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网络控制系统的时延补偿策略研究 摘要 | | i i it i ii ii ii i iii ii i iii y 17 4 0 5 5 3 网络控制系统是一种通过网络构成的闭环分布式反馈控制系统。它具有信息 资源共享、系统成本低、使用灵活、易于维护等优点，但是由于网络时延的存在， 网络控制系统的控制指令和传输信息不能及时执行，从而导致系统性能变差，严 重的甚至会影响系统的稳定性。为了更有效的解决网络时延问题，提高网络控制 系统的稳定性，本论文在分析网络时延特性的基础上，提出了两种时延补偿策略。 针对网络控制系统中时延小于一个采样周期的网络时延问题，根据预测控制 中动态矩阵控制的特点，提出了一种基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略，利 用动态矩阵控制算法对网络控制系统中的时延信号的未来情况进行预测，用来补 偿其在网络传输中的时延；针对网络控制系统中的不确定时延问题，在分析循环 服务网络和随机争用网络时延特性的基础上，提出了一种基于神经元控制器的时 延补偿策略，利用神经元良好的学习能力来克服网络控制系统中不确定时延的影 响，实现对网络时延的补偿，并结合具体的实例分别对两种时延补偿策略进行仿 真实验，通过与传统p i d 控制的比较，进一步验证了该策略的有效性和优越性。 为了更好地进行网络控制系统的仿真实验，引入了t m e t i m et 具箱，该工具箱 能够对网络控制系统的网络延时、网络参数、系统性能、控制方法等进行综合仿 真研究，并利用t m e t i m e 工具箱搭建网络控制系统仿真平台，结合具体的仿真 实例对常用的两种控制网络以太网和令牌网进行仿真研究，并验证了以太网 和令牌网的特点。 关键词网络控制系统网络时延时延补偿动态矩阵控制神经元控制 u d e l a yc o n 口e n s a t i o ns t ra t e g y r e s e a r c ho ft 脏n e t w o r k c o n t r o ls y s t e m s a b s t r a c t n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sa l ed i s t r i b u t e df e e d b a c kc o n t r o ls y s t e m sw h o s es e n s o 娼，i ta l l o w s f o rr e d u c e dw i r i n g ，a sw e l la sal o w e ri n s t a l l a t i o nc o s t i ta l s op e r m i t sg r e a t e ra g i l i t yi nd i a g n o s i s a n dm a i n t e n a n c ep r o o i 蛐b u td u et ot h ee x i s t e n c eo fn e t w o r kd e l a y , n e t w o r kc o n t r o ls y s t e m c o n t r o lc o m m a n d sa n dt r a n s m i ti n f o r m a t i o no f t e nc a n n o tp r o m p t l ye x e c u t e d , t h u sc a u s et h e s y s t e mp e r f o r m a n c e ，e v e na f f e c tt h es t a b i l i t yo ft h es y s t e m i no r d e r t os o l v et h ep r o b l e m ，i m p r o v e t h en e t w o r kd e l a yt h es t a b i l i t yo ft h en e t w o r kc o n t r o ls y s t e m ，t h i sp a p e ra n a l y z e dt h e c h a r a c t e r i s t i c so fd e l a yi nn e t w o r ki sp r o p o s e d ，b a s e do nt h et w ok i n d so fd e l a yc o m p e n s a t i o n s t r a t e g y a i m i n ga tt h en e t w o r kd e l a yw h i c ha r el e s st h a no n es a m p l i n gp e r i o di