网络控制系统的预测控制研究

论文摘要

随着计算机、网络、通信技术和控制理论的发展,网络控制系统在工业控制领域得到越来越广泛的应用,由于闭环控制中引入了网络,所以网络控制系统中也存在许多问题需要研究。网络随机延时的存在使得系统的分析和综合变得困难,如果延时足够大则会造成系统不稳定。因为预测控制采用了多步预测、滚动优化和反馈校正等控制策略,因此能够克服过程模型的不确定性,具有控制效果好、鲁棒性强等优点,从而得到了广泛的研究和应用。本文围绕具有短延时和长延时的网络控制系统,把预测控制引入到网络控制系统的分析和设计中,提出了几种新的控制策略,并分析了系统的稳定性。本文的主要研究内容是:针对传感器为时间驱动、控制器和执行器为事件驱动,延时小于一个采样周期的网络控制系统提出了延时预测内模控制策略。该策略包含时间戳BP神经网络延时预测方法,利用历史延时数据来预测下一个时刻延时值。根据得到的延时预测值,结合内模控制原理进行网络控制系统控制器的设计。其中延时环节采用Pade一阶展开近似表达法,并分析了延时预测对系统性能的影响。仿真结果表明,延时预测精度有保证,系统性能仅受内模控制器滤波系数α和延时预测精度的影响,网络控制系统性能有了很大的提高。在实际的工程系统中,采样频率的选择取决于系统中信号的最高频率,网络传输延时取决于网络本身的传输特性,由此可见网络传输延时不一定小于一个采样周期。为此,本文对延时大于一个采样周期的网络控制系统开展研究,首先对一类长延时网络控制系统进行了建模,然后对长延时网络控制系统提出了两种新的预测控制策略。一种是长延时NCS预测函数控制算法,该算法在长延时网络控制系统模型的基础上利用预测函数控制原理推导出了长延时网络控制系统的预测控制律;仿真实验和加热炉实时控制实验结果均验证了对一类长延时网络控制系统的控制采用预测函数控制方法是可行的。另一种是长延时NCS动态矩阵控制方法,该方法利用算法比较简单、计算量较小、鲁棒性较强的动态矩阵控制理论对长延时网络控制系统进行控制器的设计,获得了系统的预测控制律。仿真结果表明对一类长延时网络控制系统采用动态矩阵进行控制是有效的。网络控制系统中随机延时的存在使系统的性能变差,如果延时足够大甚至会使系统不稳定,所以本文分析了内模网络控制系统中存在的延时对系统性能的影响。由于广义预测控制、模型预测控制、动态矩阵控制等预测控制算法可以等效归结为广义内模控制,分别研究了连续内模网络控制系统和离散内模网络控制系统的稳定性问题。利用劳斯稳定性判据、李亚普诺夫方法和离散系统Z平面分析方法（朱雷稳定判据）判断内模网络控制系统的稳定性,给出了保持内模网络控制系统稳定的最大允许延时阈值τMATD。为了使内模网络控制系统获得良好的性能,在内模网络控制系统中加入延时预测环节,并分析了延时预测对系统稳定性的影响。仿真结果表明所提方法是有效的可行。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 网络控制系统的定义
• 1.3 网络控制系统的发展过程
• 1.3.1 计算机控制系统
• 1.3.2 集散控制系统
• 1.3.3 现场总线控制系统
• 1.3.4 工业以太网
• 1.4 网络控制系统的基本问题
• 1.4.1 驱动方式
• 1.4.2 时钟同步
• 1.4.3 网络延时
• 1.4.4 丢包
• 1.4.5 单包传输和多包传输
• 1.4.6 数据包乱序
• 1.4.7 网络拥塞
• 1.5 网络控制系统的研究状况
• 1.5.1 随机控制研究
• 1.5.2 鲁棒控制研究
• 1.5.3 智能控制研究
• 1.5.4 预测控制研究
• 1.5.5 稳定性研究
• 1.6 本文的研究内容
• 第二章 网络延时特性分析及测量
• 2.1 引言
• 2.2 OSI参考模型
• 2.3 TCP/IP协议
• 2.4 以太网延时特性
• 2.4.1 以太网协议（CSMA/CD）
