基于模型的网络控制系统稳定性分析及应用

针对时延网络控制系统中被控对象状态无法直接测量的情况,提出了基于模型的时延网络控制系统模型。系统采用状态反馈控制器,在网络信号传输时间间隔内,以被控对象模型为依据,计算控制信号,以减少系统对网络的依赖。在此基础上,给出了网络控制系统全局指数稳定的充要条件,该条件受网络信号更新时间、被控对象模型误差及网络引起的时延等因素的影响。仿真示例验证了该条件的有效性,应用在工业控制系统中,取得了较好的控制效果。     

基于模型的网络控制系统稳定性

针对具有时间延迟的网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到的情况,设计了状态观测器,并讨论了系统指数稳定性问题．提出了在网络传输信号的时间间隔内依据被控对象模型计算控制信号的开环控制方法,以减少对网络的使用．在此基础土,分别对连续和离散被控对象给出了网络控制系统全局指数稳定的充要条件,该条件受网络信号更新时间、被控对象模型误差及网络引起的时间延迟等因素的影响．仿真示例验证了稳定性条件的有效性。     

时延网络控制系统的稳定性分析

为保证闭环系统的全局渐进稳定性,系统的时延必须是有界的。本文中讨论了具有网络诱导时延的网络控制系统的模型,同时给出了最大允许传输间隔以及一个实际例子。实践证明本文中给出的方法在简单的系统中是十分有效的。接着提出了一个减小网络诱导时延的算法,仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于模型的网络控制系统稳定性分析

针对实际网络控制系统被控对象状态无法直接测量得到这种情况,提出了在模型侧进行状态观测的网络结构,在设计了观测器的基础上,研究了系统稳定性问题。仿真结果验证了系统稳定性条件的有效性,从仿真中还可看出,采用此结构系统具有较强的鲁棒性。     

基于模型的网络控制系统性能优化

文中讨论了采用基于模型的设计方法来减小网络控制系统的网络诱导时延的问题。通过在系统中加入一个对象模型可以增大系统的容许采样周期并减小时延,针对现有基于模型的网络控制系统设计方法中存在的不足,文中给出了系统的稳定性定理并提出了一种新的寻找最优模型的方法,仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类网络控制系统的稳定性分析

针对网络控制系统中普遍存在的信息量化问题,采用基于模型的控制策略,研究了一类网络控制系统的稳定性.在考虑均匀量化的影响下,对于不同的初始量化误差,分别讨论了系统的稳定性,并给出了保证系统全局指数稳定的充分必要条件以及系统的稳定域范围.仿真结果验证了所得结论的正确性.     

基于时延的网络控制系统稳定性分析

在20世纪90年代网络控制系统问世了,它综合了计算机技术、通信技术和控制系统理论,是一个新生的控制发展理论课题,是现代工业生产发展的风向标,基于时延的网络控制系统稳定性的分析就显得至关重要。本文简单介绍了网络控制系统的定义和网络控制系统发展现状、存在的问题,研究了基于实验补偿和预测控制的网络控制系统,针对不同控制系统的时延进行了分析。     

时延网络控制系统均方指数稳定的研究

针对网络控制系统中普遍存在的时间延迟 ,采用事件驱动方式对系统进行建模 ,并针对该数学模型提出了使系统达到均方指数稳定的控制律设计方法。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

时延网络控制系统的方指数稳定的研究

针对网络控制系统中普遍存在的时间延迟，采用事件驱动方式对系统进行建模，并针对该数字模型提出了使系统达到均方指数稳定的控制律设计方法，仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

一类短时延网络控制系统的建模和稳定性

由于网络控制系统NCS引入网络后造成系统时延而造成系统的不稳定性。本文针对一类短时延NCS中,为保证系统的全局稳定问题,研究了该短时延系统的时延有界性。同时,证明了在输出反馈的条件下,分析了系统的闭环稳定性充分必要条件。最后,文章也通过Matlab对被控对象进行仿真实验,进而证明了文中的结论。     

短时延多包传输网络控制系统的稳定性分析

提出一种短时延多包传输网络控制系统的建模方法.把多包传输网络控制系统建模为具有一定切换规则的线性切换系统模型.利用切换系统理论和鲁棒稳定性理论，得到多包传输网络控制系统的渐近稳定性判据,并首次提出周期动态输出反馈镇定控制器的设计方法.最后通过数值算例证明文中结论的可行性和有效性.     