nn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m s ，a c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c so fd y n a m i cm a t r i xc o n t r o li np r e d i c t i v ec o n t r o l ，an e w c o m p e n s a t i n gs t r a t e g yi sp r o p o s e di nt h i sp a p e rb a s e do nt h ed y n a m i cm a t r i xc o n t r o lm e t h o d t h i s s t r a t e g yc a np r e d i c tt h ef u t u r es i t u a t i o no ft h ed e l a ys i g n a l si nt h en e t w o r k e dc o n t r o ls y s t 锄， u s i n gd y n a m i cm a t r i xc o n t r o la l g o r i t h mt oc o m p e n s a t ef o rt h ed e l a yi nn e t w o r kt r a n s m i s s i o n a i m i n ga tt h ep r o b l e mo fu n d e t e r m i n e dt i m ed e l a yi nn e t w o r kc o n t r o ls y s t e m ，t h es t r a t e g yb a s e d o nn e u r o nc o n t r o l l e rf o rc o m p e n s a t i n gt i m ed e l a yi sp r o p o s e di na c c o r d a n c e 、访l l lt h ec h a r a c t e r i s t i c a n a l y s i s o ft i m ed e l a yi n c y c l i cs e r v i c en e t w o r ka n dr a n d o mc o n t e n t i o nn e t w o r k i nt h i s s t r a t e g y , t h ei n f l u e n c eo fu n d e t e r m i n e dd e l a yi nn c si so v e r c o m e db yu s i n gt h ee x c e l l e n tl e a r n i n g a b i l i t yo fn e u r o n c o n n e c t i n gw i t ht h ec o n c r e t ee x a m p l e s ，t h i sp a p e rd o e ss o m es i m u l a t i o n e x p e r i m e n t s ，a n dt h es i m u l a t i o nr e s u l t sv e r i f yt h ev a l i d i t yo ft h ep r o p o s e ds t r a t e g yb yc o m p a r i s o n 、析t l lt h et r a d i t i o n a lp i dc o n t r 0 1 i no r d e rt ot a k es i m u l a t i o no fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sb e t t e r , t h e p a p e ri n t r o d u c e sa ni d e a ls i m u l a t i o nt o o lo fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s - t r u e t i m et o o l b o x ，w h i c h c a ng i v ea ns y n t h e t i cs i m u l a t i o nf o rn e t w o r kd e l a y , n e t w o r kp a r a m e t e r s ，s y s t e mp e r f o r m a n c e , c o n t r o lm e t h o da n ds oo n b yu s i n gt h et m e t i m et o o l b o x ，at e s t i n gp l a t f o r mf o rn e t w o r k e d