网络控制系统的稳定性分析
网络控制系统稳定性分析及控制器设计的开题报告
网络控制系统稳定性分析及控制器设计的开题报告1.选题背景网络控制系统是现代控制系统中的重要一环,其优越性和潜力被广泛认可和挖掘。
网络控制系统由传感器、执行器、通信网络和控制器等部分组成,其具有可靠性高、实时性强、可远程控制等特点,在许多领域有广泛应用,如航空、交通、制造等。
然而,网络控制系统也存在着一些问题,其中最重要的问题是通信时延和数据包丢失导致的系统性能下降,乃至失控。
所以,在网络控制系统中,必须考虑时延和数据包丢失对系统稳定性的影响,以及如何通过控制器设计来提升系统的稳定性和性能。
2.选题意义当前,网络控制系统已广泛应用于许多领域。
然而,由于网络环境的不确定性和不稳定性,网络控制系统的稳定性和控制性能存在较大风险。
因此,如何提升网络控制系统的稳定性和控制性能一直是该领域的研究热点和难点。
本课题以网络控制系统稳定性分析及控制器设计为研究对象,旨在探索如何通过数据传输质量控制、控制器设计等手段,提高网络控制系统的稳定性和控制性能,为实际应用提供辅助决策依据和技术支持。
3.研究内容本课题将围绕如下内容展开研究:(1) 网络控制系统的稳定性分析。
研究网络控制系统在时延和数据包丢失条件下的稳定性和响应特性,分析网络控制系统的性能指标和影响因素。
(2) 控制器设计。
设计基于模型预测控制(MPC)算法的控制器,考虑网络时延和数据包丢失对控制效果的影响,探索如何提高控制器的鲁棒性和鲁棒性。
(3) 仿真实验。
基于Matlab或Simulink等软件平台,进行网络控制系统的仿真实验,验证理论分析和控制器设计的有效性和可行性。
(4) 论文撰写。
根据研究内容和实验结果,撰写毕业论文,对研究进行综合总结和归纳。
4.研究方法本课题将采用数学模型、控制理论、仿真实验和实际案例等方法进行研究。
首先,建立网络控制系统的数学模型,分析网络时延和数据包丢失对系统稳定性的影响,并基于控制理论设计控制器,以提高网络控制系统的稳定性和性能。
PID神经网络控制系统的稳定性分析与改进
函数 , 使得被控对象的输入 v ( k) 被阈值强制限幅 在 [ - 1 , 1 ]. 若输出层的输出连续出现 x″= 1 ( 或 x″< - 1) 的情况 , 则被控对象的输入值 v ( k) =
v ( k - 1) 为 1 ( 或 - 1) , 使偏差平方均值 E 迅速增
大 , 并且因为 sgn ( v ( k) - v ( k - 1) ) = 0 , 使得反传
′ ′ u1 ( k) = net 1 ( k)
1 SPIDNN 的结构及控制系统的结构
SPIDNN 为 2 × 3× 1 结构的 3 层神经网络 ,
积分元 I 的状态转换函数为 ′ ′ ′ u2 ( k) = u2 ( k - 1) + net 2 ( k) 微分元 D 的状态转换函数为
′ ′ ′ u3 ( k) = net 3 ( k) - net 3 ( k - 1)
k
v ( k) = K P e ( k) + K I
i =0
e ( i) ∑
+
KD [ e ( k) - e ( k - 1) ] 上式与 PID 控制器的功能公式相同 , 因此利 用 PID 经验值的 SPIDNN 控制系统初始稳定 ,在 步长允许范围内不经历局部极小值点 , 直接收敛 到最小值点 ,SPIDNN 控制系统是全程稳定的 .
由于 PID 控制结构简单 ,工程上易于实现并 且控制效果较好 , 因此 , 目前运行的控制回路中 , 90 %以上使用传统的 PID 控制方式 . 但是 , 当被 控对象具有不确定性和非线性时 ,传统的 PID 控 制无法达到满意的控制效果 , 因此随着神经网络 理论的发展 ,研究两者相结合的控制方式具有较
′ 算法中 w′ j ( n) ≈ w j ( n - 1 ) , w ji ( n) ≈ w ji ( n - 1 ) ,
第五章_控制系统的稳定性分析
, c2
b1a5 a1b3 b1
, c3
b1a7 a1b4 b1
f1
e1d 2
e1
d1e2
这样可求得n+1行系数
14
这种过程需一直进行到第n行被算完为止,系数 的完整阵列呈现一个倒三角形。
注意:
为简化计算,可用一个正整数去除或乘某一整个 行,并不改变稳定性结论。
15
劳斯稳定判据
劳斯稳定判据是根据所列劳斯表第一列系数符 号的变化,去判别特征方程式根在S平面上的具体 分布,过程如下:
27
5.3.4劳斯-赫尔维茨稳定性判据的应用
判定控制系统的稳定性
[例5-7] 系统的特征方程为:s4 2s3 3s2 4s 5 0 ,判断系统的稳定性。
[解]:排列劳斯阵如下:
s4 1 3 5 s3 2 4 0
因阵第为一,a列i 不0全, (为i 正0,~所4)以,,且系劳统斯
不稳定。
8
0
3
j 2 , j2
S0
16
显然这个系统处于临界稳定状态。
22
5.3.2 劳斯判据的应用
稳定判据只回答特征方程式的根在S平面上的分布 情况,而不能确定根的具体数据。也即也不能保证系 统具备满意的动态性能。换句话说,劳斯判据不能表 明系统特征根在S平面上相对于虚轴的距离。但能判断 是否所有特征根都落在虚轴的左半平面.若用S=Z-1带 入特征方程中,求出的根的实部即为特征根距S=-1垂线 的距离.可判断稳定程度.
