基于GPS的NCS非整数倍采样周期时延补偿方法

研究具有非整数倍采样周期时延的网络控制系统（ＮＣＳ）的时延补偿问题．针对ＮＣＳ中的非整数倍采样周期时延,基于广义预测控制算法并结合线性插值方法,提出一种新的网络时延补偿方法．该方法能得到非整数倍采样周期的控制预测值,同时通过减小执行器读取缓冲区的周期,可有效减少由于执行器时间驱动而引起的等待时延,解决了非整数倍采样周期时延的补偿问题．最后通过仿真验证了该方法的有效性．

     

存在通信约束和时延的多输入多输出网络控制系统镇定研究

讨论了一类存在通信约束和时延的多输入多输出网络控制系统（NCS）的建模和控制问题.该NCS具有多个传感器和执行器，由于网络通信受限,在同一时刻只能允许部分传感器和执行器访问网络.传感器和执行器访问网络的过程可以用两个马尔可夫链来描述,并且在假设传感器—控制器时延和控制器—执行器时延均为短时延的情况下,将整个闭环NCS建模成一个具有两个模式的马尔可夫切换系统.基于LMI技术和李亚普诺夫方法,给出了闭环NCS随机稳定的充分条件,并给出了状态反馈控制器的设计方法.最后的数值算例验证了所提方法的有效性.     

不确定短时延网络控制系统的故障检测

针对远程被控对象为线性模型,且网络诱导时延小于一个采样周期的一类网络控制系统(NCS),假设可能发生执行器故障,对系统进行故障检测。将随机时延对系统的影响转化为未知有界条件下的不确定项,建立了系统的离散数学模型。按照时延补偿策略设计了系统的故障观测器,并基于Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式理论,推导出了整个观测器系统全局渐近稳定的充分条件。仿真例子验证了方法的有效性。     

基于网络模型的综合多速率采样预测控制器

针对网络控制系统(NCS)中存在的网络延迟和数据丢包问题以及网络控制系统的多采样率特性,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出一种基于网络模型的综合多速率采样预测控制器.预测控制器利用多步预测、滚动优化、反馈校正控制策略补偿了传感器-控制器传输延迟,网络延迟补偿器补偿了控制器-执行器传输时延和一些未知网络延迟.仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,提高了网络资源利用率并且保证闭环网络控制系统渐近稳定.     

基于等分采样的网络控制系统鲁棒故障检测

考虑一类具有未知干扰的时延网络控制系统,对其进行故障检测。通过提高控制器端的采样频率,等分传感器采样周期,将网络时延近似看成控制器端采样周期的整数倍。建立基于离散切换系统的鲁棒H∞故障观测器,将观测器稳定条件归结为一个线性矩阵不等式。通过求解具有线性矩阵不等式约束的最小化问题,对故障检测阈值进行选取,从而增强检测的鲁棒性和灵敏度。仿真示例验证了该方法的有效性。     

短时延网络控制系统的建模与H∞鲁棒控制

为了能够正确而又方便的分析研究系统的性能、设计反馈控制律和实现计算机仿真,研究了具有不确定短时延网络控制系统建模和H∞鲁棒控制问题.考虑传感器时钟驱动,控制器、执行器事件驱动,不大于一个采样周期和有限能量的外部扰动,针对具有不确定短时延和控制约束的网络控制系统(networked control systems,NCS)建立为离散时变的不确定系统模型,通过构造适当的Lyapunov函数,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的方法,给出了闭环NCS渐近稳定且满足给定H∞性能指标的充分条件.通过Matlab数值仿真算例验证了该方法的有效性和正确性.     

自适应Smith补偿器在基于IP的网络控制系统中的应用

在基于IP网络的网络控制系统(NCS s)中,网络诱导时延变化显著且往往大于一个采样周期.本文引用数据通信中应用广泛的网络回程时间来估计NCS s中时变的全回路网络诱导时延,并提出了一种新的自适应Sm ith补偿器.仿真结果表明,该补偿器能够有效地消除网络诱导时延变化对控制性能的负面影响;结合该自适应Sm ith补偿器所设计的控制系统能够获得很好的控制性能与较强的鲁棒性.     

