论文摘要
随着现代工业的迅猛发展,社会生产和科学技术水平的不断提高,致使工业生产系统的规模愈来愈庞大、系统的功能愈来愈复杂、系统的地域分布愈来愈分散。工业生产系统的飞速发展直接导致了控制系统的规模越来越大、结构越来越复杂、提出的控制要求也越来越高,传统的控制结构、理论和方法已经不能适应大规模控制系统在建模、分析、设计与综合等诸方面的要求。分布式网络控制系统集成了计算机、控制、通讯和网络等技术,适应了工业控制系统向分散化、网络化、智能化等方向的发展趋势,成为工业自动化技术的一个热点,实现了综合自动化的各种功能。本文从控制的角度对分布式网络控制系统进行全面的、深入的研究。首先,本文通过对集散控制系统、现场总线控制系统以及工业以太网控制系统等典型的分布式网络控制系统的结构分析,建立了统一的分布式网络控制系统控制系统的系统结构模型,以此作为分布式网络控制系统的研究基础。分布式网络控制系统的基本结构模型由五个子过程任务元素构成,传感器节点、传感器至控制器链路、控制器节点、控制器至执行器链路和执行器节点这五个子过程任务元素依次形成了一条完整的控制链路。从控制系统角度和计算机系统角度分别对基本结构模型的状态迁移行为加以分析和研究。在控制方面主要研究系统的前向通道的传输时延和反馈通道的传输时延的特性以及它们如何影响系统的控制性能并且如何消除它们对系统的不利影响。而在计算机系统方面主要研究系统在控制过程时序中的截止期时延问题和抖动时延问题。本文从控制时延、控制周期、时间抖动和数据传输错误四个方面来分析研究分布式网络控制系统的焦点问题——时延问题,详细地论述了它们如何导致并影响时延。由于分布式网络控制系统中的时延是系统的关键,所以精确的时延模型成为控制的前提条件。为了获取时延的描述模型,本文分别详细地介绍了CAN总线和以太网的网络传输时延特性的测量实验,并对各种负荷条件下获得的时延测量数据进行分析和处理,获得了分别适用于不同应用背景下的三种时延模型的描述。三种传输时延模型分别为:固定不变的常数传输时延;每次传输之间相互独立的随机时延;每次传输之间具有相关性,且基于一个马尔柯夫链的随机时延。本文给出了分布式网络控制系统中被控对象在时间驱动方式下和事件驱动方式下的离散时间域下的数学模型,同时也给出了设计控制系统参数所需的控制性能指标。在上述的基础之上,本文简要地介绍了国内外分布式网络控制系统的研究现状及相关方面的工作。其次,本文在分布式网络控制系统的时延问题和系统的基本结构模型的基础之上,建立了分布式网络控制系统中通信网络部分与系统被控对象联合形成的网络化广义被控对象的数学模型。本文将分布式网络控制系统分为两类:一类是控制系统的前向通道和反馈通道均存在传输时延的双通道时延型系统,另一类是仅在控制系统的反馈通道中存在传输时延的反馈通道时延型系统。本文从两个方面分别建立了分布式网络控制系统的两种数学模型:一种将系统建模为时滞系统,另一种将系统建模为大延迟系统。本文在连续时间域以及离散时间域中分别地对两类系统建立了相应的数学模型。其中,为了简化系统建模和便于系统分析,两类系统在离散时间域中是以时间驱动方式工作的,即传感器、控制器和执行器都是基于时间触发的。本文在分布式网络控制系统的第一种数学模型的基础之上,给出了系统输出反馈控制的稳定性存在定理以及镇定控制器参数的综合设计。再次,本文以分布式网络控制系统的第二种数学模型为基础进行了系统的综合设计。本文提出了Smith时延补偿控制的综合设计法以及最优化控制设计法。对于Smith预测器法,本文从输出反馈控制和状态反馈控制两方面来设计控制器,分别得到了基于Smith预测器的输出反馈控制器和状态反馈控制器及与其相关的状态观测器。对于最优化控制设计法,本文做了时延系统与无时延系统的线性二次型性能指标的等效变换。在此基础之上,为分布式网络控制系统设计了无限时间最优化控制。本文提出了通信与控制的协同最优化控制方法。本文采用输入滞后变换为系统的扩展状态项的方法对分布式网络控制系统作了稳定性分析和系统的状态反馈控制的综合设计。本文将存在数据丢包的分布式网络控制系统建模为跳跃系统并作了稳定性分析和控制综合设计。本文对分布式网络控制系统的输入多采样率控制进行了研究。最后,本文对非线性分布式网络控制系统建立了状态和输入同时具有不确定性且输入具有延迟的T-S模糊模型。采用史密斯预估器补偿该模型的输入延迟,进而对无输入延迟的T-S模糊模型进行状态反馈控制的综合设计。对该模型T-S模糊时滞控制的综合设计。
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- [6].分布式网络管理与技术探析[J]. 通讯世界 2016(17)
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