Predictive Event-Triggered Control for Disturbanced Wireless Networked Control Systems

The control and scheduling for wireless networked control system with packet dropout and disturbance are investigated. A prediction based event triggered control is proposed to reduce data transmissions while preserving the robustness against external disturbance. First, a trigger threshold is especially designed to maintain the difference of the estimated and actual states below a proper boundary when system suffers from packet dropout. Then a predictive controller is designed to compensate for packet dropouts by utilizing the packet-based control approach. The sufficient conditions to ensure the closed-loop system being uniformly ultimately bounded are derived, with consequently the controller gain method. Numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed approach.     

基于无线传输的非线性网络控制系统的模糊控制

考虑控制器与被控对象之间采用无线传输,且被控对象为非线性模型的一类网络控制系统,对其设计了稳定的模糊控制器。首先基于T-S模糊模型将对象线性化,并利用模糊主导子系统和主导控制规则,简化了模糊控制器的设计。其次,将闭环控制系统方程等效为与无线传输跳数相关的离散切换系统,并证明了闭环系统的稳定性。最后,通过一个仿真例子验证了文中方法的有效性。

Abstract：

Considering a class of networked control systems using wireless transmission between the controller and the controlled object,and with nonlinear controlled object,the stable fuzzy controller was designed.Firstly,based on T-S fuzzy model,the object was linearized.And the design of the fuzzy controller was simplified by using the fuzzy dominant subsystem and the dominant control rule.Secondly,the equation of the closed-loop control system was equal to the discrete switched system related to the hop count of the wireless transmission.Finally,a simulation example was given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

A Novel Networked Predictive Control Method for Systems with Random Communication Constraints

This paper presents a novel observer-based predictive control method for networked systems where random network-induced delays, packet disorders and packet dropouts in both feedback and forward channels are considered. The proposed method has three significant features: i) A concept of destination-based lumped(DBL) delay is introduced to represent the combined effects of random communication constraints in each channel; ii) in view of different natures of the random DBL delays in the feedback and forward channels, different compensation schemes are designed; and iii) it is actual control inputs rather than predicted ones that are employed to generate future control signals based on the latest system state estimate available in the controller. For the resulting closed-loop system, a necessary and sufficient stability condition is derived, which is less conservative and also independent of random communication constraints in both channels. Simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

一类非线性系统的迭代学习控制

在一类非线性系统的闭环迭代学习控制中，对系统输入进行闭环D型迭代学习，对输入的初值采用P型迭代学习控制律，给出了它的收敛性证明，从收敛性的证明过程可以看出，这种迭代学习控制受到较小的收敛条件的限制最后用仿真结果对收敛性和收敛条件进行了验证。     

一类非线性时滞系统的模糊预测控制

利用模糊T-S模型对一类输入受限的非线性时滞系统进行建模;在此基础上,提出了模糊预测控制,推导了预测性能指标上界,将稳定性约束,输入约束变换成容易求解的线性矩阵不等式形式。采用了并行分布补偿预测控制器,基于李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法给出滚动时域优化的充分条件,证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

Predictive Control of High-Order Fully Actuated Nonlinear Systems with Time-Varying Delays

Journal of Systems Science and Complexity - This paper investigates the control problem of high-order fully actuated nonlinear systems with time-varying delays in the discrete-time domain. To make...     

The Learning Control and Learning Adaptive Control of General Nonlinear Systems：MIMO Case

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不确定时滞非线性系统的迭代学习控制

针对一类不确定状态时滞非线性系统 ,提出了一种形式简单的迭代学习控制算法 ,从理论上给出了算法收敛的充分条件 ,进一步分析了不确定状态时滞、系统采样频率与跟踪性能之间的关系。该学习算法无需精确已知系统的状态时滞 ,而只要估计状态时滞的界 ,因而具有算法简单、计算量小、易于实现等特点。仿真结果表明了该算法的实用性和有效性。     

非线性系统在任意初态下的闭环迭代学习控制

针对一类在有限时间区间上重复运行的非线性系统,提出了一种带有初态学习的闭环D型迭代学习控制算法,并利用算子理论证明了系统在任意初态条件下经过迭代学习后,其输出能够完全跟踪期望轨迹,同时得到了该算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法不仅解决了闭环D型迭代学习控制的初态问题,而且还放宽了收敛条件。最后通过simulink、matlab语言和S函数相结合的方法对控制系统进行了仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

Online Delay-Evaluation Approach in Networked Control Systems

This paper presents an online evaluation approach of time delays for networked control systems (NCS), which characterizes the time delays without any synchronized clock in the network and any assumptions of time delays. With this approach, an optimal control scheme based on the approach is designed to achieve the desired performance despite the uncertain delays in the system. The experimental results based on CANbus illustrate the effectiveness of the proposed control design and satisfactory performance of the closed-loop system.     

网络控制系统随机鲁棒控制律设计方法

研究了具有随机网络诱导时延及数据包丢失的网络控制系统的随机鲁棒控制律设计方法.利用有限状态markov链来描述控制网络中固有的随机传输延迟和丢包过程,建立网络系统的多结构markov跳变模型.基于由蒙特卡罗估计和优化算法构成的随机鲁棒设计方法,结合保证系统均方稳定的充要条件,得到网络控制系统的随机鲁棒控制律.最后,某型无人飞行器纵向俯仰通道的网络控制仿真实例验证了该方法的有效性.     

