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基于预测控制策略的网络控制系统研究

段英尧  
【摘要】:网络控制系统,是通过网络形成闭环的一类反馈控制系统。与常规控制系统相比,网络控制系统具有成本低、系统集成方便、安装维护简单、灵活性强、可靠性高等优点,因而在工业界得以广泛应用,如现场总线控制系统和工业以太网等。网络控制系统采用共享网络代替传统的点对点连接形式实现数据交换。这种系统结构带来了一系列传统控制系统中从未遇到的问题,如随机传输时延、数据丢包、数据包时序错乱等,统称为网络约束。这些网络带来的缺陷,会使控制性能恶化,甚至导致系统不稳定。因此,如何处理网络约束,成为网络控制系统研究的基本问题。在针对上述问题的研究中,基于预测控制策略的方法因充分利用了网络控制系统的特性而日渐流行。在这方面最具有代表性的方法是网络预测控制策略,其可行性已经被理论分析和实物实验所证实。但是这一方法仍然存在一个重要的问题——由于控制器对执行器实际应用的控制输入信息的不确定而导致实际控制输入和预测控制输入之间存在误差。本文正是从有效解决这一问题出发,提出了一种可以有效克服预测输入误差的新型系统结构——异步更新预测网络控制系统,并围绕其设计、实现与分析展开研究。本文首先对网络预测控制策略中的预测控制输入误差问题进行了深入分析,在此基础上提出了基于主动补偿策略的异步更新预测网络控制系统结构。按照其中不同网络节点的功能,将系统实现分为输出数据处理、控制输入计算和控制输入更新三个部分分别加以阐述。通过对系统不同运行状态的对比分析进一步展示了系统的混合驱动模式、确定性传输机制和数据缓存与选择策略等关键环节的实现过程。该结构不依赖于控制算法和网络协议,可同时处理前向通道和反馈通道的随机时延、数据丢包和数据包顺序错乱等问题,并有效消除经典网络预测控制策略中的预测控制输入误差。接下来,在本文提出的异步更新预测网络控制系统结构下,分别应用三种不同的控制算法,完成了网络控制器的设计,探讨了相应的闭环系统稳定性分析方法,并通过仿真实例验证了控制策略的有效性。(1)在异步更新预测网络控制系统框架下,提出了适用于有限阶跃响应模型描述的被控对象的网络化动态矩阵控制算法。此时,传统的基于单值(控制序列的首项)应用的预测控制算法变为控制序列的应用长度变化(包含但不限于首项)的控制算法。通过将闭环系统转化为脉冲响应模型,分析得到了适用于应用长度变化的动态矩阵控制算法的鲁棒稳定性判据。该判据在网络时延与连续丢包有界且模型不确定性满足一定范围的假设下成立。最后通过基于True Time工具箱的仿真实验验证了控制策略的有效性。(2)在异步更新预测网络控制系统框架下,提出一种适用于状态空间模型描述的被控对象的网络化状态反馈控制算法。在该算法中使用扩展状态观测器实现模型预测与在线校正功能。通过适当的变换,将闭环系统等效为一类特殊的基于模型的网络控制系统,其更新周期为回路时延。在固定时延和随机时延条件下分别得到了闭环系统的稳定性判据。在True Time网络仿真环境下,基于两级线性倒立摆系统的实际参数建立仿真对象模型,结果验证了不同网络负载条件下算法的有效性。(3)在异步更新预测网络控制系统框架下,提出了基于多项式模型的网络化广义预测控制算法。基于传感器节点的反馈数据包(包含实际历史输入/输出序列)提出了事件驱动的在线模型参数辨识算法。将闭环系统表示为增广状态空间模型的形式,基于切换系统方法得到了随机时延条件下的稳定性判据。最后通过仿真实例,验证了在不同时延条件下算法的有效性。最后对本文主要内容进行了总结,指出了未来可能进一步开展的研究工作,并对网络控制系统的发展趋势和应用前景进行了展望。


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