网络控制系统时延补偿及调度算法研究ppt课件

1、东北大学东北大学PowerPoint网络控制系统时延补偿及调度算法研究网络控制系统时延补偿及调度算法研究 刘雍刘雍 导航、制导与控制导航、制导与控制 指导教师：杨光红指导教师：杨光红 教授教授网络控制系统概述网络控制系统概述 网络控制系统NCS构造 优点：实现远程操作、方便安装与维护、增加系统灵活性可靠性等。 新问题：网络诱导时延、网络调度、数据包丢失等。几种时延补偿方法几种时延补偿方法 基于缓冲区的时延补偿方法 把随机网络诱导时延转化为最大时延 人为降低了系统性能 基于最优控制的时延补偿方法 定义性能指标函数并使其最小化 需要知道网络诱导时延分布的概率密度函数 基于马尔科夫链的时延补偿方法

2、把网络诱导时延建立为马尔科夫链 将系统建立为离散跳变系统 需要确定出马尔科夫链转移概率矩阵 10120NTTTNNNkkkkkJE x Q xx Q xu Q u基于不确定参数的短时延补偿方法基于不确定参数的短时延补偿方法 网络控制系统简化模型如下所示 假设传感器时间驱动，控制器执行器事件驱动。 被控对象如下 采用状态反馈控制 系统可化为 其中 、 均包括同一个不确定参数 且满足 为不确定参数 的最大F范数 ( )Askhhke ds 12 u kKx k12(1)( )(1)( )( )x kK x kx ky kCx k ( )( )( )( )x tAx tBu tyCx t2( )(

3、)TkkI( )k 定义Lypunov泛函如下 其中 ， 为正定矩阵 微分得 12( ( )( ( )( ( )V x kV x kV x k12( ( )( )( )( ( )(1)(1)TTTV x kxk Px kV x kxkK QKx k( ( )( (1)( ( )(1)(1)( )( )( )( )(1)(1)( )( )(1)(1)TTTTTTTV x kV x kV x kxkPx kxk K QKx kxk Pz kxkK QKx kx kx kKx kKx k1122()00TTTKK QKPPKQ PQ 引理1：给定具有适当维数的矩阵 M，N，F(k)，若对于任意k满足

4、 ，则存在 ，使下式成立 定理1：如果存在正定矩阵， ， 常数 使如下矩阵不等式成立，则系统渐近稳定 控制率2TF FI021( )( )TTTTTMF k NN Fk MMMN N ,n np pp nSRRRXR0212202*()0*nnTIBXBRSISXRSXR 1KXS算例仿真算例仿真 对如下被控对象进行仿真 采样周期为0.05s，时延为0,0.05s 01020.60110 xxuyx 02468101214161820-2-1.5-1-0.500.511.52ty给 定本 方 法极 点 配 置 法基于不确定参数的长时延补偿方法基于不确定参数的长时延补偿方法 假设传感器时间驱动，

5、控制器执行器事件驱动，时延大于一个采样周期且变化范围在一个采样周期以内。 长时延表示方法 其中 为 向右取整， 为最差时延情况(1)(1)sccamidkkkdhdhdh /2midh/2/2hh /wckdh wck 被控对象如下 采用状态反馈控制器 及如下增广向量 系统可化为 其中 包含不确定参数 且满足 为不确定参数 的最大F范数( )( )( )( )x tAx tBu tyCx t u kKx k( )( )(1)x kx kx k( )( )(1)y ky ky k(1)( )() (1)( )( )x kx kDFE x kdy kCx k F0AsFe ds2TF FIF 定义

6、Lapunov泛函如下 其中 ， 为对称正定矩阵， 为正定矩阵 引理2：假定存在 ， 及 。那么对于任意矩阵 ， 及 。则以下不等式成立。 其中 123( ( )( ( )( ( )( ( )V x kV x kV x kV x k1222131( ( )( )( )( ( )( )(1)( )(1)( ( )( )( )TkTid j k ikTj k dV x kxk Px kV x kx jx jZ x jx jV x kxk Qx k , ,2infTTTTX Y ZaXYNaa NbbYNZb 0TXYYZ anaR bnbR abnnNRabnnXRabnnYRabnnZRPQZ

