基于多速率采样系统的网络预测控制算法

针对网络控制系统（NCS）中存在的网络延迟和数据丢包问题,利用提升技术,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出了一种基于多速率采样系统的网络预测控制算法．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,不仅提高了网络资源利用率,且能保证闭环网络控制系统是渐近稳定的．     

网络传输丢包率对温室WSN测控系统的影响

针对温室无线传感器网络(WSN)测控系统中数据包易丢失的问题,通过对温室中一对强耦合因子温度和湿度进行解耦,建立温度、湿度非耦合的多输入多输出数学模型.在分析含数据传输丢包与时延的温室无线传感网络测控系统结构基础上,根据网络控制系统指数稳定的相关理论,分析了温、湿度离散控制系统指数稳定条件.利用Matlab中LMI工具箱,对系统的指数稳定性进行定量判断,求出满足温室WSN测控系统指数稳定的可行性解,在确保温室WSN测控系统指数稳定的情况下分析得出最大允许丢包率,为创建稳定的温室WSN测控系统提供理论依据.     

多时滞不确定网络控制系统的稳定性分析

针对具有多个独立传感器和执行器的多输入多输出(MIMO)网络控制系统(NCSs),在考虑分布时滞和不确定性的情况下,建立了一类网络控制系统的连续时间模型.利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式(LMIs)方法,分析了系统的稳定性问题,给出了基于LMIs形式与时滞相关的渐近稳定判据.通过该方法,能够分析和判定具有多时滞和不确定性网络控制系统的时滞相关稳定性.与现有的方法相比,该方法给出了保证网络控制系统稳定的更小保守性的最大允许时滞边界(MADB),而且结果更具广泛性和一般性.实例和仿真结果表明该方法保守性较小.     

诱导延时和数据包丢失的广义网络控制系统的建模及其控制

针对广义网络控制系统的延时和数据包丢失问题,在诱导延时时间小于和大于采样周期T、单包传输和多包传输数据包丢失情况下,建立广义网络控制系统的模型并进行相关控制器设计.最后探讨了使网络控制系统稳定所允许的最大延时界限,为实际控制工程中广义网络控制对象的研究提供了理论依据.     

连续线性时不变系统的网络滑模控制

研究具有网络诱导时延的网络控制系统滑模控制器设计及稳定性分析问题。针对一类具有网络诱导时延的连续线性时不变被控对象模型,设计其网络滑模控制器,建立基于网络滑模控制器的闭环控制系统模型。Lyapunov方法证明,所得最大允许时延能够保证闭环网络控制系统稳定。仿真结果表明控制器设计的合理性,所得最大允许时延上界保守性更弱。     

具有通信约束的网络控制系统稳定性研究

针对网络带宽的限制,在网络控制系统中需要采用多包传输．为了避免这些网络包发生时序错乱,每次只传输控制对象测量值分出的多个数据包中的一个,从而将这类网络控制系统建模为异步动态系统．多包传输网络控制系统中同样存在大的网络延时,这必将影响系统的控制性能,甚至使系统失稳．为了保证这类系统的稳定性,借助异步动态系统的Lyapunov稳定理论,给出了多包传输长时延网络控制系统的Lyapunov稳定条件．仿真实验结果表明了该方法的有效性．     

具有非线性摄动网络控制系统的量化控制设计

针对具有网络诱导时延及数据包丢失的非线性摄动网络控制系统,考虑系统存在量化误差及非线性摄动等干扰,建立具有一般性的网络控制系统新模型.基于李雅普诺夫稳定性原理和线性矩阵不等式方法,提出网络控制系统渐进稳定的充分条件和量化反馈控制器设计方法.通过求解凸优化问题获得具有非线性摄动网络控制系统的最大允许时滞界.最后,仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

非线性网络控制系统的稳定性分析

针对传感器为时钟驱动、执行器、控制器均为事件驱动的一类非线性网络控制系统(net-worked control systems,NCS),通过在信息接收端设置一定长度的缓存,可以将时变的网络诱导时延转化为固定时延,并且将此类NCS建模为一类具有输入输出时延的非线性时延系统.基于建立的模型,利用Lyapunov定理和Razumikhin定理给出了系统渐近稳定的充分条件,同时给出使系统保持渐近稳定的最大允许网络诱导时延.最后通过算例验证了时延小于最大允许网络时延时,NCS是稳定的.     

