不确定时延输出反馈网络化系统保性能控制

时延网络控制系统的保性能控制研究

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第２卷总第１５期１０江苏科技大学学报（自然科学版）Ｖｌ２ＳｍＮ・０ｏ・１ｕｏ１５２００７年１２月ＪｕａｏａｇｕＵｉｅｓｙｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＮｔｒｃｅｃｄｔｎｏｒｌｆｉｓｎｖｒｉｆｉｃｎｅｈｏｇ（ａａＳｉｅＥｉｏ）ｎｊ“ ｔＳｅｏｕｌｎｉＤｃ２０ｅ・０７
件（传感器、控制器与执行器）之间传输、换。通讯网络加入到系统的反馈通道中，得ＮＳ的分析和交使Ｃ设计更加复杂。在ＮＳ中，由于信息传输的分时复用，送的信息只有在网络空闲时才能被发送，Ｃ待发这就不可避免地导致传输的时延，而且该时延随着网络负载的变化而变化，时变不确定的。由于时延将使得是系统的性能变差甚至使得系统不稳定，因此网络控制系统的分析和设计必须考虑传输时延的影响。针对
动、时延小于一个采样周期的条件下，网络控制系统建模为一类具有不确定性的线性离散系统并且其标将
称模型可控。围绕该标称模型，用Ｌａｕｏ利ｙｐｎｖ方法，基于相应的ＬＩＭ可行解，给出网络控制系统保性能控
制律的设计方法。通过仿真证明了该方法的有效性。
收稿日期：０７— ４— ６２００１
文章编号：１７４０（０７一０８— ５６３— ８７２０）０５０
时延网络控制系统的保性能控制研究
王罗莎，成祥谢
（苏科技大学电子信息学院，江江苏镇江２２０）１０３

网络化控制系统的实时性保障方法

网络化控制系统的实时性保障方法第一部分网络化控制系统概述 (2)第二部分实时性保障的重要性 (4)第三部分网络传输延迟的影响 (7)第四部分数据包丢失与恢复策略 (10)第五部分网络拥塞控制机制 (13)第六部分时间同步技术在实时性中的应用 (15)第七部分控制算法优化以提高实时性 (19)第八部分未来发展趋势与挑战 (21)第一部分网络化控制系统概述网络化控制系统（Networked Control Systems, NCSs）是一种通过网络连接的分布式控制系统的新型结构。

由于其具有易于安装、维护和扩展的优点，NCSs 在工业自动化、航空航天、电力系统、交通管理和环境监测等领域得到了广泛的应用。

然而，与传统的集中式控制系统相比，NCSs 面临着一些挑战。

其中最显著的问题是实时性问题。

因为信息在网络中传输时存在延迟，这可能导致控制命令不能及时送达执行器，从而影响系统的性能。

此外，网络中的数据包可能会丢失或重复，进一步恶化了系统的稳定性。

为了解决这些问题，研究人员提出了多种实时性保障方法。

这些方法可以分为两类：时间驱动的方法和事件驱动的方法。

时间驱动的方法通常假设网络是确定性的，即数据包总是按照预定的时间到达接收端。

在这种情况下，可以通过调整采样周期和控制律来保证系统的实时性。

事件驱动的方法则更适合于不确定性的网络环境。

当网络状态发生变化时，如数据包的到达时间或顺序发生变化，系统会立即做出响应，以最小化延迟的影响。

值得注意的是，以上提到的方法都需要对网络进行严格的管理。

例如，需要对网络流量进行调度，以确保控制数据包优先传输；需要监控网络的状态，以便在出现问题时能够及时采取措施。

因此，实时性保障不仅是控制问题，也是网络管理问题。

总的来说，网络化控制系统提供了一种新的方式来实现分布式控制，但也带来了实时性问题。

为了克服这个问题，研究人员已经提出了一些有效的方法。

然而，由于网络环境的复杂性和多样性，这个领域仍有很大的研究空间。

一类不确定网络控制系统的有界输入保性能控制

中图分类号：Ｔ１Ｐ３
状态反馈控制；ＭＬＩ
文章编号：１０ — ８Ｘ２１）２ｏ１－５０７９４（０００一ｏ００
文献标识码：Ａ
网络控制系统是通过计算机网络形成的实时闭环反馈系统，具有可实现资源共享，远程操作与控制，较高的诊断能力，安装与维护方便，能有效地减少系统的质量和体积，增加系统的柔韧性和可靠性等优点，尽管有这些优点，网络控制系统也存在着一系列问题，包括：网络诱导时延、数据包丢失、数据包乱序、单包传输或者多包传输、网络调度以及网络节点的驱动方式等，这些不确定因素影响到控制系统的建模、分析和设计，更有甚者使系统性能下降或失稳。
刘建刚
（福建工程学院数理系，福州３００５１８）
摘要：针对一类不确定的网络控制系统，在满足系统一定性能指标的基础上考虑系统中存在的问题及影响系统稳
定的各种不确定因素，应用李亚普诺夫稳定性理论，借助线性矩阵不等式，推导出了闭环系统渐近稳定充分条件，提出了针对性的控制策略，并给出了有界输入保性能反馈控制率，优化了系统的性能。关键词：网络控制系统；保性能控制；
（）ｘＩ七＝ｃ（）ｃ
（２）
系统的性能指标
∞ 一一
Ｊ＝∑【ｋＱ（）．（）ｕｋ】Ｘ（）ｘｋ＋１ｋＲ（）４
ｋＯ＝
宰木枣木木枣木
（）３
定理１对于系统式（）２和相应的性能指标（）３，如果存在一个标量占，矩阵Ｗ ∈ ，对称正定矩Ｒ阵 ∈ 和Ｎ∈ 使得Ｌ不等式（）ＲＲＭＩ４成立，若式（）４有一个可行解，，则ｕｋ＝Ｗ，Ｎ，（）ｘｋ（）

