自适应事件触发下网络控制系统鲁棒容错控制

针对一类存在执行器故障和参数不确定的网络控制系统,研究基于自适应事件触发机制网络控制系统的鲁棒容错控制问题。首先,引入自适应事件触发机制,根据系统实际状态自适应调节其触发条件;然后,建立闭环网络控制系统数学模型,运用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术,推出系统稳定的充分条件,进而给出控制器与自适应事件触发机制的协同设计方案;最后,通过示例仿真验证了提出方案的有效性。     

基于事件触发网络控制系统的分布式控制

针对网络带宽有限造成的网络中传输信息量受限问题,引入分布式事件触发机制,即子系统只在它的局部状态误差超过了某个给定的阈值时才传输它的状态信息到它邻近的子系统,研究了网络控制系统基于事件触发机制的分布式控制策略的实现问题。首先,设计了事件触发机制,以保证整个网络系统的渐进稳定性;然后,将所得到的结果运用到线性时不变系统上;最后,通过模型仿真验证了所得到的结论。通过事件触发机制可以减少网络中的信息传输量,降低网络负载,从而提高网络传输效率。     

基于状态观测器的事件触发预测控制

针对一类存在数据丢包的网络控制系统,在系统状态无法直接测量的情况下,基于状态观测器和事件触发机制,提出了一种事件触发预测控制算法。首先,在传感器端建立了基于输出信息的事件触发机制1,用来减少传感器端到控制器端的信息发送次数,减少数据量的发送。其次,在控制器端建立事件触发机制2和状态观测器,用来重构和预测系统的状态和未来的控制输入序列,并发送给执行器端。执行器从接收到的序列中选择合适的控制输入作用于被控对象。然后利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式,同时设计出反馈矩阵和事件触发机制中的参数。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

网络化控制系统α/H_∞容错控制与网络通讯的协同设计

在离散事件触发通讯机制下,针对执行器失效故障及饱和约束,研究了网络化控制系统具有α-安全度的鲁棒H_∞容错设计问题。首先,基于离散事件触发通讯机制(DETCS)将闭环故障网络控制系统(NCS)建立成一种具有状态时延且含事件触发条件的模型。其次,基于Lyapunov稳定性理论和文中给出的与安全度相关的3个新定义,推证出了使闭环故障NCS具有扰动抑制性能的时滞/事件共同依赖的具有α-安全度的不变集充分条件,并提出了一种关于容错控制与网络通讯的协同设计方法。最后,仿真验证了该方法的可行性,即在系统设计中兼顾了系统的控制质量和网络的服务质量。     

具有DoS攻击的网络控制系统事件触发安全控制

本文主要研究在随机出现的双通道DoS攻击下的网络控制系统基于事件触发的安全控制问题.首先,提出了一个具有补偿策略的DoS攻击模型,且此攻击模型应用于网络系统的传感器-控制器通道和控制器-执行器通道;其次,为了降低通信负担,提出事件触发机制,通过定义一个触发条件,当触发条件满足时,才进行信息传递;最终得到闭环控制系统模型.根据最优控制理论和线性矩阵不等式技术,得到闭环系统以一定概率输入到状态稳定的充分条件,进一步通过一系列矩阵变换处理技巧,通过解线性矩阵不等式方程组得到控制器参数.最后,通过计算机仿真验证了该控制器设计的有效性.     

事件触发机制下的工业过程多速率模型预测控制方法

随着工业互联网的发展,为避免网络拥塞,控制系统正在由时间触发向事件触发控制方向发展。本文针对一类多速率工业过程,将模型预测控制与提升技术和事件触发技术相结合,提出了事件触发机制下的多速率模型预测控制方法。该方法首先采用提升技术解决多速率问题,进而采用模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法设计控制器以跟踪设定值;在此基础上,设计保证系统稳定的事件触发机制,使控制器仅在违反触发机制时更新。通过对典型工业磨矿过程仿真实验来验证本文所提方法的有效性,结果表明所提方法能够有效减少信道资源的占用和计算负载,为工业互联网环境下工业过程控制器设计提供了新的方法。     

离散事件触发非线性网络化控制系统鲁棒容错控制

首先建立了集网络时变时延、执行器饱和约束及故障、离散事件触发条件于一体的不确定非线性闭环故障网络化控制系统(NCS)模型。然后应用Lyapunov稳定性理论和时延分段技术,结合改进的Jensen积分不等式和互反凸组合引理,推证出了闭环故障NCS稳定的时滞且事件依赖不变集充分条件,并给出了鲁棒容错控制器与离散事件触发条件权矩阵的协同设计方法。最后,通过一个仿真算例验证了本文方法不仅能使基于离散事件触发通信机制(DETCS)的NCS对故障有效容错,而且可通过触发参数的适当选取来节省有限的网络资源。     

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的可行性.最后,给出一个例子验证了所提出策略的有效性.     

