网络量化反馈控制系统的稳定性及控制策略研究

网络量化反馈控制系统的稳定性及控制策略研究网络控制系统(Networked Control Systems,NCSs)是一种通过网络进行数据传输和交换的闭环实时分布式控制系统。

与传统的控制系统相比,NCSs在带来很多优点的同时也带来了许多问题,诸如网络诱导时延、数据包丢失和错序以及对网络带宽限制约束,再加上系统中的建模不确定性和外部干扰等,使得这类组合系统的分析和综合变得极其困难。

另外由于一些信号不易被编码,因此需要引入量化器,这就不可避免的引入量化误差的影响。

这些问题都会导致系统控制性能的下降,因此对于网络量化控制系统理论的研究就有着重要意义。

究。

充分考虑网络诱导时延、量化、外界干扰以及带宽约束等问题,建立系统模型,采用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)等技术来分析研究系统的性能、稳定性以及控制器设计。

具体研究内容如下:一、考虑网络时延及系统不确定性的情况下,对系统进行建模,采用对数量化器分别对控制系统的状态信号和控制信号进行量化,并将量化误差转化为扇区有界形式,随后利用转移概率已知的马可夫链(Markov chain)来描述网络时延的随机变化规律,将控制系统建模成Markov跳变系统。

通过构建Lyapunov-Krasovskii泛函,应用LMI方法得到系统随机稳定且具有H_?性能指标?的充分条件,并给出了量化反馈控制器的设计方法。

二、随后进一步针对外界干扰和网络时延对于控制系统的影响,研究了基于观测器的量化输出反馈控制问题。

分别考虑外界干扰不存在和外界干扰存在时,构建新的网络系统模型,应用Lyapunov稳定性原理和LMI不等式方法,给出了网
络系统渐近稳定的充分条件和量化反馈控制器的设计方法,并通过数值仿真对比得出外界干扰对系统收敛速率的影响。

三、接着考虑网络带宽约束影响,研究了含有网络时延和外界干扰的混合触发NCSs的状态反馈控制问题。

通过采用混合触发机制和量化理论用来提高数据在控制系统中的传输效率,由于混合触发机制和量化作用的影响,将原来控制系统建模为新的具有混合触发和通信延迟的闭环系统,利用Lyapunov-Krasovskii 泛函方法和LMI技术,给出了具有H_?性能水平随机稳定性的充分条件以及控制器和触发参数的设计方法。

最后,通过仿真结果验证所提方法的有效性。