网络控制系统的输出反馈保性能控制

网络控制系统的输出反馈保性能控制谢成祥;陈建平;胡维礼【摘要】研究了一类具有不确定时延的网络控制系统输出反馈保性能控制问题.将时延的不确定性建模为系统状态方程系数矩阵的不确定性,在输出反馈条件下,用状态观测器重构系统状态,将保性能控制问题转化为不确定离散系统的输出反馈鲁棒保性能控制问题.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,得出了输出反馈保性能控制律的设计方法.仿真算例说明了设计方法的有效性.【期刊名称】《江苏科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2008(022)005【总页数】6页(P53-58)【关键词】网络控制系统;保性能控制;矩阵不等式;状态观测器;不确定时延【作者】谢成祥;陈建平;胡维礼【作者单位】南京理工大学,自动化学院,江苏,南京,210094;江苏科技大学,电子信息学院,江苏,镇江,212003;华中光电技术研究所,湖北,武汉,430074;南京理工大学,自动化学院,江苏,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言网络控制系统NCSs(Networked Control Systems)是涉及通信技术、计算机技术和控制技术的复杂系统,其分析和实现受到网络环境等因素的制约.网络诱导时延是NCS区别于传统控制系统的主要特征之一,不同的控制网络有不同的时延特性,可以是定常的、随机的、不确定的.时延的存在会使系统的性能下降,甚至使系统不稳定,因此是NCS研究中首先要考虑的核心问题.针对NCS中普遍存在的网络诱导时延,文献[1]采用互联网络拓朴结构的描述语言TOD(Topology Description),给出了保持系统稳定的时延范围,但保守性较大;文献[2]采用随机控制方法来设计控制器;考虑扰动的影响,文献[3]基于离散切换系统方法,对系统进行了稳定性分析和扰动衰减分析,这些方法都要求能够检测系统的全部状态.有些情况下,往往只能检测到被控对象的部分信息,难以实现全状态反馈,此时,可采用动态输出反馈控制器或状态观测器来解决这一问题.如文献[4]采用随机控制理论设计了NCS的随机输出反馈控制器,但要求事先知道网络诱导时延的分布规律. 在进行控制系统设计时,不仅要保证系统稳定,而且希望系统能够满足一定的性能指标要求,因此系统的保性能控制研究具有重要的意义.网络控制系统的保性能控制近年来已有研究.文献[5]在文献[6]数学模型的基础上,基于线性矩阵不等式LMIs(Linear Matrix Inequalities)的可行解给出了状态反馈网络控制系统的保性能控制律的设计方法;文献[7]基于动态输出反馈控制,设计了不确定时延网络控制系统的输出反馈保性能控制器.但文献[6]中给出的不确定时延网络控制系统的数学模型,其标称形式是不可控的,因而文献[5,7]中围绕该标称模型所得出的LMI将没有可行解,给控制器的设计带来了困难;文献[8]针对文献[6]中数学模型的不足提出了改进方案,并给出了状态反馈情况下的保性能控制存在的条件和保性能控制律的设计方法,但没有研究输出反馈情况下的保性能控制问题.本文针对一类不确定时延网络控制系统,通过选择合适的标称模型,将时延的不确定建模为范数有界的系统矩阵的不确定性,然后,在不能检测系统全部状态的情况下,构造状态观测器重构系统状态,基于Lyapunov理论和矩阵不等式方法研究了输出反馈网络控制系统的保性能控制问题,给出了保性能控制律存在的条件和保性能控制律的设计方法.1 网络控制系统的数学模型图1 网络控制系统结构Fig.1 Structure of networked control system图2 网络控制系统的信号时序Fig.2 Signal timing of NCS典型的网络控制系统结构如图1所示.图中分别表示被控对象的状态及其在控制器接收端的镜像；分别表示控制量及其在执行器接收端的镜像.由于网络的引入,信号的传输存在时延,用分别表示传感器到控制器和控制器到执行器的网络诱导时延. 对于图1 所示的网络控制系统作如下假设:1) 传感器节点由时间驱动,以固定的周期T(T> 0) 对被控对象采样, 并将数据(被控对象的状态量) 存放在单个数据包中发送到网络;2) 控制器节点为事件驱动, 采样数据到达时刻,计算控制量并输出;3) 执行器节点也为事件驱动,控制量到达时刻,执行相应的动作;4) 网络传输存在不确定时延,不考虑数据包丢失,控制回路总的时延且0≤τk≤T.大多数专门为控制设计的网络如CAN,满足以上假设.在上述假设下,控制系统中各信号的时序如图2所示,图中tk表示第k个采样时刻.考虑线性定常被控对象由以下状态方程描述y(t)=Cx(t)( 1 )其中x(t)∈Rn为对象状态,(t)∈Rm为对象输入,y(t)∈Rp为对象输出,A,B,C为适维矩阵.考虑网络诱导时延的影响,对应于图2中的信号时序,有所以包含网络的广义对象的离散数学模型可表示为xk+1=Gxk+Γ0(k)u(k)+Γ1(k)u(k-1), yk=Cxk( 2 )式中G=eAT,Γ0(k)=eAtBdt,Γ1(k)=eAtBdt.显然,Γ0(k)、Γ1(k)是时变的并且有Γ0(k)+Γ1(k)=H=eAtBdt因此式(2)可化为xk+1=Gxk+(H-Γ1(k))uk+Γ1(k)uk-1,yk=Cxk( 3 )不失一般性,假设矩阵A有一个为0的特征值，一个r重特征值,其余为互异特征值,即A=Λdiag(0,J1,J2)Λ-1式中J1是由非0互异特征值λ2,…,λn-r组成的对角块,J2是由r重特征值λ*对应的约当块,Λ为矩阵A的特征向量组成的矩阵. 这样,Γ1(k)可以表示为令D=Λdiag(α1,α2,…,αn),其中αn-r+1=…=αn=α*E=Λ-1B式中α1,…,αn-r,α*的选择使得FT(τk)F(τk)≤I成立.于是Γ1(k)=DF(τk)E( 4 )式中D,E均为定常矩阵.为方便起见,以下将F(τk)简记为F.NCS的对象离散模型可以转化为具有时滞的不确定性线性离散对象模型(式(3)).从式(3)可以发现,标称模型即为网络诱导时延为0时的离散模型,因此,只要[A,B]可控且采样周期合适,就能保证系统的可控性.针对NCS线性对象离散对象模型,设计输出反馈控制器,使网络闭环系统对于一定范围内的不确定传输时延鲁棒稳定,并使所选取的性能函数均小于某一上界,即把NCS的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.2 NCS的输出反馈保性能控制若系统(3)的状态不能全部检测,可取系统基于状态观测器的输出进行反馈,此时,可以构造状态观测器来重构系统的状态,并利用观测器的状态来构成状态反馈.此时,控制器方程为( 5 )式中L∈Rn为待定的输出反馈增益向量.将式(3)和式(5)联立,可得输出反馈网络控制系统的闭环增广状态方程为zk+1=Mzk( 6 )式中定义1 取性能指标( 7 )对于所有满足式(4)的不确定性,如果输出反馈网络控制系统(式(6))渐近稳定,且系统的性能指标值不超过某个确定常数J*,则称相应的输出反馈控制器(式(5))是该系统的输出反馈保性能控制律,且J*为性能指标的上界.引理1 (Schur补)给定常数矩阵A,P=PT>0和Q=QT,则ATPA+Q<0成立,当且仅当或引理2[9] 设M,N,F为具有适当维数的实矩阵,其中F满足FTF≤I,那么存在常数ε>0,使得NTFTM+MFN≤ε-1NTN+εMMT定理1 对于系统(式(3))和性能指标(式(7)),若存在对称正定矩阵X∈Rn×n,矩阵K∈Rm×n,以及正常数ε,使得对于所有非零的xk和所有允许的不确定性(式(4)),矩阵不等式(式(8))成立,则控制律式(5)是系统(式(3))的一个保性能控制律,且性能指标的上界为( 8 )式中证明:取Lyapunov函数为其中P为对称正定矩阵.令V0为性能指标的上界,为保证上界存在,必须满足( 9 )将不等式(9)从k=0到k=∞叠加,考虑到系统渐近稳定时,V∞=0,可得(10)将式 (6)代入到式(9),可得(11)式中式(11)等效于MTPM-P+Π<0(12)由引理1,式(12)等效于(13)矩阵M中含有不确定项,考虑到式(4),有(14)于是,式(13)可以写成(15)由引理2,要使式(15)成立,只要存在正数ε,使得不等式(16)成立.再由引理1,式(16)等效于(17)又因为Π=ΘTΘ,所以,再次使用引理1,式(17)等效于(18)式(18)左乘、右乘diag(I,P-1,I,I)，并令X=P-1,即可得到式(8).证毕.式(8)是关于矩阵X,K和标量ε的双线性矩阵不等式,L可以根据极点配置方法事先确定.不等式(8)可在MATLAB环境下借助于PENBMI软件包求解[10].这种方法不仅给出了一个保性能控制律, 而且给出了保性能控制律的参数化设计方法.如果矩阵P选择为块对角矩阵的形式,仿照文献[7]中的证明方法,可以得到一个线性矩阵不等式,但该线性矩阵不等式只在被控对象开环稳定(即G的全部特征值都在单位圆内)时才可能有可行解,因此不具有一般性.3 仿真算例考虑如下的不稳定被控对象对象和观测器的初始状态均为取采样周期为Ts=0.5 s,网络诱导时延τk≤0.5 s且是随机不确定的,因A的特征值是0.1,-0.95,为保证取α1=0.512 7,α2=0.398 0,则可以计算出使用定理1,取L=[0.173 2 0.340 2],使得G-LC的极点为0.7,0.8.利用PENBMI求解矩阵不等式(7),得到K=[-1.903 9 -2.200 7],ε=0.006 5,图3 系统状态响应曲线Fig.3 System state response curve系统状态响应曲线如图3所示.4 结论本文首先改进了网络控制系统建模时网络诱导时延的处理方法,在网络诱导时延小于采样周期的条件下得到了网络控制系统的具有不确定性的离散化模型,其标称模型是可控的.在输出反馈的条件下,通过观测器重构系统状态,根据Lyapunov定理,使用矩阵不等式方法设计控制器,得到了网络控制系统的输出保性能控制律的设计方法.仿真算例表明了本文方法的有效性.参考文献(References)[1] Walsh G C,Ye H.Stability of networked control systems[J].IEEE Control Systems Magazine,2001,21(1):57-65.[2] Nilsson J Bernhardsson,Wittenmark B.Stochastic analysis and control of real-time systems with random time delays[J].Automatica,1998,34(1):57-64.[3] Lin H,Zhai G,Antsaklis P.Robust stability and disturbance attenuation analysis of a class of networked control systems[C]∥The 42nd IEEEConference on Decision and Control,2003:1182-1187.[4] 朱其新, 胡寿松. 网络控制系统的随机输出反馈控制[J]. 应用科学学报, 2004, 22(1): 71-75.Zhu Qixin, Hu Shousong. 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一种基于模型的输出反馈网络化控制系统

