（控制理论与控制工程专业论文）网络控制系统的镇定与滤波.pdf

a ij i a ot o n gu n i v e r s i t y s t a b i l i z a t i o na n df i l t e r i n go fn e t w o r k e d c o n t r o ls y s t e m s d e p a r t m e n t ：d e p t o f a u t o m a t i o n m a j o r ：c o n t r o lt h e o r y & c o n t r o le n g i n e e r i n g a u t h o r ：g u oy a f e n g s u p e r v i s o r ：p r o f l is h a o y u a n s h a n g h a ij i a ot o n gu n i v e r s i t y s e p t e m b e r 2 0 0 9 0哪92 删63舢8ii1垂茎y 上海交通大学 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， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的 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 -描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密 ( 请在以上方框内打“”) 靴敝储躲奸噼 日期：研年c 7 r 月2 尹日 指导教师签名： 日期力哆年夕月帅 哆 喜 上海交通大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论 文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文 的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者虢帑亚峰 日期：叩年9 月2 尹e l 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 所在 姓名郭亚锋学号 0 0 4 0 3 2 9 0 0 5 控制理论与控制工程 学科 指导教师 李少远 答辩 2 0 0 9 0 9 1 9 答辩 上海交通大学徐汇校区教二楼2 2 6 室 日期地点 论文题目 网络控制系统的镇定与滤波 1 投票表决结果：f ，( 同意票数实到委员数应到委员数)答辩结论：、缅过口未通过 评语和决议： 郭亚锋的博士学位论文研究了网络控制系统的镇定与滤波问题，论文选题具 有前沿性，研究内容具有重要的理论意义和应用前景。 论文工作取得的主要结果包括：对具有随机丢包的s i s o 网络控制系统，证 明了系统可镇定和可检测与所需最小传输概率之间的关系，并比较了“最新收到 信号”和“零信号 补偿模式下丢包的效果，提出了基于状态观测器的状态反馈 控制器在网络中最佳位置设定方法；针对同时存在网络时延和丢包的网络控制系 统，提出了一种新的时滞相关的稳定判据，并证明了它比现有一些主要结果保守 性低，进而提出了改进的c c l 算法求解控制器；针对上述系统，提出了一种新的 网络预测控制器，并证明了它能有效地补偿网络时延和丢包的影响；对于存在随 机网络时延的滤波系统，提出了一种具有更低保守性的h - i n f 滤波器设计方法。 论文立论正确，分析严谨，行文流畅，表达规范，研究成果具有创新性。论 文表明作者已掌握了本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专业知识，独立从 事科学研究工作的创新能力强。答辩中叙述清楚，回答问题正确，经答辩委员会 无记名投票，一致同意通过其博士论文答辩，并建议授予郭亚锋工学博士学位。 洲年罗月f 罗日 职务姓名职称单位签名 ， 主席 俞金寿教授华东理工大学 确f 么 答 委员 许维胜教授同济大学 糊牲辩 委 委员 丁永生教授东华大学 了帆 员 会 委员 席裕庚 教授上海交通大学 肠拟 成 盈研 员 委员关新平教授上海交通大学 签 委员 杨根科教授上海交通大学槲 名 委员 李少远教授上海交通大学 粥 秘书 朱莉莉 工程师 上海交通大学溯瓿 摘要 与滤波 在网络控制系统中，通常对象和控制器通过通信网络进行连接，该网络可能 同时也为其他应用提供信息传输服务。网络控制系统的主要优点是成本低，重量 轻，可靠性高，易于安装维护等。因此，网络控制系统在许多领域得到应用，如 移动传感器网络、制造系统、遥操作机器人、航天系统等等。可是，引入网络会 出现一些新问题：例如网络时延、数据丢包和信号量化等。本文主要针对存在网 络时延和( 或) 数据丢包的网络控制系统，对它的分析和设计进行了深入的探讨和 研究。 一 研究了具有随机丢包的网络控制系统的可镇定性和可检测性问题，其中随 机丢包建模为当前常用的独立同分布伯努利序列。考虑了两种常用补偿丢 失信号的方法：用“零信号 和用“最新收到的信号”。首先讨论了用“零 信号”的网络控制系统，给出了此类网络控制系统可镇定的几个充要条件。 并提出了可镇定程度的概念，它有助于进一步分析网络传输概率与网络控 制系统的可镇定性之间的关系。由于镇定和检测之间的对偶性，这些结果 或概念可方便地推广到网络控制系统的可检测问题。对于单输入单输出 ( s i s o ) 系统，给出了保证系统可镇定或可检测所需要的最小网络传输概率的 解析结果，结果表明镇定或检测同一个( s l s o ) 系统，所需要的最小传输概率 相等，并且最小传输概率只与被控对象的不稳定极点有关。