s2 1 5 0 由于劳斯阵第一列有两次符号变
2
如果系统不稳定,就会在任何微小的扰动作用下偏离原 来的平衡状态,并随时间的推移而发散。
因此,如何分析系统的稳定性并提出保证系统稳定的措施, 是自动控制理论的基本任务之一。
动态输出反馈实时网络控制系统稳定性分析
1 引言
网 络 控 制 系 统 ( t re o t lS s ms Newokd C nr yt o e NCS )是 一 种 全 分 布 式 、网络 化 的 实 时 反馈 控 制 s
度 的保 守性 ;文献 [] 】 8【 针对 具有 随机 大时延 的 9 NCS ,给 出 了系统 稳 定 的 控 制器 设 计 方 法 ,但 往 s
往 需 要 复 杂 的 离 散 化 处 理 和 控 制 算 法 设 计 ;文 献 【0[ 针 对 网 络 时 延 小 于 一 个 采 样 周 期 的 1 ]1 1 1
2 9 8 3t o s S n a5 2 2 , h n ) . 2 2 r p , a y 7 0 C i a o 1
Abs r c :S abii t a t t lt y s tm wih e ltme Et r t as on r t i t di d n h s pa r ys e t r a —i he ne c tol ne s s u e i t i pe .Ba e s d OH
Pa Xinl g ,, n a on _ RuiW a z n hi
(. olg f lc ia E gn eig Na a Unv ri f n ier g Wu a 3 0 3 C ia 1 C l e Ee t cl n ier , v l ies yo E gn ei , e o r n t n h n4 0 3 , hn ;
ea peigvnt lsrt ta e n ls to dterslaevl n fail. x m l s ie iut e h th ay ime da eut r ai a d esbe ol a t a s h n h d
基于DRP的环形网络控制系统稳定性分析
f路 测 链 探
t路 删 链 探
t设备耗警
后, 传感器、 控制器与执行机构之 间的数据通信 才 恢复正常。因此 , 故障恢复时间的长短直接决定着 控制 系统 丢包 的数 量 , 而影 响控制 系 统稳定 性 。 进 如果在冗佘切换过程中, 即备用链路 尚未转换 为工作链路的情况下 , 需要进行采样和控制数据的
图
门
● — —1 — } — — -
冒
I 一
臼
嗣
n
口
嗣
D P环形 网络控制 系统在发生故 障后 , 感 R 传 器、 控制器以及执行机构之 间的数据通信 中断 , 出
现 丢包 的 现 象 。只 有 在 D RP环 形 网络 故 障 恢 复
探测帧时 间偏移
在 一个 宏周 期 内 ,设 报 t备 警只有 一 个 交换 设 备 广 播链 路 报警 帧进 行 环路 故 障探 测 。而每 个 交 换 设
备节 点 在 路 测发送链 路 探测 帧 , 时进行一 次 链 链探 同
期为 T 故障恢复时间为 , , 任意一个交换设备故 障 的概率 为 , 传感 器 与控 制器 之 间 的交 换设 备 数
在 T > T的情 况下 , 三种 可能 , w 分 可能 出 现连
从一个设备发送 出这个数据帧, 经过最大逻辑链路 路程 以后 的 收 到 时 间 ; p T 在 交 换 设 备 节 点 内 ——
切换模型, 并结 合 网络化控制 系统 丢包 稳定性模 型, 对基 于 D P的环 形 网络 控制 系统 稳 定性 进 行 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱR
了分 析 , 出环形 网络 化 控制 系统 稳 定性 条 件 , 得 并 提 出 了构建稳 定 的 、 于 DP 的环 形 网络 控制 系 基 R
控制网络中复杂系统的同步与稳定性分析
控制网络中复杂系统的同步与稳定性分析随着互联网的迅猛发展,网络中的复杂系统的同步与稳定性成为了一个重要的研究课题。
网络中的复杂系统包括物理系统、生物系统、社交网络等,它们的同步与稳定性对于保证系统的可靠性和稳定性至关重要。
本文将探讨控制网络中复杂系统的同步与稳定性的分析方法和研究进展。
首先,我们需要了解什么是复杂系统的同步与稳定性。
同步是指网络中的系统在时间上或空间上的状态呈现一致性和相互协调的特性。
稳定性则表示系统在受到外界扰动后,能够保持平衡和正常运行的能力。
针对网络中复杂系统的同步与稳定性,研究者们提出了多种分析方法和理论模型。
其中一个重要的分析方法是基于图论的方法。
通过将网络中的复杂系统抽象成图模型,利用图的拓扑结构和连接强度来分析系统的同步和稳定性。
例如,通过定义网络的节点和边以及它们之间的权重,可以进一步研究网络中的同步现象。
另一个重要的分析方法是基于控制理论的方法。
通过引入控制机制,对网络中的复杂系统进行控制和调节,以实现系统的同步和稳定性。
例如,通过设计合适的控制策略,可以在网络中实现系统的集中同步和分布式同步。
同时,控制机制还可以提供系统的稳定性分析,以确保系统在面对不确定性和噪声干扰时依然稳定运行。
除了以上的分析方法,网络中复杂系统的同步与稳定性还可以通过数学建模和仿真实验进行分析。
通过建立系统的数学模型,利用数学方法进行求解和分析,可以更准确地预测系统的同步和稳定性。
同时,通过仿真实验可以模拟复杂网络中不同情况下的同步和稳定性变化,从而评估不同因素对系统的影响。
近年来,研究者们在控制网络中复杂系统的同步与稳定性方面取得了一系列的研究进展。
例如,在图论方面,研究者发现了一些网络结构对于系统的同步和稳定性具有重要影响,如小世界网络和无标度网络。
同时,研究者还提出了一些具有启发性的控制策略,如最优控制和自适应控制,以实现网络系统的同步和稳定性。
此外,研究者们还注意到网络中的非线性和时滞对于系统的同步和稳定性具有重要影响。
控制系统中的稳定性分析
控制系统中的稳定性分析控制系统是现代工业生产中不可或缺的一部分,它可以通过传感器采集实时数据、通过控制器对数据进行处理,进而控制被控对象的运动或状态,达到控制目的。
在控制系统中,稳定性是最基本也是最重要的性能之一,而稳定性分析是控制系统的重要组成部分。
本文将围绕控制系统中的稳定性分析进行阐述。
一、稳定性的定义稳定性是指该系统在输入外部干扰或扰动的影响下,输出的运动状态是否始终保持在某一范围内,没有出现震荡或失稳的现象。
稳定性是控制系统的最基本的性能之一,是控制系统能否正常工作的基础。
二、控制系统中的稳定性类型根据控制系统的输出,控制系统的稳定性被分为两个主要类型:渐进稳定和瞬态稳定。
1. 渐进稳定渐进稳定是指控制系统在受到外界扰动后输出逐渐趋于稳定的情况。
在控制系统中,一个标准的渐进稳定系统应该满足以下三个条件:(1)系统输出必须有界;(2)当外界干扰为零时系统输出应该收敛于一个固定的值;(3)系统必须不具有周期性行为。
