丢包信息部分已知的变采样周期网络控制系统的H∞控制

研究了基于时变采样周期网络控制系统的H∞控制问题.考虑数据丢包个数有界且符合一个有限状态的Markov链,设计状态反馈控制器,将具有网络时延和丢包的NCSs建模为Markov跳变系统.针对数据丢包的信息难以精确获得的情况,即转移概率部分已知时,基于李雅普诺夫方法,给出系统随机稳定且具有H∞范数界γhkj的充分条件.基于LMIs技术,获得控制器设计方案.数值实例表明该方法是有效的并具有较好的H∞性能.     

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.     

基于有限带宽的NCS模糊动态反馈调度算法研究

带宽受限是影响网络控制系统正常运行的一个重要因素。将模糊控制理论引入反馈控制实时调度框架体系。提出了基于有限带宽分配的模糊动态反馈调度算法。该算法综合考虑了系统中各控制回路的控制偏差和偏差变化率。通过动态调节各控制回路的优先级,在满足系统的实时性要求的同时,能使网络具有较好的服务质量。仿真结果证明了所设计的算法要优于EDF算法,能够更有效的提高网络控制系统的控制质量。     

网络控制系统中迭代学习控制算法的鲁棒收敛性分析

针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

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．     

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.     

基于T-S模糊模型离散时间非线性网络系统的输出跟踪控制

研究离散时间非线性网络控制系统的输出跟踪控制问题,其中被控对象是由T-S模糊模型表示。利用非平行分布补偿技术和时滞输入方法建立跟踪控制模型。以线性矩阵不等式的形式给出隶属度函数偏差依赖的控制器存在的充分条件,保证闭环系统的给定跟踪性能。     

不确定网络控制系统的保性能可靠控制

针对网络传输过程中存在时延、丢包和错序等非理想网络状况的网络控制系统模型,研究了系统的鲁棒稳定性控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,得到了状态反馈形式的鲁棒控制律.并且针对执行器可能发生故障的情况,通过引入故障矩阵,研究了系统的保性能可靠控制.利用线性矩阵不等式(LMI)方法和锥补线性化迭代(CCL)算法,将非凸优化问题转化为凸优化问题,求得一组性能指标上界的次优解.最后通过MATLAB数值仿真实例,验证了文中所用方法的正确性和有效性.     

广义预测算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,由于网络的引入不可避免的导致信息的延时.从而使得控制系统的性能下降甚至导致系统不稳.本文在分析网络时延特性的基础上,采用广义预测控制策略对进行时延补偿,并利用Matlab对被控对象进行了仿真实验研究.仿真结果表明该控制策略能使得网络控制系统具有良好性能.