从理论上证明 了最小传输概率与系统的不稳定程度呈严格的正相关，即系统越不稳定， 镇定或观测它所需要的传输概率越大。随后给出了用“最新收到的信号” 的s l s o 网络控制系统可镇定的必要条件。从理论上证明了，用“最新收到 的信号 补偿丢包对系统稳定性的影响不比用“零信号的效果更好。另 外，研究了基于状态观测器的状态反馈控制器在网络中最佳位置设定问题。 当这类控制器配置在最佳网络节点上时，通过选择适当的控制器参数，可 以使闭环系统在保证稳定的情况下，能容忍的整个网络的丢包率最大。通 过仿真例子验证了所提结果的有效性。 - 对同时存在网络时延和数据包丢失的离散时间网络控制系统进行了稳定性 分析，提出了新的时延相关的稳定判据。与现有的一些结果相比，本文提 出的稳定判据主要优点是具有较低的保守性，这主要是在推导过程中利用 摘要 一 一 了凸集上凸函数的性质，不需要像现有一些方法那样把时变时延和其上下 界的差同时放大为时延的上下界之差，因此减少了保守性的引入。本交通 过理论证明和例子比较都验证了所提稳定判据的优越性。在提出的稳定判 据基础上，还给出了状态反馈控制器的设计方法。并对当前求解控制器常 用的c c l 算法提出了改进。最后，通过仿真示例验证了所提出的控制器设 计方法也具有较低的保守性。 对于同时存在网络时延和数据包丢失的离散时间网络控制系统，提出了一 种新的网络预测控制方法。和现有的网络预测控制方法相比，本文提出网 络预测控制方法具有如下优点：本文方法能同时有效补偿网络时延和随机 丢包的影响，利用本文方法所得到的闭环系统可镇定的条件大大降低；实 现了状态反馈控制器和状态预测器满足分离原理，从而可以方便地设计保 闭环系统稳定的网络预测控制器。通过理论证明和仿真例子验证了所提方 法的优越性。 考虑了网络控制系统中的h 。滤波问题。在这种情形下，系统的测量信号通 过存在随机时延的网络传输到滤波器，滤波器通过受到网络时延的测量信 号估计系统的被估输出，这里随机时延满足独立同分布的伯努利序列。首 先提出了一种新的滤波误差系统表示形式，其优点是把具有时滞状态的系 统转化为无时滞的随机参数系统，从而避免利用l y a p u n o v k r a s o v s k i i 泛函 推导系统的h 。滤波性能，减少了保守性的引入，并且证明了提出的性能分 析判据比现有的结果保守性低。在滤波器的设计方法上，提出了一种新的 参数化设计方法，从理论上和例子对比都验证了比现有设计方法的保守性 低。另外，通过引入松弛变量的策略，又提出了进一步改进的滤波器设计 方法，并通过例子进行了验证。 关键词：网络控制系统，可镇定性，可检测性，时滞系统，稳定性，h 滤波 i i s t a b i l i z a t i o na n df i l t e r i n go fn e t w o r k e dco n t r o ls y s t e m s a b s t r a c t i nan e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m ( n c s ) ，p l a n ta n dc o n t r o l l e ra l e t y p i c a l l y c o n n e c t e dv i aac o m m u n i c a t i o nn e t w o r kw h i c hm a yb es h a r e dw i t l lo t h e ra p p l i c a t i o n s t h em a i na d v a n t a g e so fn c s sa l el o wc o s t ，r e d u c e dw e i g h t ，s i m p l ei n s t a l l a t i o na n d m a i n t e n a n c e ，a n dh i 曲r e l i a b i l i t y c o n s e q u e n t l y , n c s sh a v eb e e na p p l i e di nab r o a d r a n g eo fa r e a ss u c ha 8m o b i l es e n s o rn e t w o r k s ，m a n u f a c t u r i n gs y s t e m s ，t e l e p o r t a t i o n o fr o b o t s ，a i r c r a f t ：s y s t e m s ，e t c h o w e v e r ，t h eu s a g eo ft h en e t w o r km a yl e a dt os o m e n e wp r o b l e m s ，s u c ha sn e t w o r kd e l a y , d a t ap a c k e tl o s s ，s i g n a lq u a n t i z a t i o n ，e t c i nt h i s p a p e r , t h ea n a l y s i sa n dd e s i g no fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m sw i t hn e t w o r kd e l a ya n d ( 0 0p a c k e td r o p o u ta l ec o n s i d e r e d t h em a