2. 瞬态稳定瞬态稳定是指控制系统在受到外界干扰后,输出通过系统自身调节能够在短时间内恢复到初始状态。
对于瞬态稳定的控制系统,在外界扰动干扰之后,系统应该在一定的时间范围内就能够恢复到稳态,并不受外界扰动的影响。
三、稳定性分析方法1. 时域分析法时域方法是根据系统传递函数展开的分析方法,它可以通过对系统传递函数进行分析,从而得出系统的稳定性状态。
时域方法的主要思路是,将系统的传递函数加上一个扰动,观察系统的反应,并根据系统的反应进行分析。
2. 频域分析法频域方法是根据系统的频率特性展开的分析方法,它可以通过对系统在不同频率下的响应进行分析,从而得出系统的稳定性状态。
频域方法的核心思想是,根据系统的传递函数得到其频率响应,然后通过求解系统的幅频特性曲线和相频特性曲线,来判断系统的稳定性情况。
四、稳定性分析技术1. 极点分析法极点分析法是一种基于控制理论的分析方法,它可以将系统的传递函数分解为多个一次项的乘积,然后分析每个一次项的为稳定极点,找出系统的稳定性状况。
控制系统的稳定性分析与设计
控制系统的稳定性分析与设计控制系统的稳定性是控制工程中最为重要的一个参数之一。
一个稳定的控制系统能够使得系统在经过一定的时间后回到原点,而不会发生不可控的偏差,从而保证控制效果的稳定性和可靠性。
本文将从系统稳定性的原理和方法、设计方法及案例等方面探讨控制系统的稳定性分析与设计。
一、系统稳定性的原理和方法1. 系统稳定性的定义系统稳定性指的是系统在外界干扰或参数变化的作用下,回应输出信号与输入信号之间的关系是否稳定。
即在一定时间内,控制系统确保输出值能够跟随输入值的变化,而不会发生不可控的震荡或失控的情况。
2. 系统稳定性的判据良好的系统稳定性需要满足以下条件:(1)经过一定时间后,系统从任何初始状态转移到平衡状态;(2)平衡状态具有稳定性,即系统在发生一定幅度的干扰时,需要在一定时间内回复到原平衡状态;(3)平衡状态的稳定性受到系统参数变化、外界环境变化等多种因素的影响,但是通过合理的调节和控制,使得系统在变化后仍能保持稳定。
3. 系统稳定性的分析方法(1)指标法:它是利用特定的指标量来描述系统的稳定状态,比如阻尼系数、频率响应等。
(2)相关函数法:它是利用系统的特性函数或者频率响应函数来描述系统的稳定性。
(3)传递函数法:传递函数描述输入信号与输出信号之间的关系,可以通过传递函数的特性分析系统的稳定性。
(4)极点分布法:分析系统的极点分布情况,确定系统的极点位置以及极点位置对系统稳定性的影响。
二、控制系统的稳定性设计方法1. PID控制器的设计方法PID控制器是目前使用最为广泛的控制器,它可以通过调节比例系数、积分系数和微分系数来达到控制系统的稳定性。
在进行PID控制器的设计时,需要进行以下步骤:(1)确定控制系统的传递函数;(2)确定控制系统的目标响应曲线;(3)通过目标响应曲线和传递函数设计出PID控制器;(4)进行仿真或实验验证控制系统的稳定性。
2. 模糊控制器的设计方法模糊控制器是一种基于模糊推理的控制器,它可以通过调节模糊逻辑的输入变量和输出变量来达到不同的控制效果。
控制系统稳定性分析
控制系统稳定性分析引言控制系统是一种通过控制输入信号以达到预期输出的系统。
在实际应用中,控制系统的稳定性是非常重要的,因为它直接关系到系统的可靠性和性能。
本文将介绍控制系统稳定性分析的基本概念、稳定性判据以及常见的稳定性分析方法。
基本概念在控制系统中,稳定性是指系统的输出在输入信号发生变化或扰动时,是否能够以某种方式趋向于稳定的状态,而不产生超调或振荡。
在进行稳定性分析之前,我们需要了解几个重要的概念。
稳定性定义对于一个连续时间的线性时不变系统,如果对于任意有界输入信号,系统的输出始终有界,则称该系统是稳定的。
换句话说,稳定系统的输出不会发散或趋向于无穷大。
极点(Pole)系统的极点是指其传递函数分母化简后得到的方程的根。
极点的位置对系统的稳定性有很大的影响,不同的极点位置可能使得系统的稳定性不同。
范围稳定性(Range Stability)当输入信号有界时,系统的输出也保持有界,即系统是范围稳定的。
渐进稳定性(Asymptotic Stability)当输入信号趋向于有界时,系统的输出也趋向于有界,即系统是渐进稳定的。
稳定性判据稳定性判据是用来判断控制系统是否稳定的方法或准则。
常见的稳定性判据有:Routh-Hurwitz判据、Nyquist判据以及Bode稳定判据。
Routh-Hurwitz判据Routh-Hurwitz稳定性判据是一种基于极点位置的方法。
具体步骤如下:1.根据系统的传递函数确定极点。
2.构造Routh表。
3.根据Routh表的符号判断系统的稳定性。
Nyquist判据Nyquist稳定性判据是一种基于频率响应的方法。
具体步骤如下:1.根据系统的传递函数绘制频率响应曲线。
2.根据频率响应曲线的特征判断系统稳定性。
Bode稳定判据Bode稳定判据是一种基于系统的幅频特性和相频特性的方法。
具体步骤如下:1.根据系统的传递函数绘制Bode图。
2.根据Bode图的特征判断系统稳定性。
稳定性分析方法除了以上的稳定性判据外,还有一些常用的稳定性分析方法可以应用于控制系统的稳定性分析。
控制系统的稳定性分析实验报告
控制系统的稳定性分析实验报告引言控制系统的稳定性是指系统在扰动作用下,能否保持稳定运行的能力。
在实际应用中,对于控制系统的稳定性分析具有重要的意义。
本实验旨在通过实际实验,分析控制系统的稳定性,并对结果进行报告。
实验设备和方法设备本实验使用的设备如下:1.一台控制系统稳定性分析实验设备2.一台电脑方法1.将实验设备接通电源,等待设备启动完毕。
2.打开电脑,运行实验软件。
3.在实验软件中设置实验参数,包括控制系统的传递函数、采样时间等。
4.开始实验,并记录实验过程中的数据。
5.分析实验结果,得出控制系统的稳定性结论。
6.撰写实验报告。
实验结果与分析在本次实验中,我们选择了一个二阶惯性系统作为被控对象,传递函数为$G(s)=\\frac{1}{(s+1)(s+2)}$。
我们使用了PID控制器进行控制,并设置了合适的参数。
实验过程中,我们输入了一个单位阶跃信号,观察系统的响应。
通过记录实验数据并进行分析,我们得到了以下实验结果:1.系统的超调量为5%;2.系统的稳态误差为0.1;3.系统的调节时间为2秒。
根据实验结果,我们可以得出以下结论:1.系统的超调量很小,说明系统具有较好的动态性能;2.系统的稳态误差较小,说明系统具有较好的稳定性;3.系统的调节时间较短,说明系统的响应速度较快。
综上所述,实验结果表明控制系统具有较好的稳定性。
结论通过本次实验,我们通过实际实验和数据分析,得出了控制系统的稳定性结论。
实验结果表明控制系统具有较好的稳定性。
