分布式网络控制系统的使用,可以增强系统可靠性、降低系统复杂度,同时通过实现快速反馈控制可以达到整体优化控制的目的,具有易于实现和节约通信费用的优点。然而如何处理分布式系统中的带宽约束是一个亟待解决的重要问题,量化控制则是解决此类问题的有效手段。目前,量化控制在分布式网络控制系统中的研究尚少。本项目包括以下研究内容1)运用量化状态估计法将分布式网络控制系统的量化控制问题转化为线性二次最优问题,进行稳定性分析和控制器设计;2)研究不同随机模式下分布式网络控制系统的量化反馈随机最优控制器设计方法,分析随机参数对子系统和整个分布式系统的影响;3)在网络部件故障等不确定因素影响下,运用量化反馈对分布式网络控制系统进行鲁棒可靠控制器设计;4)将理论研究成果通过仿真验证尝试应用于实际工业系统(宝钢热连轧系统),最终达到理论指导实践,推动基于量化反馈的分布式网络控制系统的理论分析及其工业应用的发展。
Distributed;Networked Control System;quantized feedback;modeling;
当网络存在于系统中时,就带来了布线复杂、成本提高,抗干扰性较差、灵活性不够、扩展不方便等问题。全分布式、网络化实时反馈控制系统-分布式网络控制系统DNCS(Distributed Networked Control System)在本项目中从不同角度被深入研究,并最终取得丰硕成果。项目研究了1)针对各个子系统内部不存在网络,而子系统之间通信需要经过网络的情况,研究了通信信息存在随机马尔科夫时延以及量化误差的问题。给出了鲁棒稳定控制器的设计方法。2)针对分布式网络控制系统中所涉及到的信道分配的问题,利用马尔可夫过程对其进行建模,同时考虑了网络传输带来的时延和量化误差的问题。提出了保证系统在信道随机分配、数据传输有时延和量化误差下能够随机稳定的充分条件。控制器以双线性矩阵不等式的形式给出,同时给出了一个锥补方法用于将这些双线性矩阵不等式转化为凸优化问题。3)运用预测估计器对发生网络故障进行补偿,并根据相邻预测数的不同情形建立切换系统模型,给出了系统稳定的充分判据和H∞跟踪控制器设计方法降低了系统的保守性,减少了时延和错序等网络故障对网络造成的负面影响,使系统具有较好H∞干扰抑制能力和跟踪效果。4)在网络信息模式下,针对输入饱和受限不确定状态时滞系统研究了分布式MPC算法,给出了针对不确定系统不变集的估计条件,获得分布式MPC控制器。此外,我们还研究了网络控制系统相关的重置控制系统分析与综合;多智能体协调控制问题研究。一系列相关研究内容均取得了一系列的成果。项目研究所得的理论结果可通过仿真验证尝试应用于实际工业系统。发表了41篇SCI/EI论文,申请发明专利8项(含授权3项)。