长时滞网络控制系统的随机稳定性研究

对网络控制系统中的短时滞、长时滞、均方指数稳定和随机稳定作了定义，完善了长时滞网络控制系统的数学模型，设计了长时滞网络控制系统在状态反馈下的随机最优控制器，并证明了该最优控制律可使网络控制系统均方指数稳定和随机稳定．最后以不稳定的倒立摆为对象进行了仿真研究．仿真结果表明了本文方法的正确性和有效性．     

延时依赖网络控制系统稳定控制器分析

主要分析延迟依赖的网络控制系统(NCSs)的稳定控制器和稳定性。通过考虑网络诱导时滞和时滞界限之间的关系,在计算Lyapunov函数的微分过程中,提出了一种改进的网络控制系统的稳定性准则。在自由权重的线性矩阵不等式(LMI)策略中,使用延迟感知数据的每一个子系统能够应用稳定控制器生成下一个控制信息。     

基于递阶多模型切换的网络化控制系统

针对网络诱导时延的不确定特性,提出了一种递阶多模型切换控制的策略,以减小网络诱导时延不确定性带来的不利影响.考虑到网络带宽有限,为了减少全局控制信息的传送,将控制系统分为主控制器级和局部控制器级两层递阶结构.在系统运行过程中,根据网络诱导时延和当前子系统最大允许时延的关系选择最佳的局部控制器.应用公共李雅普诺夫函数法,分析得到了系统稳定的条件.通过数值仿真比较验证了该算法的有效性.     

网络闭环系统的离散模糊控制

针对网络控制系统（NCS）存在时延的情况下如何设计控制器问题，提出了一种新的网络闭环控制系统建模方法-离散模糊T-S模型，并在此模型的基础上应用平行分布补偿原理设计了NCS模糊控制器；应用Lyapunov理论和LMI方法，研究了系统的模糊稳定控制御题，给出了基于线性矩阵不等式的不依赖时滞的状态反馈模糊控制器的设计方法，并获得了NCS模糊控制的稳定充分条件为求解一组线性矩阵不等式；通过仿真验证了该控制方法的有效性。     

网络化受限控制系统的镇定与L_2增益分析

针对含执行器饱和网络化控制系统,研究其镇定问题与L2增益分析．鉴于网络诱导时滞的存在,将网络化控制系统建模成舍时变输入时滞的受限控制系统．利用Lyapunov—Krasovskii方法和广义系统变换,得到了保证系统稳定的时滞依赖充分条件．在此基础上,设计了状态反馈控制律,使得相应的闭环系统内稳定且具有受限的L2增益性能．最后,用一个数值仿真例子验证了方法的有效性．     

基于神经网络预测的网络控制系统故障检测

考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件。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。最后通过仿真示例说明该文方法能够较好预测网络时延,发现系统故障。     

带有时延和丢包的分布式网络化控制系统故障检测方法

针对带有带宽约束的分布式网络化控制系统,研究了双层监控系统框架下的带有时延和丢包的子系统故障检测方法.针对带有状态时延、输入与输出存在丢包的子系统,将其建模为带有时延的马尔可夫跳跃系统,将故障检测的任务转化为选择适当的滤波器参数,保证扩展系统渐近稳定并满足一定的鲁棒性要求,根据滤波器参数获得系统的残差用于判断故障是否发...     

基于混杂系统技术的网络控制系统的建牛与稳定性分析

针对网络控制系统中网络带宽受限所产生的传输延时问题提出一种基于混杂系统技术的建模方法,采用动态输出反馈形式给出了闭环网络控制系统描述,将采样周期和传输延时为常数的情况推广到时变情况,使所建立的模型更具有一般性;并运用混杂系统理论分析了网络控制系统的稳定性,避免了将其转化成一般延时系统构造Lyapunov函数所带来的困难.增大系统稳定域的同时,使系统具有良好的动态性能.仿真结果说明了此方法的可行性和有效性.