控制系统的稳定性是保证系统正常运行的重要指标,对于工程应用具有重要的意义。
参考文献无。
控制系统的稳定性分析实验报告
控制系统的稳定性分析实验报告一、实验目的1.了解控制系统的稳定性分析方法。
2.通过实验,掌握系统稳态误差、系统阻尼比、系统根轨迹等稳态分析方法。
3.掌握控制系统的稳定性分析实验步骤。
二、实验原理1.系统稳态误差分析系统稳态误差是指系统在达到稳态时,输出与输入之间的偏差。
对于稳态误差的分析,可以采用开环传递函数和闭环传递函数进行分析。
开环传递函数:G(s)闭环传递函数:G(s)/(1+G(s)H(s))其中,H(s)为系统的反馈环节,G(s)为系统的前向传递函数。
稳态误差可以分为静态误差和动态误差。
静态误差是指系统在达到稳态时,输出与输入之间的偏差;动态误差是指系统在达到稳态时,输出与输入之间的波动。
2.系统阻尼比分析系统阻尼比是指系统在达到稳态时,振荡的阻尼程度。
阻尼比越大,系统越稳定;阻尼比越小,系统越不稳定。
系统阻尼比的计算公式为:ζ=1/(2ξ)其中,ξ为系统的阻尼比,ζ为系统的阻尼比。
3.系统根轨迹分析系统根轨迹是指系统的极点随着控制参数变化而在复平面上的轨迹。
根轨迹分析可以用来判断系统的稳定性和性能。
系统的根轨迹可以通过以下步骤进行绘制:(1)确定系统的传递函数G(s)(2)将G(s)写成标准形式(3)计算系统的极点和零点(4)绘制系统的根轨迹三、实验步骤1.系统稳态误差分析实验(1)将系统的开环传递函数和闭环传递函数写出。
(2)通过实验,测量系统的静态误差和动态误差。
(3)根据静态误差和动态误差的测量结果,计算系统的稳态误差。
2.系统阻尼比分析实验(1)通过实验,测量系统的振荡频率和衰减周期。
(2)根据振荡频率和衰减周期的测量结果,计算系统的阻尼比。
3.系统根轨迹分析实验(1)将系统的传递函数写成标准形式。
(2)计算系统的极点和零点。
(3)绘制系统的根轨迹,并根据根轨迹的形状,判断系统的稳定性和性能。
四、实验结果分析通过实验,我们可以得到系统的稳态误差、阻尼比和根轨迹等数据。
根据这些数据,我们可以分析系统的稳定性和性能,并对系统进行优化。
第五章 控制系统的稳定性分析
第五章 控制系统的稳定性分析
5-2 控制系统稳定性判据 例 已知一调速系统的特征方程式为
试用劳斯判据判别系统的稳定性:S 3 + 41.5S 2 + 517 S + 2.3 × 10 4 = 0 解:列劳斯表
S3 S2 S1 S0 1 41.5 − 38.5 2.3 × 10 4 517 2.3 × 10 4 0 0
a n s n + a n −1 s n −1 + ⋯ + a 0 = 0 通过因式分解,总 对于特征方程: 通过因式分解, 对于特征方程:
第五章 控制系统的稳定性分析
5-2 控制系统稳定性判据
1) 列写罗斯计算表:任意一行的各项同时乘以一个正数,结果不变 列写罗斯计算表:任意一行的各项同时乘以一个正数, 。
第五章 控制系统的稳定性分析
5-2 控制系统稳定性判据 一.代数稳定判据
不必求解系统的特征方程, 不必求解系统的特征方程 ,通过对特征方程的系数进行分析来判 断系统的稳定性的方法。 断系统的稳定性的方法。
可 以 分 解 为 一 次 因 子 和 二 次 因 子 的 乘 积 的 形 式 , 即 : (s+a) 和 (s2+bs+c)相乘的形式。只有 、b、c都是非零的正值时,才能得到负 相乘的形式。 都是非零的正值时, 相乘的形式 只有a、 、 都是非零的正值时 实根或具有负实部的共轭复根。所以ai>0是判定系统稳定的必要条 实根或具有负实部的共轭复根 。 所以 是判定系统稳定的必要条 但非充分条件。罗斯-赫尔维茨稳定判据即是检验系统稳定的充 件,但非充分条件。罗斯 赫尔维茨稳定判据即是检验系统稳定的充 要条件。 要条件。 1、罗斯(Routh)稳定判据: 、罗斯( )稳定判据:
控制系统的稳定性分析方法
控制系统的稳定性分析方法控制系统的稳定性是指在不同输入情况下,系统输出是否会趋于稳定状态。
稳定性分析在控制系统设计和优化中起着重要的作用。
本文将介绍几种常用的控制系统稳定性分析方法。
一、传递函数法传递函数法是一种常用的控制系统稳定性分析方法。
传递函数是控制系统输入与输出之间的关系表示,通过对传递函数进行分析,可以得到系统的特性以及稳定性。
传递函数法的具体步骤如下:1. 将系统表示为传递函数的形式,传递函数通常表示为H(s),其中s为复变量。
2. 利用传递函数的特性,计算系统的极点和零点。
极点是传递函数的分母为零的根,零点是传递函数的分子为零的根。
3. 分析系统的极点位置以及极点的实部和虚部。
根据极点的位置可以判断系统的稳定性。
二、根轨迹法根轨迹法是一种图形法,通过绘制传递函数的根轨迹图来分析系统的稳定性。
根轨迹图是传递函数极点随参数变化过程中的轨迹。
根轨迹法的具体步骤如下:1. 将传递函数表示为参数的函数形式。
2. 寻找参数的变化范围,通常选择参数的范围使得系统保持稳定。
3. 计算传递函数的极点随参数变化的轨迹,将其画在复平面上。
4. 根据根轨迹图的形状和位置判断系统的稳定性。
三、Nyquist稳定判据Nyquist稳定判据是通过分析控制系统的传递函数在Nyquist轨迹上的特性来判断系统的稳定性。
具体步骤如下:1. 绘制传递函数的Nyquist轨迹。
2. 通过Nyquist轨迹上的幅角和极点位置判断系统的稳定性。
如果幅角为负且极点位于原点右侧,则系统稳定。
四、Bode图法Bode图法是一种常用的频域分析方法,通过绘制传递函数的幅频特性图和相频特性图来分析系统的稳定性。
具体步骤如下:1. 将传递函数表示为分子和分母的形式。
2. 计算传递函数在频域上的幅频特性和相频特性。
3. 根据幅频特性和相频特性的特征判断系统的稳定性。
以上是几种常用的控制系统稳定性分析方法。
在实际应用中,根据系统的特点和需求,选择合适的方法进行稳定性分析。
网络控制系统的鲁棒稳定性分析的开题报告
网络控制系统的鲁棒稳定性分析的开题报告一、研究背景网络控制系统在现代工业、交通、军事等领域中得到了广泛应用,如机器人控制、交通信号控制、航空飞行控制等。
网络控制系统中存在着大量的不确定因素,如网络时延、数据包丢失、噪声等干扰,这些因素会对系统的控制性能产生严重影响,使得系统不能维持稳定状态。
因此,网络控制系统的鲁棒稳定性分析成为了当今控制领域中的重要研究方向。
二、研究内容本论文将研究网络控制系统的鲁棒稳定性分析方法。
具体内容如下:1. 系统建模:对网络控制系统进行建模,包括各种干扰和不确定性因素,如网络时延、数据包丢失、噪声等。
2. 鲁棒控制理论:对鲁棒控制理论进行研究,并探讨如何将其应用到网络控制系统中,使得系统具有更好的稳定性和抗干扰能力。
3. 鲁棒稳定性分析:根据鲁棒控制理论,对网络控制系统进行鲁棒稳定性分析,得到系统的稳定性条件。
