基于T-S模糊模型的网络控制系统的镇定

研究了一类带有丢包的非线性网络控制系统。利用T-S模糊模型和平行分布补偿技术建立了非线性网络控制系统的模型，经由一种丢包依赖的Lyapunov泛函方法，得到了带有任意丢包的非线性网络控制系统的稳定性条件，并以线性矩阵不等式的形式给出了一种镇定模糊控制器设计方法。     

具有饱和非线性约束的网络控制系统鲁棒H_∞优化控制

针对具有随机时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性问题,考虑到系统存在不确定性及外部输入干扰,将控制输入施加饱和非线性约束,建立具有一般性的系统模型.基于Lyapunov方法,给出具有饱和非线性约束的网络控制系统的鲁棒稳定的充分条件.在此基础上,获得使系统具有γ次优、最优鲁棒H∞控制的充分条件,得到最优H∞镇定输出反馈控制律.仿真表明:H∞镇定判据是可行的,有饱和约束的鲁棒H∞优化控制方法是有效的.     

带有随机时滞的非线性网络控制系统的镇定

考虑了一类非线性离散系统的网络控制问题.通过齐次马尔可夫链描述采样器-控制器和控制器-执行器的时延,将网络控制系统建模为带跳非线性系统.利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技巧,得到了系统随机稳定的充分条件,并给出了镇定控制器的设计方法.数值例子的仿真结果验证了所得方法的有效性.     

基于离散T-S模糊模型的非线性网络控制系统的镇定

在考虑了数据丢包和网络诱导时滞情形下,研究了一类非线性网络控制系统的镇定问题,其中被控对象是由一个离散T-S模糊模型描述的.利用平行分布补偿技术,建立了这类非线性网络控制系统的一个新的模型,得到了该系统稳定的充分条件,给出了基于线性矩阵不等式的模糊控制器的设计方法.数值例子说明了结论的有效性.     

基于多包传输的网络控制系统控制器设计

考虑传感器到控制器通道上时延和丢包的非均匀分布特性,建立了基于多包传输的连续时间网络控制系统模型.通过定义Lyapunov泛函,并应用Jensen不等式,提出了具有非均匀分布的时延和丢包的网络控制系统镇定控制器设计方法;同时将该结果扩展到控制器到执行器通道存在非均匀分布时延和丢包的网络控制系统中.对于传感器到控制器通道和控制器到执行器通道同时采用多包传输的情况,本文提出的控制器设计方法依然可行.数值例子验证了本文给出的控制器设计方法的有效性.     

时延相关网络控制系统的输出反馈镇定

研究了一类具有时变时延网络控制系统的输出反馈镇定问题.对于传感器与控制器间产生时变时延情形,采用时延相关切换控制器,通过Lyapunov-Krasovskii泛函方法和广义模型变换,得到了使闭环系统渐近稳定的线性矩阵不等式充分条件,该控制器是可以降阶的.仿真算例验证了该方法的有效性.     

具有丢包和非均匀分布时延的网络控制器设计

研究了一种同时存在丢包和非均匀分布时延的离散时间网络控制系统的控制器设计问题.通过区分丢包和时延对系统性能的影响,并考虑时延的非均匀分布特性,首先构造了新的离散时间网络控制系统的模型;然后提出新的Lyapunov泛函并利用线性矩阵不等式方法,给出了控制器的设计方法,并优化了系统性能.不同于现有文献中将时延中点作为非均匀分布时延的分界点的做法,本文给出了一个分界点优化选取算法.最后通过数值例子验证了本文给出的镇定控制器设计的有效性.     

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.     

一类非线性随机网络系统的均方指数稳定控制

研究了一类非线性随机网络控制系统的均方指数稳定控制问题.通过在网络诱导时延的时变区间插入分点,把网络诱导时延转化为满足区间Bernoulli分布的随机变量,并根据随机变量在不同区间上的取值,利用T-S模糊方法建立了网络控制系统新模型.把线性矩阵不等式方法应用到新模型的处理中,得到了时延依赖的指数稳定条件,给出了模糊控制的设计方法,并对一类具体的网络系统进行了数值计算和模拟仿真.     

一类非线性网络控制系统的鲁棒镇定问题

研究了一类带有不确定的非线性网络控制系统(NCSs)的鲁棒镇定问题。在非线性NCSs中,被控对象被表示为一个带有不确定的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型。利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法和时滞输入方法,针对不确定非线性NCSs,给出了一个基于线性矩阵不等式(LMIs)形式的网络控制器设计方法。     

基于TrueTime的非线性网络控制系统

针对非线性系统往往具有不确定性、结构复杂、建模困难、难于在网络条件下进行仿真研究的问题,建立了一个基于TrueTime的非线性网络控制系统.在对弹簧连接的双倒立摆耦合非线性系统模型进行Matlab/Simulink模块化建模的基础上,结合TrueTime的网络通信模块,利用设计的鲁棒控制器将对象模型的不确定性和网络时延的不确定性进行了综合处理.仿真结果表明,该系统不仅降低了非线性系统建模的复杂性,而且为研究网络控制系统结构下非线性系统的动态特性提供了条件.     

