（计算机应用技术专业论文）具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制.pdf

【iiiii i1 11 11 11 11i it llli 18 2 8 5 0 4 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 学位论文完成日期： 指导教师签字： 答辩委员会成员签字： o l o 、) 印 盈幺垒 独创声明 一 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得 注! 麴遨直基他霞墨挂剔壹明的：奎拦豆窒或其他教育机构的学位或证书使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名金会 签字日期：珈，矿年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，并同意以下 事项： 1 、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许 论文被查阅和借阅。 2 、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以 采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中 国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社 用于出版和编入c n k i 中国知识资源总库， 授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名詹象 导师签字 签字日期：w 护年占月日签字日期锄，9 年6 月日 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 摘要 随着网络硬件设备和系统节点价格的不断下降，带有通信网络的闭环控制系 统的应用越来越普遍。网络控制系统有非常广泛的应用前景。由于带宽限制和网 络堵塞，通信网络不可避免的引入传输时延和数据包的丢失，并且传输时延是随 机变量。由于这些问题，标准的控制理论很难应用于网络控制系统的分析和设计。 尤其是，同时考虑数据包丢失和随机传输时延的网络控制系统的最优控制问题非 常难于设计。 本文首先综述了网络控制系统的研究现状和网络控制系统的基本特点，分析 了接入网络对控制系统的不利影响，在此基础上进一步研究了考虑数据包丢失的 网络控制系统的最优控制问题。本文的研究内容概况如下： 1 针对传感器节点和执行器节点为时间驱动，控制器节点为事件驱动，研究 具有连续数据包丢失的网络控制系统的最优控制。通过在执行器节点增加缓冲环 节，我们能够把网络诱导传输时延控制在一个采样周期以内。针对数据丢包问题 我们提出了一种新的补偿算法。在网络控制系统连续丢包率一定的情况下，利用 状态补偿算法，我们可以根据历史状态向量信息来估计丢失的数据包信息。最后， 利用动态规划算法，我们构造出了基于二次离散性能指标的线性网络控制系统的 最优控制律。 2 针对控制器节点采用事件驱动，执行器节点和传感器节点时钟驱动工作 方式的一类非线性n c s 模型，研究具有连续数据包丢失的网络控制系统的最优控 制。网络引起的传输时延为长时延时，考虑数据包丢失发生的不同情况，建立不 同的广义网络控制系统模型。利用模型转换将长时延系统转化为形式上无时延非 线性系统，然后转换后的无时滞非线性系统通过逐次逼近方法求出不考虑丢包时 满足无限时域二次型性能指标的最优控制律，最后利用补偿算法得出数据丢包下 满足无限时域二次型性能指标的最优控制律。 关键词：数据丢包；最优控制；网络控制系统；时滞；非线性系统； n o p t i m a lc o n t r o lf o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw i t hd a t a p a c k e td r o p o u t a b s t r a c t f o rt h eh a r d w a r ed e v i c e so fn e t w o r ka n dn e t w o r kn o d e sb e c o m ec h e a p e r c o n t r o l l o o p st h a ta r ec l o s e do v e rac o m m u n i c a t i o nn e t w o r kg e tm o r ea n dm o r ec o m m o n n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sh a v eav e r yb r o a da p p l i c a t i o np r o s p e c t s c o m m u n i c a t i o n n e t w o r k si n e v i t a b l yi n t r o d u c et i m e - d e l a y sa n dd a t ap a c