（电力电子与电力传动专业论文）网络控制系统的建模、稳定性分析及其调度的研究.pdf

a b s t r a c t a b s t r a c t am a j o rt r e n do fd i s t r i b u t e dc o n t r o l s y s t e m s i st h a t m e s s a g e s a r e e x c h a n g e dt h r o u g h as e r i a lc o m m u n i c a t i o nn e t w o r k b y w h i c hc o n t r o l l e r s ， s e n s o r sa n da c t u a t o r sa r ei n t e r c o n n e c t e d t h i s t y p e o ff e e d b a c kc o n t r o l s y s t e m sw h e r e i nt h ec o n t r o ll o o p sa r ec l o s e dt h r o u g hac o n t r o ln e t w o r ka r e c a l l e dn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m s n e t w o r k e d c o n t r o l s y s t e m s h a v et h e a d v a n t a g e s o fl e s s w i r e s ，h i g hr e l i a b i l i t y ，i n c r e a s e ds y s t e ma g i l i t y ，g o o d f l e x i b i l i t y a n ds h a r eo fi n f o r m a t i o nr e s o u r c e s ，e t c b u tn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m sh a v et h e i ro w nd r a w b a c k s ，t o o t h em e d i u mo fc o n t r o ln e t w o r ki s t i m es h a r i n gm u l t i p l e x i n g ，s ot h em e s s a g e sc a nn o tb et r a n s m i t t e du n t i lt h e n e t w o r km e d i u mi sf r e e g i v e nt h ep o i n ta b o v e ，t h en e t w o r ki n d u c e dt i m e d e l a yi s i n t r o d u c e di n t ot h en e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si n e v i t a b l y d e p e n d i n g o nt h en e t w o r kp r o t o c o lt h ec h a r a c t e r i s t i c so f t i m ed e l a yc o u l db ec o n s t a n to r t i m e v a r y i n g ，w h i c hm a k e si t h a r dt o a n a l y z ea n dd e s i g nn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m s t h i sd i s s e r t a t i o nh a sa n a l y z e dt h en e t w o r kp r o t o c o l s ，t i m i n gc o m p o n e n t s a n dt h e i rc h a r a c t e r i s t i c s ，a n dd i s c u s s e dt h ef a c t o r sw h i c ha f f e c tt h et i m ed e l a y s o nt h eb a s i so ft h a t ，ac o n t i n u o u s t i m em o d e lo f m u l t i i n p u ta n dm u l t i o u t p u t 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 si sd e r i v e dw h i c hi n c l u d e ss e v e r a ln e t w o r k i n d u c e dt i m ed e l a y s o nt h eo t h e rh a n d ，t h er e l a t i o no f s i g n a l si nt h ec o n t