基于事件触发机制的Markov跳变系统的量化保性能控制

根据事件触发机制,针对连续Markov跳变系统,研究了其量化保性能控制器的设计问题。为解决网络带宽有限问题,提高网络资源利用率,首先在采样器端引入一种离散事件触发机制,同时分别在状态反馈通道和控制输入通道设置对数量化器;然后运用时滞系统方法,建立新的Markov跳变系统模型;接着通过构造LyapunovKrasovskii泛函,得到了使闭环反馈系统渐进稳定且满足保性能指标的充分条件,并进一步设计了保性能控制器。该方法考虑了网络时延的影响,符合实际网络状况,通过设置事件发生器和对数量化器,有效降低了网络负载。仿真验证了该方法的有效性。     

多智能体系统的自适应事件触发平均一致性

针对一阶多智能体系统的平均一致性问题,本文基于自适应事件的控制方法,研究了具有无向连通拓扑结构的一阶多智能体系统的平均一致性。为了确保平均一致性成立,并使系统的控制性能得到提高,分析了多智能体系统通信拓扑图的特性,设计了一种基于事件的自适应控制协议。该协议利用基于状态误差的自适应事件触发条件,使智能体之间的信息传递仅在触发条件成立的时刻进行。同时,基于Lyapunov稳定性理论,得到系统实现平均一致的充分条件,对固定拓扑和切换拓扑情形进行研究,通过Matlab软件进行仿真分析。仿真结果表明,在自适应事件触发控制下,系统的事件触发频率更快,使系统的控制性能得到提高,验证了理论结果的有效性。该研究为多机器人系统的协作问题提供了理论基础。     

基于动态量化的电力系统事件触发负荷频率控制

针对新能源高比例并网以及由此产生的二次调频通信负荷增加问题，为了节约网络资源，将动态量化技术引入网络控制的电力系统中，应用事件触发负荷频率控制(LFC)方法，通过基于观测器的输出反馈控制器，实现了LFC系统输入到状态稳定.根据系统状态和动态量化参数，在反馈通道中设计加入指数衰减项的事件触发机制，在前向通道中设计加入状态模拟项的事件触发机制.建立基于量化控制的事件触发LFC系统动态模型，在有界负荷扰动下得到闭环系统输入到状态稳定的条件，排除了Zeno现象.通过仿真实验验证了提出方法的有效性.     

最小事件间隔时间可设计的分布式事件触发优化算法

针对多智能体系统中的分布式凸优化问题,本文提出一种基于自适应事件触发机制的零梯度和优化算法.基于虚拟时钟设计了一种自适应事件触发条件,当每个智能体的虚拟时钟满足该条件时才触发条件,有效地降低了控制器的更新次数和系统的通信负担.通过构造李雅普诺夫函数,证明了在该算法下所有智能体的状态能渐近收敛到全局最优解.此外,所设计的事件触发条件使得最小事件触发间隔时间可设计,有效地排除Zeno行为.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.     

DOS攻击下非线性NCSs观测器与控制器协同设计

针对网络系统中存在的阻碍网络通信问题,本文基于观测器,研究了一类非线性网络控制系统在非周期拒绝服务(denial of service,DOS)攻击下的控制问题。设计了一种弹性事件触发方案,并充分考虑非周期DOS攻击和事件触发方案的影响,基于T S模糊模型,建立了一种切换系统模型。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,并基于线性矩阵不等式方法,分析了系统的渐近稳定性,提出了一种控制器和观测器的协同设计方法。最后,以文献[13]中的卡车拖车系统为例,通过Matlab的LMI工具箱进行仿真验证。仿真结果表明,切换系统在非周期的DOS攻击下是渐进稳定的,验证了所得结果的有效性。该研究对非线性网络控制系统抵抗外部攻击具有重要意义。     

欺骗攻击下一类神经网络的自适应事件触发H∞滤波

本文主要研究了在欺骗攻击下的离散时间神经网络的H_∞滤波器设计问题.考虑到被控系统和滤波器在一个易受外部网络攻击且带宽有限的共享通信网络上进行信息交换,本文提出了自适应事件触发机制来减轻数据传输的通信负担.此外,由于通信网络的开放性和互通互联,通过共享通信网络传输到滤波器的实际输入信息可能会被攻击者注入的虚假信息所改变.在此基础上,利用构造Lyapunov-Krasovskii泛函、线性矩阵不等式等处理技术,本文给出了滤波误差系统渐近稳定的充分条件,并且设计了满足预设性能的H_∞滤波器,最后通过一个仿真实例验证了所提方法的有效性.     