c o n t r o ls y s t e m si sp r o p o s e d ，a n dt h e n ，c 咖e c 血gw i t ht h ec o n c r e t ee x a m p l e s ，t h es i m u l a t i o no f i i i e t h c r n c tn e t w o r ka n dt o k e nr i n gn e t w o r ki sc a r r i e do u t t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h i s t o o l b o xi sa ne f f e c t i v et o o lt or e a l i z es i m u l a t i o n f o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sa n dt h e c h a r a c t e r i s t i c so fe t h e r n e tn e t w o r ka n dt o k e nr i n gn e t w o r ka r ev e r i f i e ds i g n i f i c a n t l y k e yw o r d sn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s d y n a m i cm a t r i xc o n t r o ln e u r o nc o n t r o l 目录 第一章绪论1 1 1 课题研究的背景与意义。l 1 2 网络控制系统的特点2 1 2 1 信道带宽有限2 1 2 2 采样和传输延迟2 1 2 3数据丢包3 1 2 4 单包传输与多包传输3 1 3网络控制系统的研究方法4 1 3 1基于稳定性分析的设计方法4 1 3 2 基于系统综合的设计方法4 1 4 网络控制系统中网络时延的研究现状。5 1 4 1网络时延的分析和补偿6 1 4 2 控制器设计7 1 5 论文的主要研究内容1 0 第二章网络时延特性分析1 l 2 1 引。言1 1 2 2 网络时延1 1 2 3 三种典型的网络协议1 2 2 3 1以太网( c s m a c d ) 1 2 2 3 2 令牌环网( t o k e n - p a s s i n gb u s ) 1 3 2 3 3c a n 网1 4 2 4e t h e r n e t 与t o k e nb u s 的网络时延特性分析1 5 2 4 1e 廿l e m e t 网络时延特性分析1 6 2 4 2t o k e nb u s 网络时延特性分析1 7 2 5 节点驱动方式1 8 2 6 本章小结1 9 第三章基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略研究2 0 3 1引言2 0 3 2 动态矩阵控制2 0 3 3 动态矩阵控制的时延补偿策略2 2 v 3 4 分段动态矩阵控制2 4 3 4 1a r t t 时延在线估计技术。2 4 3 4 2 分段动态矩阵控制的时延补偿策略。2 5 3 5 仿真研究2 9 3 6 本章小结3 0 第四章基于神经元控制的网络时延补偿策略研究。3 l 4 1 引言31 4 2 神经元控制31 4 3 神经元控制器设计3 3 4 4 仿真研究一3 5 4 5 本章小结3 8 第五章基于t r u e t i m e 的网络控制系统的仿真研究3 9 5 1 网络控制系统的仿真模型结构3 9 5 2 网络控制系统仿真工具箱t r u e t i m e 4 0 5 2 1 t r u e t i m e 简介4 0 5 2 2 t r u e t i m e 安装与启动4 0 5 2 3t m e t i m ek e r n e l 模块一4 l 5 2 4t r u e t i m en e t w o r k 模块4 2 5 2 5 t r u e t i m e 工具箱的初始化4 3 5 3 仿真实例4 4 5 4 本章小结4 7 第六章结论与展望。4 9 6 1 结论4 9 6 2 展望4 9 参考文献5 1 致谢。5 5 攻读硕士学位期间发表的学术论文5 7 v l 青岛科技大学硕士研究生学位论文 第一章绪论 1 1 课题研究的背景与意义 随着网络技术的迅速发展和科技的不断进步，控制系统的结构也随之不断发 展。传统的控制系统大多通过点对点的专线将传感器信号传送到控制器，然后再 通过点对点的专线将控制信号传送到执行器，在这种结构模式下的控制系统通常 布线相对比较复杂，系统的可靠性、抗干扰性和灵活性较差，扩展不方便，而且 还存在故障诊断和维护相对比较困难等弊端。为了更好的解决这些问题，将网络 引入到了控制系统中，构成了网络控制系统。 