Ｋｙｒｓｎｔｏｋｄｃｎｒｌｓｓｅｎｔｏｋｔ — ｅａ．ｄｌｕｐｔｆｅｂｃｅｗｏｄ：ｅｗｒｅｏｔｙｔｍ，ｅｗｒｉｏｍｅｄｌｍｏｅ，ｔｕｅｄａｋｙｏ
１网络控制系统
在传统的控制系统当中，一对传感器／制器独立分配一每控
而，由于所有设备分时占用同一个网络信道，网络的承载能力而和通信带宽有限，必然会造成传感器的测量信息经常不能及时
送达控制器的情况，为网络化控制的一个难点问题。成针对网络引入导致的上述控制难题，许多研究者提出多种
，
ｔｅａｎｏｔｕ，ｈｐｌｔｕｐｔｍｅａｎｉ１ｅａｎｍｏｄｉｕｗｈｌｈｐｌｔｅ．ｅｌｓｐｄａｅｄｔｗｉｔｐｌｎｔｏｕｐｕ．ｅｏｎｅｅａｌｉｍｈｓｅｅｐｒｓｔｎｔｈｅａｔｔｈＴｈｃｃｒｔｇｏｒｈｔａｂｎｅｅｎｅｄａｄｓｏｍｅｉｕａｉｓａｅｎｓｍｌｔｏｎｈｖｅｂｅｍａｄｅｏｖｅｉｈｌｒｈ．ｔｒｙｔｅａｇｏｉｍｆｔ
文献［】】６［均采取状态反馈控制结构，７在实际工程应用中，
直接测量状态往往是很困难的，而输出信号的测量要容易得多。
的控制器和传感器以及其他智能现场设备都共用一个信道来传输数据，实现了现场设备控制的分布化和网络化，具有信息资源

网络控制系统时延解决方案的研究

网络控制系统时延解决方案的研究摘要：网络系统中存在着延时、丢包等问题，在传统的控制系统中引入网络作为信号传输媒介后，会降低系统的控制性能，甚至造成系统的不稳定。

传统的控制方法对于网络控制系统已经不再适用，因此采用预测控制的算法对网络系统的时延问题进行了深入研究。

通过Matlab仿真，结果显示网络预测控制能够在不稳定时延的网络环境中保证良好的控制输出。

针对网络时延的预测控制的数学实现方法进行了详细介绍，对广大工程应用能够起到积极的引导作用。

关键词：网络控制；时延；预测控制；仿真0 引言随着计算机网络通信和智能传感技术的飞速发展，自动化技术发生了革命性的变化。

计算机控制系统从集中式控制过渡到集散控制以及现场总线控制，直到今天的基于网络的分布式控制。

这种分布式工作方式彻底地改变了传统控制系统中反馈的应用，网络控制系统(NCS)应运而生。

进入二十一世纪，工业控制技术与计算机通信网络技术的进一步结合催生了现场总线系统[1]。

这使得封闭的专用协议变成开放的标准协议，因设备节点中包含了数字处理器，而具有较强的数字计算和通信能力，可实现真正意义上的分布式控制。

与传统的点对点控制系统相比，网络控制系统具有连线少、结构灵活、通信协议开放等诸多优点。

但通信网络介入使得网络控制系统的分析和设计变得更为复杂[2]，不可靠的网络传输方式导致许多的不确定性，主要问题有：网络诱导延时、数据丢包、单包传输与多包传输、数据包时序错乱、噪声干扰等。

针对网络控制系统中数据传输的多周期和时延的相关问题，本文运用预测控制算法，采用多步测试、滚动优化和反馈校正等控制策略，通过优化控制序列来改善系统在拥堵环境下的控制效果。

最后利用MATLAB对网络预测控制进行仿真验证，结果表明此预测控制算法能够极大改善网络时延下的控制输出效果。

1 网络控制回路的设计1.1 网络预测控制结构在网络控制系统中，系统结构的主要特征是传感器、控制器和执行器非点对点的直接相连，而是通过串行数字通信接口接入公网（或者无线网）进行数据和控制信息的交换[3]。

复杂网络系统的控制及优化研究

复杂网络系统的控制及优化研究近年来，随着社会的不断发展和技术的不断进步，复杂网络系统的研究与应用变得越来越广泛。

复杂网络系统指的是由大量的节点和连接构成的网络，节点之间的联系非常复杂和多样化，其具有很强的非线性和动态性质，因此在对复杂网络系统的控制和优化研究过程中存在很多挑战。

下面本文将从网络系统的控制和优化两个方向出发，对复杂网络系统的控制和优化研究进行探讨和分析。

一、复杂网络系统的控制控制是指通过一定的手段和方法，对系统的状态进行调整和改变，使得系统在预定义的目标范围内保持稳定或达到更优的性能表现。

对于复杂网络系统的控制而言，由于其复杂度很高，因此需要采用一些特殊的方法和技巧。

1. 控制方法常见的控制方法包括PID控制、最优控制、自适应控制、模糊控制等，针对复杂网络系统的特点，当前主流的控制方法主要包括基于模型的控制方法和基于非模型控制方法。

基于模型的控制方法是指，在对网络系统建立数学模型的基础上，通过控制理论分析和设计，对系统的状态进行调整和改变。

这种方法的优点是可以准确地描述系统特征和行为，能够对系统进行精细化控制，但其缺点在于需要精确的系统模型，并且对模型参数或状态的不确定性和变化敏感。

基于非模型的控制方法是指，通过数据驱动的方式，直接对系统的输入输出数据进行观测和调整，不需要对系统建立精准的模型。

这种方法的优点在于能够适应复杂系统的变化和不确定性，但其缺点在于缺乏系统的精细描述和控制精度不高。

2. 控制策略根据不同的应用场景和实际需求，控制策略也有很多种类。

其中，常见的网络控制策略包括负反馈控制、正反馈控制、最优控制、鲁棒控制等。

负反馈控制是指，通过对网络的输出进行监测和反馈，实现对网络的控制。

在这种情况下，网络系统会根据误差信号来进行实时调整，以达到目的状态或性能水平。

正反馈控制则是指，当系统状态发生偏离目标时，系统通过反馈机制加强这种偏离，从而快速达到目标状态。

这种控制策略能够更快地收敛到目标，并且能够通过扰动实现一定程度的控制稳定性。

大延时网络化控制系统保性能控制

ｇｒｔｅｙ．Ｎｍｅｃｌｅａｌｈｗｅｆａｉｉｔｆｔｅｐｏｏｅｏｔｏｅｓｄｓｇｒｃｄｒ．ｅｍｅｄｌｓｕｒａｘｍｐｅｓｏｓｔｅｂｌｙｏｒｐｓｄｃｎｒｌｒｅｉｎｐｏｅｕｅｉａｉｈｓｉｈ
Ｋｅｒｓｔ —ｒｅ；ｇａａｔｅｏｔｏｔｌｏｅｃｍｐｅｎａｉｉｅｒｚｔｎ；ｓｔｒｅｔｔｙｗｏｄ：ｉｄｖｎｕｒｅｄｃｓｎｒ；ｃｎｏｌｍｅｔｒｌａｉａｉｍｅｉｎｃｏｙｔｎｏａｔｅｐｓｉｅｅｍａ
式的网络化控制系统模型，出了一种基于状态预估的保性能控制设计方法。基于李亚普诺夫稳提定性理论，设计了大延时时钟驱动方式的保性能控制器，使得系统在大延时的情况下仍能保证稳定并具有一定的控制性能，真算例验证了这种控制器的可行性。仿
通讯延时、抖动和数据丢包等。这些问题会造成控制系统的性能下降乃至不稳定。在网络化控制系统
收稿日期：０７— ６—１２Ｏ０２
文献［］７给出了基于跳跃线性系统的大延时网络化系统的保性能控制方法；文献［］８对大延时网络化控制
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第ｌ２卷第１期
２００８年１月
电机与控制学报
ＥＬＥＣＴＲＩＭＡＣＨＩＣＮＥＳＡＮＤＣＯＮＴＲＯＬ
Ｖｏ．１Ｎ０１２．１
Ｊｎ２Ｏａ．０８
大延时网络化控制系统保性能控制
ห้องสมุดไป่ตู้在实际系统中，网络通讯延时大于一个采样周期

