分布时滞网络控制系统的鲁棒控制方法研究
发布时间：2020-07-30 18:25
【摘要】：随着科技的不断发展,对网络控制系统(Networked Control Systems,NCSs)领域的研究己逐渐成为学者们的热点研究方向。然而,由于网络带宽和通信机制的限制,网络控制系统通信信道中普遍存在时延和丢包的问题,同时,伴随着通信网络的引入,时滞不可避免地出现在被控对象中,影响着系统的控制效果。分布时滞与网络诱导时滞和随机时滞不同,其广泛存在于材料热加工、飞机动力以及火箭发动机等实际系统中,因此,研究带有分布时滞的系统更具有实际意义。本论文针对不同的外部噪声类型,选取不同的性能指标,逐步深入地对分布时滞网络控制系统鲁棒控制器设计问题展开研究,主要研究内容如下:首先,针对非线性的分布时滞NCSs,采用T-S模糊模型予以描述,研究了一类鲁棒H_∞和L_1控制器设计问题。一方面,应用T-S模糊建模思想和平行分布补偿(Parallel Distributed Compensation,PDC)原理得到闭环控制系统的全局模糊模型。当系统的外部干扰及输出信号同为能量有界时,构造时滞相关且基依赖的Lyapunov-Krasovskii泛函,使最终求得的稳定性判据的保守性更低,并由此得到有效的H_∞控制器设计方法。另一方面,借助新型的Lyapunov函数得到使闭环控制系统满足均方渐近稳定的性能准则。随后通过求解LMI的凸优化问题来获取满足L_1性能指标的控制器参数。其次,当控制器参数存在误差变化时,提出了一类分布时滞NCSs的鲁棒H_∞以及L_2-L_∞非脆弱控制器设计方法。基于Lyapunov稳定性理论并结合相关引理进行辅助分析,推导出使得闭环控制系统渐近稳定且满足给定性能约束的H_∞和L_2-L_∞控制器的存在条件。通过对非线性项进行解耦,得到非脆弱鲁棒控制器参数的求解方法。通过实例仿真验证了与常规控制器相比非脆弱控制器有着同样好的收敛效果。最后,考虑执行器失效故障以及控制器参数摄动对非线性分布时滞NCSs的影响,针对带有量化误差的非理想网络环境,设计了一类鲁棒非脆弱L_2-L_∞容错控制器。引入两个静态对数量化器,并应用扇形有界法以参数不确定的形式对量化误差进行表示。应用T-S模糊建模思想以及PDC原理建立全局模糊的故障模型矩阵。通过选取合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,使得所设计的L_2-L_∞控制器具有更低的保守性,并通过实例仿真验证了控制器设计方法的有效性。
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP273
【图文】：
东北石油大学硕士研究生学位论文第一章 绪 论研究背景及意义系统[1,2](Network Control Systems，NCSs)是一种全分布式成的闭环网络化实时反馈控制系统。由于引入通信网络，控制器、驱动器和执行器等元件能更为便捷的实现信息共统的各个部件之间采用的是点对点式直接连接，使得现场投入成本增加。不同于传统的控制方式，NCSs 的全分布度，通过远程控制和网络资源共享提高系统的灵活性，减于一些较为复杂的被控对象模型、更大的被控范围以及制器数量，则可采取工程应用中对设计及实现网络化控制布线的场景的方法。由此，网络化控制系统得以在更为广行器群或无人驾驶运载工具群的控制，通讯卫星或导航编及调度，或是智能交通中交通工具的协调等领域[3-5]。
1 1X PX P，2 2X PX P，3 3X PX P，1 1Y PY P，2 2Y PY P，11 1 ，K KP。变量替换后即可得到式(2-2-10)和(2-2-11)。因此，定理 2.2.2 证毕。2.2.4 实例仿真考虑形如式(2-2-1)的不确定时滞系统，相应参数如下： 1 11 12 30.5 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.10.8 10.3 0.1 0.2 0.1 0.2 0 0.10.6 0 0.1 00.1 0 0.50.5 0.6 0.1 0.20.1 0 0 0.2, 1, 0.50.1 0.1 0.2 0A A B B CD D M NN N h d ， ， ， ， ，， ， ， ，， 。根据定理 2.2.2，在初始条件0x [ 0 .5;0.4]和干扰输入-1.5tw( t ) 3e下，可得最优解* 0.7669，此时求得控制器参数为：1.5342 10.59049.2264 4.6260K 系统的状态曲线如图 2.2.1 和图 2.2.2 所示。