变采样周期和数据包随机丢失的NCS鲁棒H∞ SymboleB控制

网络控制系统与传统的点对点控制方式不同,数据传输具有时延和随机丢包,且为了对信息资源进行合理的分配和调度常采用时变采样方式.本文首先给出NCS的离散区间动态模型,该模型以Bernoulli分布序列描述NCS数据丢包的随机性,并以不确定区间矩阵描述NCS的采样周期与传输时延的时变性;在此基础上,基于线性矩阵不等式（LMI）技术,给出具有时变有界采样周期和数据随机丢包NCS的鲁棒H∞控制器存在充分条件,且将控制器的求解问题转化为一个有限维LMI凸优化问题,便于数值计算.所设计的控制器可以保证系统渐近稳定且具有一定的H∞扰动抑制水平γ.数值仿真表明提出控制器设计方法的有效性。     

基于等分采样周期的网络控制系统故障检测

考虑一类时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过提高控制器端的采样频率,将传感器采样周期等分,这样可以将网络时延近似看成控制器端采样周期的整数倍。在此基础上,建立了基于离散异步动态系统的故障观测器误差方程,并将观测器稳定条件归结为一个线性矩阵不等式。当系统正常时,只要给定的不等式条件成立,该观测器系统就是稳定的。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。最后通过仿真实例验证了方法的有效性。     

使用补偿策略的机器人遥操作系统的控制研究

利用混杂动态系统的思想通过同时采用事件和时间驱动的执行器方案来弥补机器人遥操作系统中的不确定时延现象.即作为控制节点的操作者的控制决策发出时间是事件驱动的(满足一定条件下),执行器节点的接收也是事件驱动的,但是执行则是时间驱动的.通过这样的方法确保网络遥操作系统在每一采样周期内都能得到新的控制信号,从而补偿网络延迟.     

基于主动变采样周期方法的网络控制系统的H∞控制器设计

利用主动变采样周期方法, 本文研究了具有时延及丢包的网络控制系统的 H∞ 控制器设计问题, 其中采样周期在一个有限集合内切换. 提出了一个新的线性估计方法以补偿丢包的负面影响, 并利用多目标优化方法设计系统的 H∞ 控制器. 仿真结果表明了主动变采样周期方法及基于线性估计的丢包补偿方法的有效性.     

基于主动变采样周期方法的网络控制系统的H∞控制器设计

This paper studies the problem of designing H∞ controllers for networked control systems (NCSs) with both network-induced time delay and packet dropout by using an active-varying sampling period method, where the sampling period switches in a finite set. A novel linear estimation-based method is proposed to compensate packet dropout, and H∞ controller design is also presented by using the multi-objective optimization methodology. The simulation results illustrate the effectiveness of the active-varying sampling period method and the linear estimation-based packet dropout compensation.     

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.     

考虑通信时滞和采样周期的电力系统负荷频率控制

针对电力系统负荷频率稳定控制问题,本文提出了一种时滞/采样相关的离散负荷频率控制(LFC)方案.首先,考虑通信网络传输时滞和反馈信号采样周期对系统的影响,建立闭环电力系统LFC模型.然后,基于建立的LFC模型,利用双边闭环Lyapunov泛函和LMI技术,提出了低保守性的时滞/采样相关稳定准则和控制器设计方法,确保所提控制方案能在一个较大的通信时滞和采样周期条件下保持电力系统稳定运行.最后,通过单区域和三区域电力系统验证所提方法的有效性.仿真结果表明,所设计LFC方案比现有其他LFC方案的控制性能更佳,鲁棒性更强,并且能在一定大小的通信时滞条件下提升电力系统的动态性能.     

Predictive control and scheduling codesign in network control systems

A codesign approach combining predictive control compensation and network scheduling is presented in this paper to overcome the adverse influences of stochastic time delays and packet losses encountered in network-based real-time control systems. The state estimation and control prediction compensation algorithms are used for the random network delays in the feedback and forward channels, and the stability criteria are analyzed. The proper sampling rate is given with network scheduling to meet the desired system performance, while the network-induced delay is tolerated. Simulations show that the codesign approach works well with the bounded network delay.     

