网络控制系统的时延补偿与控制器设计

网络控制系统的时延补偿与控制器设计要随着计算机技术的发展，控制系统与网络通信系统的集成成为控制网络技术研究的热点，为此提出了网络控制系统(NCS)。本文介绍了网络控制系统的工业背景和研究现状，重点介绍了网络时延问题的研究进展。分析了网络控制系统的时延产生原因及特性，根据采样时间的不同和驱动方式的不同进行了建模分析。根据不同的模型分析了固定时延、随机时延的补偿控制器设计。本文重点介绍了针对不确定时延采用Fuzzy-PID控制器的设计和仿真研究。在最后，介绍了一种Matlab环境下的实时控制系统仿真工具箱Truetime，给出了具有时延特征的网络控制系统的控制仿Directedbyprof.MaYongguangKEYWORDS：Networkedcontrolsystems,Network-induceddelay,Delaycompensation,Fuzzy-PIDcontroller目录英文摘要第一章绪论......................................................................错误!未定义书签。网络控制系统的发展与基本概念...........................................错误!未定义书签。计算机控制系统的发展...................................................错误!未定义书签。网络控制系统的描述.......................................................错误!未定义书签。网络控制系统时延研究现状...................................................错误!未定义书签。NCS..................................................错误!未定义书签。NCS.............错误!未定义书签。本文研究的出发点与主要工作...............................................错误!未定义书签。........................错误!未定义书签。........................................................错误!未定义书签。NCS........................错误!未定义书签。.................................................................................错误!未定义书签。网络控制系统的采样技术......................................................错误!未定义书签。.............................................错误!未定义书签。时间驱动方式和事件驱动方式........................................错误!未定义书签。多速率采样.....................................................................错误!未定义书签。控制网络与网络控制系统的时延分析....................................错误!未定义书签。.........................................................错误!未定义书签。网络控制系统的时延分析...............................................错误!未定义书签。小结.......................................................................................错误!未定义书签。第三章具有网络诱导时延的NCS建模与控制.............错误!未定义书签。.................................................................................错误!未定义书签。具有网络诱导时延的NCS的数学建模...................................错误!未定义书签。基于时延统计规律的随机控制器设计.............................错误!未定义书签。基于时变、有界时延的随机时延的补偿.........................错误!未定义书签。小结........................................................................................错误!未定义书签。第四章Fuzzy-PID网络控制器设计..................................错误!未定义书签。...................................................................................错误!未定义书签。模糊控制理论基础..................................................................错误!未定义书签。模糊控制系统的组成........................................................错误!未定义书签。模糊控制器原理...............................................................错误!未定义书签。模糊控制器的输入输出变量.............................................错误!未定义书签。模糊控制器设计的基本方法.............................................错误!未定义书签。fuzzy-PID复合控制器设计.....................................................错误!未定义书签。小结........................................................................................错误!未定义书签。...................................................................................错误!未定义书签。Truetime工具箱结构与功能...................................................错误!未定义书签。计算机模块......................................................................错误!未定义书签。.............................错误!未定义书签。初始化.....................................................................................