网络控制系统( n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s ，简称n c s ) 是通过网络形成的 反馈控制系统，在该类系统中，被控对象与控制器以及控制器与驱动器之间是通 “ 过一个公共的网络平台相连接，这种网络化的控制模式具有信息资源能够共享、 连接线数少、易于扩展、易于维护、高效率、高可靠性及灵活性强等优点，但是 由于将网络引入了控制系统，使得系统的分析变得非常复杂，n c s 的复杂性是由 “ 网络自身的特点所决定的，主要在于以下三个方面： 第一，因为在n c s 中，多用户共享通信线路，再加上网络带宽有限，使得 在控制器、执行器和传感器之间出现了时延现象，并且这些时延具有时变性。 一 第二，传输数据通过网络在众多计算机和通讯设备之间传输，因为传输路径 不唯一，容易引起网络时延和网络数据包的时序错乱。 第三，由于网络的引入，使得控制系统不可避免地存在网络阻塞和连接中断， 从而导致网络数据包的时序错乱和数据包丢失。 因此，需要对网络控制系统进行更深入的研究。n c s 中网络时延的存在会降 低系统性能甚至引起系统不稳定，虽然时延系统的分析和建模最近几年已取得了 比较大的进展，但在n c s 中存在着多种不同性质的时延，主要有恒定时延、有 界时延、随机时延等，使得现有的研究方法一般难以进行相应的研究。要使n c s 稳定并且具有良好的动态性能，就必须研究与之相适应的分析和设计理论，如何 解决网络控制系统中存在的时延问题已成为国际学术界的主要热点问题之一。 在n c s 中，由于存在网络时延，系统的控制指令和传输信息往往不能够及 时执行，从而导致系统性能变差，严重的甚至会影响到系统的稳定性。而传统的 控制理论又难以应用到网络控制系统中，所以必须针对网络控制系统的特点给出 新的控制设计和系统分析的方法，研究适合于网络环境的先进控制策略，提高 网络控制系统的时延补偿策略研究 n c s 的稳定性。本课题通过研究时延补偿策略来对n c s 中的时延问题进行有效 的补偿，从而提高n c s 的稳定性和有效性，因此研究本课题具有重要的理论意 义和实用价值。 1 2 网络控制系统的特点 n c s 具有结构网络化、节点智能化、控制现场化、功能分散化、系统开放化 和产品集成化的特点，使得该系统具有如下突出优点：可以实现通信资源共享， 提高了系统的模块性、灵活性、可靠性，减少了安装和维护的费用，能够进行远 程操作与控制等。但在n c s 中，网络的介入也带来了一些新问题，使其成为网 络控制系统的新特点【1 1 。 1 2 1 信道带宽有限 在通信网络中，实际上在单位时间内所能够传输的信息量是有限的。在很多 系统中，由于带宽的限制对整个n c s 的运行产生了很大的影响，例如，用于安 全需求的无人驾驶系统、水下控制系统以及传感网络等。对这样的系统，如何在 有限带宽的条件下设计出有效的控制策略保证整个系统的性能，是目前n c s 研 究中一个需要重点解决的问题。 1 2 2 采样和传输延迟 在n c s 中通过网络传送一个连续的信号时，首先需要对信号进行采样，经 过编码处理后通过网络传送到接收端，再从接收端对其进行解码。与传统的数字 控制系统所不同的是，n c s 中信号的采样频率通常是非周期且时变的。例如，在 调度网络( 如基于c s m a 协议的d e v i c e n c t 和e t h e m e t 网络) 中，节点在每次信 号传送前都要对网络状况进行检测，只有当网络通道空闲时才开始传送信号，否 则信号将处在等待状态。因此，如果进行的采样是周期性的，当传感器到控制器 之间的网络处于繁忙状态时，就会导致在传感器端存储大量的待发信息，此时则 需要根据网络的状况及时调整采样频率，以缓解网络传输的压力，保证网络环境 的正常运行。 在n c s 中，除了控制器进行计算产生的延迟外，信号通过网络传输也会出 现时间延迟。网络延迟通常依赖于网络接入协议，不同的网络接入协议会导致不 同性质的网络延迟。对于周期服务网络，例如i e e e 8 0 2 4 、令牌网、p r o f i b u s 、 i e e e 8 0 2 5 等网络，控制信号与传感信号的传输是按照一个周期顺序进行调度的。 2 青岛科技大学硕士研究生学位论文 该网络所导致的时间延迟通常是周期性的。而像d e v i c e n e t 等网络，由于其接入 协议是随机的，所以在此类网络中，信号传输延迟的不确定性比周期服务网络的 要大。网络时延产生的主要原因是信号在传输之前的等待时间，由于信号在从一 个节点传送到另一个节点前，节点首先要监测网络的拥塞程度，所以只有当网络 空闲时才开始传送新的信号，而这个等待时间的长短是随机的，因此信号传输延 迟也是随机的。在实际系统中，时间延迟通常会导致指令无法及时执行，从而最 终影响到系统性能，情况严重的甚至会导致系统不稳定。即使系统仍然保持稳定， 稳定区域也会明显减小。 1 2 3 数据丢包 在基于t c p 协议的网络中，为了保证数据可以进行可靠的传输，未到达接 收端的数据通常会被多次重复发送。