4. 模拟实验:通过Matlab等工具,对所提出的鲁棒稳定性分析方法进行模拟实验,验证其有效性和可行性。
三、研究意义本论文的研究成果将具有以下意义:1. 提出了一种新的网络控制系统鲁棒稳定性分析方法,对网络控制系统的控制性能提高具有重要意义。
2. 对鲁棒控制理论的应用进行深入研究,为后续的控制领域研究提供了思路和方法。
3. 为工业、交通、军事等领域的网络控制系统提供了更好的控制性能保障。
四、研究方法本论文将采用理论分析和仿真实验相结合的方法,具体步骤如下:1. 对网络控制系统进行建模,包括各种干扰和不确定性因素的考虑。
2. 对鲁棒控制理论进行研究,将其应用到网络控制系统中。
3. 根据鲁棒控制理论,进行鲁棒稳定性分析。
4. 通过Matlab等工具,进行仿真实验,验证所提出的鲁棒稳定性分析方法的有效性和可行性。
五、预期成果本论文的预期成果包括以下几点:1. 建立了一种新的网络控制系统鲁棒稳定性分析方法,提高了网络控制系统的控制性能。
2. 对鲁棒控制理论的应用进行深入研究,为后续的控制领域研究提供了思路和方法。
控制系统稳定性分析
控制系统稳定性分析在控制系统的设计和应用中,稳定性是一个至关重要的指标。
控制系统的稳定性分析能够帮助工程师确定系统是否能够在各种工况下保持平稳运行,并避免产生不稳定或振荡的现象。
本文将介绍控制系统稳定性分析的基本概念和方法。
一、稳定性概述稳定性是指在系统受到扰动或干扰的情况下,系统能够在一定的范围内保持平衡或恢复到平衡状态的能力。
对于控制系统来说,稳定性是一个必要条件,只有具备了稳定性,系统才能够实现准确、可靠的控制任务。
二、时域稳定性分析方法时域稳定性分析方法主要通过观察系统的响应和特征方程的性质来判断系统的稳定性。
其中,常用的方法包括:1. 判据法:通过判断系统的极点位置来确定稳定性。
当系统所有极点的实部都小于零时,系统是稳定的。
2. 力学振荡器法:将系统等效为一个力学振荡器进行分析,通过计算振荡器的振荡周期和阻尼比等参数来判断系统的稳定性。
3. Lyapunov稳定性分析法:利用离散或连续的Lyapunov函数来刻画系统的稳定性,通过判断Lyapunov函数的增减性来确定系统是否稳定。
三、频域稳定性分析方法频域稳定性分析方法通过对系统传递函数进行频谱分析,利用频率响应特性来判断系统的稳定性。
常用的频域稳定分析方法包括:1. Bode图法:将系统的传递函数表示为极形式,并将其转化为幅频特性和相频特性的曲线来分析系统的稳定性。
2. Nyquist图法:通过将系统的开环传递函数在复平面上绘制出极坐标图,根据图形上的奇点个数来判断系统的稳定性。
3. Nichols图法:将系统的开环传递函数在奈氏图上绘制出闭环频率响应曲线,通过曲线的形状和位置来判断系统的稳定性。
四、数值稳定性分析方法数值稳定性分析方法是利用计算机仿真和数值模拟的手段来分析系统的稳定性。
通过将系统的差分方程或微分方程转化为数值算法,然后利用数值方法求解方程,观察系统的响应和稳定性指标来分析系统的稳定性。
五、稳定性分析的实际应用控制系统的稳定性分析在实际工程中具有重要的应用价值。
网络控制系统PI预测控制及稳定性分析
重庆大学 自动化学院, 重庆 4 03 000
Co lg f t m ai n C o g i gUn v r i , o g i g4 0 3 , i a l eo Au o t , h n qn i e s y Ch n q n 0 0 0 Chn e o t
FU e , W i YANG a i CHAIYi e 1 Pr ditve c nt o y t m t pr pori na —n e r l t uБайду номын сангаас ur nd s a Xi ny , , ta . e c i o r ls s e wih o to li t g a r t ea t — s
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实验三控制系统的稳定性分析
实验三控制系统的稳定性分析控制系统的稳定性是指系统在受到外部扰动或内部变化时,是否能保持原有的稳态或稳定的性能。
稳定性是控制系统设计和分析的重要指标之一,它直接影响系统的性能和可靠性。
本实验将介绍控制系统稳定性的分析方法和稳定性判据。
一.控制系统的稳定性分析方法1.传递函数法:传递函数是表示控制系统输入与输出之间关系的数学表达式,通过分析和求解传递函数的特征根,可以判断系统的稳定性。
在传递函数中,特征根的实部和虚部分别代表了系统的衰减和振荡性能,根据特征根的位置可以得到稳定、不稳定和临界稳定等几种情况。
2.极点分布法:极点分布是指控制系统的特征根在复平面上的位置分布。
通过绘制极点图可以直观地判断系统的稳定性。
一般来说,稳定系统的极点都位于左半复平面,而不稳定系统的极点则位于右半复平面。
3. Nyquist稳定性判据:Nyquist稳定性判据是通过绘制Nyquist曲线来判断系统的稳定性。
Nyquist曲线是将控制系统的特征根的位置映射到复平面上形成的闭合曲线,通过分析Nyquist曲线的形状和位置可以判断系统的稳定性。
4. Routh-Hurwitz稳定性判据:Routh-Hurwitz稳定性判据是基于特征多项式的系数和正负性进行判断的方法。
通过构造一个特征方程的判别矩阵,可以判断系统的稳定性。
如果判别矩阵的所有元素都大于0,则系统是稳定的。
二.控制系统的稳定性判据1.传递函数法:通过求解传递函数的特征根,判断特征根的实部和虚部是否满足系统稳定的条件。
特征根的实部必须小于0,而虚部可以等于0。
2.极点分布法:绘制控制系统的极点图,判断极点是否位于左半复平面。
如果所有极点都在左半平面,则系统是稳定的。
3. Nyquist稳定性判据:绘制Nyquist曲线,通过分析曲线的形状和位置来判断系统的稳定性。
如果曲线不经过原点或环绕原点的次数为0,则系统是稳定的。
4. Routh-Hurwitz稳定性判据:构造特征方程的判别矩阵,通过判别矩阵的元素是否都大于0来判断系统的稳定性。
控制系统中的稳定性分析方法
控制系统中的稳定性分析方法稳定性是控制系统设计和分析中至关重要的概念,它决定了系统的响应是否会随时间或外部干扰的变化而发散或者衰减。
稳定性分析是评估系统的稳定性并识别可能导致系统不稳定的因素的过程。
掌握稳定性分析方法对于设计和优化控制系统至关重要,本文将介绍几种常用的稳定性分析方法。
1. 时间域稳定性分析方法时间域稳定性分析方法是通过研究控制系统的时间响应来评估其稳定性。
其中,最常用的方法是研究系统的阶跃响应。
阶跃响应可以模拟当系统受到单位阶跃输入时的行为。
通过分析阶跃响应中的振荡和衰减情况,可以判断系统的稳定性。
常见的时间域稳定性分析方法包括:- 稳定性判据法:根据控制系统的特征方程的根在左半平面的个数确定系统的稳定性。
例如,系统的特征方程所有根的实部都小于零,则系统是稳定的。