r o l s y s t e m si sa n a l y z e du s i n gd i s c r e t e t i m ec o n t r o ls y s t e mt h e o r y ad i s c r e t e t i m e m o d e lo fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si s p r o p o s e dw h e nt h ec o n t r o l l e rn o d ei s e i t h e rt i m et r i g g e r e do re v e n tt r i g g e r e dw h o s ec o e f f i c i e n tm a t r i c e sd e p e n do n t i m ed e l a y s t h es t a t e s p a c em o d e lo ft h es y s t e mi st i m e i n v a r i a n tw h e nt i m e d e l a y sa r e c o n s t a n t f r o md i f f e r e n tv i e w p o i n t st h es t a b i l i t yo fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si s s t u d i e du s i n gt i m ed e l a yt h e o r y ，m a t r i xt h e o r ya n dl i n e a rm a t r i xi n e q u a l i t i e s f a b s t r a c t r e s p e c t i v e l y am a x i m u ma l l o w a b l et r a n s f e ri n t e r v a l i st h e no b t a i n e dw h i c h g u a r a n t e e s t h e s t a b i l i t y o fn e t w o r k e dc o n t r o l s y s t e m s t h es y s t e m i s a s y m p t o t i c a l l ys t a b l eo nc o n d i t i o nt h a tt h ea c t u a ln e t w o r ki n d u c e dd e l a y sa r e s m a l l e rt h a nt h em a x i m u ma l l o w a b l et r a n s f e ri n t e r v a l ，t h e r e f o r e ，d e p e n d i n g o nt h ep r a c t i c a la p p l i c a t i o nas u i t a b l ec o n t r o ln e t w o r ka n dap r o p e rs c h e d u l i n g a l g o r i t h ms h o u l db es e l e c t e d ，i no r d e rt og u a r a n t e et h ea c t u a ln e t w o r ki n d u c e d d e l a y sa r es m a l l e rt h a nt h em a x i m u ma l l o w a b l et r a n s f e ri n t e r v a l s i m u l a t i o n e x p e r i m e n t si l l u s t r a t et h ee f f e c t i v e n e s so f t h ep r e s e n t e dt h e o r y t h ep e r f o r m a n c eo fn e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m si s s u b j e c tt ot h ec o n t r o l l o o pt i m ed e l a y s w h i c hd e p e n do nt h es a m p l i n gp e r i o d sa n dt h es a m p l i n g i n s t a n c e so ft h ec o n t r o l l o o p ，s o t h e s a m p l i n gp e r i o d s a n dt h e s a m p l i n g i n s t a n c e ss h o u l db e p r o p e r l ys c h e d u l e d u s i n g t h em a x i m u ma l l o w a b l e t r a n s f e ri n t e r v a