而对于n c s ，由于系统对数据的实时性要求 比较高，当新的采样数据或控制数据到达的时候，未发出的旧信号将被删除。另 外，由于网络拥塞或数据的破坏等原因，都可能导致到达终点的数据与传送端的 数据不吻合，这些现象都被看作数据丢失，称为数据丢包。关于数据丢包的数学 描述一般采用两种方式：一种是采用统计的方法，给出数据丢包的概率分布以及 丢包比率；另一种是给出两个采样时刻问数据丢包的总额。前者涉及的研究方法 有随机系统理论、切换系统理论以及稳定性理论等，而后者采用基于变时滞系统 理论的分析方法。 1 2 4 单包传输与多包传输 网络中数据的传输主要存在两种情况：单包传输与多包传输。单包传输需要 首先将数据压缩在一个数据包里，然后再对其进行传输。而多包传输允许传感器 数据或控制数据被分在不同的数据包内传输。这样进行传输的主要原因有两个： 一是因为许多网络环境只允许传输比较小的数据包；二是因为在n c s 中传感器 与驱动器往往分布在不同的物理位置，数据的传输是分布进行的，若采用将数据 压缩在一个数据包内进行传输已不再合适。 基于网络控制系统的以上特点，需要对控制系统进行更深入的研究，尤其在 一个实际系统中，时间延迟通常会导致指令无法及时执行，从而最终影响到系统 性能，甚至会导致系统不稳定。因此，对网络时延的分析和研究具有重要意义。 网络控制系统的时延补偿策略研究 1 3 网络控制系统的研究方法 网络控制系统的主要研究方法有两种【1 】：基于稳定性分析的设计方法和基于 系统综合的设计方法。 1 3 1 基于稳定性分析的设计方法 首先在不考虑网络的情况下对系统进行控制设计，然后在考虑网络的情况下 进行系统性能分析，确定允许的采样周期与网络环境参数以及它们之间的关系。 在这方面进行的研究有：w a l s h 等人 2 - 3 1 分析的摄动方法，针对连续线性与非线性 系统研究了保证系统稳定所允许的最大时延，并依据网络特性提出了新的网络接 入调度策略。m o n t c s t r u q u e 在文献 4 】基于s c h u r 稳定性提出了一种基于模型的网 络镇定控制设计方案。在假设网络时延小于一个采样周期的情况下，z h a n gw 等 人采用离散系统方法和混合系统方法【5 】，研究了网络环境下系统的稳定性，给出 了所设计的控制系统能够允许的网络时延的大小。当考虑数据包丢失的情况下， 采用时滞系统理论 6 1 与随机系统理论【7 】，研究允许丢包的多少和概率限制。 1 3 2 基于系统综合的设计方法 该方法在设计控制策略时，同时也考虑了网络环境的影响，控制策略参数是 依赖于网络环境参数的变化的。例如，在文献 8 】中，控制增益参数的求解依赖于 一组线性矩阵不等式，而网络条件参数又直接影响到该组线性矩阵不等式的可解 性。当网络时延满足一定概率分布情况下，n i l s s o n 等【9 】在网络时滞小于采样周 期的前提下，采用随机控制的方法，研究了网络系统稳定性和随机最优控制器设 计问题。胡寿松等【1 0 1 将上述内容推广到了网络时滞大于采样周期的情形。当传感 器节点和执行器节点采用时间驱动，控制器节点采用事件驱动，同时在传感器和 控制器节点发送端设置发送缓冲区时，于之训等【l l 】得到了具有随机时变传输时滞 的网络控制系统模型，并基于随机控制理论给出了满足二次性能指标的最优控制 率。采用切换系统理论，z h i v o g l y a d o v 等【1 2 】针对网络控制系统提出了一种切换结 构的控制器设计方法，并研究了对不确定性的鲁棒性问题。m u 掣1 3 】将该方法推 广到输出控制的设计中。 在n c s 中，由于网络带宽有限以及控制系统对时间的要求，网络控制的性 能不仅取决于控制算法的设计，而且与采用的网络信息的调度算法密切相关。网 络控制系统中信息的调度主要在用户层或在传输层以上，主要调度参数为信息传 输周期及传递信息的优先级。与传统的单处理器的任务调度相比，网络控制系统 4 青岛科技大学硕士研究生学位论文 中的信息传输调度主要完成报文的传输，其传输周期、传输时限等都具有网络特 点，调度的主要目的在于提高网络的利用率和提高控制系统综合性能。结合网络 控制系统的特点，近年来人们提出了一些有效的网络调度算法，主要有r m ( r a t e m o n o t o n i e ) 算法【1 4 , 1 5 】、t o d ( t r yo n c ed i s c a r d ) 算法【2 , 3 1 、基于m a d b 的多控制环采 样调度算法【1 6 , 1 7 1 、模糊增益调度算法【1 妣o 】以及基于网络q o s ( q u a l i t yo fs e r v i c e ) 的控制增益调度算法【2 1j 等。 上述的的研究方法中，由于所设计的控制器一般仅能够在一定程度上抵消网 络环境不确定性对闭环系统性能的影响，所以当网络环境恶劣到一定程度时，所 设计的控制策略有可能失效。