7、可以得到 其中 按照短时延补偿方法的设计思想 根据Lyapunov稳定性判据可得定理21223( )( )(1)(1)TTx kx kVx kdx kd123(1)(1)(1)(1)()(1)()TTTTTPdXYYdPQYPdZPdZQKDFEK 定理2：如果存在标量 ，对称正定矩阵P，Q，矩阵X，Y，Z及K使得如下矩阵不等式成立，则系统渐近稳定，且状态反馈控制率为K。 其中 21114*1*1*0*00*0*TTTTTTTYQKd KK EPdd ZdI 0TXYYZ*11142*,(),1TTTd XYYPQdDDdd 0 锥补线性化 , , , ,minP Q L M X Y Z KT

8、r PLZM21114*0*00*0*.TTTTTTTYQKd KK ELdd MdIst 0,00TXYPIZIYZILIM 算例仿真算例仿真 对如下被控对象进行仿真 采样周期为0.05s，时延为0.25s,0.3s 01010110 xxuyx 0102030405060708090100-1.5-1-0.500.511.5ty给 定本 方 法LQG法调度算法研究调度算法研究网络控制系统简化后的结构固定优先级Rate MonotonicRM调度动态优先级Earliest Deadline FirstEDF调度网络调度平台搭建与仿真网络调度平台搭建与仿真 被控对象 离散PID控制器 三个控制

9、环路的采样周期分别为 h1=0.006s， h2=0.005s， h3=0.004s 干扰节点占用20%网络资源21000ssRM调度响应曲线及调度图 EDF调度响应曲线及调度图00.20.40.60.811.21.41.61.82-202yControl loop300.20.40.60.811.21.41.61.82-202yControl loop200.20.40.60.811.21.41.61.82-202Control loop1ty00.010.020.030.040.050.060.070.080.090.111.522.533.500.20.40.60.811.21.41.6

10、1.82-202Control loop1yt00.20.40.60.811.21.41.61.82-202Control loop3y00.20.40.60.811.21.41.61.82-202Control loop2y00.010.020.030.040.050.060.070.080.090.111.522.533.5模糊调度模糊调度 根据系统误差 及误差变化率 的模糊调度( )e k( )ec k 模糊调度规则 当 较大时，环路优先级较高 当 较小时，优先级主要由 决定 与 异号时表明误差有增大的趋势 反之表明误差有减小的趋势 干扰节点占用40%网络资源 比较EDF调度与模糊调度

11、( )e k( )ec k( )e k( )e k( )ec kEDF调度响应曲线及调度图 模糊调度响应曲线及调度图00.20.40.60.811.21.41.61.82-202yControl loop300.20.40.60.811.21.41.61.82-202yControl loop200.20.40.60.811.21.41.61.82-202tyControl loop100.010.020.030.040.050.060.070.080.090.111.522.533.500.20.40.60.811.21.41.61.82-202yControl loop300.20.40.

12、60.811.21.41.61.82-202yControl loop200.20.40.60.811.21.41.61.82-202ytControl loop100.010.020.030.040.050.060.070.080.090.111.522.533.5基于基于LabVIEW的的NCS半实物仿真研究半实物仿真研究 仿真工具还需进一步完善 一些学者采用VC+与MATLAB进行半实物仿真 本文采用LabVIEW搭建NCS半实物仿真平台 半实物仿真网络拓扑结构 虚拟被控对象的部分程序 虚拟控制器 虚拟被控对象 对如下被控对象进行半实物仿真 给定为方波，采样周期为0.05s 通信网络为东

13、北大学局域网01020.60110 xxuyx 环路总时延极点配置法系统响应曲线 不确定参数延补偿法系统响应曲线0.0300.0050.010.0150.020.025TimeTime20024681012141618Plot 0total delaytotal delay1.5-1.5-1-0.500.51TimeTime20024681012141618Plot 0youtyout1.5-1.5-1-0.500.51TimeTime20024681012141618Plot 0youtyout结论结论 1、进行了基于不确定参数时延补偿的研究，与极点配置法及LQG法相比，本方法可以使系统获得更好的动态响应性能。 2、搭建网络调度平台并提出了模糊调度算法，在网络资源有限的情况下，与EDF调度算法