k e td r o p ，b o t hd u et ol i m i t e d b a n d w i d t ha n d c o n g e s t i o ni nc o m m u n i c a t i n gn o d e sa n di nt h en e t w o r k t h e t i m e - d e l a y si nm a n ys y s t e m sw i l lb ev a r y i n gi nar a n d o mf a s h i o n a sa ne f f e c to f t h e s e ，t h es t a n d a r dc o n t r o lt h e o r yc a nn o tb eu s e di na n a l y s i sa n dd e s i g no fn e t w o r k e d c o n t r o ls y s t e m s i np a r t i c u l a r , t h eo p t i m a lc o n t r o lp r o b l e mo fn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m sc o n s i d e r e dd a t ap a c k e td r o pa n ds t o c h a s t i cc o m m u n i c a t i o nd e l a y si sd i f f i c u l t t o d e s i g n t h i st h e s i sf i s tg i v e sa no u t l o o ko nt h es t a t e o f - t h e a r to fn e t w o r k e dc o n n 0 i s y s t e m sa n dt h eb a s i cf e a t u r e so fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s a n da n a l y z e sa d v e r s e e f f e c t sf o ri n t r o d u c i n ga s s e s sn e t w o r ki n t oc o n t r o l s y s t e m s f u r t h e rr e s e a r c hw o r k a b o u to p t i m a lc o n t r o lf o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw i t hd a t ap a c k e td r o p o u ti sg i v e n l a t e r t h em a i nc o n t e n t sa r eg i v e na sf o l l o w s ： 1 f o rt h es e n s o rn o d ea n da c t u a t o rn o d ei st i m e d r i v e n ，a n dc o n t r o l l e rn o d ei s e v e n t - d r i v e n ，s t u d yt h ep r o b l e mo fo p t i m a lc o n t r o lf o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s w i t hd a t ap a c k e t - d r o p o u t f o ra d d i n gt h eb u f f e ri n t oa c t u a t o rn o d e ，w e 硼ea b i et o l i m i tt h en e t w o r k - i n d u c e dd e l a yw i t h i no n es a m p l i n g p e r i o d t h ec o m p e n s a t i n g a p p r o a c h i sp r o p o s e dt od e a lw i t hd a t ap a c k e t - d r o p o u t s b yt h es t a t e c o m p e n s a t i n g a p p r o a c h ，w ec a ne s t i m a t et h ep r e s e n ts t a t ev e c t o ra c c o r d i n gt ot h eh i s t o r i c a ls t a t ed a t ao ft h e n c sw i t ht h es u c c e s s i v ed a t ap a c k e t d r o p o u t a tl a s t ，b yu s i n gt h ed y n a m i cp r o g r a m m i n g a l g o r i t h ma n dt