ld e r i v e df r o ms t a b i l i t yt h e o r i e sas c h e d u l i n gm e t h o db a s e do n t h em a x i m u ma l l o w a b l e t r a n s f e ri n t e r v a li s d e s i g n e d f o ra m u l t i l o o p n e t w o r k e dc o n t r o ls y s t e m a tl a s t ，t h ei n f l u e n c eo f s c h e d u l i n gm e t h o d so nt h e n e t w o r k e di n d u c e dd e l a y si ss t u d i e du s i n gas t o c h a s t i cp e t r in e tm o d e l k e yw o r d s ：n e t w o r k e d c o n t r o l s y s t e m s ，s t a b i l i t y ，m a x i m u m a l l o w a b l e t r a n s f e r i n t e r v a l ，c o n t r o ln e t w o r k ，s c h e d u l i n ga 1 9 0 r i t h m ，t i m ed e l a y s y s t e m s ，l i n e a rm a t r i xi n e q u a l i t i e s ，p e t r in e t s 独创性声明 毒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和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤盗盎茎或其他教育机构的学位或 证书而使用过的材料。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了谢意。 学位论文作者签名 绥瘟日 签字日期：2 d o 弓年2 月2 8 n 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解叁鲞盘芏有关保留、使用学位论文的规定。 特授权苤盗盘茔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，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学 校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 侵蒸扭王 签字日期：加d 弓年2 月2 3 日 导师签名： 易 签字日期：勾d 弓年2 月 目 第一章绪论 第一章绪论 随着控制系统规模的日益扩大，越来越多的控制系统采用分布式控制 的方式。分布式控制的形式多种多样，很多复杂的控制系统例如制造业设 备、运输工具、机器人 1 , 2 , 3 , 4 1 等采用串行通讯网络作为监控计算机、控制器、 现场传感器及执行器间信息和控制信号的交换通道，这种通过串行通信网 络实现闭环控制回路的控制系统被称为网络控制系统5 ，6 ，7 n c s s ( n e t w o r k e d c o n t r o l s y s t e m s ) ，有的文献用综合通讯和控制系统 8 , 9 , 10 3 i c c s ( 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 l s y s t e m s ) 或者基于网络的 控制系统，1 2 l ( n e t w o r k b a s e dc o n t r o ls y s t e m s ) 来称呼具有这种结构的控制 系统。本文将沿用网络控制系统这一术语。 。 网络控制系统是计算机技术、通信技术与控制技术发展和融合的产物， 它可以应用于几乎任何带有控制器的分布设备需要进行数据交换的场合， 体现了控制系统向网络化、集成化、分布化、节点智能化的发展趋势13 , 1 4 1 。 网络控制系统中各节点都和控制网络直接相连，因此网络控制系统具有布 线简单、结构灵活、易于系统扩展和维护以及能够实现信息资源共享等优 点。但是，由于连接到网络的很多设备都要发送信息，但通讯介质是分时 复用的，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出去， 这就不可避免地在控制环路中引入了通讯延迟u5 , 1 6 。而且时间延迟和网络 的传输速率、网络所采用的通讯协议及网络的负载等 1 7 , 18 1 因素有关，呈现 出或固定或随机或有某种规律的特征，致使控制系统性能下降甚至不稳定 ”。另一方面，通讯网络是一个不可靠的数据传输通道，数据包可能在传 输过程中丢失，并且由于受到网络带宽和数据包大小的限制，一个相对较 大的数据包可能会被分成为若干相对较小的数据包分别进行传输。网络控 制系统中丢包现象和多包传输问题使网络控制系统的分析与设计更加困难 7 , 2 0 , 2 1 】。 