【国家自然科学基金】_闭环设计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802

107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
科研热词线性矩阵不等式非线性系统鲁棒控制自适应控制不确定性输出反馈神经网络模糊控制时滞观测器状态反馈闭环增益成形线性矩阵不等式(lmi) 非线性闭环供应链跟踪控制自适应模糊控制网络控制系统反馈线性化反步法分散控制闭环控制稳定性滑模控制模型预测控制时滞系统无源控制执行器故障干扰抑制可靠控制变结构控制参数不确定性动态面控制 t-s模糊系统 lmi h∞控制鲁棒镇定鲁棒性鲁棒h∞控制预测控制非脆弱控制非线性扰动随机通讯时延随机系统随机大系统输出反馈控制船舶、舰船工程自适应光学网络诱导时延网络化切换系统稳定性分析离散系统
状态观测器永磁同步电动机时滞相关时延时变时滞奇异系统奇异摄动多工作点反推切换系统切换lyapunov函数保性能控制 pid控制 delta算子系统 backstepping 鲁棒自适应鲁棒稳定鲁棒容错控制鲁棒d-稳定马尔可夫链饱和执行器非线性时滞系统非线性控制非线性参数化系统非完整系统随机非线性系统闭环控制系统遗传算法运动控制调速系统解耦控制螺旋理论自适应迭代学习控制自适应边界技术自适应自由度自动控制技术终端滑模控制终端滑模线性离散系统稳定域滤波器渐近稳定模糊逻辑系统模糊辨识模糊自适应控制极点约束有限时间收敛最优逼近误差最优控制控制理论与控制工程执行器饱和感应电机广义系统

基于QoS的网络化控制系统H∞保性能控制

ｐｐｒｓｄｅｈｇａａｔｅｏｔｃｎｒｌｆｎｔｏｋｄｃｎｒｌｙｔｍｉｘｅｎｌｉｔｒａｃｓａｄｐｒｍｅｅｎｅｔｉ — ａｅｔｉｄｔｅＨｚｕｒｎｅｄｃｓｏｔｅｗｒｅｏｔｓｕ￣ｏｏｏｓｅｗｔｅｔｒａｓｂｎｅｎａａｔｒｕｃｒｎ－ｈｄｕａ
ｏｒｏｍａｃｆｃｎｒｌｓｓｅａｄｑｌｙｏｅｖｃｆｎｔｒＩｔｆｐｅｆｒｎｅｏｏｔｏｙｔｍｎｕａｉｆｓｒｉｅｏｅｗｏｋ．ａｓｌｔｙ，ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｓｓｏｔｔｔｏｏｅｌｏｈｉｌｔｏｅｕｔｈｗｈａｈｅｐｒｐｓｄａｇ — ｒｔｍＳｅｆｃｉｅ．ｉｈｉｆｅｔｖ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０３ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．９ｓ
Hale Waihona Puke Ｈ∞ ｇａａｔｅｏｔｏｔｌｆｅｏｋｄｃｎｒｌｙｔｍｂｓｄｏｏｕｒｎｅｄｃｓｃｎｒｔｒｅｏｔｓａｅｎＱＳｏｏｎｗｏｓｅ
法是一种能够兼顾系统控制性能和网络服务质量的综合性控制方法最后通过仿真验证了该方法的有效性。关键词：网络化控制系统；。Ｈ。保性能控制；网络服务质量；制性能质量；线性矩阵不等式控中图分类号：Ｔ３３Ｔ２３Ｐ９；Ｐ７文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）７２３ — ５０１３９（０００ — ７００

网络控制系统的输出反馈保性能控制

ｔｎｌｔｄｔｏｕｔｇａａｔｅｏｔｃｎｒｌｐｏｌｍｒａｕｐｔｄａｋｕｃｒｉｉｃｅｅｓｓｅ．Ｌａｒｓａｅｏａｒｂｓｕｒｎｅｄｃｓｏｔｒｂｅｆｎｏｔｕ￣ｅｂｃｎｅａｎｄｓｒｔｙｔｍａｏｏｔｙ。ｐｎｖｔｅｒｎｔｘｉｅｕｌｉｓａｐｏｃｒｓｄｔｂａｎｔｅｄｓｇｔｏｆｏｔｕｅｄａｋｇａａ — ｕｏｈｏｙａｄｍａｒｎｑａｉｅｐｒａｈａｅｕｅｏｔｉｈｅｉｎｍｅｈｄｏｕｐｔｅｂｃｕｒｎｉｔｏｆｔｅｏｔｃｎｒｌｒＮＣ．ＳｍｕａｉｎｅａｌｈｗｓｔｅｖｌｉｆｈｒｐｓｄｍｅｈｄｅｄｃｓｏｔＳｏｆｏｉｌｔｘｍｐｅｓｏｈａｉｔｏｅｐｏｏｅｔｏ．ｏｄｙｔＫｅｒｓｅｗｏｋｄｃｎｒｌｓｓｅ；ｇａａｔｅｏｔｏｔｌｙｗｏｄ：ｎｔｒｅｏｔｏｙｔｍｓｕｒｎｅｄｃｓｃｎｒ；ｍａｒｅｕｌｉｓｔｔｂｅｅ；ｕｃｒｉｏｔｉｉｑａｉｅ；ｓａｅｏｓｒｒｎｅａｎｘｎｔｖｔ
Ｖ０．Ｎｏ５１２２．Ｏｃ．２０８ｔ０
网络控制系统的输出反馈保性能控制
谢化学院，江苏南京２０９）１０４（．江苏科技大学电子信息学院，２江苏镇江２２０）１０３

网络化控制系统的几个主要问题及其分析

而被要求重发，如果该节点的数据在规定的现场控制的网络控制系统来说造价太高，点配置。
重发时间内仍然没有成功发送数据，则该数包括OSI系统所有各层的总开销，对于网络
采用上述几个基本的降低网络负载的
据包被丢弃。这些现象都可视为数据包丢控制系统的应用来说同样显得太高。
方法，将有利于控制系统的实时性要求，提
产生影响。这就需要通过调度来协调控制（Message Collision）、信息吞吐量、分组尺寸
（作者单位辽宁省沈阳职业技
网络。调度分为静态和动态调度。静态调度（Packet Size）、网络利用率和一些确定界等。术学院机械装备系学办）
新课程学习 159
过程中，传感器—控制器和控制器—执行器的基本问题外，控制系统部件的工作模式，而只有三层。这样既减少了无效数据的传
的时延，记为τsc和τca，合称为网络诱导时时钟同步等问题始终贯穿于网络控制系统输，也减少了编码解码的时间，从而提高了
延。而在大多数情况下，网络诱导时延是时的分析、设计以及实现过程中，有时也会影实时性。
失。闭环控制系统虽然对系统中结构和参数
4.控制网络通常可以选择低成本的桥高NCS的控制性能。
的变化具有一定的鲁棒性，但不可避免地造接器、路由选择器等实现和其它开放式网
参考文献：
成性能的下降，严重地将导致系统失稳，需络系统的连接，这一点非常重要。
［1］邢江，关治洪.网络化控制系统的研
要寻找行之有效的解决方法。
关键词：网络化控制；网络延迟；通信约束；数据包丢失；信息调度
一、网络化控制系统研究目前存在的指在系统运行前就规定了传输顺序，其传对于控制系统，理想的控制网络至少必须满
主要问题