网络传输迟延与丢包的补偿及系统稳定性分析

针对网络传输在控制系统中引发的问题,提出在控制器节点采用针对迟延和丢包的补偿估计器．以提高控制系统的性能。当迟延小于一个采样周期且数据包传输率已定时,将包含该补偿估计器的网络控制系统（CEDPNCS）,描述为具有两个事件的异步动态系统,并推导出保证系统稳定的时变双线性矩阵不等式．仿真结果表明．所提出的方法能有效提高控制系统的性能．     

一种新型的串联型有源电力滤波器

为了消除基波磁通补偿(FMFC)有源电力滤波器(APF)的控制延时,提高APF的电流跟踪性能,提出了采用基于预测电流补偿的新方法.建立了基于预测电流控制的基波磁通补偿有源滤波器的数学模型,采用离散化的方法预测下一周期参考电流值,实现APF电流的预测控制.这种控制方法可以消除采样、计算等带来的延时,具有开关频率固定、电压利用率高、开关损耗小、动态响应快等优点.最后,在此基础上搭建了实验平台,仿真与实验结果证明了将预测电流控制方法应用于基波磁通补偿有源滤波器的有效性和可行性.     

Stabilization of nonlinear systems using sampled-data output-feedback fuzzy controller based on polynomial-fuzzy-model-based control approach

This paper investigates the stability of sampled-data output-feedback (SDOF) polynomial-fuzzy-model-based control systems. Representing the nonlinear plant using a polynomial fuzzy model, an SDOF fuzzy controller is proposed to perform the control process using the system output information. As only the system output is available for feedback compensation, it is more challenging for the controller design and system analysis compared to the full-state-feedback case. Furthermore, because of the sampling activity, the control signal is kept constant by the zero-order hold during the sampling period, which complicates the system dynamics and makes the stability analysis more difficult. In this paper, two cases of SDOF fuzzy controllers, which either share the same number of fuzzy rules or not, are considered. The system stability is investigated based on the Lyapunov stability theory using the sum-of-squares (SOS) approach. SOS-based stability conditions are obtained to guarantee the system stability and synthesize the SDOF fuzzy controller. Simulation examples are given to demonstrate the merits of the proposed SDOF fuzzy control approach.     

基于预测函数模型的APF补偿电流控制研究

为了有效地改善电网电流中因接入非线性负载所引入的谐波分量和削弱控制系统的延时特点,提出了一种基于预测函数模型的有源电力滤波器(APF)补偿电流控制方法,由当前时刻采样数据和最近历史时刻的数据进行构建预测函数模型,实现了有源滤波器谐波补偿电流的预测控制.仿真结果表明:该控制方法不仅对负载电流有精确的预测能力,且对系统电流中谐波电流具有较好的抑制效果和补偿精度.     

Operator-based robust control design for a human arm-like manipulator with time-varying delay measurements

In this paper, an operator-based robust nonlinear control for a human multi-joint arm-like manipulator with time-varying delay measurements is proposed by using robust right coprime factorization approach, a delay compensation operator and a forward predictive operator. That is, first, considering the uncertainties of dynamic model consisting of measurement error and disturbances, an operator-based nonlinear feedback control scheme is designed to eliminate effect of uncertainties. Second, an operator controller based on real measured data from human multi-joint arm viscoelasticity is presented to obtain desired motion mechanism of human multi-joint arm viscoelastic properties, the unknown time-varying delay measurements are described by a delay operator, the delay compensation operator is designed to remove the effect of unknown time-varying delay measurements, and the forward predictive operator is designed to compensate the term related to effect of central nervous system (CNS) during human multi-joint arm movements. The BIBO stability can be guaranteed and the tracking performance can be realized by the designed operator controller, the delay compensation operator and the forward predictive operator. Finally, the effectiveness of the proposed design scheme is confirmed by the simulation results based on experimental data.