随着网络控制系统广泛应用于工业对象中，网络控制系统的研究已经 成为热点 2 2 , 2 3 , 2 4 , 2 5 】，如何对网络控制系统进行有效的分析与设计已成为一 个亟待解决的问题。从控制器设计的角度看，网络控制系统的被控对象包 l 第一章绪论 括物理对象和控制网络，而控制网络非常复杂，不可能用微分方程来描述。 为此，本文首先对国内外网络控制系统的研究状况进行了综述，然后在此 基础上对网络控制系统的建模、稳定性、网络信息调度进行研究，最后是 本文的总结和研究展望。 1 1 网络控制系统的研究现状 1 1 1 问题描述 由于网络的引入，控制系统不可避免地出现了信息传输延时、丢包、 多包传输等问题。目前，国内外学者对网络控制系统的研究主要集中于网 络延时对系统的影响1 2 6 ，2 7 ，2 8 ，2 9 、3 0 ，川。 闭环网络控制系统的结构如图卜1 所示。r 。表示传感器到控制器的传 输延时；t 表示控制嚣对从传感器接收到的数据包进行解包、解码，实簏 控制算法并将结果编码、打包所需要的时间，称为控制器计算延时；r 。表 示控制器到执行器的传输延时；因此，网络总延时可以表示为 r = r 。+ f ，+ r 。其中，r 。受节点的负载影响很大【3 2 。主要考虑传输延时( r 。 和r 。) 对系统的影响，并且忽略传感器和控制器节点的处理时间【3 3 】。f ，可 被控对象 1j 国医! 型 i 其它网络用户 k i l 。 其它网络用户 j 1 ， 通讯网络i 控制器 t 图1 1 网络控制系统的结构图 第一章绪论 以认为是恒定值，并可以等价地归入f 。中。而f ，。和f 。则根据控制网络的 不同或是恒定的或是时变的。所以系统的总延时可以简单地表示为 r = f + f 出。 闭环系统中延时环节的引入会降低系统的性能，而且还是引起系统不 稳定的一个潜在因素。因此，在网络控制系统的分析与设计时必须考虑网 络延时对系统的影响。 1 1 2 研究现状 目前，国内外学者主要从确定性理论、随机理论和智能控制策略三个 角度对网络控制系统进行研究。 1 1 2 1 从确定性理论角度对网络控制系统进行研究 1 鼠设j 网络控制系统中被控对象的连续时间数学模型为 f i o ) = 爿x o ) + b u ( t ) i ) ，o ) = q ( r ) 其中，x ( f ) 为被控对象的状态，甜( ，) 和y ( f ) 分别为被控对象的输入和输出。a ， b ，c 是具有适当的维数的常数阵。 离散的控制器的模型为 “( 女r ) = 一点o o r ) ，k = o ，1 ，2 ， 其中丁为系统的采样周期，世为控制器增益矩阵，是具有适当的维数的常 数阵。 文献【3 4 给出了一种状态增维的网络控制系统稳定性分析方法。当系 统的总延时小于系统的采样周期时，得到被控对象的离散时间模型为 f x “女+ l 沙) = m x 仁丁) + r 0 0 。k g 丁) + r l ( 。- “女一1 ) v ) b ( 耵) = q 归) 设系统的增广状态为z ( 丁) = x t ( t 丁) ，“7 ( ( i 一1 ) r ) 2 ，则系统的状态方 程为 z “t + l 矿) = 面 k g 7 ) 第一章绪论 其中面“) ：l 一r 。【k 皿r 1 【f tj l 。 。l k0 j 文献f 3 5 】给出了该模型的详细建立过程以及系统总延时大于系统采样 周期时系统的建模过程。当r 。和r 。都是常数时，系统为线性时不变系统， 利用线性系统的稳定性理论可以分析网络控制系统的稳定性。当l 时变而 l 恒定时，可以在传感器和控制器精确同步后，利用时间标记( t i m es t a m p ) 技术对k 进行有效的补偿【1 7 1 。当k 和k 都是时变时，文献 3 3 】利用延时 补偿和预测相结合的技术对网络控制器的设计进行了初步的研究，但没有 给出系统稳定性的理论证明。 当网络延时大于系统的采样周期时，为了消除不确定网络延时对系统 的影响，与状态增维方法不同，文献 3 6 在控制器和执行器的接收端各设 置一个先入先出缓冲区。缓冲区的大小由最大网络延时决定。这样，传感 器到控制器，控制器到执行器的不确定延时都变成了己知的恒定延时。在 控制器中设置观测器和预估器，可以利用观测器得到传感器进行数据采样 时被控对象状态。在己知被控对象数学模型的前提下，因为传感器到控制 器的延时已知，可以得到控制器接收数据时被控对象的状态。又由于控制 器到执行器的延时已知，所以可以利用预估器估计出控制器到执行器的延 时后的被控对象状态。再经过控制算法的运算，便可以得出超前的控制量。 这样，经过控制器到执行器的延时，控制信号恰当的作用于被控对象。该 方法要求己知被控对象的精确模型，而在实际应用中这一点很难做到。 以上提到的方法只对s i s o 网络控制系统和多个传感器到控制器有相 同延时、控制器到多个执行器有相同延时的m i m o 网络控制系统进行了研 究。w a l s h 等利用非线性理论深入研究了多个传感器到控制器有不同延时、 控制器到多个执行器有不同延时的m i m o 网络控制系统。 文献 5 只考虑传感器和控制器之间的网络延时。