网络控制系统中的时延分析

在控制网络中使用数据网络已经引起了广泛关注。如何处理网络诱导时延对网络控制系统的影响已经成为了网络控制系统的主要挑战。介绍了网络控制系统的概念,分析了网络控制系统的优缺点,探讨了网络诱导时延的组成、特点以及对网络控制系统的影响并给出了仿真结果,最后提出了未来可能的研究方向。     

具有数据包丢失的网络控制系统的估计问题

主要考虑了具有数据包丢失的网络控制系统(NCSs)的估计问题。首先,给出经典的卡尔曼滤波估计器和协方差矩阵。当量测方程带有噪声时,通过递推的方法严格推导出最优估计(条件期望)。另外,根据系统丢包行为能否被观测到的估计问题,分情况进行讨论。最后,在实际应用中开发了一个次优的近似估计器。这对在大的有限域下研究具有数据包丢失的网络控制系统有所帮助,也为进一步分析网络控制系统的问题提供了研究方向。     

Motion Coordination for a Class of Multi-Agents via Networked Predictive Control

The motion coordination formation control problem for a class of non-linear system is considered in this paper, where networked induced time-delays exist in the feedback channel of each agent and in communication channels between agents. As a foundation work, a coordination formation controller in discrete-time domain that without time-delay is provided firstly. Based on the above results, a motion coordination predictive formation control strategy as well as its detail implementation processes are proposed to actively compensate the time-delays. Stability analysis and simulation results are provided to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed predictive strategy.     

网络化制造环境下离散供应链系统预测控制策略

针对离散供应链系统中客户需求的高度不确定性，提出最小方差控制方法。该方法相对于传统的预测控制策略，更适合于追踪需求变化减少或消除“牛鞭效应”。首先，将具有z变换的各单元传递函数整合成一个闭环传递函数，以此为整个供应链网络建模，采用白回归移动平均模型描述客户需求趋势，并通过客户需求预测确定两种库存目标水平。其次，建立基于订单策略的目标函数，利用最小方差预测器处理客户需求，提出了供应链的性能指标函数和“牛鞭效应”的分析方程，并通过设定最小方差控制器参数调节超额库存和未交付订货。最后，仿真结果表明最小方差控制在预测市场变化、追踪客户动态需求和保持合理库存水平上是可行和有效的。     

基于C-R模糊模型的非线性预测控制

Cao和Ress提出的模糊模型（称为C-R模糊模型）由模糊推理和局部线性解析模型两部分组成，用隶属函数加权局部模型构成系统的全局非线性模型。本文提出了一种新的结构上与阶跃模型相类似的C-R模糊阶跃模型。并用DMC动态矩阵控制算法，求解基于该模型的非线性预测控制问题，得出了预测控制算法的解析形式，该方法克服了一般非线性预测控制算法求解困难的缺陷。     

快速阶梯式非线性预测控制

针对仿射非线性系统,以参考输出轨迹代替预测的未来输出进行多个一步预测,取代了多步预测,提出了快速非线性预测控制算法,计算量小,可获得解析控制律;引入了阶梯式控制思想,进一步降低了计算量,柔化了控制量的变化轨迹。对水箱液位控制系统的仿真和实验研究,获得了良好的控制效果,初步验证了算法的有效性。     

多变量网络控制系统建模与稳定性分析

研究了一类多变量网络控制系统的建模和稳定性问题,基于线性时不变对象,推导了该类网络控制系统的时滞连续时间数学模型,并利用李雅普诺夫第二法,分析了系统的渐近稳定性,得到了系统稳定运行的最大允许时延和全时滞稳定的条件。最后,通过实例仿真分析证实了本文所提理论的有效性,以及稳定判据的可行性。     

基于CANbus的网络控制系统仿真平台

传感器、控制器与执行器的数据经网络进行传输与交换的闭环控制系统称为网络控制系统。网络控制系统是随着计算、通信和控制发展起来的新一代控制系统。目前针对网络控制系统的研究已愈来愈受到业内人士的关注，但是大都是通过软件模拟的方法。网络控制系统作为应用型的领域，软件模拟忽略了实际中的不确定性，因此有局限性。本文介绍基于CAN总线的网络控制系统仿真平台，包括硬件和软件，在现实的网络环境下解决网络控制系统中的种种问题。同时通过一个在此仿真平台所做的实例，以证明网络引起的时延会引起控制系统的不稳定。     

网络控制系统中自适应DMC算法的仿真研究

针对网络控制系统(NCS)提出了自适应动态矩阵控制(DMC)算法。其基本思想是使用一个离散的延迟模型来预测对象的未来输出。给出了算法的推导过程和估计网络引入延迟的方法,基于TrueTime工具箱对比了不同网络条件下自适应DMC算法和传统DMC算法的性能。仿真结果表明自适应DMC算法能够适应网络条件的变化,为NCS提供更好的控制品质。