针对多变量网络学习控制系统中多回路之间存在延时和丢包率各异等网络不确定性问题,本项目主要深入研究了多变量网络学习控制系统的建模、学习算法、稳定性、性能评价、补偿策略及系统实现,主要成果1)提出了具有多回路网络不确定性的两层网络学习控制系统概念,针对具有不同传输特性的通信网络,提出了多种网络学习控制系统建模新方法;2)开展了多种智能机理和先进控制策略的对比研究,提出了多种适用于两层网络多变量控制系统架构特点的学习控制策略新方法;3)基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式等方法,理论分析了网络不确定性环境下学习控制策略的稳定性和鲁棒性;4)在网络综合性能研究的基础上,提出了基于主客观组合评价的适合两层网络多变量学习控制系统的网络性能综合评价方法;5)针对通信参量引起的不确定,提出了消除或降低网络不确定性的补偿策略,给出了系统稳定及镇定的条件;6)设计了多变量多通道网络学习控制系统底层仿真软件,开发了网络终端设备,构建具有多回路网络不确定性的网络学习控制系统国际开放实验平台,并对网络综合性能进行评价和验证。本项目成果为基于学习优化控制策略的网络控制深入研究和实际应用奠定了基础。
英文主题词networked learning control;multivariable system;multi-loop multi-loop network nondeterministic issues