h es t a t ec o m p e n s a t i n gs t r a t e g y ，w ec o n s t r u c tt h eo p t i m a lc o n t r o l 1 1 1 s e q u e n c eb a s e do n ad i s c r e t eq u a d r a t i cp e r f o r m a n c ei n d e x 2 f o rac l a s so fn o n l i n e a rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw h i c ht h es e n s o rn o d ea n d a c t u a t o rn o d ei st i m e d r i v e na n dc o n t r o l l e rn o d ei se v e n t d r i v e n ，s t u d yt h ep r o b l e mo f o p t i m a lc o n t r o lf o rn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw i t hd a t ap a c k e t d r o p o u t w h e nt h e t r a n s m i s s i o nd e l a yi s l o n gt i m e d e l a y ，w ee s t a b l i s hg e n e r a l i z e dn e t w o r kc o n t r o l s y s t e mm o d e lc o n s i d e r e dd i f f e r e n tc i r c u m s t a n c e so ft h el o s so fd a t ap a c k e t b a s e do n t h em o d e lt r a n s f o r m a t i o n ，t h es y s t e m 埘t l lt i m e d e l a yi st r a n s f o r m e dt oan o n - d e l a y e d s y s t e mw h i c hi si nt h es h a p eo fn o n d e l a y e ds y s t e m t h eo p t i m a lc o n t r o ls e q u e n c e t h a tb a s e do nd i s c r e t eq u a d r a t i cc d t e r i ad e d v e d ，f u r t h e r m o r e ，a l li m p l e m e n t a t i o n a l g o r i t h mo ft h eo p t i m a lc o n t r o ll a wi sg i v e n k e yw o r d s ：d a t ap a c k e td r o p o u t ；o p t i m a lc o n t r o l ；n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s ； t i m e - d e l a y ；n o n l i n e a rs y s t e m s ； i v 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 1 绪论1 1 1 引言1 1 2 网络控制系统架构2 1 3 网络控制系统的基本问题4 1 4 网络控制系统的国内外研究现状6 1 5 研究的主要内容1 l 2 考虑数据包丢失的网络控制系统的最优控制1 2 2 1 背景介绍1 2 2 2 问题描述1 4 2 3 最优控制律的设计1 6 2 4 仿真实例2 0 2 5 本章小结2 4 3 一类具有丢包的非线性网络控制系统的最优控制2 5 3 1 背景介绍2 5 3 2 问题描述2 6 3 3 最优控制律的设计2 9 3 4 仿真实例3 2 3 5 本章小结3 4 4 总结与展望3 6 4 1 本文总结3 6 4 2 研究展望3 6 v 参考文献3 8 符号索引一4 4 致谢一4 5 个人简历4 6 攻读硕士学位期间发表和完成论文情况4 7 攻读硕士学位期间参加科研情况4 8 v i 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 1 绪论 1 1 引言 随着控制技术和计算机技术的不断进步和蓬勃发展，系统设备成本逐年下 降，网络通信能力飞速提高，网络共享资源不断丰富，越来越多的网络传输方式 被应用到自动化和控制领域中，通过实时网络形成闭环控制回路所构成的反馈控 制系统称为网络控制系统( n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s ，n c s ) 应运而生，其特点是 各组件之间可以通过网络交换信息f l 】。