在假设没有观测噪 声，并且系统的采样周期很小，可以把网络控制系统视为连续系统的情况 下，把网络延时对系统的影响转化为非线性摄动对系统的影响。 文中给出了网络控制系统被控对象的连续时间模型为 第一章绪论 h o ) = a p x ，o ) + b p u ( t ) 1 y p o ) = c ，x ，o ) 其中x p o ) 、”( f ) 、y p o ) 分别为被控对象的状态、输入、输出。a 。，b 。， c 。是具有适当维数的常数矩阵a 控制器的连续时间模型为 k 0 ) = a c t o ) 一b 。多，( r ) 1 “o ) = c 0 ) 一d c 多，( f ) 其中x c o ) 为控制器的状态，萝。( f ) 为控制器最近一次接收到的被控对象的输 出值。爿。，b 。，c 。，d 。是具有适当维数的常数矩阵。 假设在无网络延时的情况下，控制器可使系统渐近稳定。网络对控制 系统产生的影响为e o ) = y p o ) 一多。o ) 。设系统的增广状态为 z o ) = b ；o lx ：e t o ) j 7 ，则系统模型 言o ) = 4 = o ) l4 ，一b p d 。c p b 。 b ，d 。l 其中a = ib 。c ， a 。b 。 i 。 l c p a ，一c p b p d 。c pc ，b p c 。c p b p d 。j 在t o d ( t r y o n c ed i s c a r d ) 传输协议下，根据非线性摄动理论口训。推导 出了系统的稳定性条件，给出了保证系统稳定的最大允许网络延时 m a t i ( m a x i m u m a l l o w a b l et r a n s f e ri n t e r v a l ) 。 在文献 5 的基础上，文献 3 8 y 考虑了控制器和执行器之间的网路延 时，利用和文献 5 】类似的方法给出了网络控制系统的稳定性条件。 文献 5 中，在每个数据传输间隔都使用上一次数据传输得到的被控对 象的输出作为控制器的输入，这与被控对象在数据传输间隔的实际输出有 较大的误差。为了改善网络控制系统的性能，文献【3 9 给出了两种结构的 预估器来估计被控对象的输出。在以上的研究思路下，w a l s h 针对控制网 络工作在t o d 协议下，分别采用动态调度方法和静态调度方法时，对网络 控制系统的稳定性进行了研究4 0 , 4 1 , 4 2 】。同时，当被控对象是非线性物理对 象以及控制网络采用无线网络时4 4 1 ，w a l s h 也给出了网络控制系统稳定 第一章绪论 的充分条件，此条件给出个最大网络传输间隔m a t i ，只要实际的网络 延时不大于m a t i ，网络控制系统就是稳定的。 鲁棒控制理论适合分析含有不确定动态和扰动的系统，文献f 4 5 1 和文 献4 6 1 分别将网络延时视作对系统的扰动，并给出了利用频域鲁棒控制理 论设计网络控制器的方法。 文献 4 5 假设系统的采样周期远小于被控对象的主导时间常数，所以 可以将系统看作连续系统。从扰动块的范数意义与延时的物理意义考虑， 将扰动块进行形式上的等价变换，使扰动块的范数和实际延时对应。在假 设相应的权函数后，给出了, l 综合结构的标准形式，并且利用m a t l a b 中的“分析和综合工具箱计出了满足需要的鲁棒控制器。 文献4 6 1 假设网络延时有上下界，将不确定延时部分看作摄动。将不 确定延时看作扰动块之后，作者利用肌控制综合方法设计出了网络控制 器。 从确定性理论角度对网络控制系统进行分析和设计有很多优点，可以 利用很多已经很成熟的理论分析系统的稳定性和进行控制器的设计 4 7 , 4 8 , 4 9 。从确定性理论角度对网络控制系统进行分析和设计可以不考虑网 络负载的影响 5 0 , 5 1 , 5 2 , 5 3 , 5 4 1 ：对于具有确定延时的控制网络，利用确定性理 论对其进行分析和设计简单有效。然而确定性理论也有很多缺点，状态增 维方法对总延时小于一个采样周期时非常有效，当总延时大于一个采样周 期时，增维后系统的阶数随延时的增大而增大，以致难以进行分析；而增 加缓冲区的方法将所有的延时都转化为最大的延时，降低了系统应有的性 能。另外，有一些控制网络的延时是随机的，可以从随机理论角度对网络 控制系统进行深入的研究。 1 12 2 从随机理论角度对网络控制系统进行研究 文献 5 5 从随机理论角度给出了一种补偿传感器和控制器之间延时的 方法。该方法忽略了控制器到执行器的网络延时，在传感器发送端设置了 长度为 n 的发送缓冲区，在控制器接收端设置了长度为1 的接收缓冲区。 在传感器数据包中加入传感器发送缓冲区的信息，控制器便可以更准确地 第一章绪论 确定接收到的传感器数据的网络延时。 文献 2 6 】将不确定延时对网络控制系统的影响看作l q g ( l i n e a r q u a d r a t i cg a u s s i a n ) 问题。针对具有时间驱动的传感器、事件驱动的控制器 和执行器的网络控制系统，假设传感器到控制器与控制器到执行器延时之 和小于系统采样周期；控制器的运算延时包含在控制器到执行器的延时之 中：所有本次采样前的延时信息已知：则可以得到离散的被控对象模型。 文中在给定的随机最优性能指标下，得到了全状态反馈控制律。