1 1X PX P，2 2X PX P，3 3X PX P，1 1Y PY P，2 2Y PY P，11 1 ，K KP。变量替换后即可得到式(2-2-10)和(2-2-11)。因此，定理 2.2.2 证毕。2.2.4 实例仿真考虑形如式(2-2-1)的不确定时滞系统，相应参数如下： 1 11 12 30.5 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.10.8 10.3 0.1 0.2 0.1 0.2 0 0.10.6 0 0.1 00.1 0 0.50.5 0.6 0.1 0.20.1 0 0 0.2, 1, 0.50.1 0.1 0.2 0A A B B CD D M NN N h d ， ， ， ， ，， ， ， ，， 。根据定理 2.2.2，在初始条件0x [ 0 .5;0.4]和干扰输入-1.5tw( t ) 3e下，可得最优解* 0.7669，此时求得控制器参数为：1.5342 10.59049.2264 4.6260K 系统的状态曲线如图 2.2.1 和图 2.2.2 所示。
本文编号：2775911
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP273
【图文】：
东北石油大学硕士研究生学位论文第一章 绪 论研究背景及意义系统[1,2](Network Control Systems，NCSs)是一种全分布式成的闭环网络化实时反馈控制系统。由于引入通信网络，控制器、驱动器和执行器等元件能更为便捷的实现信息共统的各个部件之间采用的是点对点式直接连接，使得现场投入成本增加。不同于传统的控制方式，NCSs 的全分布度，通过远程控制和网络资源共享提高系统的灵活性，减于一些较为复杂的被控对象模型、更大的被控范围以及制器数量，则可采取工程应用中对设计及实现网络化控制布线的场景的方法。由此，网络化控制系统得以在更为广行器群或无人驾驶运载工具群的控制，通讯卫星或导航编及调度，或是智能交通中交通工具的协调等领域[3-5]。
1 1X PX P，2 2X PX P，3 3X PX P，1 1Y PY P，2 2Y PY P，11 1 ，K KP。变量替换后即可得到式(2-2-10)和(2-2-11)。因此，定理 2.2.2 证毕。2.2.4 实例仿真考虑形如式(2-2-1)的不确定时滞系统，相应参数如下： 1 11 12 30.5 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.10.8 10.3 0.1 0.2 0.1 0.2 0 0.10.6 0 0.1 00.1 0 0.50.5 0.6 0.1 0.20.1 0 0 0.2, 1, 0.50.1 0.1 0.2 0A A B B CD D M NN N h d ， ， ， ， ，， ， ， ，， 。根据定理 2.2.2，在初始条件0x [ 0 .5;0.4]和干扰输入-1.5tw( t ) 3e下，可得最优解* 0.7669，此时求得控制器参数为：1.5342 10.59049.2264 4.6260K 系统的状态曲线如图 2.2.1 和图 2.2.2 所示。
1 1X PX P，2 2X PX P，3 3X PX P，1 1Y PY P，2 2Y PY P，11 1 ，K KP。变量替换后即可得到式(2-2-10)和(2-2-11)。因此，定理 2.2.2 证毕。2.2.4 实例仿真考虑形如式(2-2-1)的不确定时滞系统，相应参数如下： 1 11 12 30.5 0.2 0.2 0.1 0.1 0.2 0.10.8 10.3 0.1 0.2 0.1 0.2 0 0.10.6 0 0.1 00.1 0 0.50.5 0.6 0.1 0.20.1 0 0 0.2, 1, 0.50.1 0.1 0.2 0A A B B CD D M NN N h d ， ， ， ， ，， ， ， ，， 。根据定理 2.2.2，在初始条件0x [ 0 .5;0.4]和干扰输入-1.5tw( t ) 3e下，可得最优解* 0.7669，此时求得控制器参数为：1.5342 10.59049.2264 4.6260K 系统的状态曲线如图 2.2.1 和图 2.2.2 所示。
【参考文献】
相关期刊论文 前6条
1 邱占芝;赵丽娜;石磊;;有数据包丢失奇异网络控制系统H_∞控制器设计[J];智能系统学报;2015年01期
2 肖会芹;何勇;吴敏;肖伸平;;基于T-S模糊模型的采样数据网络控制系统H_∞输出跟踪控制[J];自动化学报;2015年03期
3 傅强;;航空发动机被动容错控制系统鲁棒性设计[J];测控技术;2013年05期
4 游科友;谢立华;;网络控制系统的最新研究综述[J];自动化学报;2013年02期
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6 胥布工,魏正红;具有任意未知常时滞系统的鲁棒稳定性(英)[J];控制理论与应用;1998年03期
本文编号：2775911
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