非理想网络状态下的网络化控制系统预测控制研究

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随着控制结构和任务的日益复杂化,以及传感器和计算机通信技术的快速发展,一种新型的网络化控制系统应运而生。网络化控制系统由于具有便于布线、易于操作维护,且成本低、效率高、灵活性大等优点,在诸多领域有着广泛的应用。然而,由于网络化控制系统中各类信息共享有限的网络资源,在非理想网络状态下,闭环控制回路中不可避免地存在时延、数据包丢失、数据包错序等问题,这些问题的出现导致系统性能降低甚至不稳定。传统控制系统的研究方法难以直接应用于该类非理想网络状态下的网络化控制系统,如何应用新的控制理论与方法,确保系统的稳定性和控制性能,是网络化控制系统的重要研究内容之一。本文针对非理想网络状态下的网络化控制系统,对系统进行建模、分析与控制,主要研究内容包含如下三个方面:(一)针对一类带有时变时延的线性离散网络化控制系统,研究其稳定性并进行保守性分析。通过建立新颖的增广Lyapunov函数,并采用改进的求和不等式处理Lyapunov函数前向偏差中出现的求和项,得到系统的时延依赖稳定判据,相对于既有文献中的结果所需决策变量更少且系统保守性更低。并将时变时延系统的研究方法扩展到定时延系统中,得到较小保守性的稳定判据;(二)针对线性网络化控制系统中出现的数据丢包现象,以及系统状态不可测问题,设计了基于观测器的事件触发预测控制器,不仅降低了采样信号和预测信号的传输量,节约了有限的网络通信资源,而且有效补偿了网络中数据丢包带来的负面影响。进一步根据Lyapunov稳定性理论,通过线性矩阵不等式给出了观测器和预测控制器设计方法;(三)针对T-S模糊系统描述的非线性网络化控制系统中出现的数据丢包问题,考虑前件不匹配,设计了灵活性更强、成本更低的模糊事件触发预测控制器,有效地降低了有限通信带宽网络中数据包的传输量。模糊预测控制器通过预测两个成功传输时刻之间的系统状态和控制信号,实现了丢包的补偿。
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