z h a n g 给出了一种基于s m i t h 预估器的网络控制设 计方法【5 】，该方法可以在一定程度上补偿从传感器到控制器端的网络时延，当延 迟为常数时甚至可以达到完全补偿。l i ug 采用预测理论方法提出了网络控制系 统的预测控制设计思路，基于状态观测的方法，设计出了能够补偿从传感器到控 制器端网络不确定性的预测控制【靴4 】。为了节省网络带宽，信号在传送之前需要 进行量化处理。通过引入敏感参数与饱和值，b r o c k e t t 掣2 5 】提出了一种新的量化 器：通过调节敏感参数，可以证明量化后镇定控制器仍可保证原系统渐进稳定。 当仅考虑控制信号量化的情况的时候，文献 2 6 研究了一种对数量化器的应用， 并给出了保证量化控制镇定系统的充分必要条件。文献 2 7 】研究了考虑网络不确 定性对量化控制的保成本性能分析，给出了保成本量化控制设计的线性矩阵不等 式条件。此外，采用基于时间或基于事件的方法，l i b e r z o nd 2 8 , 2 9 j 分别研究了连 续时间系统与离散时间系统的量化控制设计问题，提出了新的保证闭环渐进稳定 的量化控制设计方案，并结合时滞系统理论【3 3 1 ，研究了考虑网络时滞与数据丢 包因素影响的情况下，量化控制的设计问题。状态估计对于控制策略的实现具有 重要作用。在不考虑网络环境影响时，人们提出了许多有效的状态估计的方法 3 4 - 3 7 1 。例如k a l m a n 滤波器和l u e n b u r g e r 观测器等。考虑到网络的不确定性，还 将k a l m a n 滤波方法推广到有数据丢失的网络情况下状态估计的研究中【3 8 , 3 9 1 。 在网络控制设计中，控制的设计往往需要结合网络参数甚至网络的拓扑结 构，以达到整个系统的优化目标。例如，在研究无线网络控制系统设计中【删，人 们提出了所谓跨层优化设计方法。为了达到系统的优化目标，不仅要考虑控制参 数的设计，同时也需要考虑网络各层协议参数的优化设计问题。 1 4 网络控制系统中网络时延的研究现状 网络控制系统是近年来国际控制领域研究的热点之一，不同于传统的计算机 控制，网络环境的影响使得n c s 具有许多新的特征，直接采用传统的控制理论， 5 网络控制系统的时延补偿策略研究 已无法设计出有效的控制策略，因此，需要针对网络控制系统的特点提出新的研 究思路和研究手段。近年来，i e e es y s t e m sm a g a z i n e 等刊物相继出版了网络控制 系统研究方面的专刊，每年国内外重要的学术会议也有大量网络控制方面的研究 报告。在n c s 中，各种数据和控制信息的延时是影响控制系统稳定性和性能的 重要因素。当n c s 的传输延时不可忽略时，分析网络控制系统的稳定性与网络 传输时延的关系是n c s 的重要研究内容，网络时延的存在会降低系统的性能甚 至引起系统不稳定，所以在n c s 的研究中，网络时延问题受到了广泛的关注。 1 4 1 网络时延的分析和补偿【4 1 4 2 】 在时延的分析和补偿方面，l u c k 和r 4 1 】提出了基于确定性预报器的时延补 偿方法，应用于具有随机时延特性的网络控制系统。它的主要思想是利用过去的 测量信号，采用观测器重构系统过去的状态，再利用预报器提前预报系统状态， 进而根据得到的预报状态生成控制信号，以此来补偿时延造成的影响。系统结构 如图1 1 所示。 图1 1 基于确定性预报器的时延补偿方法 f i g 1 1b a s e d0 1 1t h ed e t e r m i n i s t i cp r e d i c t i o no f d e l a yc o m p e n s a t i o nm e t h o d 他们利用先进先出队列来存储历史时刻的测量值( 如图中的q ) 和预测控制 输出( 如图中的q 1 ) 。而他们采用的传感器，控制器，执行器都是时间驱动的。 这样由网络造成的随机时延就变成了定常时延。这种方法的优点是可以将带有随 机时变时延的系统转换为定常时延系统，这样就可以利用传统的各种控制定常时 延系统的方法了，系统的控制变得简单。但是由于观测器和预估器的性能依赖于 模型的准确性，因而这种方法的实施要求获得对象的精确模型。同时队列的使用 6 青岛科技大学硕士研究生学位论文 也在系统中引入了额外的时延，因而获得的控制性能是保守的。 对于具有随机时延特性的网络控制系统，c h a n t 4 2 】利用队列和一个概率预报器 来进行时延补偿。他所用的概率预报器实际是两个均方意义上最佳的预报器的线 性组合。线性组合的权矩阵根据已知的时延数据出现的概率计算得到。这种时延 补偿方法的结构如图1 2 所示。 图l - 2 基于概率预报器的时延补偿方法 f i g 1 - 2b a s e d o nt h ep r o b a b i l i t yo fd e l a yc o m p e n s a t i o nm e t h o d 和基于确定性预报器的时延补偿方法不同，c h a n 使用了一个先入先出队列 q 和一个移位寄存器q 2 。