具有随机数据包丢失的网络控制系统

研究了有丢包的网络控制系统的稳定性问题,将系统建模为一个随机Markov链过程,针对传感器与控制器之间和控制器与执行器之间有丢包的网络控制系统,将系统模型表示成一类Markov跳变系统,最后利用Lyapunov稳定性和Markov跳变系统理论分析闭环系统的稳定性,进而给出控制器的设计方法。     

网络化控制系统

介绍了网络化控制系统的发展历程,讨论了控制网络的特征及其对控制系统的影响、以及关于网络化控制系统的研究热点和可能的新的研究方向.     

基于时延随机分布的网络化控制系统控制器设计

针对一类非线性网络化控制系统,根据网络诱导时延两个主要部分即传感器到控制器时延及控制器到执行器时延的不同随机分布特性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法得到了闭环系统的均方稳定性条件. 在系统闭环方程中引入时滞的随机分布特性,获得一种新形式的Lyapunov-Krasovskii方程,降低了控制器设计方法的保守性. 仿真结果表明了该方法的有效性.      

一类网络化随机控制系统的均方BIBO稳定

研究了一类包含网络诱导时滞、数据丢包和错序以及外界环境的随机扰动等非理想因素网络模型的均方BI-BO稳定问题。结合线性矩阵不等式技术,建立合适的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出系统的均方BIBO稳定条件。     

网络化控制系统控制方法

网络化控制系统由于低成本、高可靠性、节约连接线、安装简单、维护方便等优点，在工业控制领域得到了广泛的应用，并对工业自动化系统产生了深刻的影响。文章介绍了网络化控制系统的基本问题，讨论了目前研究的主要方法及进展，最后总结并提出了未来研究方向及建议。     

分散式网络化控制系统研究

该文提出了面向敏捷制造的分散式网络化控制系统（DNCS）的概念，建立了包括过程维、功能维和方法维的三维模型；基于现场智能节点，提出了一种DNCS的实现策略，以克服传统的集散控制系统（DCS）、可编程逻辑控制系统（PLC）等的弱点，实现控制系统功能的分散化；为实现DNCS分散式智能的优化与协调，该文利用面向对象方法和多代理（Agent) 理论，建立了DNCS的控制模型；对分散式控制单元的组建机制，各类Agent的结构及其之间的关系进行了研究。     

网络化控制系统的RM调度优化研究

减少网络堵塞是提高网络化控制系统性能的有效的方法.提出了一种基于RM调度优化算法的研究方法,通过对网络化控制系统中的调度优化算法的分析,网络利用率明显好于未被调度优化的系统.结果表明,合理的调度优化算法能提高控制系统的网络利用率,同时改善了控制系统的动态性能.     

基于OPNET的网络化控制系统时延分析

本文基于网络仿真软件OPNET,设计了网络化控制系统的仿真平台。在该仿真平台上实现了网络化控制系统中广义对象节点和控制器节点的功能,展示了网络模型的搭建过程,测量了网络中点对点的时延,并且进一步分析在发包大小、发包时间间隔不同的条件下时延的分布特征。该仿真平台为提高网络化控制系统的性能提供更加有效的验证途径。     

时变时延网络化控制系统的容错控制

针对网络化控制系统的时变时延,建立了时变数学模型,针对传感器和执行器的失效问题进行了讨论,研究了其容错控制器设计问题．仿真结果验证了该方法的有效性．     

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．     

基于离散隐马尔可夫模型的网络化控制系统最优控制器设计(英文)

设计了一种最优控制器来补偿网络化控制系统中控制器到执行器之间的随机时延对系统的影响.引入了离散隐马尔可夫模型来预测当前采样周期内控制器到执行器之间的时延,并将这一预测值考虑到最优控制器的设计中以保证系统的均方稳定.仿真实验验证了最优控制器的有效性及其相对于状态反馈控制器的优越性.     

一类随机时延网络控制系统的随机容错设计

针对网络化控制系统的传感器失效及执行器失效和网络时延均具有随机性这一现象,将传感器和执行器的故障建模为相互独立的Bernoulli随机序列,时延建模为Markovian,建立了具有Markovian跳变随机时延的网络化控制系统,并研究了该系统存在传感器失效、执行器失效以及二者同时失效的随机容错控制问题。通过构造增广的状态向量,以LMIs的方式给出了系统随机稳定容错控制器的设计方法。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络控制系统的控制方法研究

分析了网络控制系统中几类时延的特点及其对控制系统的影响,并对近年所提出的处理周期性和随机时变时延的各种控制方法进行了较为全面的综述与评价,比较了各种方法的优缺点．最后指出了今后可能的发展方向．     

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.     

变采样网络控制系统的稳定性分析

目前网络控制系统多采用事件驱动方式,这种驱动方式适用于网络延时小于一个采样周期的网络控制系统。为了解决网络延时大于一个采样周期的问题,提出了事件-时间驱动方式。在采用事件-时间驱动方式下系统成为变采样网络控制系统。在网络时延大于一个采样周期情况下,系统中的控制值和反馈值不能准时到达时,该系统使用预测环节预测的预测值。在基于预测值的变采样网络控制系统中,给出了不同网络时延所对应的状态转移矩阵,分析了变采样网络控制系统稳定需要的条件,最后给出了一个例子说明了变采样网络控制系统采用预测值控制可以使系统稳定运行。     

网络控制系统中状态观测器的设计方法

阐述了当前网络控制系统的类型与结构，在此基础上，论述了网络控制系统在单个数据包传输且随机时间延迟小于一个采样周期的情况下，全维状态观测器的设计方法，并提出了一种基于状态观测器的动态补偿方法．最后给出了不同随机时间延迟范围下的系统仿真，证实了这种补偿方法的有效性。     

网络控制系统的延时补偿方法

在控制器与执行器直接相连的网络控制系统中,执行器接收端设置寄存器,以整数倍的传感器采样速率读取采样信号,并用其计算控制量,从而使采样信号得到最优利用,进而在一定程度上减小了网络延时。并在此基础上,提出了一种利用系统的状态方程及观测器补偿随机网络延时的方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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.