高速以太网和现场总线技术的不断发展和 成功应用解决了n c s 的可靠性和开放性问题，推动了n c s 在航空航天、设备制 造、电气化运输工具、交通控制、自动化制造工厂、远程医疗以及危险、特殊环 境等控制领域的广泛应用 2 - 5 1 。 n c s 是一种全分布式、网络化的实时反馈控制系统，在某个区域内通过网络 将分布在不同地理位置上的传感器、控制器和执行机构连接起来，使该区域内 不同地点的用户实现资源共享和协调操作。n c s 的优势在于可以实现资源共享 和远程分布控制，系统构建模块化、集成化、成本低，故障诊断和维护方便、 易扩展、灵活性强 6 1 。n c s 充分体现了控制系统网络化、集成化、分布化及节点 智能化的发展趋势。目前，网络控制是通信网络与控制科学的交叉，其定义不 是十分统一，通常有两种理解：一、网络的控$ 1 j ( c o n t r o lo f n e t w o r k ) ，通信网络 成为控制的对象，利用相关的控制策略和手段来实现和满足网络和用户的要求 【6 】，可以利用运筹学和控制理论等方法来实现；二、对网络传输信息的控制 ( c o n t r o lt h r o u g hn e t w o r k ) ，指控制系统各节点( 传感器、控制器和执行器) 之间 的数据通过网络来传输，网络是控制系统的技术实现手段或环境，通过建立其 数学模型用控制理论等方法进行研究【7 - 1 1 1 。但这两种系统都离不开控制和网络， 只是侧重点不同。 由于通信机制与通信协议的原因，以及网络带宽有限且为系统中各节点所共 享，当传感器、控制器和执行器通过网络交换数据时，往往出现数据多路径传输、 多包传输、数据碰撞、网络堵塞，网络连接中断等现象，这使得n c s 系统不可 避免的产生数据传输时延、数据包错序、数据包丢失等问题。时延会降低控制系 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 统的性能，严重时将使系统失稳 6 1 。此外，n c s 中，时变传输周期、多率采样、 节点驱动方式、时钟同步方式、信息调度算法、空采样等，将使闭环系统的性能 结构发生改变。这些问题使n c s 丧失定常性、完整性、因果性和确定性【l 引。传 统的控制理论和控制方法已经很难直接应用于n c s 的分析和设计，必须针对网 络控制系统的特点给出控制设计与系统分析的新思想、新概念、新方法，研究开 发适合于网络环境的先进控制策略。 n c s 是集通信网络和控制系统于一体的复杂的控制系统。控制论、计算机 科学和信息论是系统分析的理论基础，而机械电子工程、软件工程和可靠性理论 则在工程实现中为设计方法提供指导【1 3 1 。m u r r a y 等【1 4 1 曾指出：控制、计算和通 信的集成将是控制科学的一个重要的发展方向，网络控制系统正是这一发展方向 的具体体现。n c s 的分析与设计涉及控制理论中离散、连续及混合等所有的分 析方法，控制技术和通信网络中的信息传输技术。n c s 的研究目标包括设计合 适的通信协议以保证通信网络的服务质量( q u a l i t yo fs e r v i c e ，q o s ) ，还要设计 先进的控制器以满足系统的性能指标( q u a l i t yo f p e r f o r m a n c e ，q o p ) l l 5 1 。因此， n c s 是具有复杂性和挑战性的研究课题，已经成为国际控制理论界的一个学术 热点问题。近年来，i e e es y s t e m sm a g a z i n e 和i e e et r a n sa u t o m a t i cc o n t r o l 等 刊物相继出版了网络控制系统研究方面的专刊，国内重要期刊和每年国内外重要 的学术会议也有大量网络控制方面的研究报告【1 铊1 1 。 1 2 网络控制系统架构 n c s 的体系结构具体包括现场总线、工业以太网、无线通信网络等，一般可 分为直接结构和分级结构【翻。 如图1 1 所示，直接结构是控制器和远程系统( 执行器、被控对象、传感器 组成远程系统) 通过网络互连在一起构成的。控制器通过网络获得传感器测出 的系统输出值，再通过网络发送经过计算得到的控制信号给远程的执行器，从 而实现对远程系统的控制，典型应用如自动化制造工厂等。 2 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 图1 1n c s 的直接结构 分级结构的最大特点是远程系统是一个闭环控制回路，其控制器实际上是在 本地闭环控制回路的基础上构成一个外环的控制回路，来实现根据接收到的远 程系统的系统输出计算出相应的设定值，并发送给远程闭环系统。典型应用如 远程遥控系统【2 3 】等，其结构如图1 2 所示。 i 控制器i 蓑裂羹三厂：- 莘一 叫 h 本地控制器k - 执行器 i 控制器e岁 网络 被控对象 。传感器测 1 一 传感器 县黼挥 ，、厂一1稀钾玄钵 三邑| 隽x 1 j i 6 、 j 旦1 ：王刃飞习l 构。 图l - 2n c s 的分级结构 n c s 的直接结构和分级结构总可以抽象表示成图1 3 所示的n c s 的一般结 图1 3n c s 的一般结构 其中，r 跖表示传感器和控制器之间网络的传输时延，f 表示控制器和执行 器之间网络的传输时延，f 为控制量的计算时延，令r = 广+ f 。