错误!未定义书签。网络控制系统仿真研究...........................................................错误!未定义书签。.................................................................................错误!未定义书签。PID控制器设计仿真.......................................................错误!未定义书签。FuzzyPID......................错误!未定义书签。小结........................................................................................错误!未定义书签。第六章总结与展望...................................................................错误!未定义书签。总结.......................................................................................错误!未定义书签。望................................................................................错误!未定义书签。参考文献......................................................................................错误!未定义书签。致谢......................................................................................错误!未定义书签。在学期间发表的学术论文和参加科研情况..........................错误!未定义书签。网络控制系统的发展与基本概念随着控制、计算机、通信网络等技术的发展，信息交换的领域正在迅速覆盖从工厂的现场设备层到控制、管理的各个层次，覆盖从工段、车间、工厂、企业乃至世界各地的市场，因此迫切要求工业自动化水平也提高到了一个崭新的高度。从历史上看，传统控制系统的通讯方式是点对点的，包括早期的DCS，目前这种方式已经越来越不能适应某些新的需求，比如模块化、集散分布、综合诊断、快捷方便的维护及低成本化等。从整体上看，计算机控制系统己呈现出向网络化、集成化、节点趋势。现场总线控制系统和工业以太网，顺应了这一趋势，是完全网络化、分布化的控制系统。1.1.1计算机控制系统的发展计算机控制系统发展至今先后主要经历了以下几个阶段：传统的集中式控制系统、集散控制系统(DCS)、现场总线控制系统(FCS)、以及基于以太网的控制系统的广泛研究。传统的集中式控制系统一般采用一个中央控制单元(CPU)完成控制计算、信息处理等所有工作，控制器和对象之间的连接采用的是点对点的连接方式，其典型传感器1...传感器N执行器1...执行器N对象示意图随着现场采集信息量的增加，集中式控制对中央控制单元的硬件性能要求越来机...传感器1执行器1传感器N执行器N被控对象机DCS，又称分布或分散控制系统，它以微处理机为核心，实现地理上和功能上的控制，同时通过高速数据通道把各个分散点的信息集中起来，进行集中的监视和操作，并实现复杂的控制和优化。DCS的设计原则是分散控制，集中操作，分级管理，分而自治和综合协调。对各个现场设备的任务由现场级的控制单元(PLC，单片机等)完成，总体的控制任务和操作监视等其他任务由中央控制单元完成，从而实现了控制功能和管理信息的分离。虽然提高了系统的可靠性和灵活性，但集散控制系统和集中式控制系统都有一些共同的缺点，就是随着现场设备的增加，系统复杂，成本大大提高，以及系统的抗干扰性、灵活性不够、扩展不方便等[1]。为了从根本上解决这些问题，新型的分布式控制系统——现场总线控制系统(Fieldbus算机传感器N执行器N被控对象传感器1行器1算机...与传统的DCS相比，FCS具有如下一些技术特点[2]： (1)FCS是现场通信网络：把通信线路一直延伸到生产现场中的生产设备，构成用于过程自动化和制造自动化的现场设备或仪表互联的现场通信网络。实现了全数字化传输，极大地提高了信号转换的精度和可靠性，有效地避免了模拟信号在传输过程中存在的信号衰减、精度下降和信号干扰等问题。 (2)FCS能进行现场设备互连：传感器、变送器、执行器的等设备在现场总线系统中已成为由微处理机为控制核心的智能设备，可以通过一对双绞线、同轴电缆、光纤、或电源线互连，具有较强的抗干扰能力。 现场设备进行统一组态，构成所需要的控制回路。 (4)FCS具有分散的功能块，便于用户组态：将功能块分散到多台现场仪表中并进行统一组态，有助于用户根据需要灵活的选用各功能块，构成需要的控制回路，实现彻底的分散控制。 (5)FCS具有开放式互联网络，可以与同类型的网络互联：既可以与同层网络网络互联，既可以实现企业内部的网络互联又可以与企业外部 (6)FCS对现场环境的适应性强。由上可见，控制系统随着计算机的应用发展，现场设备的智能化、数字化发1.1.2网络控制系统的描述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学的张结斌等用了“分布式控制网络系统”这样的术语。清华大学的顾洪军给出了明确的定义[4]：网络控制系统(NCS，NetworkControlSystems)，又称网络化的控制系统，即在网络环境下实现的控制系统。是指在各区域内一些现场检测、控制及操作设备和通信线路的集合，用以提供设备之间的数据传输，使该区域内不同地点的设备和用户实现资源共享和协调操作。其本质是信息 (参考输入、对象输出和控制输入等)在控制系统各部件间(传感器、控制器和执行器等)通过网络进行交换。NCS典型的系统结构图如图1-4所示。控制控制器通信网络传感器执行器…传感器执行器被控对象被控对象其他过程控制器NCS包含了FCS、工业以太网、无线通信网络、甚至Internet，这也是与网络技术的发展相适应的。视其回路中所嵌入的网络结构的不同可以将其分为广义网络控制系统和狭义网络控制系统。一般认为通过FCS和工业以太网组成的网络控制系统是狭义的网络控制系统，而由通过计算机网络比如计算机广域网、Internet等网络组成的控制系统则被视为广义的网络控制系统。本文主要针对狭义的网络控制系统进行研究和分析。网络控制系统时延研究现状以引起物质或能量的运动为最终目的，分析的对象不再是孤立的控制过程，而是整个网络控制系统的稳定性、调度管理和鲁棒性问题等。其通信网络特别强调实时性、可靠性、稳定性[5]。实时性向来是控制系统面临的重要问题，由于连接到通讯介质上的每个设备都是一个信息源，而通讯介质是分时复用的，待发送信息只有等到网络空闲时才能被发送出去，这就不可避免地导致了传输延迟的发生。而闭环控制系统是通过网络形成闭环的，相应地就把延迟环节引入到这些系统。不但会降低系统的控制性能，而且在因素[6]。因此，在研究NCS存在的许多新问题时，NCS的时延补偿这个热点问题上。1.2.1NCS的数学模型的建立NCS的研究中具有重要意义．虽然NCS的概念早已被提出并取得了一系列成果，但其建模问题依然没有很好地解决。