文中指出， 若不能得到被控对象的全部状态信息，则可以通过最优预报和状态观测得 到对象状态的观测值。作者在文献【1 7 中对具有马尔可夫延迟特性的网络 控制系统给出了最优控制律。 文献 5 6 忽略控制器到执行器的网络延时，在传感器发送端设置了长 度为m 的发送缓冲区，在控制器接收端设置了长度为1 的接收缓冲区。作 者将网络控制系统视为一种跳跃系统，提出了一种最优控制器的设计方法。 文中给出了最优的性能指标函数，并且给出了最优控制律。 类似的工作可见文献 5 7 ，5 8 ，5 9 ，6 0 ，6 l 】。 5 7 推导了闭环网络控制系统在 随机时延下的数学模型，指出网络控制系统可以用混合系统模型来表示： 同时研究了网络控制系统零状态均方指数稳定性的充要条件。f 5 8 ，5 9 假设 网络控制系统的节点工作在不同的触发方式下，网络延时分别具有马尔可 夫延迟特性和均匀分布时，网络控制系统的控制律。 1 1 2 3 智能控制策略在网络控制系统中的应用 利用随机理论研究网络控制系统，最根本的前提都是假设网络延时的 概率分布已知。利用随机理论对网络控制系统进行分析得出的结论仅适用 于特定分布的延时，当假设的网络延时分布与实际的网络延时分布不符时， 所得出的结论便不再成立。而实际的网络延时受到控制网络的类型、网络 中节点的数目、网络当前的q o s ( q u a l i t yo f s e r v i c e ) 以及网络调度算法等诸 多因素的影响，获得实际的网络延时的分布是不现实的。智能控制技术模 拟人类的思维过程，将其应用于控制工程中，可以不依赖被控对象的数学 模型而进行有效的控制，因此能够有效地解决网络控制系统中网络时延的 第一章绪论 不确定一陛对系统稳定性的影响巾“。 模糊控制一般应用于对象模型未知和传统控制方法效果不显著的场 合。从控制器设计的角度看，网络控制系统的被控对象包括物理对象和控 制网络，而且控制网络非常复杂，不可能用微分方程来描述。因此模糊控 制非常适合于网络控制系统的控制器设计。 6 3 ，6 4 ，6 5 将传统的p i d 调节 技术和模糊控制技术相结合，利用模糊逻辑对p i d 调节器的参数( 增益因子 口) 进行调节以补偿网络延时对系统的影响。在该方法中，p i d 调节器按无 网络延时的系统进行设计，模糊逻辑调节就是根据参考输入信号和被控对 象输出的误差来调节增益因子的值，根据误差的大小使增益因子取值 鼠或者卢，。通过参数屈和压的优化，使之作用于p i d 调节器的输出以达 到补偿网络延时的目的。 6 4 中给出了参数崩和卢：优化的瞬时性能指标和 一种离线的基于查询表的崩和厉的优化方法。 为了达到更好的控制性能，【6 5 】将 6 4 中提到的参数届、卢：和控制( f ) 的隶属度函数形状的参数、口：、口。都作为优化的对象。和【6 4 1 类似， 6 5 给出了优化的瞬时性能指标和一种离线的基于查询表的届、，和阢、 口，、口，、口。的优化方法。 通过对模糊变量隶属度函数的定义和模糊控制规则的选取，【6 6 】设计 了远程模糊逻辑控制器。利用p r o f i b u s d p 组成一个电动机网络控制系统， 控制器分别采用模糊逻辑控制器和传统的p i d 控制器。实验结果证明模糊 逻辑控制器非常适合应用于网络控制系统中，而且在控制器设计过程中， 并不需要网络延时的具体参数。 6 7 使用p r o f i b u s d p 网络建立直流电动机闭环网络控制系统，并且采 用遗传算法调整p i d 参数的控制策略。利用该控制策略的网络控制系统中， 被控对象被设置为网络中的从节点，而控制器是网络中的主节点。控制器 中利用遗传算法对p i d 的参数( 增益k 。、k ，、k d ) 进行调整的部分称为遗传 算法p i d 参数调整器，它包括适应度计算器、遗传算法内核和p i d 参数值 计算器三个部分。适应度计算器的功能是利用系统的性能指标如输出量、 超调量、调节时间等计算p i d 调节器增益的适应值；遗传算法内核的作用 是执行各种遗传算法操作；p i d 参数值计算器将遗传算法输出的字符串转 第一章绪论 化为相应的p i d 增益。与传统的方法相比，实验结果表明该方法大幅度降 低了系统动态过程的超调量和调节时间，证实遗传算法可以有效地应用于 网络控制系统中。 实质上，网络控制系统的被控对象包括物理对象和控制网络两个部分。 即使知道物理对象的精确模型，但是由于控制网络非常复杂，不可能用微 分方程或者差分方程等数学工具来描述，因此网络控制系统本质上仍然是 模型未知的。实际上网络是离散事件动态系统，它的状态只在离散时刻上 发生改变。而智能控制技术可以不依赖于被控对象的数学模型进行有效的 控制，可以解决网络控制系统中网络时延的不确定性对系统稳定性的影响。 1 1 2 4 控制网络性能的研究 控制网络的概念非常广泛，它包括各种现场总线 6 8 1 、以太网【6 9 甚至 i n t e r n e t 7 0 , 7 1 1 都可以作为网络控制系统中的控制网络。由于各种控制网络采 用不同的协议、有不同的技术特点，因此应用于网络控制系统中的不同层 次。例如现场总线是系统中的底层控制网络，与现场设备直接相连，一方面 实现现场设备间的信息共享，另一方面与上层网络连接；而i n t e r n e t 可以 对工业生产过程进行实时远程监控，实现远程控制。 