i nc o n t e n t sa l ea sf o l l o w s ： s t a b i l i z a b i l i t ya n dd e t e c t a b i l i t yo fn c s sw i t hr a n d o mp a e k e td r o p o u ta l e i n v e s t i g a t e d ，w h e r et h en e t w o r kp a c k e t - l o s si sm o d e l e da sa ni i d b e r n o u l l i p r o c e s s t w oc o m m o n l yu s e dm o d e sc o m p e n s a t i n gf o rs i g n a l - l o s s - - - - u s i n gaz e r o s i g n a la n du s i n gt h el a t e s ta v a i l a b l es i g n a la r ec o m p a r e d f i r s tn c s s w i mt h e “z e r os i g n a l ”m o d ei sc o n s i d e r e d s e v e r a ln e c e s s a r ya n ds u f f i c i e n tc o n d i t i o n s f o rs t a b i l i z a b l i t ya r ee s t a b l i s h e d an o t i o no fs t a b i l i z a b l ed e g r e ei sp r o p o s e d ， w h i c hh e l pt of u r t h e ra n a l y z et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nn e t w o r kt r a n s m i s s i o n p r o b a b i l i t ya n ds t a b i l i z a b i l i t yo ft h en e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s d u et ot h e d u a l i t yb e t w e e ns t a b i l i z a b i l i t ya n dd e t e c t a b i l i t y , t h ea b o v er e s u l t sa n dn o t i o n s a b o u tt h es t a b i l i z a b i l i t yc a l lr e a d i l yb ee x t e n d e dt os o l v et h ed e t e c t a b i l i y f o rt h e s i s os y s t e m s ，a l le x p l i c i tf o r m u l af o rt h el e a s tr e q u i r e dt r a n s m i s s i o np r o b a b i l i t y f o rt h ep u r p o s eo fs t a b i l i z i n go rd e t e c t i n gan e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e mi sd e r i v e d t h er e s u l ts h o w st h a tt h el e a s tr e q u i r e dt r a n s m i s s i o np r o b a b i l i t i e sa l ee q u a le a c h o t h e rw h e ns t a b i l i z i n go rd e t e c t i n gan e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m a n di ti sm e r e l y d e p e n d e n to nt h eu n s t a b l ep o l e so ft h es y s t e m i ti st h e o r e t i c a l l yv a l i d a t e dt h a t t h el e a s tr e q u i r e dt r a n s m i s s i o np r o b a b i l i t yi ss t r i c t l yp o s i t i v ei n t e r r e l a t e d 、) l ，i 廿l t h ed e g r e eo fi n s t a b i l i t yo ft h es y s t e m t h a ti s ，t h em o r et h ed e g r e eo fi n s t a b i l i t y o fas y s t e mi s , t h em o r et h er e q u i r e dt r a n s m i s s i o np r o b a b i l i t yw i l lb e t h e na n e c e s s a r yc o n d i t i o nf o rs