计算机网络时滞控制仿真实验研究

本文通过使用 Java网络编程技术 ,实现了 Matlab的网络控制功能 ,并仿真模拟 ,由控制网络引起的控制信息传输时延时 ,导致工业控制系统性能恶化的情况 ,为网络控制实验仿真提供了一种有效的方法     

自动控制网络延迟仿真实验

本文通过使用Java网络编程技术,实现了M atLab的网络控制功能,并仿真模拟。由控制网络引起的控制信息传输延迟,导致工业控制系统性能恶化的情况,为网络控制实验仿真提供了一种有效的方法。     

基于最优算法的网络控制系统性能研究

针对时隙ALOHA随机调度下的离散网络控制系统,提出一种闭环系统特征矩阵谱条件数与极点配置相结合的控制器设计方法.为了同时考虑控制系统与通信系统性能,将闭环系统特征矩阵谱条件数的最小值问题转化为无约束最优化问题,进而实现控制器设计的优化,降低控制系统对信道吞吐率的要求,使得控制系统与较低吞吐率的通信系统同时稳定,从而实现网络控制系统的稳定.仿真结果表明,该方法设计的控制器具有良好的控制性能,能够在较低吞吐率的信道中稳定运行.     

新技术环境下控制的研究内容及方法

介绍了由传感、通信、计算等与控制相关的技术构成的新技术环境，阐述了基于此环境下控制所要研究的内容，指出了智能控制是控制系统的重要发展方向，许具体阐明了在混合控制系统、嵌入式控制系统、网络控制系统、非线性控制系统以及演化系统等典型系统中存在的亟待解决的问题。进而提出，在新技术环境下控制的研究方法应包括各技术融合、构建合适的体系结构和设计工具箱、加强复杂决策控制的研究和加快以网络为基础的科学活动环境的建设等。     

基于网络控制系统的感应电动机H_∞鲁棒控制

为解决网络化感应电机控制中的干扰抑制问题,提出了感应电机网络化鲁棒控制模型。该模型运用直接反馈化方法将具有强非线性的感应电机数学模型线性化,然后引入具有时延的网络控制系统。通过设定最大网络时延,并运用矩阵不等式等方法,给出了系统鲁棒稳定的充分条件和状态反馈控制算法。仿真结果表明,该鲁棒控制策略动态性能优于具有时延的比例微分积分控制(PID)方法,能够对转子电阻参数摄动进行有效抑制。     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

面向工控联网设备的安全管理技术

针对工业控制系统中智能化、网络化设备存在的漏洞威胁,展开面向工业控制联网设备的安全管理关键技术研究。联网设备类型的识别是后续获取设备详细信息和漏洞管理的关键,针对无法准确识别人机接口问题,提出一种结合通信长度和周期性特征的设备识别方法;此外,考虑工控漏洞库规模逐步扩大,提出一种多级索引信息匹配的漏洞检索方法。最后,本文结合联网设备的网络特性、业务特点及安全需求,设计一套适用于工业控制联网设备的安全管理系统。实验结果表明本文所提方法在设备类型识别准确性与漏洞检索方面性能有明显改善。     

基于输出反馈的网络控制系统随机通信逻辑设计

针对具有丢包的网络控制系统被控对象状态无法直接测量的情况,设计了状态观测器,给出了一种基于状态依赖泊松过程决定的随机通信逻辑,应用于一般结构的输出反馈网络控制系统中．提出了具有随机通信逻辑的网络控制系统的结构,建立了网络控制系统模型,利用随机点过程理论分析了系统的稳定性,进一步证明了系统的均方渐近稳定性．仿真算例表明加入通信逻辑后,在保证系统稳定的情况下,数据发送次数明显减少,有效地减轻了网络负担．     

带PCS的分布式网络化控制系统的故障诊断

提出了带有周期通信序列（PCS）的多输入与多输出分布式网络化控制系统的故障诊断方法通过把故障诊断单元与各子系统之间周期通信序列的变换相当于不同工作模态之间的切换,将带有周期通信序列的系统建模为切换系统．针对此切换系统,将鲁棒故障诊断滤波器的设计问题转化为H∞优化问题,并且采用LMI技术进行求解将系统在无故障与发生故障情况下获得的残差进行比较．结果表明,所提出的故障诊断方法在子系统信息不完全的前提下,仍能检测出系统故障的发生．