+ r 。是网络时滞 对控制系统的综合效应。 现场总线【2 4 1 技术把网络化、信息化的概念彻底引入到控制领域中来，能够解 决集中式和集散式控制系统存在的问题，因此得到大力发展。在企业信息化过程 具自数据包丢失的网络控制系统的最优控制 中，随着t c p i p 协议的不断扩展应用，以太网构成的网络控制系统也不断发展。 在n c s 中，控制网络是控制系统的“中枢神经 ，是系统中各节点所共享的 公共网络。控制网络主要由工业以太网、现场总线或两者结合组成。按网络类 型和媒体访问控制m a c ( m e d i u ma c c e s sc o n t r 0 1 ) 方式划分，控制网络主要有 随机访问( r a n d o ma c c e s s ) 和轮询服务( c y c l i cs e r v i c e ) 两大类1 2 引。随机访问 网络采用载波监听多路访问c s m a ( c a r r i e rs e n s em u l t i p l e a c c e s s ) 协议。以以 太网为例，采用i e e e8 0 2 3 标准下的有碰撞检测的载波监听多路访问协议 c s m a c d ( c o l l i s i o nd e t e c t i o n ) ；而设备网( d e v i c e n e t ) 通常采用为汽车工业 研发的带有信息优先级仲裁的载波监听多路访问协议c s m a a m p ( a r b i t r a t i o n o nm e s s a g ep r i o r i t y ) 协议。轮询服务网【2 6 】络采用令牌传递t p ( t o k e np a s s i n g ) 方式，如令牌总线( i e e e8 0 2 4 标准) 和令牌环网( 正e e8 0 2 5 标准) ，用于过 程控制的现场总线p r o f i b u s 、用于工厂设备连接的现场总线f i p 和p n e t t z 刀。 采用不同通信协议的通信网络有着不同的通信特征，从而使网络控制系统具有 不同的特性，如时滞特性、节点驱动方式等。这些特性都将直接影响整个系统 的分析和设计，进而影响整个系统的控制性能。 1 3 网络控制系统的基本问题 和传统的控制系统相比，网络控制系统主要特征是系统各节点通过有线网络 或无线网络交换数据和控制信息。而数据在网络传输中存在的诸如网络诱导时 延、数据包丢失、数据包乱序、多采样和空采样、单包传输或者多包传输、网 络调度以及网络节点的工作模式等问题，使得网络控制系统的运行机制，分析 与设计更加复杂，这就要求我们必须针对其特有的问题，采用有效的分析方法， 制定可行的解决方案，设计正确的控制算法。 下面从网络诱导时延，多采样和空采样，网络节点的工作模式，单包传输和 多包传输等方面介绍网络控制系统的基本问题。 n c s 的通信网络是串行数字链路，所有节点都通过通信网络交换数据。搭建 网络时，不管是随机访问网络，还是轮询访问网络，节点之间都是竞争公共网 络带宽资源的关系。当多个节点通过网络交换数据时，常常出现数据碰撞、多 路径传输、连接中断、网络堵塞等现象，因而不可避免地出现信息交换时间延 4 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 迟，这种时延称为网络诱导时延【2 8 1 ( n e t w o r k i n d u c e dd e l a y ) 。网络的数据链路 层协议直接决定了网络诱导时延的产生。令牌方式中的每个节点都有自己独享 的访问时间片，轮询一遍才能再次获得时间片，这段等待时间往往是周期性的 和定值【2 引。而以太网的随机访问机制使得随机性更大。同一总线上的所有节点 必须竞争访问网络，失败的节点等待一定的随机时段后再次竞争访问网络，这 个随机的时段也就构成了随机网络时延【2 9 1 。除此之外，网络上层协议的定时未 达、重传等机制也会加重数据包所经历的网络时延。网络诱导时延的随机性、 有界性和不确定性，会降低系统的性能，使系统的稳定范围变窄，降低网络控 制系统的控制性能，严重时会导致系统不稳定。网络诱导时延是一个非常复杂 的现象。当前，公用信息网络中的时延本身就是一个研究的热点和难点。并且 在控制领域里，绝大部分的有关时延的研究工作都是建立在对时延的简化过程 和简化模型基础上的。 多采样率是指控制系统中的两个或两个以上的采样器以不同的采样周期进 行采样【3 0 1 ，即各子系统根据其功能需求采用不同的采样率。由于网络控制系统 各节点分散，多个传感器采用相同的采样周期进行采样已不能满足系统功能的 需求，也不符合实际系统情况。为了获得较好的性能同时又节约硬件成本，自 然的解决方案是系统采用多采样率【3 0 l 。 空采样是指当n c s 出现数据拒绝现象或由于控制数据发生丢失或冲突导致 时延加大时必然会在某个周期内可能出现无采样数据到达的现象。空采样会使 系统性能下降，形成控制信号失真，产生高频噪声，从而导致执行器无谓的消 耗。 n c s 中的节点的驱动方式是指n c s 中各节点的启动方式。