网络控制系统显式模型预测控制

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随着计算机网络的广泛使用和控制规模的不断扩大,控制系统的结构正在发生变化。将网络及通讯技术应用到控制科学领域的一种分布式、网络化、智能化的网络控制系统(Networked Control System,NCS)成为国内外的研究热点之一。网络控制系统具有系统连线少、易于系统扩展、可靠性高以及能够现实资源的共享等优点。由于控制系统中网络的引入,不可避免产生网络时延、网络丢包及网络调度等许多新的问题。针对网络控制系统的时延和丢包问题,以及传统模型预测控制需要反复在线优化很难适应于采样频率快、实时性要求较高系统的问题,本文将显式模型预测控制算法应用到网络控制系统来处理网络时延和丢包问题,该算法离线得到对应每个状态分区上的状态反馈最优显式控制律,在线计算只需通过查表就可以确定当前状态分区上所对应的控制律。使得网络控制系统不需要反复在线优化计算,提高了在线计算的速度,满足了网络控制系统实时性较高的要求。本文的主要工作和成果如下:1.在查阅相关文献的基础上,介绍了网络控制系统的主要问题及研究进展。并引入多参数二次规划介绍了显式模型预测控制的基本工作原理。2.介绍了网络控制系统的TrueTime仿真工具箱,并利用TrueTime仿真工具箱,分别做了两种控制算法(即模糊自适应PID和传统PID)和调度算法(EDF和RM)的仿真比较及分析。3.针对网络控制系统的时延问题,本文研究了具有时延网络的显式模型预测控制方法。该算法基于多参数二次规划方法得到了一个关于状态变量的显式控制律,并且由该控制律得到了闭环预测控制系统的PWA模型。由于该控制算法不需要反复在线优化,从而提高了控制器的在线计算速度,能够很好地处理网络时延问题。通过示例仿真,验证了该方法的有效性。4.针对网络控制系统的丢包问题,由于网络控制系统的丢包模型为一个切换系统,将它转化为分段仿射(PWA)模型,通过切换PWA模型来模拟网络的丢包这一过程,再应用显式模型预测控制方法,对于带约束的离散时间分段仿射系统,应用多参数二次规划算法得到了关于状态变量的分段显式最优控制律,从而得到了基于显式模型预测控制的丢包网络控制系统。通过示例仿真,验证了该方法的有效性。
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