带有马尔科夫跳跃的奇异时滞系统的输出反馈控制器设计的开题报告

带有马尔科夫跳跃的奇异时滞系统的输出反馈控制
器设计的开题报告
本文旨在研究带有马尔科夫跳跃和时滞的奇异系统的输出反馈控制
器设计问题。

这种类型的奇异系统广泛应用于复杂工程和科学领域，例
如通信网络、机器人控制、电力系统等。

在实际应用中，奇异系统往往受到不确定因素的干扰和时滞的影响。

为了克服这些挑战，我们需要设计一种有效的控制器来确保系统的稳定
性和性能表现。

本文将首先介绍奇异系统的基本概念和数学模型。

然后，我们将引
入马尔科夫跳跃和时滞的概念，并详细描述它们对奇异系统的影响。

接
下来，我们将探讨如何设计一个有效的输出反馈控制器来稳定这种类型
的奇异系统。

具体来说，我们将采用H∞控制理论来设计输出反馈控制器。

该方
法可以在系统具有不确定性和干扰的情况下实现系统的鲁棒稳定性，并
优化系统的性能表现。

我们将通过数值模拟来验证设计方法的有效性和
性能表现。

总之，本文的研究将帮助我们更好地理解带有马尔科夫跳跃和时滞
的奇异系统的特点和挑战，并提供一种有效的控制器设计方法来保证系
统的稳定性和性能表现。

网络化控制系统中状态估计策略的进展

２００９年３月控制工程Ｍａｒ．２００９第１６卷第２期ＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｏｆＣｈｉｎａＶ０１．１６，Ｎｏ．２文章编号：１６７１－７８４８（２００９）０２－０１３８－０４网络化控制系统中状态估计策略的进展王宝凤，郭戈，金辉（大连海事大学信息科学与技术学院，辽宁大连１１６０２６）摘要：在网络化控制系统（ＮｅｔｗｏｒｋｅｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｓ，简记为ＮＣＳｓ）中，由于网络的介入使控制系统的规模和复杂性显著增加，且产生了各种新问题，为了使控制更加容易，需要设计合理的估计策略。

主要从控制和通信２个角度出发，集中考虑了在量化影响、时延与丢包、不确定性等通信受限因素下状态估计策略的研究与进展。

一直以来，状态估计都是诸如过程监控、故障诊断等控制领域中不可缺少的重要部分，当前已成为网络化控制系统研究的热，点和难点，为抵消网络环境不确定性对闭环系统性能的影响，设计最优的状态估计策略必将成为不可缺少的因素之一。

关键词：状态估计；时延；丢包；滤波器；量化影响中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：ＡＰｒｏｇｒｅｓｓｏｆＳｔａｔｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＳｔｒａｔｅｇｙｆｏｒＮｅｔｗｏｒｋｅｄＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｓＷＡＮＧＢａｏ－ｒｅｎｇ、ＧＵＯＧｅ．】ｌＮＨｕｉ（ＳＣｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｎｅｔｗｏｒｋｅｄｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓ（ＮＣＳ），ｔｈｅｓｃａｌｅａｎｄｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｉｎｃｒｅａｓｅｏｂｖｉｏｕｓｌｙａｎｄｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｎｅｗｐｒｏｂｌｅｍｓｄｕｅｔｏｔｈｅｉｎｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍａｋｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｅａｓｉｅｒ．ｔｈｅｒａｔｉｏｎａｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｓｔｍｔｅ西ｅｓａｒｅｎｅｅｄｅｄｔｏｄｅｓｉｇｎ．Ｆｒｏｍｂｏｔｈｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄｐｏｉｎｔｓ．ｔｈｅｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙａｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ・ｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｆａｃ．ｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．ｔｉｍｅｄｅｌａｙｓａｎｄｐａｃｋｅｔｄｒｏｐｐｅｄ．ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｅｔｃ．Ｔｈｅｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌａｎｄｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｃｏｎｔｒｏｌｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．ａｎｄｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｔｃ．Ｒｅｓｅｎｄｙ，ｉｔｂｅｃｏｍｅｓｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔａｎｄｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆＮＣＳｒｅｓｅａｒｃｈ．Ａｎｄｄｅｓｉｇｎｉｎｇｏｐｔｉｍａｌｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｗｉｌｌｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｃｏｕｎｔｅｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｆｆｅｃｔｏｆｎｅｔｗｏｒｋｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｔｏｔｈｅｃｌｏｓｅｄ—ｌｏｏｐｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｔｉｍｅｄｅｌａｙ；ｐａｃｋｅｔｌｏｓｓ；ｆｉｌｔｅｒ；ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ１引言网络化控制系统是系统组件通过计算机网络来相互交换控制信息的新体系结构。