t a b i l i z a b l i t yo fn c s sw i mt h e “l a t e s ta v a i l a b l es i g n a l ” m o d ei sp r o p o s e d i ti st h e o r e t i c a l l yp r o v e dt h a tt h e “l a t e s ta v a i l a b l es i g n a l m o d ec a nn o tb e t t e rc o m p e n s a t et h ee f f e c to fl o s sd a t at h a nt h e z e r os i g n a l ”o n e i na d d i t i o n , o p t i m i z i n gl o c a t i o no fs t a t e - 0 b s e r v e rb a s e dc o n t r o l l e ri nt h en e t w o r k i l l i sc o n s i d e r e d w h e nt h ec o n t r o l l e ri sl o c a t e dt h eo p t i m a ln o d e ，b ys e l e c t i n g a p p r o p r i a t ec o n t r o l l e rp a r a m e t e r , t h ec l o s e d - l o o ps y s t e mc a nb es t a b l ew i t h m a x i m u ml o s sp r o b a b i l i t yo ft h en e t w o r k t h ee f f i c i e n c yo ft h ep r o p o s e dr e s u l t s i si l l u s t r a t e dw i t l ls o m es i m u l a t i o ne x a m p l e s - t h e s t a b i l i t yo ft h ed i s c r e t e - t i m en e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si sa n a l y z e dw h e n t h e r ea r eb o t hn e t w o r kd e l a ya n dp a c k e tl o s si n t h en e t w o r k an e w d e l a y - d e p e n d e n ts t a b i l i t y c r i t e r i o ni sp r o p o s e d c o m p a r e dw i mt h es o m e e x i s t i n gr e s u l t s ，t h ea d v a n t a g eo ft h ep r o p o s e ds t a b i l i t yc o n d i t i o nl i e si ni t sl e s s c o n s e r v a t i v e n e s s d i f f e r e n t l yt op e r v i o u sm e t h o d s ，b yu t i l i z i n gt h ep r o p e r t i e so f c o l l v e xf u n c t i o n ，t h ed i f f e r e n c e so ft h ed e l a ya n di t su p p e ra n dl o w e rb o u n dn e e d n o ts i m u l t a n e o u s l yb ee n l a r g e da st h ed i f f e r e n c e so fi t su p p e ra n dl o w e rb o u n d t h u st h ec o n s e r v a t i v e n e s so ft h er e s u l ti sr e d u c e d b o t ht h e o r e t i c a lp r o o fa n d e x a m p l es h o wt h ea d v a n t a g eo ft h ep r o p o s e ds t a b i l i t yc r i t e r i o n b a s e do nt h e s t a b i l i t yc r i t e r i o n ，t h ed e s i g nm e t h o do ft h es t a t e - f e e d b a c kc o n t r o l l e ri sp r o v i d e d m o r e o v e r , t h ec c la l g o r i t h mh a sb e e ni m p r o v e d s i m u l a t i o ne x a m p l ei sg i v e n 一 t os h o wt h a tt h ep r o p o s e d d e s i g n m e t h o do fc o n t r o l l e ri sa l s ol e s s c o n s e r v a t i v e n e s st h a nt h ee x i s t i n go n e s an e wn e t w o r k e dp r e d i c t i v ec o n t r o lm e t h o di sp r o p o s e df o rt h ed i s c r e t e - t i m e n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m s ，w h i c hs i m u l t a n e o u s l yc o n t a i nn e t w o r kd e l a ya n d 。 