目前n c s 中有两 种驱动方式：时钟驱动( c l o c kd r i v e n ) 和事件驱动( e v e n td r i v e n ) 【3 1 1 。时钟驱 动是指网络系统中各节点在同一时刻启动工作，可使各节点周期性的工作，而 事件驱动是指网络节点在特定的事件发生时启动工作。例如，传感器按时钟驱 动工作，以一定周期对被控对象采样；控制器和执行器节点可时钟驱动可事件 驱动。控制器事件驱动指当接收到传感器节点的数据时立即进行计算操作，而 执行器事件驱动指接收到控制器的控制信号立即执行控制命令驱动被控对象的 执行机构，进行相应的调节操作。 对于具有多采样率的n c s ，若采用时钟驱动，网络带宽的限制使得系统对信 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 号的要求很高，而过多的冗余信号将加重系统负荷，进而加重网络诱导时延、 空采样和数据包丢失，从而使系统的控制性能恶化。经研究采用事件驱动则可 以避免上述问题，对改善系统的控制性能具有实质性意义1 3 引。 在n c s 中，数据是封装成一定大小的数据包进行传输的。单包传输是指n c s 中传感器或控制器的周期性数据作为一个数据分组同时发送。多包传输【3 3 】是指 n c s 中传感器或控制器等待传输的单位信息被封装成多个数据包进行传输，因 而无法同时到达控制器( 或执行器) 。系统采用单包传输或多包传输，取决于网络 节点的各传感器所处的地理距离或控制网络中传输的数据包大小。由于数据分 组大小的限制，报文分组交换网络在一个数据中只能携带有限的数据，这就使 得数量大的数据不得不分为多个包进行传送。当在n c s 中传感器和执行器分布 在较大的物理区域或等待传输的数据超过控制网络数据包的最大容量时，待传 输数据必须封装成多个数据包传输。以太网就适合于传输数据量比较大的数据 包适合单包传输，因为其在一个数据包中最大可容纳1 5 0 0 个字节的数据。d e v i c e n e t 的最大数据包为8 字节，适合传输数据量小的需要快速传输的控制信息。在 采用d e v i c en e t 的网络中，传感器数据常常进行多包传输。而c o n t r o ln e t 的数 据包容量为5 0 4 字节。 多个数据包传输时，由于节点冲突、网络拥塞、连接中断和多路径传输机制 等原因，多个数据包不可能同时到达，这将增加接收端数据处理时间，从而间 接地增加网络诱导时滞。节点单包传输还是多包传输，系统的分析与设计方法 将有所不刚3 4 j 。 1 4 网络控制系统的国内外研究现状 n c s 的研究开始于上世纪九十年代r a y 等人提出的集成通讯控制系统0 c o s ) 的研究，在此后的十几年中，n c s 的分析与综合受到越来越多的国内外学者的 广泛关注，成为当前控制理论领域的一个研究热点。和传统的计算机控制相比， n c s 具有许多新的特性，直接采用传统的控制理论，已无法设计出有效的控制 策略，因此，需要针对n c s 的特点提出新的研究思路和研究手段。近年来，国 际控制领域著名的i e e e 控制系统学会的控制系统杂志i e e es y s t e m sm a g a z i n e 和i e e et r a ma u t o m a t i cc o n t r o l 等刊物相继出版了网络控制系统研究方面的专 6 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 刊，每三年举办一次的国际自动控制联合会世界大会和i e e e 决策与控制会议等 重要的学术会议几乎都开设了n c s 的专题分会。国内外许多高校和科研院所均 开展了n c s 的理论和应用研究，取得了丰硕的研究成果【3 5 1 。目前n c s 的研究主 要包括两个部分：一是先进控制策略的设计与性能分析；二是设计有效的网络调 度策略。先进控制策略用于保证系统系统性能良好，而有效的调度策略能够保证 好的网络质量，减少网络延迟、数据丢包、误码以及错序等现象对网络控制系统 的影响，从而进一步提高控制系统的性能。 下面分别从不同的方面介绍控制系统的分析与设计研究。 系统建模是分析系统性能的基础，建立正确又简单的n c s 模型具有重要意 义。稳定性是系统的基本要求，关系到系统能否正常工作，是系统分析与设计中 需要首先考虑的问题。针对不同的网络系统特点，有着不同的建模方法。比较成 熟的有确定性方法和随机方法。确定性方法是在时延特性难于获取或变化较快的 情况下，利用设置在控制器或者执行机构的缓冲区，使得随机时延转变为固定时 延，这样，网络的随机时延特性就转变为了确定性系统，然后用确定性方法分析 和设计系统【3 6 如。a s t o r m 和w i t t e n m a r k 3 8 1 研究了时延分为小于一个采样周期和 大于一个采样周期的建模问题，并且假定时延是常量，运用系统状态增广法，也 就是将延迟的信号作为增广系统的状态，通过增加系统维数来研究系统的时频特 性。随机控制理论方法是针对时延特性服从某一概率分布或服从某一已知规律 时，采用随机控制理论方法对系统进行建模、分析和设计【3 9 4 1 1 。