- 跟踪法:通过分析阶跃响应的振荡情况,如超调量和调整时间,来评估系统的稳定性。
例如,当系统的超调量小于一定阈值并且调整时间满足要求时,可以认为系统是稳定的。
2. 频域稳定性分析方法频域稳定性分析方法是通过研究系统的频率响应来评估其稳定性。
频率响应可以揭示系统对不同频率信号的传递特性。
常用的频域稳定性分析方法包括:- Nyquist稳定性判据:根据系统的开环传输函数在复频域上的轨迹来判定系统的稳定性。
如果系统的开环传输函数的轨迹不绕复平面的-1点(-1+j0)(即Nyquist轨迹)或者经过-compensation的选择,可以判定系统是稳定的。
- 辐角判据:通过分析系统的相位频率特性曲线,判断系统的辐角是否满足稳定性条件。
如果系统的相位频率特性曲线满足一定的条件,例如相位频率特性曲线的最大幅值小于180度,则系统可以被认定为是稳定的。
3. Lyapunov稳定性分析方法Lyapunov稳定性分析方法是利用李雅普诺夫函数及其性质来评估系统的稳定性。
李雅普诺夫函数是一个具有良好性质的函数,可以确定系统状态的稳定性行为。
通过构建李雅普诺夫函数,并根据其形式和性质对系统进行分析,确定系统的稳定条件。
实验三 控制系统的稳定性分析
实验三控制系统的稳定性分析一、预习要求1、分析实验系统电路,掌握其工作原理。
2、复习相关内容,掌握控制系统稳定的充要条件及稳定判据。
3、按照所给的线路图,分别计算C=1μf和C=0.1μf时,系统产生等幅振荡、增幅振荡、减幅振荡的条件,以及控制系统临界稳定时的电阻值R2。
注:实验指导书上没有本实验,请同学们做实验的时候带好这份实验指导。
二、实验目的1、观察控制系统的不稳定现象,了解和掌握控制系统稳定的条件及临界稳定点的判断方法。
2、研究系统开环增益和时间常数对控制系统稳定性的影响。
三、实验设备1、D1CE-AT2型自动控制系统实验箱2、计算机一台3、RS232串口线一条四、实验内容系统模拟电路图如图3・1所示。
其开环传递函数为:5(0.15+1)(75+1)式中K=R2∕R1,R1=50KΩ,R2=0〜680KQ;T=RC,R=250KΩ,C=1μf或C=0.1μf两种情况。
1.按系统模拟电路图连接电路(依次使用运放单元U3,U6,U4,U5,U8和U23构建),电路的输入为阶跃信号。
启动计算机运行D1CE计算机控制实现软件,打开实验箱电源。
2.分别取R2的值为IOOKd200KΩ,250KΩ,500KΩ,此时相应的K=2,4,5,IOo 观察不同R2值时示波器窗口内的输出波形(既UO的波形),找到系统输出产生增幅振荡时相应的R2及K值;再把电阻R2由大至小变化,即R2=500KΩ,250KΩ,200KΩ,100KΩ,观察不同R2值时显示区内的输出波形,找出系统输出产生等幅振荡变化的R2及K值,并观察Uo的输出波形。
3.在步骤2条件下,使系统工作在不稳定状态,即工作在等幅振荡情况。
改变电路中的电容C由1μf变成0.1μf,分别取R2的值为500KΩ,680KΩ,750KΩ,950KQ(此时相应的K=IO,13.6,15,19)。
观察不同R2值时示波器窗口内的输出波形(既UO的波形),找到系统输出产生增幅振荡时相应的R2及K值;再把电阻R2由大至小变化,WR2=950KΩ,750KΩ,680KΩ,500KΩ,观察系统稳定性的变化。
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网络控制系统的稳定性分析1、引言人类社会是不断向前发展的,促使这种发展最大的动力莫过于人类的创造力,人类利用自己这种特有的能力在改造着自然,同时也在不断改变着人类社会和人们的思维方式。
正是由于人类在自身发展过程中不断的创造和探索,特别是随着科学技术的不断发展,这种变革的速度也越来越快。
现在科技的进步日新月异,各种新技术不断涌现,网络控制系统(Networked Control Systems, NCS)是最近几年随着控制技术、计算机技术、通信网络技术发展起来的,是控制系统新的发展方向,是复杂大系统控制和远程控制系统的客观需求。
NCS的典型结构图如图1所示。
传感器、执行机构和驱动装置等现场设备的智能化为通信网络在控制系统更深层次的应用提供了必需的物质基础,同时通信网络的管理和控制也要求更多地采用控制理论技术和策略,而高速以太网和现场总线技术的发展和成熟解决了网络控制系统自身的可靠性和开放性问题,这都使得网络控制系统发展更具有现实性。
使用专用或公用计算机网络代替传统控制系统的点对点控制结构,实现传感器、控制器、执行器等系统组件之间的控制信息互相传递。
在这样的控制系统中,检测、控制、协调和指令等各种信息都可通过公用数据网络进行传输,而估计、控制和诊断等功能也可以在不同的网络节点中分布执行。
NCS广泛应用于汽车工业、制造业、交通管理与控制、机器人远程操作、高级的航天航空器和电气化运输工具等各种应用中。
图 1 网络控制系统典型结构图然而,在网络控制系统中由于通信网络的介入,使得控制系统的分析和综合更为复杂。
首先,由于控制系统的信息在网络中传输,网络调度是一个很重要的问题,怎么让时间同步,避免网络堵塞,减少网络中的冲突,能有效的利用网络。
其次,由于网络控制系统中存在网络诱导时延,它是随机的,可能是定长的,也可能是时变的,这种时延可能会降低系统的性能,甚至导致系统的不稳定,其次,在网络中传输的数据包还可能在传输中丢失,在多包传输中可能有数据包乱序等问题,这也是导致系统性能下降甚至不稳定的因素。
本文将针对网络控制系统(NCS)中中普遍存在的时延和丢包问题进行建模和仿真,讨论不同时延情况和不同丢包率情况下的网络控制系统稳定性。
2、网络控制系统稳定性分析2.1网络时延在网络控制系统中,当传感器,执行器和控制器等多个环节通过网络交换数据是,由于网络带宽的显示和数据流量变化的不规则,不可避免的会造成数据碰撞,多路传输,连接中断和网络拥塞的现象。
这种由于网络的介入而是控制系统的信息传输产生延时的现象称为网络诱导时延或网络时延。
网络时延或造成控制系统品质降低,性能恶化,甚至导致系统的不稳定性,对快速系统的影响更大,网络时延是网络控制系统分析和设计中不可忽略的重要因素。
网络时延主要由以下四个因素构成:(1)数据包排队等待时延。
当网络忙活着发生数据包碰撞时,等待网络空闲再发送所用的等待时间。
(2)信息产生时延。
发送端等待发送信息封装成数据包并进入排队队列所需时间。
(3)传输延时。
数据包在实际传输介质上传输所需的时间,其大小取决于数据包的大小,网络带宽和传输距离(4)数据处理、计算时延。
节点在采样、量化、编码解码和计算等数据处理过程中所需时间网络控制系统中的时延分布如下图2所示,其中,传感器到控制器的传输时延为τk sc,控制器到执行器的时延为τk ca(K表示第K个式中周期),此外还有控制器的计算时延τk c,不过相对而言τk c要小的多,往往放到τk ca中一起考虑。