受干扰机器人网络控制系统事件驱动控制研究

针对受干扰的机器人网络控制系统,结合干扰观测器和事件触发机制,设计了一种事件驱动控制方法, 在考虑网络中存在随机时延的同时,对干扰进行补偿。事件驱动能够大大减少网络阻塞和控制器的计算负担,节约网络通信信道带宽。控制器在判定被控机器人的输出误差是否满足预设事件的同时,接收到来自干扰观测器的干扰观测值,当控制器判定系统输出误差不满足预设事件时,控制器利用系统输出误差和干扰观测值,计算出新的控制输入来替换原来的控制输入信号,否则控制器保持上一时刻的控制输入。理论证明了机器人网络控制系统的稳定性与收敛性。最后以双关节机器人网络控制系统为例进行仿真,其结果表明,该方法能够对外部干扰进行观测,使被控机器人在受到外部干扰以及网络时延的影响下仍具有良好的位置跟踪效果。     

基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

本文研究了基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性问题.为了降低智能体间无线通信网络负载,本文引入事件触发机制来减少智能体之间通信的冗余数据传输量.由于智能体间无线通信网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能体系统数学模型.基于此模型,通过利用Lyapunov稳定性理论、多智能体一致性理论和线性矩阵不等式技术分别给出多智能体一致性控制的稳定性条件和控制器设计算法.最后,通过仿真算例验证了所提出设计方法的有效性.     

网联车辆事件触发 Ｈ２／Ｈ∞ 滚动时域状态估计

针对网联车辆协同自适应巡航控制系统状态监控问题,提出了一种基于事件触发的 Ｈ２／Ｈ∞ 滚动时域状态估计算法。由于车辆状态信息经由通信信道传输至估计器的过程存在噪声干扰,采 用 Ｈ２／Ｈ∞ 滚动时域估计算法处理噪声对状态估计的影响。首先,针对传统估计方法时间触发的保守性,引入事件触发工具调整 ＣＡＣＣ系统与估计器之间的通信频率,以减少通信信道占用量;其 次,采用线性矩阵不等式工具计算状态估计器,并保证估计误差系统的稳定性;最后,以４辆车队列 ＣＡＣＣ系统为例,通过对比仿真验证了该算法的有效性。     

事件触发机制下无模型多智能体系统的分布式优化（英文）

研究了一类一般非线性无模型多智能体系统的分布式优化问题。每个智能体的动态模型是未知的,只能获得输入和输出数据的信息。首先,通过采用无模型自适应控制方法,将原来未知的非线性系统等效转化为动态线性化模型。然后,为保证所有智能体输出的一致性误差收敛,提出一种基于事件触发机制的一致性控制方案。其次,引入分布式梯度下降法,提出一种新的事件触发无模型自适应分布式优化算法。根据李亚普诺夫稳定性理论,给出闭环系统达到一致性和最优性的充分条件。最后,通过仿真实验验证算法设计方案的有效性。     

事件驱动的卫星编队姿态分布式协同控制

星间信息交互是卫星编队姿态协同控制的基础.为降低姿态协同控制对星间交互的信息量,满足资源和通信带宽受限等约束,在卫星编队Euler-Lagrange姿态动力学模型的框架内,提出了一种基于事件驱动的相对姿态分布式自适应控制算法.通过设计含有星间状态偏差、关联矩阵等的事件驱动函数,当该函数值满足条件时触发事件、更新数据,在非触发时间内利用触发时刻的信息设计控制算法,从而将卫星编队姿态一致性协同控制转化为事件驱动控制问题,有效降低了控制输入更新频次及星间信息交互量.基于Lyapunov理论证明了在事件驱动自适应控制器作用下,领航者—跟随者卫星编队系统是全局渐近稳定的.并证明了事件触发时间序列不会产生Zeno现象,即事件触发间隔时间存在下界.进行数值仿真验证事件驱动自适应控制算法的有效性,并将其与传统自适应控制算法相比较,仿真结果表明,所设计的控制算法在保证闭环系统控制性能的前提下,显著降低了控制输入更新频次和星间交互信息量,满足星上能量和星间通信能力等约束.     

事件触发机制下多智能体系统的非对称二分一致性

通过对事件触发的多智能体系统非对称二分一致性问题的分析,针对结构平衡的无向符号图构造一类新的拉普拉斯矩阵,提出了一种分布式事件触发控制协议;运用Lyapunov稳定性理论、矩阵理论、图论、Young不等式等方法,得到系统在事件触发控制下的稳定性条件,并实现智能体状态收敛到幅值和符号均不同的非对称二分一致;运用测量误差设计事件触发条件,使智能体满足触发条件时被触发并更新控制器数据;分析计算出任意两次事件触发时刻的间隔为正常数,证明了本设计能够避免Zeno行为的发生;最后通过数值仿真验证了结论的有效性.