n i l s s o n l 6 1 针对离 散时间的网络化控制系统，提出将网络中的时延建模为一个马尔可夫随机过程并 得到了网络化控制系统的随机数学模型，然后在此模型上研究了系统的l q g 最 优控制策略。 稳定性分析方面，主要研究成果有：保证系统稳定的网络节点发送数据的最 大允许传输间隔；保证系统稳定的最大允许时延上界。w a l s h 4 2 - 4 4 1 提出了摄动方 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，并根据 网络特性提出了新的网络接入调度策略。m o n t e s t r u q u e l 4 5 】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。m o n t e s t r u q u e 在文献【l l j 中进一步扩 展到了随机采样周期的情形，在网络迟延小于采样周期的情况下，采用离散系统 方法和混合系统方法，研究了网络环境下系统的稳定性，给出了所设计控制能够 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 允许的网络诱导迟延的大小。y u e m l 采用动态反馈控制策略，给出了保证闭环网 络控制系统稳定的最大允许时延上界。p e n g 4 7 l 用线性矩阵不等式方法得到了网络 控制系统的最大允许等效时延的上界，所得结果可用来决定采样周期。t i a n 4 8 】 同时考虑网络诱导时延和数据包丢失，基于线性矩阵不等式，通过引入网络诱导 时延的下界，推导了时滞相关稳定性判据。 数据包丢失和时延分析方面的研究现状。n c s 中数据包的丢失有明显的不确 定性，很难准确描述特性。近年来，切换系统和混合系统的出现给数据包丢失的 n c s 研究提供了一些方法，但考虑数据包丢失的n c s 的研究仍然较少。 樊卫华 4 9 1 研究了具有数据包丢失和网络诱导时延的n c s 的建模与稳定性。 假设数据包传输成功率一定，将n c s 构建为具有事件率约束的异步动态系统。 利用异步动态系统的相关结论，给出n c s 指数稳定的充分条件。 马卫 雪1 5 0 1 研究了同时具有大于一个采样周期的随机传输时延及数据包丢失 的n c s 的稳定性问题，利用l m i 方法，给出了状态反馈控制器的设计方案。 时延大于一个采样周期时时变的特性非常复杂，现在有一些研究方法。朱其 新【5 i 】针对控制器和执行器均为事件驱动且时延大于一个采样周期的情况，分别建 立了单包传输和多包传输n c s 的离散模型，给出了随机最优控制器的设计。 当我们分析网络诱导时延的时变性和不确定性时，可采用鲁棒控制、自适应 控制等方法进行系统分析与设计。k i m 5 2 1 针对由微分方程和差分方程描述的具有 不确定时延的系统模型，利用l y a p u n o v 函数和l m i 方法，给出了保证系统稳定 的最大允许时延的求解方法。c h o w l 5 3 等研究了网络带宽和网络诱导时延对系统 跟踪性能的影响，指出可以通过调整控制器参数改善系统的跟踪性能。于之训【5 4 】 等人假定网络控制系统为准连续系统，将网络诱导时延等效为干扰，最终给出了 鲁棒控制器的软件设计方法。 n c s 的智能控制技术方面的研究现状。在n c s 中，我们不仅仅关注控制的 性能，通常我们必须考虑网络通信的质量( n e t w o r kt r a f f i c ) 。由于通信质量往往是 未知的不确定的，并且这种不确定性的特征一般无法描述( 如其概率分布、可估 计的界等无法预先知道) ，因此如何设计统筹考虑系统的控制性能与通信质量并 使两者都得到改善的控制规律是一个焦点问题。许多研究者认为智能控制技术是 解决这个问题的关键所在。 8 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 l i a n 【5 5 j 设计出一种智能控制器，能够估计网络的当前通信状况，进而在多种 控制行为模式之间切换，以使网络性能与控制性能同时保持在某一个满意的范 围。但是，效果并不理想。 a l m u t a i r i 等【5 6 - 5 7 】研究了基于i p 网络的控制系统，利用对网络时延的补偿来 提高系统的性能。它的特点是设计简单的p i 控制器并通过系统输出的误差指示 来调整控制器的增益，从而达到补偿设计的目的。 目前，在n c s 中的应用中智能控制技术主要是指模糊控制技术。l e e 等f 5 8 1 使用p r o f i b u s d p 网络建立直流电动机闭环控制系统，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，并对马达的控制进行了实验 仿真研究，证明控制器对于网络时延的鲁棒性。 l e e 等【5 9 1 提出了远程模糊逻辑控制( f u z z yl o g i cc o n t r 0 1 ) 方案，对基于网络的 闭环系统进行模糊建模，设计了基于模糊逻辑的控制器，运用模糊逻辑控制器来 抑制网络时延对基于网络的控制系统性能的影响。 n c s 的预测设计技术的研究现状。我们设计的控制器一般仅能一定程度上 抵消网络环境对闭环系统性能的影响。