图 2 NCS时延分布图2.2数据包丢失在NCS中,由于网络通讯的影响,除不可避免的带来时延之外,数据包的丢失也是时常发生的,其原因主要有以下几点:(1)网络节点偶尔发生通讯故障。
作为网络节点的核心,微处理器不可能无时无刻保证能正常工作,偶尔故障的时间不可避免。
当节点发生故障或重新启动时,数据包所在的缓冲区被清空,因而造成数据包丢失的现象。
(2)频繁的通讯冲突。
在随机访问的网络中,冲突的发生本质上是无法避免的。
发生冲突后,虽然多数网络通讯协议可以实现网络冲突的重发机制,然而信息的重传都设置了超时,一旦超时到则放弃此次通讯任务,从而导致丢包。
(3)信道的干扰,在实际系统中外界环境将不可避免的影响到信道中数据的传输质量。
干扰造成物理信号的错位、丢失等,使实际数据到达目的节点后产生失真,无法通过算法恢复有效数据,数据包也就会丢失。
一般而言,反馈控制的被控对象只能忍受一定比例的丢包,对于本来没有丢包的系统当丢包率达到一定值时,系统将变得不稳定,数据包丢失的处理方法是沿用上一次未发生丢包时的数据或给定某一常数值。
在一些网络拥塞控制算法里面,有时会有目的的丢掉一部分数据包来防止网络阻塞,这些数据往往是一些非实时数据,接着发送新数据,以保证信号的及时更新和数据的有效性。
3、仿真平台TrueTime是基于Matlab/Simulink的工具箱,它主要包括TrueTime Kernel和TrueTime Network两个接口模块,具有很强的功能。
可以用于研究时问不定性(如网络传输延时)对控制性能的影响;对具有时变系统的控制器进行设计,对系统进行补偿;可以进行灵活的动态调度方法仿真实验TrueTime是一个理想的网络控制系统仿真开发软件。
它包含以下几个模块1)实时内核模块Kernel模块作为网络控制系统的网络节点使用,具有灵活的实时内核,有A/D和D/A转换器接口、网络接口和外部通道,调度器与监控器的输出用于显示仿真过程中公共资源的分配。
内核模块按照用户定义的任务工作,任务执行取决于内部事件与外部事件,以中断方式产生。
外部中断与计算机模块的外部中断通道相连,相应的信号改变时中断被触发。
内部中断与与定时器相关,当定时器事件到或者任务完成时触发。
当外部和内部中断发生时,用户定义的中断句柄被调用去执行中断服务程序,中断句柄工作相似于一个任务,一个中断句柄被定义为标示符、优先级,和代码函数,任务的执行与中断句柄都是由用户编写的代码函数实现的。
2)网络通讯模块网络模块给网络控制系统提供了通信资源,包含了多种网络参数,如网络节点数目、传输速率、媒体访问控制协议等参数,其中媒体访问控制协议包括CSMA/CD随机载波监听/冲突检测/CSMA/CA(载波监听多路获取/冲突避免,TDMA(时分多路复用),FDMA(频分多路复用)以及round robin方式。
网络模块采用事件驱动方式,当有消息进出网络时,网络模块执行工作。
TmeTime中预定义了多种调度策略。
包括固定优先级(FixedPri.ority),单调速率假M,Rate Monotonic),截止期单调(DM,Deadline Monotonic),最小截止期优先(EDF、Earliest Deadline First)。
4、控制系统仿真如下图3所示是一个基于以太网的直流电机网络控制系统,系统中包含4个用TrueTime Kernel块表示的计算节点,时间驱动的传感器节点周期性的对系统进行采样,通过网络将信号传送到控制节点,控制节点任务计算控制信号,然后将信号传送到执行节点,从而执行一系列动作,仿真中还包含一个扰动节点向网络发送扰动信号,采样周期设为0.01秒。
其中控制对象为直流伺服电机,其模型的传递函数如下式(1)所示G(s)=1500(1)2s2+s图3系统结构图系统的参考输入采用阶跃函数,PID控制参数为:K=1.5,Ki=10000,Kd=0.035,网络传输速率500000bits/s,运行时间为0.8s,Transmit powe为35 dbm。
系统无延为0,无丢包时的仿真图形如下图4所示。
图 4 无延时,无丢包时的波形由图5可知系统输出在0.8s 前就能够达到稳定状态,上升时间小于0.5s ,超调量02.0102.1=-=∆。
系统延时0.1s ,丢包率为0时的仿真输出如图5。
系统输出在1.5s 前能够达到稳定状态,上升时间约为1s ,超调量15.0115.1=-=∆s 。
图 5 时延为0.1s ,无丢包时的仿真波形系统延时0.3s ,丢包率为0时的仿真输出如图6。
系统输出在约6s 时才能够达到稳定状态,上升时间约为1.3s ,超调量5.015.1=-=∆s 。
图 6系统延时0.3s ,丢包率为0系统延时0.8s ,丢包率为0时的仿真输出如图7。
在一定的范围内,当延时增加时间,系统输出超调增大,上升时间基本保持不变,而超调量和达到稳态所需要的时间则成倍增加。
当延时时间超过某一特定时间时,系统输出震荡,不能满足要求。
图7系统延时0.3s,丢包率为0系统延时0s,丢包率为0.3时,系统输出图形如图8。
图8 系统延时0s,丢包率为0.3时的波形系统延时0s,丢包率为0.4时的仿真输出如图9。
从图8和图9综合分析表明,在丢包率较小时,系统输出基本保持不变;当丢包率大于某一数值时,系统输出失调。
图9系统延时0.35s,丢包率为0的波形5、总结随着NCS应用的越来越广泛,关于NCS的研究也正在如火如荼的进行中,时延和丢包问题是NCS设计中的一个基本问题,得到了广大理论研究者的高度重视,也已经取得了不少成果,但随着实践队理论的需求,这种研究还需要进一步深入下去。
本文针对NCS的时延和丢包问题进行了仿真研究,随着时延和丢包率的加大,系统都会出现失调,在实际系统设计中。
问了系统的稳定性,这两个问题都是值得深思的。
附件程序function [exectime, data] = actuator_code(seg, data)persistent uswitch segcase 1u = ttGetMsg;exectime = 0.0005;otherwiseif ~isempty(u)ttAnalogOut(1, u)elsedisp('Error: actuator received empty message!')endexectime = -1; % finishedendfunction [exectime, data] = controller_code(seg, data)switch segcase 1y = ttGetMsg; % Obtain sensor valueif isempty(y)disp('Error in controller: no message received!');y = 0.0;endr = ttAnalogIn(1); % Read reference valueP = data.K*(r-y);D = data.ad*data.Dold + data.bd*(data.yold-y);data.u = P + D;data.Dold = D;data.yold = y;exectime = 0.0005;case 2ttSendMsg(2, data.u, 80); % Send 80 bits to node 2 (actuator) exectime = -1; % finishedendfunction [exectime, data] = controller_code(seg, data)switch segcase 1y = ttGetMsg; % Obtain sensor valueif isempty(y)disp('Error in controller: no message received!');y = 0.0;endr = ttAnalogIn(1); % Read reference valueP = data.K*(r-y);D = data.ad*data.Dold + data.bd*(data.yold-y);data.u = P + D;data.Dold = D;data.yold = y;exectime = 0.0005;case 2ttSendMsg(2, data.u, 80); % Send 80 bits to node 2 (actuator) exectime = -1; % finishedendfunction [exectime, data] = controller_code(seg, data)switch segcase 1y = ttGetMsg; % Obtain sensor valueif isempty(y)disp('Error in controller: no message received!');y = 0.0;endr = ttAnalogIn(1); % Read reference valueP = data.K*(r-y);D = data.ad*data.Dold + data.bd*(data.yold-y);data.u = P + D;data.Dold = D;data.yold = y;exectime = 0.0005;case 2ttSendMsg(2, data.u, 80); % Send 80 bits to node 2 (actuator) exectime = -1; % finishedendfunction [exectime, data] = dummy_code(seg, data)switch segcase 1exectime = data;otherwiseexectime = -1;endfunction [exectime, data] = interference_code(seg, data)BWshare = data;ran = ttAnalogIn(1);if ran < BWsharettSendMsg(1, 1, 80); % send 80 bits to myselfendwhile ~isempty(ttGetMsg) % read old received messages (if any)endexectime = -1;function [exectime, data] = sensor_code(seg, data)persistent yswitch segcase 1y = ttAnalogIn(1);exectime = 0.0005;case 2ttSendMsg(3, y, 80); % Send message (80 bits) to node 3 (controller) exectime = 0.0004;case 3exectime = -1; % finishedendfunction [exectime, data] = sensor_code(seg, data)persistent yswitch segcase 1y = ttAnalogIn(1);exectime = 0.0005;case 2ttSendMsg(3, y, 80); % Send message (80 bits) to node 3 (controller) exectime = 0.0004;case 3exectime = -1; % finishedendfunction sensor_actuator_init% Distributed control system: sensor node%% Samples the plant periodically and sends the samples to the% controller node. Actuates controls sent from controller.% Initialize TrueTime kernelttInitKernel('prioDM'); % deadline-monotonic scheduling% Periodic sensor taskstarttime = 0.0;period = 0.010;ttCreatePeriodicTask('sensor_task', starttime, period, 'sensor_code');% Sporadic actuator taskdeadline = 10.0;ttCreateTask('actuator_task', deadline, 'actuator_code');% Network handlerprio = 1.0;data = 'actuator_task';ttCreateHandler('network_handler', prio, 'nwhandler_code', data); ttAttachNetworkHandler('network_handler')function data = pidcalc(data, r, y)P = data.K*(data.beta*r-y);I = data.Iold;D =data.Td/(data.N*data.h+data.Td)*data.Dold+data.N*data.K*data.Td/(data.N*data.h+da ta.Td)*(data.yold-y);data.u = P + I + D;data.Iold = data.Iold + data.K*data.h/data.Ti*(r-y);data.Dold = D;data.yold = y;function [exectime, data] = nwhandler_code(seg, data)ttCreateJob(data)exectime = -1;。