一类不确定时延网络控制系统的稳定性分析

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,基于LMI和Lyapunov理论,研究了一类具有时延的网络控制系统的稳定性问题,并运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式对不确定时延系统进行了稳定性分析。并以Riccati不等式和线性矩阵不等式的形式给出了系统稳定的充分条件,使得在不确定时延情况下,系统达到理想稳定性。最后,通过Matlab工具箱对数值结果进行仿真,在时延相关情况下,求得系统达到闭环稳定时最大允许的时延,表明了设计方法的有效性。     

一类非线性网络控制系统镇定的新方法

研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems, NCSs)的镇定问题. 在一般的网络环境中, 通过平行分布补偿技术, 将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统. 利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法, 得到了非线性NCS指数稳定的充分条件, 并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 形式给出了模糊控制器的设计方法. 最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.     

时延网络控制系统的模型预测控制

针对有输入约束的不确定时延网络控制系统,提出鲁棒模型预测控制方法;其中,将不确定时延建模为范数有界的输入矩阵的不确定性．给出了鲁棒性能指标的上界和系统渐近稳定的充分条件,通过在线求解LMI凸优化问题得到状态反馈控制律．仿真例子验证了该方法的有效性．     

存在通信约束和时延的多输入多输出网络控制系统镇定研究

讨论了一类存在通信约束和时延的多输入多输出网络控制系统（NCS）的建模和控制问题.该NCS具有多个传感器和执行器，由于网络通信受限,在同一时刻只能允许部分传感器和执行器访问网络.传感器和执行器访问网络的过程可以用两个马尔可夫链来描述,并且在假设传感器—控制器时延和控制器—执行器时延均为短时延的情况下,将整个闭环NCS建模成一个具有两个模式的马尔可夫切换系统.基于LMI技术和李亚普诺夫方法,给出了闭环NCS随机稳定的充分条件,并给出了状态反馈控制器的设计方法.最后的数值算例验证了所提方法的有效性.     

一类多包传输网络控制系统的设计及稳定性分析

根据现场总线网络的传输特性，提出了一种适用于多包传输网络控制系统的设计方法，即控制器和传感器节点采取时间驱动方式工作，执行器节点采用事件驱动方式；将多包传输网络控制系统建模为切换控制系统．然后基于切换系统分析方法和稳定性理论得出了网络控制系统指数稳定的充分条件．最后，通过实例分析证实了本文所提设计方法的可行性，以及理论的正确性．     

关于网络控制系统中的延迟对系统性能影响的研究

对于有关网络控制系统中存在的延迟对系统的稳定性及其它性能的消极影响及补偿方法，做了较系统的分析．把系统按其延迟大于或小于一个采样周期，定常或时变，确定或随机的不同性质进行分类．并对相继时刻的随机延迟相互独立或者条件相关的不同特点进行了讨论．总结了保证系统均方稳定性的随机控制方法，提出研究网络控制系统的模型方法具有多样性，但其模型框架有值得探讨的一致性，并指出了网络控制系统研究工作创新性之中的鲜明的继承性．     

一类随机时延网络化控制系统的容错控制研究

将一类具有随机时延的网络化控制系统建模为具有马尔可夫延迟特性的离散跳变线性系统．借助跳变线性系统理论和容错控制的思想，研究了随机时延网络化控制系统的执行器失效问题．仿真结果验证了所提方法的有效性．     

Fundamental Issues in Networked Control Systems

This paper provides a survey on modeling and theories of networked control systems (NCS). In the first part, modeling of the different types of imperfections that affect NCS is discussed. These imperfections are quantization errors, packet dropouts, variable sampling/transmission intervals, variable transmission delays, and communication constraints. Then follows in the second part a presentation of several theories that have been applied for controlling networked systems. These theories include: input delay system approach, Markovian system approach, switched system approach, stochastic system approach, impulsive system approach, and predictive control approach. In the last part, some advanced issues in NCS including decentralized and distributed NCS, cloud control system, and co-design of NCS are reviewed.