时延网络系统强时延依赖预测控制器的设计.pdf

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1、MicrocomputerApplicationsVol.27,No.1,2011开发应用微型电脑应用2011年第27卷第1期文章编号：1007-757X(2011)01-0031-03时延网络系统强时延依赖预测控制器的设计宁尚鹏摘要：事件驱动模型是对时延值小于一个采样周期的网络系统的主要描述方式，针对事件驱动模型描述的网络系统，研究其控制策略以改善其控制性能。首先将原有的事件驱动模型通过增广转化为标准离散模型，并将其系统矩阵中包含的由网络随机时延造成的不确定性描述成为多凸多面体模型。针对模型的特点设计了具有强时延依赖控制增益集合，并给出根据时延值实时信息从

2、集合中在线加权组合得到最终控制增益的方法。通过增强控制器和时延值的依赖性，增加控制器设计的自由度，提高了系统的控制性能。关键词：网络时延；事件触发；强时延依赖；多凸多面体蕴含；预测控制中图分类号：TP316文献标志码：A0引言典型的网络控制系统的结构如图1所示：被控对象为一般的线性连续系统，其状态方程为网络控制系统(NCS)以网络作为被控对象和控制器之x(t)=Ax(t)+Bu(t)(1)间信号传输媒介闭合形成的控制系统，可以降低安装设备、其中A，B为系统矩阵，x(t)，u(t)分别为t时刻状态向维护系统的时间和成本，方便系统扩展，提高综合应用的效量和系统

3、控制输入。率。但是由于网络的引入，由信息传输过程的时延在不同程度上降低系统的控制性能。控制系统分析与设计就必须考虑[3]时延的影响。对于网络时延τ小于采样周期的情况，文献[1]提出的事件驱动模型，解决了传统时间驱动模型无法及时处理系统反馈信息的问题。大量文献利用事件驱动模型做了相关研究。文献[2]利用连续事件驱动模型，在网络存在时延的情况下，设计了无记忆反馈控制器。文献[3][4]利用离散事件驱动模型，分别给出了均方指数稳定和渐进稳定判据。文献[6]将离散模型转化为采用凸多面体描述的不确定系统，并给出了相应的稳定性判据。文献[7]进一步将不确定性表述图1网络

4、控制系统的一般结构为指数不确定性(exponentialuncertainty)和范数有界不确定1.1事件驱动模型组合的形式，给出了由连续系统获得不确定参数的方法和相首先给出网络的如下假设：关控制算法。文献[12]利用切换系统解决了事件驱动模型中1．传感器为时间驱动，以T为采样周期对被控对象进丢包和多周期时延问题。行采样，并将数据通过网络发送给控制器。对于事件驱动模型中由随机时延产生的模型不确定性，2．控制器为事件驱动，以接收到网络传输的采样数据如果采用鲁棒综合的办法，则需设计固定的控制器，处理时为驱动事件，计算控制量发送给执行器。延值满足其界定的集合内的所

5、有情况。这种时延依赖设计方3．执行器为事件驱动，以接受到网络传输的控制量为法，控制器对时延值的依赖性仅表现在与时延值的边界条件[2][4][6][7][12][5]驱动事件，更新执行的控制量。或者概率分布的相关性上。虽然满足稳定性的要4．从传感器到控制器，从控制器到执行器的传输时延求，但是并没有充分的利用时延值信息。sccascca分别为τ，τ，且τ=τ+τ≤T。本文在网络控制环境下，提出了一种基于min-max的状态反馈预测[8~11]控制的两步控制器设计方法。充分利用时上述表可用图来解释：延值信息，实现最终控制增益是与每个时刻的具体时延值相关，即强时延依

6、赖。同时增加了控制器设计过程的自由度，提高了控制性能。该方法不但能保证不确定系统鲁棒渐进稳定，而且使闭环系统满足一定的鲁棒性能。更重要的是其采用在线滚动优化，在求取控制律时引入系统当前状态，摆脱了离线保性能控制的性能指标的上界由控制增益显式决定[13]u)1(u)0(u)3(限制，给强时延依赖控制器的实施带来了可能性。u)2(1网络模型的描述图2———————————作者简介：宁尚鹏，上海交通大学自动化研究所，上海200030·31·MicrocomputerApplicationsVol.27,No.1,2011开发应用微型电脑应用2011年第27卷第1期

7、[1~7]则事件触发的网络控制系统模型可以写为⎧0n=0x(k+)1=Adx(k)+Bd1(k)u(k)+Bd2(k)u(k−)1（2）L=⎪⎨n−1，nAB⎪n=,2,1"N+1x(k+)1=Adx(k)+Bd1(k)u(k)+Bd2(k)u)0(⎩n!ATT−τ(k)AtTAt~⎧ρ=minρh≥n其中Ad=e，Bd1(k)=∫0edtB，Bd2(k)=∫T−eτ(k)dtB，ρhn=⎨⎩ρ=maxρh

8、[6][7]针对事件驱动网络模型（2），文献采用增广