基于预估补偿的网络控制系统模糊免疫pi控制

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1、摘要网络控制系统(ne觚orkedco咐olsyStem，NCS)以其可扩展性强、结构灵活、成本低、安装维护方便等优点而广泛应用于控制系统中。但同时将网络引入控制环路，也产生了一些不可避免的问题，其中最主要的问题就是网络产生的延时和数据包丢失。网络传输延时的存在将大大降低控制系统的性能，例如超调量增大、上升时间变长等，更严重的情况会使系统不稳定或者稳定域变小。因此，延时问题是网络控制系统中最受关注的问题之一。本文在分析网络延时特点的基础上，设计了Smith预估补偿和模糊免疫PI控制相结合的控制方法，来实现对网络控制系统的延时补偿。首先，本文把被控对象和网络看作

2、一个时变的被控系统。由于网络控制系统的延时是时变的，所以被控系统的参数是时变的，且新数据最能反应系统的当前特性，因此，本文用渐消记忆的最小二乘算法对该系统参数进行在线计算，利用新的量测数据来不断改进参数的估计值，并用Smith补偿器对延时进行补偿，初步解决网络延时给系统带来的影响。其次，考虑到最小二乘估计存在一定的误差，Smith补偿器也不能够完全对其补偿。因此，本文结合应用了基于模糊规则的免疫PI控制器，并根据控制量的变化来调节PI控制器参数，在参数选择合适的情况下，能有效地改善系统的控制性能。为了验证本文控制方法的有效性，以直流电机为被控对象进行了仿真研究

3、，结果表明该方法简单，灵活，参数适应性广，能够有效地改善系统的动态性能和稳态性能，提高系统的鲁棒性。最后，本文设计了基于校园网的网络控制系统实验平台，并介绍了其相关的软件结构。最后在此平台上对本文提出的控制方法进行实验，再一次验证了该方法的有效性。关键词：网络控制系统；smith预估补偿器；最小二乘估计；模糊规则；免疫PI控制ABSTRACTNetworkedcontrolsystem(NCS)isusedmoreandmorewidelybasedonitSadvantagesofhi曲expansibili劬nexibles仃ucture，lowco咄ex

4、pedientlyinstalledandmaintained．ButattIlesametime，thenetworkin仃oducedtothecontrolloopwillinducesomeproblemsthatcannotbeavoided，ofwhich，吐lemostimpon锄tisthetime．delayandpacketloSt．Theexigtenceoftime—delaywilldeterioratethepe响咖anceofmecon仃olsystem，suchasincreasingtheoVershotandrisingti

5、me，andsoon．Wbrsemore，sometimes，itwillmakethestabili够domainsmanoreVennotstable．Therefore，thetime．delayisoneoftheissuesconcemedmostinnet、)l，orkedconl：rolsystem．Inthispaper，basedonthecharacterofthedelay，acontrolstrategycomposedofSmithpredictioncompensatofandf．uz巧immunePIcontrollerisdes

6、ignedt0compensatethetime-deIay．Firstly，inthisp印er，theplant卸dne似orkarclookedasonetime-Va叫ingsystem．Becausethetime-delayistime-v叫ing，theparametersofthesystemaretime．v叫ing．LeastSquares(LS)isusedtoestimatetheparameters0nline·Andbasedonmis，SmithcompensatorisusedtocompensatethesyStem．Cons

7、ideredtheexistingofpredictionerrorcausedbyLS，Smithcompensatorc锄，tcompensatethedelaycompletely．Therefore，atthesametime，immunePIcontrollerisappliedtothesyStem．ThiscontrolIerregulatesthecoe衔cientsofPIcontrolleraccordingtothechangesofcontrolinput．Ifparameters锄dnonlinearfullctionarechose

8、properly，itcangreat