p a c k e tl o s s c o m p a r e dw i t ht h ee x i s t i n gm e t h o d s ，t h ep r o p o s e dm e t h o dh a st h e f o l l o w i n gm e r i t s t h ep r o p o s e dm e t h o dc a nm o r ee f f i c i e n t l yc o m p e n s a t et h e e f f e c to fn e t w o r kd e l a ya n dp a c k e td r o p o u t t h u st h es t a b i l i z a b i l i t yc o n d i t i o no f c l o s e d - l o o ps y s t e m si sv e r ye a s i l ys a t i s f i e d m o r e o v e r , b yt h ep r o p o s e dm e t h o d ， t h es t a t e f e e d b a c kc o n t r o l l e ra n ds t a t ep r e d i c t o rc a nb es e p a r a t e l yd e s i g n e d ，s o t h en e t w o r k e dp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rc a ne a s i l yb ed e s i g nt og u a r a n t e et h e s t a b i l i t yo fc l o s e d l o o ps y s t e m b yt h e o r e t i c a la n a l y s i sa n ds i m u l a t i o ne x a m p l e ， t h ea d v a n t a g e so ft h ep r o p o s e dm e t h o da r ev e r i f i e d t h eh f i l t e r i n gi nt h en e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si sc o n s i d e r e d u n d e rt h i sc a s e ， t h em e a s u r e ds i g n a l so ft h es y s t e ma r et r a n s m i t t e dt ot h ef i l t e rt h r o u g ht h e n e t w o r k , w h i c ha r ei n e v i t a b l ys u b j e c t e dt ot h ee f f e c to ft h en e t w o r kd e l a y t h e n e t w o r kd e l a y sa r ea s s u m e dt os a t i s a f ya ni i d b e m o u l l ip r o c e s s an e wf o r m o ft h ef i l t e r i n ge t r o rs y s t e mi sp r o p o s e d , w h i c ht r a n s l a t e st h ed e l a ys y s t e mi n t oa d e l a y - f r e es y s t e m t h e r e f o r e ，l y a p u n o v - k r a s o v s k i ii sn o tr e q u i r e dw h e nt h eh o o f i l t e r i n gp e r f o r m a n c ei sa n a l y z e ds o t h a tt h ec o n s e r v a t i v e n e s so fr e s u l to f p e r f o r m a n c ea n a l y s i s i sr e d u c e d m o r e o v e r , t h ep r o p o s e dh p e r f o r m a n c e c r i t e r i o ni st h e o r e t i c a l l yp r o v e dt h a ti ti sl e s sc o n s e r v a t i v et h a nt h ee x i s t i n go n e i v v 目录 目录v i 第一章绪论1 1 1 引言1 1 2 网络控制系统的研究现状2 1 2 1 