多变量网络化DMC算法的鲁棒稳定性研究

在工业控制系统优化算法的研究中,引入网络化控制系统,针对多输入多输出动态矩阵控制(DMC)算法的鲁棒稳定性问题,首先根据有限脉冲响应(FIR)模型导出了网络控制系统通信信道上存在随机网络诱导时延的网络化DMC算法;其次,在考虑预测模型与系统实际模型之间存在模型失配情况下,利用线性矩阵不等式方法(LMI)分析该网络化DMC算法的鲁棒稳定性问题,进而建立了网络化DMC算法的鲁棒稳定性的充分条件。数值仿真验证表明解决工业控制系统性能优化的有效性。     

性能维持的增广可行域Tube鲁棒经济模型预测控制

针对未知但有界扰动作用下的约束线性系统,提出一种性能维持的增广可行域Tube经济模型预测控制(tube economic model predictive control,TEMPC)策略.首先考虑经济性能优化目标和鲁棒稳定控制目标,构造TEMPC优化问题的隐式收缩约束,并对系统状态和控制约束进行紧缩Tube设计,给出增广可行域优化问题的数学描述;然后,引入线性分解增广名义终端状态和终端罚函数,扩大优化问题的初始可行域,在此基础上应用终端“三要素”和收缩原理,建立TEMPC策略的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点有界稳定性的充分性条件,进而证明闭环性能在原初始可行域上的不变性;最后,通过对比仿真结果验证所提出策略的有效性和优越性.     

虚假数据注入攻击下网联车辆自适应巡航状态安全估计

考虑网联车辆自适应巡航控制系统中的无线监控网络受到虚假数据注入攻击下的车辆状态估计问题,提出了一种状态估计方法重构网联车辆系统中的车辆状态。首先建立自适应巡航控制系统模型和无线监控网络中的虚假数据注入攻击模型;再根据车辆巡航状态被损坏的数据,利用压缩感知原理,将网联车辆巡航状态安全估计问题描述为L₁范数优化问题;进而根据S稀疏性重构网联车辆自适应巡航状态;最后,通过典型车辆自适应巡航场景仿真验证该方法的有效性。     

约束Hammerstein系统非线性预测控制及在聚丙烯牌号切换中的仿真研究

对状态和输入受约束的Hammerstein系统, 提出一种新的可保证闭环指数稳定的非线性模型预测控制策略. 基于线性子系统镇定的最优控制律, 滚动预测非线性代数方程的解算误差, 继而在线优化计算满足约束的预测控制量. 进一步, 得到闭环系统指数稳定的解算误差上界. 从而闭环系统不仅满足约束而且对解算误差具有鲁棒性. 最后以工业聚丙烯牌号切换控制为例, 仿真验证本文算法的有效性.     

持续有界扰动下的非线性H∞鲁棒预测控制

针对未知但有界的持续扰动, 提出了一种约束非线性 H∞ 鲁棒预测控制策略. 首先, 引入离散系统的输入状态稳定性概念; 其次, 采用仿射输入定义预测控制的控制律, 并给出相应终端约束集的估计解法. 进一步, 得到预测控制闭环系统的鲁棒稳定性结论. 最后, 数值仿真验证了上述策略的有效性.     

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.     

网络化运动控制系统的分布式攻击重构

针对传感器网络下网络化运动控制系统的攻击重构问题,提出一种新的分布式投影中间估计器,以此估计传感器和执行器攻击信号.首先,引入投影算子确定受攻击的信道集,同时设计最小二乘算法减轻观测器在估计过程中的计算负担;然后,引入分布式估计框架以提高算法的可伸缩性和扩展性;最后,通过网络化运动控制系统的实验验证所提出方法的有效性.实验结果表明,所提出算法的估计精度和实时性分别优于现有的扩张状态观测器和梯度下降算法.     

约束非线性车辆队列分布式多目标模型预测控制

针对具有状态和控制约束的非线性车辆队列系统多目标控制问题,提出一种分布式多目标模型预测控制(model predictive control, MPC)策略.首先,基于前车-后车单向通信拓扑,建立网联车辆队列非线性纵向巡航模型,应用字典序算法描述分布式多目标MPC问题;然后,通过设计弦稳定与收缩约束,并结合MPC三要素条件,保证车辆队列在经济性能与协同性能最优条件下的稳定性和弦稳定性结果;最后,通过典型工况的仿真结果验证所提出策略的有效性.     

异构通信网联车系统鲁棒协同自适应巡航控制

考虑异构通信下的不确定网联车系统协同自适应巡航控制(CACC)问题,提出一种网联车系统鲁棒协同自适应巡航控制器设计方法.采用伯努利随机过程和具有可变输入延迟的跟踪模型描述具有参数不确定性和丢包及时延的异构通信网联车系统.为降低CACC控制器设计的复杂性,采用分散输出反馈控制结构和线性矩阵不等式技术,求解不确定异构通信网联车系统的CACC控制器.进一步,利用时滞系统方法和频域分析,建立保证闭环系统稳定和网联车辆系统弦稳定结果.最后通过一组四车辆三信道的网联车辆系统的仿真实验验证所提方法的有效性.     

基于改进伊藤算法的最短路径网络路由优化算法

通过对网络路由最短路径问题进行分析,使用伊藤算法求解以费用最低为目标的路由优化问题,建立最短路径路由问题的网络结构模型。为加快伊藤算法求解费用最低路由的收敛速度,在状态转移策略中引入费用启发因子,优化漂移和波动过程,并改进路径权重更新规则。将种群交叉思想引入算法中,利用种群间的信息交流加快了算法的收敛速度并提高了寻优能力。在2-opt算子局部优化的基础上加入反转算子,避免陷入局部最优解。文中还对算法的收敛性进行了系统分析。实验结果表明,改进后的算法有效提升了收敛速度并加强了寻优能力。