在实际的网络化控制系统中,由于时钟误差、外部干扰、器件故障、通讯协议限制以及人为调整等原因,传感器等间距采样的假设不一定成立。本项目针对变采样网络化控制系统,在充分考虑网络延时、数据丢失等网络约束条件的基础上,以Lyapunov稳定性理论为基础,应用鲁棒控制理论、切换系统理论、时滞系统理论、线性矩阵不等式等理论与方法研究变采样网络化控制系统的分析与综合问题。主要内容包括建立合理的系统模型,提出高性能的控制器设计方法,应用网络预测控制的思想补偿网络延时及数据丢失对系统的影响,提出采样周期的主动调整策略,提出变采样网络化控制系统的稳定性判据,通过计算机仿真和实验研究检验理论结果的正确性、控制算法的可行性和有效性。本项目的研究可以进一步丰富和完善网络化控制理论和采样控制理论,对网络化控制理论的工程应用具有一定的指导意义。
Networked control systems;time-varying sampling;Network constraints;Stability;Networked predictive control
在网络化控制系统中,由于时钟误差、外部干扰、器件故障、通讯协议限制以及人为调整等原因,等周期采样的假设不一定成立。本项目主要研究变采样网络化控制系统的分析与综合问题,主要研究内容包括建立系统的数学模型、补偿网络延时及数据丢失对系统的影响、系统稳定性分析以及仿真和实验验证等。 在变采样网络化控制系统建模问题方面,提出两种建模方法。一种方法是将采样周期的可变性与网络延时的可变性转化为系统模型参数的不确定性,将闭环系统建模成一个具有范数有界不确定性的离散时滞系统,进而应用“Lifting”技术,将离散时滞系统转换成切换系统。另一种方法是将变采样网络化控制系统建模成为具有时变输入延时的线性连续系统。在补偿网络延时及数据丢包方面,在预测控制的框架下实现了对网络延时及数据丢包的主动补偿,提出了几种新的预测控制方法及产生预测控制序列的方法。在系统稳定性分析方面,提出了新的Lyapunov泛函构造方法,该方法更加充分地利用了延时信息,得到了保守性更小的稳定性条件。针对采样周期的主动调整问题,将其转化为一个广义系统的控制问题。把采样周期看作广义系统的输入控制量,把网络延时与丢包率等指标看作是系统的输出量,控制的目标是使系统输出能够跟踪参考输入值。最后,建立了变采样网络化控制系统的仿真与实验平台,验证了所提出的理论与方法的正确性与有效性。 在自然科学基金的支持下,三年来出版学术专著1部,发表学术论文21篇,其中SCI论文8篇,授权发明专利3项,受理发明专利4项,获2014年国家自然科学二等奖1项(排名第四),获2013年教育部自然科学一等奖1项(排名第三),获2013年国防科技进步二等奖1项(排名第二),获2012年国防科技进步二等奖1项(排名第四),培养博士研究生3名,硕士研究生3人。项目负责人于2013年破格晋升为正教授,并入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”及北京高等教育“青年英才计划”,于2014年入选中组部“青年拔尖人才支持计划”。