• 2.4.2 网络延时的组成
• 2.5 网络延时测量及分析
• 2.6 本章小结
• 第三章 网络控制系统建模
• 3.1 引言
• 3.2 短延时网络控制系统模型
• 3.2.1 控制器时间驱动、执行器事件驱动短延时NCS模型
• 3.2.2 控制器时间驱动、执行器时间驱动短延时NCS模型
• 3.2.3 控制器事件驱动、执行器事件驱动短延时NCS模型
• 3.2.4 控制器事件驱动、执行器时间驱动短延时NCS模型
• 3.3 长延时网络控制系统模型
• 3.3.1 控制器时间驱动、执行器事件驱动长延时NCS模型
• 3.3.2 控制器时间驱动、执行器时间驱动长延时NCS模型
• 3.3.3 控制器事件驱动、执行器事件驱动长延时NCS模型
• 3.3.4 控制器事件驱动、执行器时间驱动长延时NCS模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 延时预测内模网络控制系统
• 4.1 引言
• 4.2 内模控制原理
• 4.2.1 简介
• 4.2.2 内模控制的性质
• 4.2.3 连续系统内模控制器设计
• 4.3 延时预测内模网络控制系统
• 4.3.1 内模网络控制系统
• 4.3.2 延时预测内模网络控制系统
• 4.3.3 延时预测方法
• 4.3.4 时间戳概念
• 4.4 系统仿真
• 4.4.1 未加延时预测系统仿真
• 4.4.2 延时预测系统仿真
• 4.5 本章小结
• 第五章 长延时网络控制系统预测函数控制
• 5.1 引言
• 5.2 预测函数控制原理
• 5.2.1 基函数
• 5.2.2 预测模型
• 5.2.3 参考轨迹
• 5.2.4 误差预测
• 5.2.5 滚动优化算法
• 5.3 长延时网络控制系统模型
• 5.4 长延时网络控制系统预测函数控制算法
• 5.4.1 预测模型
• 5.4.2 滚动优化
• 5.5 系统仿真及实验
• 5.6 本章小结
• 第六章 长延时网络控制系统动态矩阵控制
• 6.1 引言
• 6.2 动态矩阵控制原理
• 6.2.1 对象模型
• 6.2.2 反馈校正
• 6.2.3 滚动优化
• 6.2.4 动态矩阵控制的特点和优点
• 6.3 长延时网络控制系统模型
• 6.4 长延时网络控制系统动态矩阵控制算法
• 6.4.1 对象模型
• 6.4.2 反馈校正
• 6.4.3 滚动优化
• 6.5 系统仿真
• 6.6 本章小结
• 第七章 广义内模网络控制系统稳定性
• 7.1 引言
• 7.2 连续内模网络控制系统稳定性
• 7.2.1 简介
• 7.2.2 连续内模网络控制系统
• 7.2.3 连续内模网络控制系统稳定性
• 7.2.3.1 连续系统稳定性
• 7.2.3.2 状态空间稳定性
• 7.2.4 延时预测连续内模网络控制系统稳定性
• 7.2.4.1 延时预测连续内模网络控制系统
• 7.2.4.2 延时预测连续内模网络控制系统稳定性
• 7.2.5 系统仿真
• 7.2.5.1 连续系统仿真
• 7.2.5.2 状态空间系统仿真
• 7.2.5.3 延时预测连续内模网络控制系统仿真
• 7.2.6 小结
• 7.3 离散内模网络控制系统稳定性
• 7.3.1 简介
• 7.3.2 离散内模网络控制系统
• 7.3.3 离散内模网络控制系统稳定性
• 7.3.4 延时预测离散内模网络控制系统稳定性
• 7.3.4.1 延时预测离散内模网络控制系统
• 7.3.4.2 延时预测离散内模网络控制系统稳定性
• 7.3.5 系统仿真
• 7.3.5.1 离散内模网络控制系统仿真
• 7.3.5.2 延时预测离散内模网络控制系统仿真
• 7.3.6 小结
• 第八章 总结与展望
• 8.1 总结
• 8.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表和录用的论文
• 致谢