网络化控制系统中控制与调度的协同设计

【摘要】：随着线性控制理论和网络通信相关技术的发展,网络化控制系统受到越来越多的关注。相对于传统的点对点直接连接的控制系统而言,网络化控制系统有许多优点。例如,系统的安装费用低廉,系统的维护比较容易以及系统的操作也相对简单等。然而,由于通信网络的引入以及网络自身所特有的特点使得网络化控制系统存在很多难题需要解决。例如,由于网络资源是有限的,并且被连接在网络中的所有部件共享,因此就必然会导致网络诱导时延,降低控制系统的性能甚至引起系统的不稳定；还有网络资源的优化调度问题等等。网络化控制系统是由网络和控制组成的控制系统,其闭环控制性能不仅依赖于控制算法的设计,而且还依赖于对网络资源的优化调度。本文同时考虑了网络传输调度协议和控制器的设计。合理的网络传输调度协议可以保证网络的服务质量,而先进的控制器设计算法是为了保证系统控制的品质。 本文首先系统地介绍了网络化控制系统的基本概念、理论背景、发展现状,以及存在的问题。在本文中主要解决的问题是网络诱导时延。 为了提高网络资源的利用率,本文提出了实时反馈调度算法。它是在动态的EDF调度的基础上,利用反馈和优化原理,动态地调整每个控制回路的采样周期,使得各个控制回路的性能指标函数之和取得最小值,进而提高整个控制系统的稳定性能。 为了改善控制回路的控制品质,本文在传统的PID控制器的基础上,提出了单神经元PID控制器设计。由于传统的PID控制器不易动态地实时整定参数,难以对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制,通过将神经网络和PID控制器相结合,可以很好解决这个不足之处。而Smith预估控制是一种广泛应用的对纯滞后对象进行时间补偿的控制方法。为了解决被控对象对控制输入变化的灵敏度信息,即被控对象的Jacobian信息,引入了系统辨识,通过基于RBF神经网络辨识获得其灵敏度信息,进一步来提高系统的稳定性能。