严格反馈非线性系统的自适应神经网络输出反馈控制

严格反馈非线性系统的自适应神经网络输出反馈控制孙国法;田宇;王素珍【摘要】基于非线性反馈函数,文章设计神经网络状态观测器,解决一类非线性系统的输出反馈控制问题.非线性反馈神经网络观测器在系统存在不确定性函数的情况下实时估计系统状态.利用所获得的状态信号,设计了自适应神经网络动态面控制器,同时保证了闭环系统的稳定性和所有信号的有界性.通过调节设计参数的取值能够达到期望的闭环跟踪性能.数值仿真表明,所设计的状态观测器不需要对原系统做状态变换,能够克服输出反馈滑模控制器带来的抖震问题.%Based on nonlinear feedback function, this paper investigates output feedback control problem for a class of nonlinear systems. In the case of systems with uncertain functions, nonlinear feedback neural network observer estimates system states in real time. Employing the obtained state signals, an adaptive neural network controller is designed to guarantee the stability of the closed-loop system and the boundedness of all signals. The desired closed-loop tracking performance can be achieved by adjusting the value of the design parameters. Numerical simulation results show that, without state transformation, the state observer overcomes the chattering problem caused by the output feedback sliding mode controller.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2017(034)003【总页数】8页(P375-382)【关键词】状态观测器;动态面控制;自抗扰控制;神经网络【作者】孙国法;田宇;王素珍【作者单位】青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛 266520;北京航天自动控制研究所宇航智能控制技术国家级重点实验室,北京 100854;青岛理工大学自动化工程学院,山东青岛 266520【正文语种】中文【中图分类】TP273非线性系统的反步法控制由Polycarpou等[1]提出以来,成为一种设计非线性不确定性系统自适应[2]鲁棒控制策略的有力工具.在过去几十年中,学者们基于反步法控制思想,解决了许多复杂的非线性系统控制问题,提出了一些自适应控制策略.例如,自适应神经网络控制器[3]、模糊逻辑反步法[4]等.在此基础上,Ren等[5]研究了带有输入端滞环的一类纯反馈形式非线性系统的自适应神经网络控制.针对自适应反步法的“复杂性爆炸”问题,Swaroop等[6]提出动态面控制算法[7],避免了对虚拟控制信号的重复微分,从而简化了反步法控制器的设计过程.这些神经网络与自适应反步法控制相结合的控制策略解决了多种非线性系统的反馈控制问题.然而,状态观测问题一直阻碍着这类控制算法的实际应用.于是,在解决输出反馈控制问题上,又涌现出很多有创意的成果.输出反馈控制需要设计一个合适的状态观测器[8–10],实现在系统状态未测量情况下的反馈控制.伴随着自适应反步法控制的深入研究,基于状态观测器的研究工作也逐步展开.此处,列举其中的一些代表性成果.利用高增益观测器来估计系统输出的高阶导数,Ge等[8]对一类一般化的非线性系统提出了一种自适应神经网络输出反馈控制器.同样基于神经网络,Hua和Guan[9]研究了一类带有输入端时延的耦合非线性系统动态输出反馈控制问题,首次提出了独立于时延的解耦观测器.针对不确定性飞行器的姿态控制问题,Zou等[10]应用四元数法提出了两种基于切比雪夫神经网络(Chebyshev neural networks,CNN)的自适应输出反馈控制器.非线性降阶观测器被用来估计飞行器输出的微分信号.从上述已有的结果来看,状态观测器的性能受到系统的结构不确定性和外部干扰信号的影响.同时,观测效果直接影响闭环系统的控制性能.而扩张状态观测器能够同时观测系统的状态信号和总扰动信号,在实际应用中获得了很好的控制效果.扩张状态观测器是自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)的核心部分之一,直接影响到非线性反馈的能否实现及闭环系统的稳定性.在自抗扰控制算法中,从传统PID控制原理出发并分析其优缺点,韩京清[11]利用非线性机制开发了具有特殊功能的非线性函数,提出了最速非线性反馈函数来实现快速无超调信号跟踪.扩张状态观测器同时观测系统状态和扰动信号形成符合控制反馈信号来保证闭环系统的控制性能.然而,在不确定性非线性系统中,扩张状态观测器[12]很难观测系统的实际状态,观测状态变换之后的状态又会出现高增益反馈的弊端.本文将采用自抗扰算法中的非线性反馈函数设计自适应神经网络观测器,避免高增益观测器由于反馈参数取值过高而产生的抖震问题.由此,设计自适应输出反馈动态面控制器,提高控制系统的闭环跟踪性能.本文的组织结构如下:在第2节中,给出一类严格反馈控制非线性的系统的数学模型及其控制目标;在第3节中,针对非线性系统直接设计神经网络观测器,给出网络权值调节律;在第4节中,基于神经网络观测器,设计输出反馈自适应动态面控制器;第5节对所设计的输出反馈控制信号及整个闭环系统的稳定性做了分析;第6节中,数值算例结果及其分析验证了本文所提出方法的有效性;第7节对本文的工作做了总结. 考虑如下形式的严格反馈不确定性系统:其中:fp(xp)(p=1,···,n)是光滑的未知非线性函数,y=x1是系统输出信号,u表示系统控制输入信号,xp代表p维状态向量.注1 式(1)能够表示更广泛的一类实际系统.事实上,由传递函数描述的时延线性系统通过选取合适的状态变量,能够化为由式(1)描述的被控对象.因此,在接下来的控制器设计中,本文将针对由模型(1)描述的非线性系统设计输出反馈自适应动态面控制器,设计的控制同样适用于由传递函数描述的线性时变系统.如图1所示,对于含有未知非线性函数的非线性系统(1),本文的控制目标是设计一个自适应输出反馈动态面控制器,使得系统的输出信号y=x1能够跟踪给定的参考信号xd,整个闭环系统在李雅普诺夫意义下是稳定的,且跟踪误差e1能够在有限时间内收敛到原点附近一个邻域中,通过调节设计参数可以使得该邻域的任意小.另外,调节控制器设计参数,能够保证输出信号y具有很好的跟踪性能.引理1 径向基函数神经网络(radical basis function neuralnetworks,RBFNN)[3,5,13]能够逼近未知光滑连续非线性函数f(X):,形式如下:其中:X=[X1X2···Xq]T∈Rq为神经网络的输入向量,Θ∈Rq是神经网络的权值向量,Φ(X)= [Φ1(X)Φ2(X)···Φq(X)]T∈Rq为神经网络的基函数向量;ε为估计误差且满足|ε|＜;其中为估计误差的上界.在下述观测器设计中,用来表示对神经网络权值向量θ的估计,估计误差用来表示.而在控制器设计中,用来表示对神经网络权值向量Θ的估计,估计误差用来表示.定义状态观测器的形式为其中:表示对系统状态xp的估计,表示采用神经网络对未知函数fp(xp)(p=1,···,n)的估计,非线性反馈项选为式中:βp(p=1,···,n)为反馈增益.韩京清教授在自抗扰控制算法文献[11]中提出的非线性函数fal(η,δ,κ)的表达式为其中:κ是一个正的设计参数,δ＞0表示误差的边界,η代表扩张状态观测器的跟踪误差.神经网络权值调节律选为定义观测器的跟踪误差为由式(1)(3)可得,观测误差满足的动态方程为考虑如下形式的李雅普诺夫候选泛函:对李雅普诺夫泛函求时间的导数,可得在上式中,不难证明下列不等式成立:其中参数ci＞0.将不等式(11)代入式(10)得式中ρe和γe定义为其中i=2,···,n−1.对式(12)左右两边同时乘以eρet并在区间[0,t]上积分得上式表明,通过神经网络权值调节律的设计参数,能够保证观测器系统的观测误差和神经网络权值的估计误差是有界的,改变参数值能够提高观测性能.基于本节中设计的神经网络观测器(8),在下面一节中,将设计自适应输出反馈动态面控制信号并给出稳定性分析.本节中,将应用反步法并结合神经网络函数逼近器,研究系统(1)的自适应神经网络控制器.反步法设计过程将分为n步,并且包含如下坐标变换:其中αj(j=1,···,n−1)是针对第j个子系统设计的基于合适的李雅普诺夫泛函Vj的虚拟控制信号.控制信号u在最后一步设计,来稳定整个闭环系统并实现输出反馈控制. Step1 既然有,那么e1的微分信号可以写为其中:的输入向量为.为了补偿未知函数Q1(X1),在紧集ΩX1,采用神经网络来逼近该函数如下:其中:分别表示网络权值和基向量,l是结点的个数.函数逼近误差ε1满足不等式为正常数.把式(17)代入式(16)得选取虚拟控制信号及参数自适应律为其中:,k1＞0和ϱ1＞0是设计参数.考虑如下形式的李雅普诺夫候选泛函:对上述函数求时间的微分,并考虑式(16)(19)得在上式中,可以证明下列不等式成立:其中参数c11＞0.把式(22)代入式(21)得其中γ1和ρ1是正常数,定义为上述不等式两边同乘以eρ1t得对式(25)两端在时间域[0,t]上积分,得到上式最后一项具有如下性质:因此,如果e2能够在一个有限时间[0,tf]之内保持有界,就能得到式(27)最后一项的有界性.那么,式就可以写为其中Stepi 由式(9)的第2式直接对时间t求导可得式(29)可以改写为其中:是一个能够被神经网络来逼近的未知的光滑非线性函数,神经网络的输入向量为.