通讯受限的网络化系统的状态估计的研究

发布时间：2017-10-27 13:39

  本文关键词：通讯受限的网络化系统的状态估计的研究

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【摘要】：网络化状态估计系统(NSES)是通过将网络引入到传统点对点的控制系统中而组成的系统。NSES具有很多优势,比如灵活性高、能够实现信息资源共享和扩展、增加了系统的可靠性以及易于维护等优点,因此一直受到控制领域的广泛关注。但是,由于网络的引入,会使得整个系统的分析和设计变得更加复杂,同时也会不可避免地引起通讯受限、网络诱导时延、数据包丢失、多包传输、时序错乱和变采样等问题,这些问题的出现,都有可能会降低系统的性能甚至会导致系统的不稳定。在NSES中,关于如何补偿在通讯受限且存在网络诱导时延和数据包丢失情况的问题至关重要。本文所进行的研究主要是基于传统Kalman最优状态估计算法,针对NSES中,在通讯受限且存在数据包丢失和网络诱导时延的情况下,如何解决网络化状态估计系统中状态的补偿问题。将问题分解成多种情况,依次进行阐述,并分别提出了状态补偿的最优状态估计算法。主要研究内容如下：首先,根据NSES通讯受限情况的不同,具体可分为四种情况进行考虑。分别详细描述NSES中仅在通讯受限情况、在通讯受限且存在数据包丢失情况、在通讯受限且存在网络诱导时延情况以及在通讯受限且同时存在网络诱导时延和数据包丢失情况对应的问题并构造出不同的系统模型,且给出相应的状态补偿方法。其次,针对上述四种通讯受限情况的情况,分别提出了对应的离散随机线性系统的网络化最优状态估计算法,根据线性最小方差估计准则,使用线性最小方差估计的Kalman最优滤波原理,完成对NSES在状态完全可观测时的状态估计,得到了最优滤波基本方程。再次,在实际应用过程中,使用网络化最优状态估计算法时,由于初始值的选择不准确或者因对于对象的物理过程了解不够而造成模型错误的问题,因此可能会导致滤波发散的问题。本章针对上述通讯受限的情况,给出了滤波发散问题的解决方案,并给出了相应的衰减记忆滤波算法。最后,针对给出的网络化最优状态估计补偿方法和解决NSES滤波发散问题的方法,通过仿真来验证所做理论分析的正确性以及所提方法的真实有效性。
【关键词】：网络化状态估计系统 通讯受限 数据包丢失 网络诱导时延 状态估计
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究课题的研究背景及意义11-12
• 1.2 研究课题的国内外研究现状12-15
• 1.2.1 网络诱导时延13-14
• 1.2.2 数据包丢失14-15
• 1.2.3 通讯受限15
• 1.3 本文研究内容和结构安排15-17
• 第二章 预备知识17-27
• 2.1 线性最小方差估计17-19
• 2.2 Lyapunov稳定性定理19-20
• 2.3 Kalman最优滤波算法20-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 网络化最优状态估计27-55
• 3.1 引言27-28
• 3.2 问题描述28-32
• 3.2.1 通讯受限的NSES29-31
• 3.2.2 存在网络诱导时延的NSES31-32
• 3.2.3 存在数据包丢失的NSES32
• 3.3 网络化最优状态估计算法32-38
• 3.3.1 传统最优状态估计算法32-33
• 3.3.2 通讯受限的网络化最优状态估计算法33-34
• 3.3.3 通讯受限且存在网络诱导时延的网络化最优状态估计算法34-36
• 3.3.4 通讯受限且存在数据包丢失的网络化最优状态估计算法36-38
• 3.4 网络化最优状态估计算法的稳定性38-48
• 3.4.1 网络化状态估计系统的可控性38-40
• 3.4.2 网络化状态估计系统的可观测性40-43
• 3.4.3 网络化最优状态估计算法的稳定性43-47
• 3.4.4 网络化最优状态估计算法的步骤47-48
• 3.5 数值实例48-53
• 3.5.1 Kalman最优滤波状态估计48-49
• 3.5.2 通讯受限的NSES的网络化最优滤波状态估计49-53
• 3.6 本章小结53-55
• 第四章 网络化最优状态估计的发散问题55-62
• 4.1 引言55-56
• 4.2 问题描述56-57
• 4.3 主要结果57-59
• 4.3.1 滤波发散的解决方法介绍57
• 4.3.2 通讯受限的网络化衰减记忆滤波算法57-59
• 4.4 数值实例59-61
• 4.5 本章小结61-62
• 总结和展望62-63
• 参考文献63-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69-71
• 致谢71

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本文编号：1103754