具有数据包丢失的网络控制系统研究3 1 2 2 具有网络时延的网络控制系统研究6 1 3 有待进一步研究的问题1 1 1 4 本文的研究内容1 2 第二章随机丢包网络控制系统可镇定和可检测性分析1 4 2 1 引言1 4 2 2 具有随机丢包的网络控制系统的可镇定条件1 5 2 2 1 系统描述15 2 2 2 可镇定性分析18 2 2 3 关键传输概率2 2 2 2 4 仿真示例2 7 2 3 具有随机丢包的网络控制系统的可检测条件3 1 2 4 基于观测器的控制器的最优定位3 3 2 4 1 问题描述及求解方法3 3 2 4 2 仿真示例3 6 2 5 本章小结3 8 第三章网络控制系统状态反馈控制器设计与稳定性分析3 9 3 1 引言3 9 3 2 问题描述4 0 3 3 稳定性分析4 2 3 3 1 稳定性判据4 2 3 3 2 与现有稳定性判据的比较。4 7 3 3 3 仿真示例5 2 3 4 控制器设计5 4 3 4 1 控制器设计方法5 4 3 4 2 仿真示例5 8 3 5 本章小结6 0 第四章网络控制系统网络预测控制器设计与稳定性分析6 1 4 1 引言6 1 4 2 网络预测控制器设计6 3 4 3 网络预测控制系统的稳定性分析6 6 4 4 仿真示例6 9 4 5 本章小结7 5 第五章网络控制系统中h 。滤波器设计。7 6 5 1 引言7 6 5 2 问题描述7 7 5 3 滤波性能分析7 8 v i 目录 5 4 滤波器设计8 0 5 4 1 滤波器设计8 0 5 4 2 仿真示例8 3 5 5 改进的滤波器设计8 6 5 5 1 改进的滤波器设计8 6 5 5 2 仿真示例8 9 5 6 本章小结9 0 第六章总结与展望9 1 参考文献9 5 j 弓c 谢10 4 攻读博士学位期间的主要学术成果1 0 5 v 。 1 1 引言 若控制系统的反馈回路( 从传感器到控制器) 和( 或) 控制回路( 从控制器到执 行器) 是通过通信网络连接的，这样的控制系统被称为网络控制系统 1 】- 6 】。与 传统的点对点连接的控制系统相比，网络控制系统具有成本低、重量轻、模块化、 可靠性高、易于安装和维护等优点【7 】。因此，网络控制系统在许多领域得到广 泛应用，例如移动传感器网络、制造系统、遥操作机器人、汽车、航天器等等。 网络控制系统的出现和发展有其历史的必然性。一方面随着科技的进步和生 产力的发展，对控制系统技术的需求日益提高。例如：在过程工业中，对生产效 率和产品质量的要求越来越高，生产过程中，需要监测的传感器有成千上万个， 需要调节的执行器包括成百上千个阀门、加热器、泵等 8 】。若使用传统的点对 点的方式对生产过程进行控制，则需要上万条的线缆，撇开巨大的安装成本不说， 对日常的维护也非常不利。这时通过网络总线的方式构架控制系统，不但可以节 约数量众多的各种线缆，节省成本，而且易于日常的维护和进行功能的扩展。另 一方面随着计算机，通信和电子技术的飞速发展，为网络控制系统的发展提供了 必要的物质准备。例如微型化、智能化的传感器的进步，价格越来越便宜，计算 机的数据处理能力越来越强，网络技术的不断发展，使得构造的网络控制系统不 但经济可行，而且功能强大足以控制复杂的对象或过程。 可是网络控制系统的出现对控制理论和控制方法又提出了新的任务，主要表 现在： 1 )在传统的控制理论当中，假定信号在控制系统各部件之间( 例如从传感器到 控制器，或从控制器到执行器) 的传输不存在时延。对于网络控制系统，这 一假定往往是不适用的。由于许多设备共享网络，当不同的设备都要发送信 息时，信息只有等到网络空闲或设备的优先级相对较高时才能发送，这样就 不可避免地引入了网络时延。网络时延主要包括通道时延、等待时延和计算 时延。通常网络时延主要体现为等待时延，即数据包在传输通道路由器或交 换机上的队列等待时延。根据网络拓扑结构和网络协议的不同，网络时延可 能是恒定的( 例如：c o n t r o l n e t 、c a n ) 或者是随机的( 例如：e t h e r n e t ) 【9 。 但是不管哪种类型的网络时延都会影响控制系统的性能甚至使系统不稳定。 第一章绪论 2 )在网络中由于多用户共享通信线路，因此当不同设备都要使用网络进行传输 时，会不可避免地发生网络阻塞和连接中断，这又必然会导致数据包的丢失。 虽然一些网络如t c p 网络具有重新传输的机制，但它们也只能在一个有限 的时间内传输，当超过这个时间后，数据也就会丢失。另外，还有一些网络 如u d p 网络干脆没有重传机制，这样当发生丢包时，不采取措施。显然， 数据丢包会对控制系统的性能造成影响甚至使其失稳，因此数据丢包也是网 络控制系统中必须考虑的问题。 3 )在传统的控制理论当中，一个标准假定是所有需要传输的信号具有无限高的 精度。这一假定对于传统的点对点连接的控制系统是适用的。可是对网络控 制系统来说，有时通信网络带宽是非常有限的，例如，当通过单个控制器远 程控制许多移动单元时，由于射频频谱的能量有限，这时必须考虑信号量化 对系统的影响 1 0 。 4 )由于网络带宽和数据包大小的限制，以及传感器、控制器和执行器的地理分 布特性，在某些网络控制系统中，被控对象和控制器的输出是用多个数据包 传输的，并且在传输过程中由于经过的网络链路可能不同，多包传输可能会 遭受不同的网络时延甚至丢包，造成数据包到达目的节点的不同步，因此多 包传输对网络控制系统的影响也是需要考虑的。此外，网络控制系统还存在 异步控制等问题，这里不再一一介绍。 由于传统的控制理论是建立在传统的点对点连接的控制系统之上的，因此传 统控制理论的一些标准假定并不适用于网络控制系统的情况。