基于新型Smith预估器的网络控制系统研究

论文摘要

在网络控制系统中,传感器与控制器,控制器与执行器之间的数据传输通常存在着不确定的网络延迟。延迟的大小和属性与网络体系结构、通信协议、网络负载大小等因素有关,呈现出随机、时变与不确性。延迟的存在严重恶化系统的控制品质,甚至导致系统不稳定。因此,对于网络延迟的分析与研究具有极其重要的意义。本学位论文基于经典Smith预估器原理,提出了两种新型Smith预估补偿控制方法,并将其扩展到有线(无线)网络控制系统,有线(无线)多回路网络控制系统,有线(无线)异构网络控制系统和有线与无线混杂的网络控制系统研究中。新型Smith预估器适用于网络延迟是随机、时变和不确定,大于数个乃至数十个采样周期,同时网络存在一定量的数据包丢失的网络控制系统应用场合。新型Smith预估器具有以下特点:(1)从结构上实现了对网络延迟和被控对象纯滞后的双重Smith动态预估补偿控制。其控制结构极为简单,基于智能节点,补偿器是易于实现的,因而具有广泛的工程应用前景;(2)实现了将前向通路的网络延迟和被控对象纯滞后从闭环回路中移到闭环回路外,将反馈通路的网络延迟从控制系统中彻底消除。进而消除了网络延迟和被控对象纯滞后对系统稳定性的影响,从而提高了整个系统的控制性能质量;(3)由于彻底消除了反馈通路的网络延迟,同时又不影响传感器输出信号经反馈通路实时在线地传输到远程控制节点,进而无需对反馈通路的流量实施网络调度:一方面,可以比静态或动态调度更为有效地利用网络带宽资源。另一方面,提高了网络控制系统对反馈通路数据包丢失的鲁棒性;(4)新型Smith预估器是一个实时、在线的动态预估器,其实现模型中不再包含所有网络延迟的预估模型,信息流所经历的网络延迟是控制过程中真实的网络延迟。无需对网络延迟进行在线测量、估计、或辨识,从而降低了对网络节点时钟信号同步的要求。避免了对网络延迟进行估计时,由于模型不准确所造成的估计误差。避免了对网络延迟进行辨识时,所需耗费大量节点存贮资源的浪费。同时,还避免了由于网络延迟造成的空采样或多采样带来的补偿误差;(5)基于智能节点,既可以在控制器和被控对象端实施,也可以单独在被控对象端实施。改变了传统Smith预估器通常只在控制器端实施的单一选择方案,为新型Smith预估器的工程实施提供了灵活的选择;(6)仿真研究表明:新型Smith预估补偿控制方案,在网络延迟是随机、时变和不确定,大于数个乃至数十个采样周期,同时网络存在一定量的数据包丢失,预估模型与被控对象真实模型及参数存在较大误差或不匹配时,系统具有较强的鲁棒性,良好的动态性和抗干扰能力。因而,补偿控制方案是有效的。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的研究意义
• 1.2 网络控制系统的基本问题
• 1.3 网络控制系统的研究现状
• 1.4 本文使用的网络结构与协议
• 1.5 内容安排
• 1.6 本章小节
• 第2章 SMITH预估补偿原理与网络时延
• 2.1 引言
• 2.2 Smith预估补偿原理
• 2.3 网络时延
• 2.4 本章小结
• 第3章 新型 SMITH预估器（一）
• 3.1 引言
• 3.2 问题描述
• 3.2.1 NCS结构
• 3.2.2 控制器端的 Smith预估器
• 3.2.3 新型 Smith预估器
• 3.3 本章小结
• 第4章 新型SMITH预估器（一）仿真
• 4.1 引言
• 4.2 PI控制的NCS
• 4.2.1 仿真设计
• 4.2.2 仿真研究
• 4.2.3 结果分析
• 4.3 广义预测控制的NCS
• 4.3.1 控制算法
• 4.3.2 仿真设计
• 4.3.3 仿真研究
• 4.3.4 结果分析
• 4.4 PI控制的 WNCS
• 4.4.1 仿真设计
• 4.4.2 仿真研究
• 4.4.3 结果分析
• 4.5 模糊免疫控制的WNCS
• 4.5.1 控制原理
• 4.5.2 仿真设计
• 4.5.3 仿真研究
• 4.5.4 结果分析
• 4.6 本章小结
• 第5章 新型SMITH预估器（二）
• 5.1 引言
• 5.2 问题描述
• 5.2.1 NCS结构
• 5.2.2 被控对象端的 Smith预估器
• 5.2.3 新型 Smith预估器
• 5.2.4 结构分析
• 5.3 本章小结
• 第6章 新型SMITH预估器（二）仿真
• 6.1 引言
• 6.2 PI控制的NCS
• 6.2.1 仿真设计
• 6.2.2 仿真研究
• 6.2.3 结果分析
• 6.3 RBF神经网络控制的NCS
• 6.3.1 控制原理
• 6.3.2 仿真设计
• 6.3.3 仿真研究
• 6.3.4 结果分析
• 6.4 非线性 PID控制的WNCS
• 6.4.1 控制原理
• 6.4.2 仿真设计
• 6.4.3 仿真研究
• 6.4.4 结果分析
• 6.5 本章小结
• 第7章 复杂网络控制系统研究
• 7.1 引言
• 7.2 问题描述
• 7.2.1 基本结构
• 7.2.2 基于新型 Smith预估器（一）的方案
• 7.2.3 基于新型 Smith预估器（一）与（二）的方案
• 7.3 本章小结
• 第8章 复杂网络控制系统仿真
• 8.1 引言
• 8.2 PI控制的有线多回路网络控制系统
• 8.2.1 仿真设计
• 8.2.2 仿真研究
• 8.2.3 结果分析
• 8.3 PI控制的无线多回路网络控制系统
• 8.3.1 仿真设计
• 8.3.2 仿真研究
• 8.3.3 结果分析
• 8.4 模糊控制的有线异构网络控制系统
• 8.4.1 控制原理
• 8.4.2 仿真设计
• 8.4.3 仿真研究
• 8.4.4 结果分析
• 8.5 CMAC控制的无线异构网络控制系统
• 8.5.1 控制原理
• 8.5.2 仿真设计
• 8.5.3 仿真研究
• 8.5.4 结果分析
• 8.6 模糊免疫控制的混杂网络控制系统
• 8.6.1 仿真设计
• 8.6.2 仿真研究
• 8.6.3 结果分析
• 8.7 本章小结
• 结论与展望
• 主要研究成果
• 需要进一步研究的问题
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 攻读博士学位期间被正式录用的论文