q 的队列容量g 同样取决于传感器到控制器的最大时 延，而q 2 只有一个存储单元的长度，用来存储预报器接收到的测量数据。预报器 利用q 2 中的数据计算当前时刻的系统状态。这种方法提高了预报的性能，但是队 列仍然引入了额外的时延。这种方法只是一种时延补偿方法，因而它的稳定性分 析要结合具体的控制律来进行。并且由于这种方法只考虑了传感器到控制器之间 的时延，所有只对这部分时延有补偿效果。 b a u d 4 3 】等人分析了带有随机延时的网络问题，提出在离散情况下使用s m i t h 预估器来消除由于网络引起的延迟。s m i t h 预估器放在控制器的前面，它使用被 控对象的信息把来自传感器的延迟信息传送给控制器，并且使用关于被控对象的 信息在不牺牲网络控制系统性能的情况下缓解网络上的传输压力。 1 4 2 控制器设计 n c s 中根据不同的模型，网络控制器逐渐由单变量到多变量、由确定到随机、 由经典控制理论到智能控制理论和高级控制算法发展。目前所采用的n c s 的控 7 网络控制系统的时延补偿策略研究 制器设计方法主要有：确定性控制设计、随机控制设计、智能控制设计、鲁棒控 制设计。 1 确定性控制设计 应用确定性设计方法应首先将随机时变时延通过在控制器和执行器之间设 置缓冲区转化为固定时延，然后针对转化后的固定时延设计控制器。 r o g d i o 针对时间驱动特性的模型提出了基于观测器的分布时延补偿器【4 4 1 。 在该补偿器算法中，首先在控制器和执行器接收端设置接收缓冲区，将时变的传 输延迟转化为固定的传输延迟。其优点是可用已有的确定性系统设计和分析方法 对闭环网络控制系统进行设计和分析，不受时延特性变化的影响；其缺点是将所 有时延都转化为最大时延，人为地将传输时延扩大了，因此降低了系统应有的控 制性能。对于具有随机传输时延的闭环控制系统，若按最大传输时延来设计控制 器，则所得闭环控制系统不一定稳定。文献 4 5 】将时间延迟的不确定性通过引入 一个信息接收缓冲区来实现时间延迟的确定化，在此基础上用滑模变结构控制和 预估控制的方法进行相应的控制器设计【删。 2 随机控制设计 应用随机控制的方法关键在于对网络延时的合理建模和估计，可假设时延符 合某种统计规律并且是相互独立的，从概率分布的角度将网络延时作为系统中的 随机变量或随机过程，设计随机最优控制律。 r a y 对随机时变分布延迟下的输出反馈时延网络系统进行研究，基于最小方 差滤波器和动态规划原理，得到了具有随机延迟补偿的l q r 控制器，但不满足 确定性等价原理 4 7 1 。文献 4 8 】对控制器是事件驱动的，在第k 步传感器到控制器 之间延迟未知的情况下，基于动态规划和最优控制理论，得出了使系统均方指数 稳定的控制律。针对控制网络中的随机传输延迟，提出控制器节点采用事件驱动 的方式，同时在传感器和控制器节点发送端设置发送缓冲区，以确保信息按产生 的时间先后依次到达接收端，采用这种控制模式，利用传输延迟的m a r k o v 特性， 得到了具有多步随机传输延迟的网络控制系统的数学模型。并得到了满足给定二 次型性能指标的最优控制律的解析表达式，成功地解决了原来事件驱动模式下对 这类网络控制系统无法获取其解析随机控制律的难题【l l 】。w e iz l l e i l 针对网络时延 分布未知的情况，改进了n i l s s o n 9 】的l q g 控制律，提出平均时延窗口的时延在 线估计方法。该方法无需网络时钟同步和延时补偿，即可获得延时信息，并在 c a n 总线上进行了实验研究【4 9 】。文献 5 0 针对网络控制系统中普遍存在的通讯延 迟问题，对于控制器是时间驱动的，利用在控制器和执行器接收端设置接收缓冲 区的方法，提出了一种延迟补偿器结构，该结构可同时实现对噪声的滤波处理。 8 青岛科技大学硕士研究生学位论文 3 智能控制设计 确定性控制方法和随机性控制方法都是基于时延和被控对象的精确数学模 型之上的，而在实际的n c s 中往往存在着诸多的不确定性，而智能控制对解决 变化的问题和情况具有较好的适应能力。为了提高系统的鲁棒性，目前多采用智 能控制策略来解决时延不确定和时延补偿问题。 文献【5 l 】针对基于p r o f i b u s d p 的网络控制系统，在考虑传输迟延的基础上， 设计了基于遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 对p i d 参数进行整定的控制器，并对 电机的控制进行了实验研究。s u kl e c 【5 2 】利用模糊( f u z z y ) 控制鲁棒性较好的特 性，设计了基于模糊逻辑的控制器，并与传统的p i d 控制器和时延补偿p i d 控制 器进行了比较，说明了模糊控制的效果优于传统控制方法。a l m u t a i r i 5 3 】研究了基 于口网络的控制系统，利用对网络延时的补偿来提高系统的性能。