所以有必要针对网 络控制系统中出现的新情况，研究与之相适应的分析和设计方法，而不能简单的 照搬现有的控制理论和方法。 1 2 网络控制系统的研究现状 网络控制系统的研究开始于上世纪末r a ya 等人关于集成通讯控制系统 ( i n t e g r a t e dc o m m u n i c a t i o na n dc o n t r o ls y s t e m s ，简记i c c s ) 的研究 1 l 】- 13 】，i c c s 可以看作是现代网络控制系统的雏形。自r a y a 提出集成通讯控制系统的概念以 来，网络控制系统的研究取得了一系列的成果。许多国际著名学术期刊不断出版 有关网络控制系统理论的专刊( 例如： 1 4 1 6 1 ) ，在各大国际国内控制会议上， 网络控制系统也成为一个受到广泛关注的研究课题。由于本文主要针对的是具有 数据丢包和网络时延的网络控制系统的研究。因此这里主要从网络时延和数据包 丢失两个大的方面来介绍网络控制系统的研究状况。而对于网络控制系统中的其 2 上海交通大学博士学位论文 他问题的研究，诸如信号量化、网络调度等等，有兴趣的读者可以参阅相关文献。 1 2 1 具有数据包丢失的网络控制系统研究 存在数据包丢失的网络控制系统的分析和设计问题，是该领域的研究热点之 一。下面主要以系统的分析或设计方法为依据，分别介绍这方面的研究情况。需 要说明的是，由于系统的分析或设计方法经常相互交叉，而且系统设计的目的可 能多种多样，因此这种分类可能做不到非常精确。不过作者相信通过这样的分类 介绍，能使读者更易于了解这方面的研究现状。 1 异步动态方法 z h a n g 等人研究了具有一定数据丢包率的网络控制系统的稳定性问题 1 7 】。 在文【1 7 】中，数据包丢失与否被建模为一个开关。开关断开时，表示发生丢包， 系统变成开环；开关闭合时，表示数据被成功传输，系统处于闭环状态。随后利 用异步动态系统方法【1 8 】，给出了系统指数稳定的条件。z h a n g 和y u 考虑了具有 一定丢包率的网络控制系统的输出反馈控制器镇定问题 1 9 1 。由于反馈通道和前 馈通道均存在数据丢包现象，闭环系统建模为在四个子系统之间切换的切换系 统。文 1 9 l 同样利用了异步动态系统方法分析了闭环系统的稳定性。在此基础上， 给出了保证闭环稳定的控制器设计方法。 对于数据包丢失更常见的是随机形式，如丢包被建模为满足独立同分布的伯 努利序列，或者更一般的马尔科夫链的形式( 2 0 1 1 2 1 】) 。其中建模为独立同分布 的伯努利序列的情况最为常见，因此除非特别说明，下面所说的随机丢包特指满 足独立同分布的伯努利序列。 2 最优控制 a z i m i s a d j a d i 、i m c r 、g u p t a 等人考虑了具有随机丢包网络控制系统的最优 控制问题( 2 2 】- 2 4 9 。其中a z i m i s a d j a d 研究了系统的l q g 控制问题 2 2 1 。这里 被控对象为线性离散时间定常系统，前向通道和反馈通道均存在数据丢包；网络 链接为u d p ( u s e rd a t a g r a mp r o t o c o l ，即没有应答信号) 类型。该文并没有给出系统 的最优控制，而是提出把估计和控制进行分离以简化求解。通过直观地构造了控 制器和估计器，给出了l q g 问题的次优解。i m e r 、y u k s e l 和b a s a r 研究了前向 和反馈通道均存在随机丢包的网络控制系统的最优控制问题 2 3 1 。该文分别考虑 了网络链接为u d p 和t c p ( t r a n s m i s s i o nc o n t r o lp r o t o c o l ，即有应答信号) 两种类型 的情况。对于有应答信号的t c p 类型网络，作者表明使得二次性能指标最优的 控制率是线性的，并且可以通过动态规划得到。在这种类型的网络下，描述控制 第一章绪论 器增益演化的黎卡提方程是标准黎卡提方程的修正版本，其中增加了一个由网络 的丢包概率引起的标量参数。对于无应答信号的u d p 类型网络，如果观测信号 没有噪声，则最优控制仍然保持是线性的。不过此时描述控制器增益演化的黎卡 提方程变成两组相互耦合的矩阵方程的递归形式。文中作者推导出了这些耦合的 黎卡提方程收敛条件。g u p t a 、h a s s i b i 和m u r r a y 考虑了只有反馈通道存在数据 丢包的最优l q g 控制问题 2 4 。文中提出的控制算法被证明对于任意的丢包模 式来说都是最优的。s e i l e r 和s e n g u p t a 研究了具有随机丢包网络控制系统的h 。 最优控制问题，给出了控制器的设计方法并通过一个车辆跟随问题实例验证了设 计方法的有效性 2 5 】。 3 最优滤波问题 观测信号存在随机丢失的滤波问题最早可追溯到1 9 6 9 年n a h i 的文章 2 6 1 。 w a n g 、h o 和l i u 研究了观测信号存在随机丢失，具有不确定性系统的最优滤波 问题 2 7 。f o r t m a n n 、b a r - s h a l o m 等人研究了随机间隔观测时，多滤波器融合问 题【2 8 。不过 2 7 】和【2 8 】中考虑的滤波器增益都是定常的。s i n o p o l i 、s c h e n a t o 等 - 人考虑了当观测信号存在随机丢失时，时变的k a l m a n 滤波问题 2 9 】。该文研究 了k a l m a n 滤波器估计误差的协方差矩阵的统计收敛属性。其研究表明，对于一 个不稳定的被观测系统，存在一个关键传输概率，