当网络环境非常恶劣时，所设计的控制策， 略可能失效，那么能不能设计出对网络环境的不确定性具有更强鲁棒性的控制策 略呢? 由于预测控制扩大了反映未来变化趋势的信息量，因而能在各种复杂生产 过程控制中获得较高的鲁棒性，因此近年来，有一些将模型预测控制方法应用与 网络控制系统结合在一起的研究。 b e l d i m a n l 6 0 1 对基于t o d 和静态的网络控制系统设计了两种状态预估器( 开 环结构和闭环结构) ，对由延时导致的状态滞后进行估计，以提高系统的性能。 l u c k 和r a y1 6 l j 提出针对随机时延的n c s 时延估计和补偿方法，利用过去的 数据信号，首先用观测器重构系统过去的状态，再用预报器模拟预报系统状态， 最后根据得到的预估状态生成控制信号，以此来补偿时延造成的影响。 z h u 6 2 1 提出了一种预测控制模型，用模型匹配和多步预测补偿的思想来改善 控制性能，通过传感器到控制器的时延来估算控制器至执行器的时延，给出了传 感器和执行器数据处理的算法。 m u 6 3 1 用改进的模型预测控制器和s m i t h 预估器设计了一种新的方案来补偿 随机时延。充分利用了预测控制算法的冗余控制量，用前一次的预测控制量来补 9 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 偿前向通道时延导致的控制信号的延误或丢失，用s m i t h 预估器来补偿反馈通道 中的时延，并设计了一个滤波器来提高n c s 的鲁棒性。 z h a n g t 6 4 】给出了一种基于s m i t h 预估器的网络控制设计方法，在一定程度上 补偿从传感器到控制器端网络时延，当时延为定值时甚至可以达到完全补偿。近 几年，学者提出了n c s 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。 目前n c s 的预测控制研究绝大部分是利用预测控制算法中的模型预测功能 和冗余控制信息来对网络诱导时延或数据包丢失等问题进行补偿，利用系统模型 来直接预估系统状态对网络诱导时延和数据包丢失同时补偿的研究较少，被控对 象为非线性系统的也有待于进一步研究。 n c s 的随机控制技术的研究现状。很多学者利用随机控制理论对n c s 进行 了研究，考虑网络传输中网络诱导时延的随机特性，并将其拓展到随机数据包丢 失的情况。 当网络诱导时延的概率分布已知时，n i l l s s o n 6 s l 假设网络诱导时延小于一个 采样周期，且为具有相互独立和服从马尔科夫链的随机变量序列，设计了网络控 制系统的l q g 随机最优控制器和状态估计器。 于之训嘟】研究了基于马尔科夫链时延特性的n c s 的闭环稳定性问题。针对 控制网络中固有的随机传输时延提出了一种新的控制模式：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，以确保信息按产生的时间先后依次到达接收端。这种模式就 得到了具有随机时变传输时延的网络控制系统的数学模型。进一步利用马尔科夫 链和随机最优控制理论，得到了满足给定二次型性能指标的最优控制律。 杨业嗣等针对具有随机长时延且反馈状态不完全物理可测的网络控制系统， 提出了一种时滞补偿策略。首先通过状态观测器估计系统的全部状态，然后基于 对象模型计算系统在未来多个采样时刻的控制量，执行器节点根据当前网络时延 选取相应的控制量，以实现对时延控制量的补偿，分析了该补偿方法对控制系统 稳定性的影响，得出了保证系统稳定的充分条件。 因为我们在设计控制器时考虑了网络诱导时延和数据包丢失的随机特性，所 以随机控制方法可以保证系统不错的稳定性，同时还可以获得满意的控制性能。 1 0 具有数据包丢失的网络控制系统的最优控制 但是在实际设计n c s 时，某些参数往往难以获得准确数值或者具有统计特性， 如网络诱导时延的统计特性，马尔科夫链的转移矩阵等。目前的研究也没有给出 比较可行的方法来确定这些参数，因此在一定程度上会降低随机控制方法的实际 应用范围。 1 5 研究的主要内容 本文详细分析了由网络对系统的不利影响，较为系统的研究了考虑数据包丢 失的网络控制系统的最优控制问题。首先研究了具有数据包丢失的线性网络控制 系统的最优控制问题，考虑了数据包丢失和网络诱导时延共同对系统的影响，提 出了一种带有缓冲环节的网络控制系统架构，在此基础上提出了一种补偿算法处 理数据丢包问题，最终得到了最优控制律。接着考虑了更为复杂的情况，研究了 具有数据包丢失的非线性网络控制系统的最优控制问题，针对数据丢包的不同情 况利用逐次逼近算法处理非线性得到了系统的最优控制律。通过数值仿真验证了 上述研究成果的有效性和可行性。纵观全文，本文的主要的创新性工作概况如下： 1 针对传感器节点和执行器节点为时间驱动，控制器节点为事件驱动，研究二f 具有连续数据包丢失的网络控制系统的最优控制。通过在执行器节点增加缓冲环 节，我们能够把网络诱导传输时延控制在一个采样周期以内。针对数据丢包问题 我们提出了一种新的补偿算法。在网络控制系统连续丢包率一定的情况下，利用 状态补偿算法，我们可以根据历史状态向量信息来估计丢失的数据包信息。最后， 利用动态规划算法，我们构造出了基于二次离散性能指标的线性网络