7 2 ，7 3 研究了控制网络的典型拓扑结构，分析了各种拓扑结构的优缺 点以及可靠性模型，研究了网络接口及信息的多样性对响应时间、容错等 网络性能的影响。7 4 对基于蓝牙的无线网络技术下的网络控制系统进行 了研究，物理对象是实验用反向旋转钟摆。针对使用蓝牙技术可能出现的 长随机延迟和位错误，设计了智能i o 和基于观测器的位错误滤波器。 6 8 】分析了网络控制系统的两种拓扑结构的特点以及计算机集成制造 系统的模型。针对当前控制系统的热点应用领域工业自动化、建筑自动化 和家庭自动化的特点，提出不同应用领域的现场总线选择和设计标准，给 出适合的现场总线。最后对c a n ，p r o f i b u s ，l o n w o r k s ，e i b 的特点、协议、 编址、信息帧格式、双绞线电气特性以及开发环境进行分析。 【7 5 】探讨了工业以太网应用于工业现场设备间通信的可能性，指出以 太网具有应用广泛、成本低廉、通信速率高、软硬件资源丰富等优点。如 第一章绪论 果以太网能够应用于工业现场，将解决现场总线多样性和难以统一带来的 问题，同时讨论了以太网应用于工业现场所要解决的一些关键技术问题。 1 6 ，7 6 对以太网、控制网、设备网三种控制网络的网络协议进行分析， 比较了它们的数据速率、位时间、传输距离、最大数据长度、典型的传输 速度等静态参数：实验研究了三种控制网络的利用率、吞吐量、时延特性 等性能参数。 1 2 本文的研究工作和内容安排 1 2 1 本文的研究工作 针对网络控制系统中存在的问题，在较全面的查阅国内外文献的基础 之上，本文对网络控制系统的建模、稳定性以及调度进行了研究。论文主 要的工作如下。 ( 1 ) 对网络控制系统中控制网络的协议和时延的组成及性质进行分析， 讨论了影响时延的因素。在此基础之上，研究了多输入多输出的线性网络 控制系统有r 个传感器和m 个执行器的情况下，每个传感器都单独向控制 器传输采样数据时的连续时间模型，此模型中包含有多个网络时延。另一 方面，利用离散系统理论，在特定的假设前提下，分析了控制系统中的各 信号关系，推导了控制器节点分别工作在时间触发方式和事件触发方式下 的闭环网络控制系统的离散数学模型，其系数矩阵依赖于时延。当时延为 常数时，系统的状态方程是时不变的。 ( 2 ) 在时滞理论的基础上，研究了网络控制系统的渐近稳定性，给出了 时滞依赖与时滞独立的稳定性条件，得到了使网络控制系统渐近稳定的最 大允许网络延时，只要实际网络控制系统的传输延时小于此最大允许网络 延时，闭环系统就是稳定的。因此，应该针对实际问题选取适当的控制网 络以及设计合适的网络调度算法，以保证系统对实时信息的传输要求。针 对直流电动机的仿真实验证实了定理的有效性。 ( 3 ) 从网络控制系统的特征方程入手，根据闭环网络控制系统的特征根 分布情况来研究其稳定性。利用矩阵测度、矩阵谱半径和矩阵范数的性质 第一章绪论 来直接对网络控制系统的特征方程进行分析，推导出网络控制系统秭急定 时特征根所要满足的条件。此条件和网络延时与盯有关。仿真实验验证了 所提定理是有效的。 ( 4 ) 对网络控制系统中李雅普诺夫正定函数的形式进行研究，根据研究 的f 定函数，应用l y a p u n o v k r a s o v s k i i 理论，对网络控制系统的时滞独立 和时滞依赖稳定性进行分析，推导出l m i 形式的稳定性条件。使用 m a t l a b 仿真软件中的l m i 工具箱对全状态反馈控制下直流电动机网络 控制系统的l m i 形式的稳定性条件进行求解，得到直流电机稳定下的最大 允许网络延时。仿真实验表明此方法求出的最大允许网络延时更符合实际 情况，保守性较低。 ( 5 ) 应用( 2 ) 、( 3 ) 、( 4 ) 中给出的定理求出最大允许网络延时，用一个具 有多个回路的网络控制系统实例来说明基于最大允许延时的网络调度算法 的设计方法。然后对基于c a n 总线的汽车自动控制系统设计了调度算法， 对系统中周期性实时信息的采样时刻进行调度，减小了信息的传输延迟。 建立了c a n 总线信息传输的随机p e t r i 网模型，并且依据此模型，分析了 c a n 总线中各种信息的传输延迟。 1 2 2 本文的内容安排 本文分为七章，第一章是绪论，提出了网络控制系统的概念，指出网 络控制系统研究的难点；对网络控制系统的研究现状进行综述，为后面的 研究打下基础。第二章通过详细分析控制网络特性和时延的组成，建立了 网络控制系统的连续状态方程和离散状态方程，状态方程的系数矩阵依赖 于时延。第三章到第五章从不同角度研究了网络控制系统的稳定性，给出 了不同理论背景下网络控制系统的稳定性定理。依据这些定理的条件，可 以求出保证闭环网络控制系统稳定的最大允许网络延时。第六章用两个网 络控制系统的实例研究了网络控制系统的调度方法，并建立了基于c a n 总线的汽车自动控制系统在静态调度方法下网络信息传输的随机p e t r i 模 型。第七章对全文进行了总结，指出了存在的问题和进一步的研究方向。 第二章网络控制系统的数学模型 第二章网络控制系统的数学模型 网络控制系统是指在通信网络环境下，各种现场设备，如传感器、控 制器、变送器以及执行机构等连接在一起，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。