于是,在紧集ΩXi上有其中,函数逼近误差满足,εi为正常数.将式(31)代入式(30)可得此时,考虑如下的虚拟控制信号以及神经网络参数调节律:其中:,ki和ϱi都是正常数.定义新的李雅普诺夫候选泛函为对V2求导数可得类似于步骤1中的推导过程,利用Young不等式,可得Vi的微分为其中正常数ρi和γi定义为不等式(36)两边同乘以eρit然后在区间[0t]上得与第1步中的分析类似,上式中最后一项可以表示为因此,如果ei+1能够在有限时间[0,tf]后保持有界,就能保证式其中.Stepn 在这一步骤中,本文将设计实际控制信号u(t).考虑跟踪误差,其对时间的微分为其中:用来在紧集上逼近未知函数,输入向量为].函数逼近误差(为正常数).实际控制信号选为其中神经网络参数自适应律为式中:,kn,ϱn为正常数.考虑如下形式的李雅普诺夫候选泛函:对Vn求时间的导数,得到把式(42)–(43)代入式(45)有在此利用Young不等式,得到其中常数ρn和γn定义为对不等式(47)两边同乘以eρnt并在区间[0,t]上积分得考虑不等式(28)(40)和(49),下节中将给出整个闭环系统的稳定性证明及所有信号的有界性.定理1 考虑由被控对象(1),虚拟控制律(19) (33),控制律(42)和参数自适应律(43)组成的闭环系统.给定任意的初始状态(0)属于集合Ω0,整个闭环神经网络控制系统所有信号都是有界的.系统状态和网络权值将保持在一个紧集Ω中,Ω定义为并逐渐收敛到紧集Ωs,Ωs定义为其中将在定理证明中给出定义.证考虑Vn的定义(44)及其满足的不等式(49).在式(49)中,令µn=γn/ρn+V(0),得到类似地,在Step(n−1)到Step 1,令µj=ρj/γj+V(0),有对不等式两边取极限,在t→∞时,有,其中.因此,根据Vn的定义式(44),可以判定当t→∞时,下列不等式是成立的:因此,误差en是最终一致有界的.同样可以得到关于的如下结论:由此可知,误差ej是最终一致有界的.从式(50)–(51)对紧集Ω和Ωs边界的定义以及γi,ρi的定义式,可以看出紧集Ω和Ωs的大小依赖于控制器设计参数ki和λmin(Γi)的选择.特别的,当增加ki时,能够减小,紧集Ω和Ωs的大小随之减小.因此,只要系统初始状态起始于Ω0,存在控制参数取值,使得状态和权值向量保持在一个紧集Ω中,并最终收敛到紧集Ωs中. 证毕. 本节采用数值仿真验证本文所提出输出反馈控制算法的有效性.考虑如下形式的不确定严格反馈系统:其中系统的不确定性函数取为仿真中,参考信号取为观测器,控制器以及神经网络参数取值如表1所示.仿真结果如图2–6所示.图2–3给出的是神经网络观测器的两个状态信号.图4中的曲线表示输出信号的跟踪效果.图5给出的是观测器中采用的两个神经网络的权值范数,而图6中给出的是自适应控制信号中采用的两个神经网络的权值范数.从图2中的估计状态曲线可以看出,系统状态估计及观测误差是有界的.其中,系统的第2个状态x2的跟踪误差稍大,这归因于神经网络没有达到持续激励条件而导致的较大的函数逼近误差.然而,从图4可以看出,系统的输出信号依然具有很好的跟踪效果.为进一步提高跟踪性能,还需要对神经网络的持续激励条件做深入研究.另外,从图5–6可以看出,仿真中所采用的神经网络的权值范数也是有界的.作为对比,同时对被控对象(57)设计了基于高增益观测器的滑模控制算法.高增益观测器的形式取为其中L1和L2是反馈增益.由于观测器的第2个微分方程也采用观测误差e1作为反馈信号,提高观测精度就要求L2的取值很高.从图7–8中的曲线可以看出,虽然状态对z1=x1具有较高精度的观测,但是状态z2的观测值出现了明显的抖动.这是由于观测器(59)的第2个状态采用高增益反馈形式产生的结果.在本文中,针对一类非线性系统状态未测量反馈控制问题,在输出反馈自适应控制框架下对系统分别设计了神经网络观测器和自适应动态面控制器.该输出反馈控制算法不需要对系统原模型作状态变换,避免了采用系统输出信号作反馈时的高增益问题,从而克服了高增益观测的抖震问题.闭环系统稳定性分析和数值仿真结果验证了这种方法的有效性.下一步的工作是如何通过对神经网络施加持续激励信号,提高非线性函数逼近精度从而提高系统状态观测精度.孙国法 (1985–),男,博士,讲师,目前研究方向为非线性系统智能自适应控制、自抗扰控制研究及应用、动态面、观测器设计等,E-mail:*******************;【相关文献】[1]POLYCARPOUS M M,IOANNOUQ P A.A robust adaptive nonlinear controldesign[J].Automatica,1996,32(3):423–427.[2]CHEN Hai,HE Kaifeng,QIAN Weiqi.Attitude control of flight vehicle based on a nonlinearL1adaptive dynamic inversion approach [J].ControlTheory&Applications,2016(8):1111–1118. (陈海,何开锋,钱炜祺.基于非线性L1自适应动态逆的飞行器姿态角控制[J].控制理论与应用,2016(8):1111–1118.)[3]WANG D,HUANG J.Adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems in pure-feedback form[J].Automatica,2002,38(8):1365–1372.[4]ZOU A M,HOU Z G,TAN M.Adaptive control of a class of nonlinear pure-feedback systems using fuzzy backstepping approach[J].IEEE Transactions on FuzzySystems,2008,16(4):886–897.[5]REN B B,GE S S,SU C Y,et al.Adaptive neural control for a class of uncertain nonlinear systems in pure-feedback form with hysteresis input[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part B:Cybernetics,2009,39(2):431–443.[6]SWAROOP D,HEDRICK J K,YIP P P,et al.Dynamic surface control for a class of nonlinear systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2000,45(10):1893–1899.[7]Liu Yonghua.Dynamic surface control for pure-feedback nonlinear systems[J].Control Theory&Applications,2014,31(9):801–804. (刘勇华.一类纯反馈非线性系统的反推控制[J].控制理论与应用,2014,31(9):801–804.)[8]GE S S,HANG C C,ZHANG T.Adaptive neural network control of nonlinear systems by state and output feedback[J].IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part B:Cybernetics,1999,29(6):818–828.[9]HUA C C,GUAN X P.Output feedback stabilization for time-delay nonlinear interconnected systems using neural networks[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2008,19(4):673–688.[10]ZOU A M,KUMAR K D,HOU Z G.Quaternion-based adaptive output feedback attitude control of spacecraft using Chebyshev NeuralNetworks[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2010,21(9): 1457–1471.[11]HAN Jingqing.From PID technology to“active disturbance rejectioncont rol”[J].Control Engineering of China,2002,9(3):13–18. (韩京清.从PID技术到“自抗扰控制”技术[J].控制工程,2002,9(3):13–18.)[12]ZENG Zhezhao,WU Liangdong,YANG Zhenyuan,et al.Selflearning sliding-mode disturbance rejection control for non-af fine systems[J].ControlTheory&Applications,2016,33(7):980–987. (曾喆昭,吴亮东,杨振源,等.非仿射系统的自学习滑模抗扰控制[J].控制理论与应用,2016,33(7):980–987.)[13]FAN Jiahua,MA Lei,ZHOU Pan,et al.Modeling and control of piezoelectric actuator based on radial basis function neural network.ControlTheory&Applications,2016,33(7):856–862. (范家华,马磊,周攀,等.基于径向基神经网络的压电作动器建模与控制[J].控制理论与应用,2016,33(7):856–862.)。

