具有干扰和不确定性的网络化控制系统研究及应用

发布时间：2020-03-21 12:51

【摘要】：网络化控制系统(NCSs)是一种分布式反馈控制系统。其中,系统部件,如执行器、传感器和控制器分布在不同的区域,通过无线或有线通信网络连接。与传统的点对点控制系统相比,网络化控制系统具有资源共享、成本低、易于扩展、便于安装和维护及高可靠性等优点。然而,随着网络化控制系统被广泛应用的同时,也带来了许多挑战性的问题。一方面,网络传输过程中会出现很多不确定性的因素,如网络诱导时延、数据丢包和乱序等。另一方面,控制系统本身不可避免的会受到干扰的影响,如外界输入干扰、传感器和执行器故障、网络攻击等。这些不确定性和干扰会造成系统的不稳定,甚至导致整个控制系统瘫痪。如何有效补偿网络化控制系统中出现的不确定性因素,如何有效抑制干扰和故障、如何有效防御网络攻击,是当今科学界所面临的共同难题,也是本文所要解决的关键问题。为了处理上述问题,本文设计出了相应的控制算法,并结合工业控制中的电机系统、电力系统、智能车系统及质量-弹簧-抑制系统验证了算法的有效性。主要研究内容分为以下五个部分。1)研究了具有随机延时和数据丢包的网络化控制系统的滑模跟踪控制问题。针对网络化直流永磁同步电机系统中,随机延时和数据丢包存在前馈通道和反馈通道,提出了一种基于滑模控制和伪偏导数理论的网络补偿算法。首先,把直流电机数学模型转化为等效偏格式的动态数据驱动模型。其次,设计了基于伪偏导数理论的滑模跟踪控制器。进一步,为了补偿随机延时和数据丢包,设计了一种基于滑模的网络预测控制算法。最后,通过网络化直流电机仿真实验,验证了所设计算法的有效性。2)研究了具有变拓扑结构的网络化控制系统的鲁棒H∞控制问题。针对多个汽车相互耦合的智能网联汽车系统,其中,车与车之间通过汽车网络实现通信交互,提出了一种基于鲁棒H∞控制的稳定性分析算法。首先,建立了智能网联汽车的离散时间状态空间模型,在该数学模型中,汽车网络的动态拓扑结构和网络诱导随机时延被同时考虑。其次,考虑控制器是否存在耦合,设计出了两种输出反馈控制器。其中,为了实现解耦,一种新的输出反馈耦合控制器被设计。进一步,为了保证闭环智能网络汽车系统的随机稳定性,给出了基于Lyapunov理论的时延依赖稳定性条件。最后,通过智能网联汽车仿真实验,验证了所设计算法的有效性。3)研究了具有传感器和执行器故障的切换网络化控制系统的鲁棒自适应滑模控制问题。针对具有传感器和执行器故障的切换网络化控制系统,设计了一种新的基于观测器的鲁棒滑模控制算法。首先,为了估计系统的状态和补偿干扰,设计了一种观测器。其次,提出了一种基于观测器的二阶离散时间自适应滑模控制器,其中,基于估计状态和故障的二阶离散时间自适应滑模函数被设计。不同于存在的算法,提出的二阶滑模函数的自适应性主要依赖故障的估计。进一步,设计的鲁棒滑模控制器被用在网络化控制系统中,为了补偿网络诱导时延、数据丢包和数据包乱序,设计了一种网络预测控制算法。最后,通过一个数字仿真例子和一个机械系统仿真验证了提出算法的有效性。4)研究了具有通信约束和外界干扰的网络化控制系统的K-阶滑模跟踪控制问题。针对网络化控制系统中通信约束和外界干扰同时存在的问题,提出了一种基于K-阶自适应离散滑模控制的网络预测控制算法。首先,设计了一种K-阶自适应离散滑模控制器,抑制外界干扰。其次,为了补偿通信约束,设计出了一种新的网络预测控制算法。最后,通过伺服直流电机系统验证了提出算法的有效性。仿真结果表明设计的控制算法能够有效的抑制外界干扰、补偿通信约束、并实现了很好的跟踪效果。5)研究了具有虚假数据注入攻击的网络化控制系统的鲁棒滑模控制问题。针对广域电力系统中虚假数据注入(FDI)攻击造成的区域间震荡问题。为了防御对手攻击和抑制区域间的震荡,提出了一种广域鲁棒滑模控制(WARSMC)算法。首先,为了估计系统的状态和防御执行器攻击,设计了一种扩展状态观测器。其次,提出了一种基于估计状态的广域鲁棒滑模控制算法,其中,一种新的滑模函数被构造,并设计出了一种新的趋近律。进一步,证明了提出算法的稳定性,并分析了系统的动态性能。最后,通过两区-四机电力系统和五区16-机68-路电力系统验证了算法的有效性。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP273

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