复杂网络化系统的多种预测控制研究

发布时间：2020-12-11 17:32

　　随着工业的发展和科技的进步,人们逐渐将网络嵌入到控制系统中,控制系统中的各分布式组件之间通过网络进行相互的信号传递和交流。与传统的点对点系统相比,控制系统中因为网络的引入带来了许多便利,比如不受空间的限制、降低了能源的消耗和成本、易于维护和拓展、可以实现资源共享等。因而,网络控制系统被广泛地应用在生产生活的各个领域中,比如车辆工程、航天航海等领域。但是,在控制系统中由于网络引入带来好处的同时,一些新的问题也随之产生,比如网络诱导产生的数据丢包、数据紊乱、时滞等现象。这些问题的产生将会降低系统的性能,甚至使系统不稳定。特别是当系统中含有非线性项或者外部扰动时,运用传统的控制理论就很难使控制系统达到人们所期望的性能。于是,预测控制机制被提出以补偿时滞或丢包对系统性能的影响。预测控制对系统的数学模型要求不高,可以很好地跟踪信号、抵抗外界干扰以及克服模型中的不确定性,并能够直接处理纯滞后的过程,因而具有优良的控制性能。为了对数据丢包和网络诱导时滞进行补偿,本文主要研究了复杂网络化系统的三种预测控制方法,分别是基于观测器的预测控制方法、T-S模糊预测控制方法和数据驱动的预测控制方法。首先,给出了... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无时滞补偿时多智能体系统的输出

图 2-3 时滞不匹配时具有时滞补偿的多智能体输图 2-4 时滞匹配时且具有时滞补偿的多智能体输出类具有时滞不匹配的多智能体网络系统的稳定性和反馈预测控制机制，对通信频道上的网络诱导时滞

18图 2-4 时滞匹配时且具有时滞补偿的多智能体输出类具有时滞不匹配的多智能体网络系统的稳定性和反馈预测控制机制，对通信频道上的网络诱导时滞和输入-输出稳定的充分条件。最后用个数值仿真

【参考文献】：
期刊论文
[1]网络化控制系统改进事件触发机制与L_∞控制协同设计研究[J]. 李富强,郜丽赛,张益维.  计算机应用研究. 2018(08)
[2]网络控制系统的预测控制算法研究进展[J]. 陈勇,李猛.  电子科技大学学报. 2016(04)



本文编号：2910947