【国家自然科学基金】_反馈设计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

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科研热词线性矩阵不等式状态反馈 h∞控制网络控制系统时滞非线性系统自适应控制时滞系统输出反馈鲁棒控制鲁棒h∞控制动态输出反馈保性能控制不确定性稳定性广义系统反馈线性化电力系统最优控制鲁棒性非线性跟踪控制线性矩阵不等式(lmi) 渐近稳定混沌同步时滞相关控制容错控制反馈控制切换系统仿真鲁棒镇定非脆弱控制镇定统一混沌系统指数稳定多输入多输出反馈 lyapunov函数 cmos 鲁棒非线性控制静态输出反馈遗传算法输出反馈控制跨层设计观测器自动控制技术离散系统相容性理论滑模控制混沌系统

自动化控制系统中的时延与稳定性分析

自动化控制系统中的时延与稳定性分析自动化控制系统在现代工业中发挥着至关重要的作用。

然而，时延和稳定性成为了影响系统性能和响应速度的两个关键因素。

本文将对自动化控制系统中的时延与稳定性进行详细分析，并提出相应的解决方案。

一、时延分析时延是指系统中信号传输所需的时间，它可以分为传感器时延、信号传输时延和执行器时延三个部分。

1. 传感器时延传感器时延是指传感器将物理量转换为电信号所需的时间。

传感器时延的大小直接影响到系统对于外界环境变化的感知能力。

如果传感器时延过大，系统可能无法及时获得准确的输入信号，从而导致控制系统性能下降。

因此，在系统设计中应选择具有较小传感器时延的传感器，并通过优化信号处理算法减小时延。

2. 信号传输时延信号传输时延是指信号从传感器到控制器的传输所需的时间。

在长距离传输或者信号传输中存在干扰的情况下，信号传输时延可能变得更加复杂。

为了减小信号传输时延，可以采用高速传输线路、增加信号复用技术和使用抗干扰措施等方式。

3. 执行器时延执行器时延是指从控制器输出信号到实际执行动作的时间。

执行器时延的大小与执行器的结构和性能有关。

通常，为了减小执行器时延，应选择具有快速响应和高效能的执行器。

此外，在设计中还可以考虑预测控制等技术，以提前调整输出信号，降低时延对系统性能的影响。

二、稳定性分析稳定性是自动化控制系统能否始终保持稳定运行的关键指标。

稳定性分析常用的方法有根轨迹法、Nyquist稳定判据和频率响应法等。

1. 根轨迹法根轨迹法通过分析系统传递函数的极点和零点分布，来评估系统的稳定性。

通过绘制根轨迹图，可以直观地了解系统的频率响应和稳定性特性。

2. Nyquist稳定判据Nyquist稳定判据是通过将系统传递函数的频率特性转换为复平面上的Nyquist图，从而进行稳定性评估。

通过判断Nyquist图的奇点数量和相位曲线，可以判断系统的稳定性。

3. 频率响应法频率响应法是通过分析系统传递函数的频域特性，对系统的稳定性进行分析。

时延系统的可行性分析

时延系统的可行性分析时延系统(延迟系统)是一类非常普遍的动态系统，常见于控制理论、通信系统和网络领域。

时延系统的特点是系统输出的某一时刻的取值依赖于过去一段时间的输入。

在实际应用中，时延系统的可行性分析是十分重要的，它可以帮助我们确定系统是否满足设计要求，并找到合适的控制策略。

下面我将从几个方面来分析时延系统的可行性。

首先，时延系统的可行性分析需要对系统的稳定性进行考虑。

对于线性时不变时延系统，我们可以利用传统的稳定性分析方法，例如根轨迹法、Nyquist法、频域法等。

通过将时延系统表示为传递函数形式，并结合系统的频率响应特性，可以判断系统是否稳定。

对于非线性或时变时延系统，稳定性分析则相对困难，可能需要借助数值模拟或者误差界分析方法。

其次，时延系统的可行性分析还需考虑系统的性能指标。

例如，对于控制系统而言，我们通常关心系统的抗干扰性能、追踪性能和稳定裕度等。

时延对这些性能指标会有一定影响，因为时延会导致系统的动态行为发生变化。

因此，我们需要根据具体应用场景，权衡时延和性能指标之间的关系，确定合适的设计方案。

此外，时延系统的可行性分析还需要考虑系统的鲁棒性。

鲁棒性是指系统对参数变化或者扰动的抵抗能力。

对于时延系统而言，时延的存在会增加系统模型的不确定性，使得系统更加容易受到不确定性因素的影响。

因此，我们需要在设计控制器时考虑到这些不确定性，采用鲁棒控制方法，以确保系统的稳定性和性能不受时延的影响。

此外，时延系统的可行性分析还需要考虑实际应用中的各种限制条件。

例如，时延系统在通信系统和网络领域中经常会受到通信带宽、网络拓扑结构、传输延迟等因素的限制。

在分析可行性时，我们需要综合考虑这些限制条件，确定系统的可行性和最优设计方案。

综上所述，时延系统的可行性分析是一个复杂的问题，需要考虑系统的稳定性、性能、鲁棒性和实际应用中的各种限制条件。

只有通过综合考虑这些因素，并采用合适的分析方法和控制策略，才能确保时延系统的可行性。

云宏虚拟化技术指标

云宏虚拟化技术指标云宏虚拟化技术是一种基于云计算环境的网络虚拟化技术，通过对底层网络资源的集中管理和可编程化控制，实现了网络的灵活分割、资源的高效利用和服务的快速部署。

下面将介绍云宏虚拟化技术的相关指标。

1. 网络性能指标：网络性能是衡量云宏虚拟化技术的重要指标之一。

主要包括带宽、时延、丢包率和吞吐量等。

带宽指的是数据在网络中传输的速率，云宏虚拟化技术需要保证虚拟网络的带宽能够满足用户的需求。

时延是数据从发送端到接收端所需的时间，低时延可以提高网络传输的实时性。

丢包率指的是在传输过程中丢失的数据包的比率，低丢包率可以保证数据的完整性。

吞吐量指的是在单位时间内网络传输的数据量，高吞吐量可以提高网络传输的效率。

2. 虚拟网络规模指标：虚拟网络规模是指在云宏虚拟化技术中能够同时支持的虚拟网络的数量和规模。

虚拟网络规模的大与小直接影响了云宏虚拟化技术的扩展能力和灵活性。

较大的虚拟网络规模可以支持更多的用户和业务，提高系统的负载能力和资源利用率。

3. 虚拟网络隔离指标：虚拟网络隔离是指在云宏虚拟化技术中不同虚拟网络之间相互隔离，各自独立运行，避免互相干扰。

虚拟网络隔离的性能可以通过隔离效果、安全性和可扩展性等指标来评估。

隔离效果主要是指虚拟网络之间的数据隔离程度，高隔离效果可以避免不同虚拟网络之间的干扰。

安全性是指从物理网络到虚拟网络的全链路安全，包括数据传输的机密性、完整性和可用性。

可扩展性是指虚拟网络隔离技术在网络规模扩大时的性能表现，如是否能够保持稳定的性能和运行状态。

4. 虚拟网络管理指标：虚拟网络管理是指通过集中管理和可编程化控制手段进行虚拟网络资源的配置和控制。

虚拟网络管理的性能可以通过灵活性、可靠性和可管理性等指标来评估。

灵活性指的是虚拟网络管理的可扩展性和可定制性，可以根据不同的需求进行配置和控制。

可靠性是指虚拟网络管理系统的稳定性和可用性，能够保证系统的正常运行。

可管理性是指虚拟网络管理系统的易用性和可维护性，方便管理员进行资源的管理和配置。

流程工业预测控制技术概述

流程工业预测控制技术概述流程工业与共它工业有很大不同，其生产工艺具有连续性，过程和设备的特性往往是十分复杂的，控制对象常具有不确定性、非线性、大时延性和变量问的强耦合性。

想得到生产过程精确的数学模型几乎是不可能的。

所有这些因素使得常规的PlD控制以及其他传统控制方法都不可能达到理想的效果。

于上世纪60年代形成和发展起来的现代控制理论，尽管在很多领域取得了显著的成果，但将其用于流程工业过程控制中时，在理论与实践之间依旧存在着很大的差距。

主要原因还是由于绝大多数流程工业过程对象难以得到精确的数学模型。

因此必须考虑采用先进的控制策略解决工程实践中的问题。

预铡控制是应用于流程卫业中最广泛的先进控制技术。

RichaIet早在1977年就提出MAC（ModeI AIgorithmicControI）算法。

这标志着预测控制的出现。

这类算法用直接从生产现场检测得到的过程响应来描述过程的动态行为，不需事先知道过程模型的结构和参数，也不必通过复杂的辨识来建立过程的数学模型，即可根据某一优化指标设计控制系统，确定一个控制量的序列，使未来一段时间内被控量与经过柔化后的期望轨迹之间的某个误差指标最小。

该算法采用的是不断在线滚动优化的思想，而且在优化过程中不断通过实测系统输出与预测模型输出的误差来进行反馈校正，所以能在一定程度上克服模型误差和某些不确定性干扰等的影响，使系统的鲁棒性得到增强．非常适用于控制复杂的工业生产过程。

Richalet又于1978年首次详细阐述了这类算法产生的动因、机理及其在工业控制过程中的应用效果，同时给这类新型计算机控制算法定出统一的名称——预测控制（Predictive Contr01）。

MAC算法是建立在脉冲响应模型基础上的，用来对长时域进行预测。

主要包括三部分：①预测模型；②参考轨迹；③滚动优化。

预测控制是在工业控制实践的需要中产生的，并得到了极大地发展。

作为一种优化控制算法，不论形式如何改进和变化，都要包括三项基本原理：预测模型、滚动优化和反馈校正。