首先利用f u z z y 理论设计了模糊补偿器，直接对p i 控制器的参数进行整定，并给出了离线和在 线的整定算法，又进一步考虑对模糊规则参数的自适应调整，并对电机进行了仿 真实验。文献 5 4 】对基于互联网的液压远程控制进行了研究，为了解决不确定性 变化的网络延时对系统性能的影响，在系统中设计了补偿器结构解决网络延时问 题，同时采用延时预测算法解决网络延时不确定性变化的问题，以改善系统的动 态性能和保持系统的稳定性。王晓掣5 5 1 研究了基于t c p i p 网络的远程伺服控制 系统，提出的动态模糊控制器可按网络中不断变化的传输延时，根据最佳参数库 不断调整其控制参数，使系统保持稳定并使输出达到一定的性能指标要求。 近几年在已有成果的基础上，学者们继续研究应用遗传算法【矧、模糊控制【罗7 1 、 预测控制【5 8 】对网络控制系统时延进行控制设计。 4 鲁棒控制设计 鲁棒控制理论是针对实际工程中模型不确定性发展起来的，因此对于此类问 题可以直接应用鲁棒控制器的方法来解决。采用该方法的关键是要将时延环节转 化为系统的一个不确定块，同时可以考虑被控对象本身的不确定性，然后针对转 化后的系统设计鲁棒控制裂5 9 】。这样设计出的控制器能同时保证n c s 的鲁棒稳 定性和鲁棒性能指标，该性能指标是确定性的性能指标，而不是概率意义上的性 能指标。由于n c s 实际为采样控制系统，所以其等价模型为离散形式的，要使 用采样系统鲁棒控制器的设计理论。当系统的采样时间实际上远小于系统的时间 常数时，可以近似地将整个采样系统看作是一个准连续系统，当然采样这种方法 最后的结果可能相对比较保守。 9 网络控制系统的时延补偿策略研究 1 5 论文的主要研究内容 本论文主要研究了n c s 中的网络时延补偿策略，针对系统中存在的网络时 延问题，在分析网络时延特性的基础上，提出了两种时延补偿策略基于动态 矩阵控制的网络时延补偿策略和基于神经元控制的网络时延补偿策略，并通过仿 真实例进一步验证了两种补偿策略的有效性和优越性。本文还研究了基于 t r u c t i m e 的网络控制系统的仿真，利用t r u c t i m e 工具箱构建n c s 仿真平台，并 进行了仿真实验。 论文的主体部分包括以下六个方面的内容： 第一章绪论；介绍了网络控制系统的研究背景，网络控制系统的特点以及 其研究方法，分析了目前网络时延问题的研究现状。 第二章网络时延分析；介绍了网络时延的概念，并对网络控制系统中典型 网络的时延特性进行了分析。 第三章基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略研究；针对n c s 中时延小于 一个采样周期的网络时延问题，根据预测控制中动态矩阵控制的特点，提出了一 种基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略，利用动态矩阵控制算法对网络控制系 统中的时延信号的未来情况进行预测，用来补偿其在网络传输中的时延，并进行 了仿真实验，通过与传统p i d 控制的比较，进一步验证了该策略的有效性和优越 性。 第四章基于神经元控制的网络时延补偿策略研究；针对n c s 中的不确定时 延问题，在分析循环服务网络和随机争用网络时延特性的基础上，提出了一种基 于神经元控制器的时延补偿策略，利用神经元良好的学习能力来减小n c s 中不 确定时延对系统的影响，实现对网络时延的有效补偿，并进行了仿真实验。 第五章基于t m e t i m e 的网络控制系统的仿真研究；详细介绍了一种基于 m a t l a b s i m u l i n k 的n c s 的理想仿真工具：t r u e t i m e 工具箱，本工具箱能够对n c s 的网络延时、网络参数、系统性能、控制方法等进行综合仿真研究，并利用 t r u e t i m e 工具箱构建n c s 仿真平台，结合具体的仿真实例对常用的两种控制网 络以太网和令牌网进行仿真研究。 第六章结论与展望；对本文主要工作和创新成果的总结以及对n c s 的展望 并指出今后研究的方向。 1 0 2 1 引言 n c s 是指在网络环境下，各种现场设备以及执行机构连接在一起，互相联系、 互相作用，共同构成一个统一的整体，协同完成控制功能。由于n c s 中传感器、 控制器、执行器都通过共同的网络相连，各设备间可以实现点对点的信息传递， 但是通信网络是分时复用的，在同一时刻，只能有一个设备能够发送信息。待发 送信息只有等到网络空闲时才能发送出去。现实中控制网络的带宽和承载能力有 限，同时n c s 中设备较多，利用通信网络传送的信息量很大，因此，信息的冲 撞、重发现象经常发生，使信息在传输过程中存在时延。 2 2 网络时延 在n c s 中，时延是指一个报文或分组从一个网络的一端传送到另一个端所 需要的时间。它包括了发送时延，传播时延，处理时延，三者的总和就是总时延。 网络时延的不确定性和随机性对网络控制系统的性能会造成很大的影响，会使系 统的超调量