法应用于此类系统的故障检测的有效性．     

网络控制系统PI预测控制及稳定性分析

将PID反馈原理引入广义预测控制（GPC）思想,把GPC目标性能函数改造成具有PI的结构形式,根据反馈时延导出多步控制序列,通过时延补偿器对前向时延进行补偿,使控制性能在网络环境下得到极大改善。控制器结合了PID控制和预测控制的优点,具有较强的鲁棒性和工程意义。构造Lyapunov函数对闭环系统的稳定性进行分析,并通过仿真验证了该算法的有效性。     

基于模型预测控制在温度控制中的应用

本文应用预测控制中的动态矩阵控制(DMC),建立了裂解塔预测控制模型,得出热载体加热系统DMC算法.并通过仿真,验证了其DMC控制的有效性,使得控制系统满足响应快,鲁棒性好的要求,并对DMC控制中的P、M参数进行整定.     

网络控制系统随机延迟的预测控制

针对网络控制系统随机时延、时变等特性造成控制效果不理想的问题,提出一种改进的广义预测控制与递推最小二乘法相结合的预测控制策略.上述控制策略将传统的预测控制运用于网络控制系统中,针对网络随机时延的特性,采用改进的广义预测控制算法对随机时延进行补偿.结合分段可变遗忘因子递推最小二乘法对被控对象模型参数进行在线辨识,可以减少网络控制系统参数突变对系统造成的不利影响.仿真结果表明,所提出的预测控制策略可以有效解决网络控制系统随机时延问题,并且在参数突变的情况下也能够获得良好的控制效果.     

基于观测器的网络化多智能体预测控制

针对一类主从式异构线性网络化多智能体系统,考虑每个智能体的反馈通道和前向通道中存在随机网络诱导时延和数据包丢失问题,采用预测控制方法,提出一种基于观测器的网络化多智能体协同输出跟踪控制方案.在该方案中,主智能体在每一时刻基于自身滞后输出和系统参考信号,计算一组控制预测序列和输出预测序列,前者用以主动补偿主智能体控制回路...     

时延网络控制系统的模型预测控制

针对有输入约束的不确定时延网络控制系统,提出鲁棒模型预测控制方法;其中,将不确定时延建模为范数有界的输入矩阵的不确定性．给出了鲁棒性能指标的上界和系统渐近稳定的充分条件,通过在线求解LMI凸优化问题得到状态反馈控制律．仿真例子验证了该方法的有效性．     

网络控制系统Smith预估时滞补偿方法的研究

为了减小网络控制系统中网络诱导时延以及非线性系统本身的滞后对系统控制性能的影响,提出了一种改进的Smith预估时滞补偿方法,采用最小二乘法对被控对象进行测量、辨识,同时引入模糊自适应PID控制,无需确定系统的随机时延。实验结果表明,此种方法是简单而且可行的,提高了系统的稳定性。     

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.     

开放式网络控制系统仿真平台的研究与开发

分析了几种网络控制系统仿真平台的工作原理,在总结它们各自的优劣后,结合参与开发的一套现场总线控制系统,进一步开发出了基于工业以太网的网络控制系统仿真平台.上述平台能够真实再现工业现场网络环境,除被控对象采用数值程序模拟外,各功能节点均采用真实的物理节点,能够适应不同对象的仿真需求,并且网络规模易于调整、外部数据导入方便.仿真结果表明,在上述平台上进行网络控制系统仿真研究是有效的、正确的.     

有数据包丢失和时延的网络控制系统稳定化

在同时考虑网络时延和数据包丢失的基础上,研究了网络控制系统的反馈控制器设计问题;用迭代的方法分析了数据包的丢失问题。在当前的状态测量不能被控制器实时得到时,利用旧的信息来控制系统,将网络化控制系统建模为切换模型。基于切换系统理论和分段Lyapunov函数理论,构造了线性矩阵不等式,推导出网络控制系统反馈控制器稳定的充要条件。数值仿真算例说明了所提方法的可行性和有效性。     

网络化系统的状态反馈保性能控制

研究了具有随机网络诱导时延且数据包丢失服从马尔可夫链的网络化系统的保性能控制问题．将网络化控制系统建模为具有两种运行模式的马尔可夫跳变线性系统．根据马尔可夫跳变线性系统理论，给出了网络化系统状态反馈保性能控制器存在的充分条件；该保性能控制器为一组线性矩阵不等式的解．通过一个仿真示例说明了本文所提方法的有效性．     

Predictive observer‐based control for networked control systems with network‐induced delay and packet dropout

This paper addresses the stability analysis and synthesis problems for a class of networked control systems (NCSs) under effects of both network‐induced delay and packet dropout. The motivation comes from the increasing NCS applications where the full state vector is not available. To handle the concerned problems, two predictive observer‐based controllers are constructed. The first one is a memoryless controller with the predictive observer collocated with the plant. The second one, with the predictive observer colocated with the controller, uses the last effective plant information as well as the knowledge of the plant dynamics. The stability conditions of NCSs are derived via both network‐condition‐dependent Lyapunov function and common quadric Lyapunov function. The corresponding controller design problems are also solved based upon the obtained stability conditions. Simulation and experimental results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. Copyright © 2008 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

DMC在网络控制系统中的应用

采用了动态矩阵控制的预测算法,能很好地预测在数据打包中被人为延迟的状态信息,并进行控制量的计算,解决了当其负载过大、数据利用率低时而产生的网络冲突和预测不准问题。利用系统阶跃响应建立模型,具有建模容易、算法简单等特点。此方法在网络液位控制试验中,取得了良好的控制效果。     

MIMO网络控制系统的控制器设计

研究了长时延有界的情况下,多输入多输出网络控制系统发生传感器故障时的控制器设计问题。首先,利用容错控制的思想建立了多输入多输出网络控制系统发生传感器故障时的模型。在此基础上,借助切换系统的理论,分析了闭环网络控制系统的稳定性,用线性矩阵不等式（LMI）形式给出了多输入多输出网络控制系统渐近稳定的充分条件和控制器的设计形式。仿真结果表明,该方法可以对多输入多输出网络控制系统中传感器故障问题进行有效的容错控制。     

Asymptotic Stability and Finite‐Time Stability of Networked Control Systems: Analysis and Synthesis

This paper focuses on the problems of asymptotic stability and finite‐time stability (FTS) analysis, along with the state feedback controller design for networked control systems (NCSs) with consideration of both network‐induced delay and packet dropout. The closed‐loop NCS is modeled as a discrete‐time linear system with a time‐varying, bounded state delay. Sufficient conditions for the asymptotic stability and the FTS of the closed‐loop NCS are provided, respectively. Based on the stability analysis results, a mixed controller design method, which guarantees the asymptotic stability of the closed‐loop NCS in the usual case and the FTS of the closed‐loop NCS in the unusual case (that is, in some particular time intervals, large state delay occurs), is presented. A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed mixed controller design method.     

循环神经网络建模在非线性预测控制中的应用

基于动态Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ（ＬＭ）算法,提出两步ＬＭ方法建立非线性过程的循环神经网络模型。该模型以足够的精度并行于过程运行,并能从过程的输入信息模拟过程未来的响应。研究了基于该模型的扩展ＤＭＣ预测控制策略,仿真结果表明该控制器的性能得到了很大提高。