由于网络控制系统中传感器、控 制器、执行器都通过共同的通信介质相连，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，同时网络控制系统中设备较多，通过通信网 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 传输过程中不可避免地存在时延。从闭环控制的角度看，网络控制系统中 的控制器、执行器、被控对象、传感器是通过通信网络实现闭环的，因此 网络控制系统的结构图可以表示为图2 - 1 。 世 眄司；网冈1 1：= =i i i! 皇l1翌兰i i 通信网络； r i 一陈磊 一 节点 图2 1 闭环网络控制系统的结构图 图e e ，z c a 表示控制器到执行器的网络时延，f 。表示传感器到控制器的 网络时延。 网络控制系统中，被控对象一般都是现实中的物理对象，它的输入和 输出都是模拟量，可以用连续时间状态方程或传递函数来描述，而控制器 算法一般由计算机程序来实现，可以用离散时间状态方程或脉冲传递函数 第二章网络控制系统的数学模型 来描述。考虑到传感器节点将被控对象的模拟量输出转换成数字量，而执 行器节点却将通信网络传输来的控制器数字量控制信号转换成模拟信号， 网络控制系统的结构图可表示为图2 2 。 图2 - 2网络控制系统的结构图 从图2 2 可以看出，网络控制系统是一个计算机采样控制系统，由于 前向通道和反馈通道中都有和网络延迟有关的纯滞后环节，因此控制系统 的建模、分析和设计都是非常困难的。 本章将研究网络控制系统的数学模型。2 1 节对网络控制系统中可能 用到的采样技术进行综述，为后面的建模作好铺垫：2 2 节对网络控制系 统中的控制网络和时延进行分析，讨论了影响时延的几个因素；23 节推 导了网络控制系统连续时间下的状态方程，方程中含有多个时延；2 ，4 节 对被控对象进行离散化，最后得到网络控制系统在单速率同步采样下的离 散时间模型；2 5 节是本章小结，总结了本章研究的网络控制系统模型的 特点。 2 。1 网络控制系统的采样技术 网络控制系统本质上是一个具有纯滞后环节的计算机采样控制系统， 因此，计算机采样控制系统中的采样技术都可用于网络控制系统中。 第二章网络控制系统的数学模型 2 1 ，1 同步采样和非同步采样 21 1 1 同步采样( s y n c h r o n o u ss a m p l i n gm e c h a n i s m s ) 同步采样就是网络控制系统中的所有采样开关都等周期同时开闭。图 2 3 是网络控制系统中传感器节点、控制器节点、执行器节点都采用同步 采样工作方式的采样开关动作时序图。 一3一2七一l女t + 1七十2 传感器节点工士二亡士二亡二亡 控制器节点 执行器节点 图2 - 3 同步采样工作方式下采样开关动作时序图 2 1 1 2 非同步采样( a s y n c h r o n o u ss a m p l i n gm e c h a n i s m s ) 非同步采样就是网络控制系统中所有采样开关等周期但不同时闭合。 图7 - 4 是网络控制系统中r 个传感器节点采用非同步采样工作方式，而控 制器节点和执行器节点采用同步采样工作方式的采样开关动作时序图。 2 1 2 时间驱动方式和事件驱动方式 下面以控制器节点为例说明时间驱动工作方式和事件驱动工作方式。 21 2 1 时间驱动方式 时间驱动f t i m e d r i v e n ) 工作方式，是指控制器节点在采样时钟的作用 下定时采样传感器测量信号，根据相应的控制器算法计算控制量，然后通 第二章网络控制系统的数学模型 过控制网络将控制量传送给相应的执行器。 r 个传感器节点 控制器节点 执行器节点 ss 2s ， s 1s 2s ， 幽2 4，个传感器节点采用非同步采样的采样开关动作时序图 图2 5 是时间驱动方式下网络控制系统中信息传输时序图。 传感器竹点 控制器y 点 执行器节点 ) ) 、 j 、 j ) ) j ) ) 图2 - 5控制器h 点在时间驱动方式下n c s s 中信息传输时序图 时间驱动方式下，控制器节点会出现信息丢弃( m e s s a g er e j e c t i o n ) j n 空 采样( v a c a n ts a m p l i n g ) 。由于传感器节点到控制器节点的网络时延t 是时 变的，控制器有可能使用前一个或者前几个采样周期的传感器测量数据。 控制器工作在时间驱动方式下，只在固定的时间间隔上执行控制程序，计 算控制量，因此当一个采样周期内有两个或者多个传感器测量数据到达控 制器节点时，只有最近采样的传感器数据被控制器接受，用于计算控制量， 第二章网络控制系统的数学模型 这种现象称为信息丢弃。图2 5 中，控制器在第k + 2 采样周期发生信息丢 弃，控制器采用第k + 1 周期传感器的测量数据计算控制量，而第k 周期的 传感器数据却被丢弃。 另一方面，当控制器节点在一个采样周期内没有得到新的传感器数据， 只能使用过去的传感器数据计算控制量，这种现象称为空采样。图2 5 中， 控制器节点在第k 采样周期发生空采样，仍然利用第k 一2 周期传