以下为几种有条件的模型建立：延的情况，而且在传感器和控制器的采样时刻之间只有一个时间差。他们用增广状态把过去的延迟信号也包括进来，导出一个闭环模型[7][8]。LianFengLi推导出一个离散的多输入多输出NCS模型，在该模型中，有分布式信延迟。此外，为了得到传感器和控制器之间真实的时间延迟，还表征了分布式感器的异步采样机制。但是，在该模型中，所有的延迟都是定界在一个采样周期之内的，而且并没有考虑数据丢失的情况[9]。的动态特性及输出反馈的情况下建立了多包传输、单保传输有数据包丢失、多包传输有数据包丢失时NCS的离散随机模型的统一建模方法[10]。樊卫华等讨论了同时存在传输延时和数据包丢失的NCS建模问题，并借助ADS他们既没有考虑控制器-执行器之间的延迟，也没有考虑不同的节点的分布式异步多时延情况[11]。采样周期的情况来研究的。近年来人们开始逐步涉及时延大于一个采样周期时NCS到多变量，从确定性到不确定性发展，但是这只是一个开端。1.2.2NCS控制器设计方法现阶段根据以上不同的模型，分析和设计网络控制器逐渐由单变量到多变量、高级控制算法发展。目前所采用1.2.2.1确定性控制设计方法应用确定性设计方法应首先将随机时变延迟通过在控制器和执行器之间设置缓冲区转化为固定延迟，然后针对转化后的固定延迟设计控制器。Rogelio针对模型(时间驱动)提出了基于观测器的分布延迟补偿器[12]。在该补偿为固定的传输延迟。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，不受延迟特性变化的影响；其缺点是将所有延迟都转化为最大延迟，人为地将传输延迟扩大化，因此降低了系统应有的控制性能。对于具有随机传输延迟的闭环控制系统，若按最大传输延迟来设计控制器，则所得闭环控制统不一定稳定。熊远生，俞立，徐建明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的基础上，将滑模变结构控制和预估控制的方法引入控制器的设计中，得出的结果的时间延迟可以大于一个采样周期[13][14]。1.2.2.2随机控制设计方法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。Ray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，基于最小方差滤随机延迟补偿的LQR控制器(DCLQR)，但不满足确定性等价原理[15]。于之训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[16]。针对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这种控制模式，利用传输延迟的Markov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[17]。Nillson假设时延的概率分布已知，不超过一个采样周期，传感器采用事件驱动，控制器和执行器采用事件驱动。并利用Markov链对时延的概率分布进行了建[18]。并在10kbit/s的CAN总线上进行了实验研究[19]。WeiZhang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LianFengLi针对MIMO网络控制系统进行了时延分析和建模，并设计了最优控制器[8]。1.2.2.3智能控制设计方法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NCS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，因此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，以提高系统的鲁棒性。KyungChang针对基于Profibus—DP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(GeneticAlgorithm)对PID参数进行整定的控制器，并对马达的控制进行了实验研究[21]。SukLee利用模糊(Fuzzy)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PID控制器和时延补偿PID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[22]。Almutairi研究了基于IP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Fuzzy理论设计了模糊补偿器，直接对PI控制器的参数进行整定，并给出了离线和在线的整定算法。进一步又考虑对模糊规则参数的自适应调整，并对马达进行了仿真实验[23]。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[24]。王晓峰研究了基于TCP/IP网络的远程伺服控制系统，提出的动态模糊控制器可稳定并使输出达到一定的性能指标要求[25]。近两年在已有成果上学者们继续研究应用遗传算法[26]、模糊控制[27]、预测控制[28]对网络控制系统时延控制设计。1.2.2.4鲁棒控制设计方法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设计方法来解决。采用该方法的关键是要将时延环节转后的系统设计鲁棒控制器[29]。这样设计出的控制器能同时保证NCS的鲁棒稳定性和棒控制器的设计理论。当然，在系统的采样时间远小于系统的时间常数的情况下，可以近似地将整个采样系统看作是一个准连续系统，这样做得出的结果可能比较保本文研究的出发点与主要工作1.3.1目的和意义的出现发展推广应用给控制理论提出了严峻的挑战，针对控制理论的研究首次表现出滞后于控制系统应用的现状，网络控制理论的研究刻不容缓。1.3.2研究内容本文主要围绕网络性能的研究、网络引起时延的补偿、网络控制系统的仿真和实验，进行了以下几方面的研究工作。 (1)在介绍网络控制系统的产生背景、概念的基础上，着重介绍网络控制系统存在的几个主要问题及近年来的研究进展。 (2)研究了网络控制系统中，不同的驱动方式对网络控制系统性能产生的影响。在网络时延分析的基础上，对事件驱动和时间驱动这两类网络控制系统的性能进行了理论和仿真分析。 (3)提出了一种基于模糊控制的时延补偿策略。 (4)介绍truetime工具箱，并利用其进行仿真实验。第二章具有网络诱导时延的NCS分析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。输入r+延迟T络casc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来描述。考虑到传感器节点执行器执行器控制对象+传感器制器 y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。rr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[30]，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。网络控制系统的采样技术网络控制系统本质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。2.2.1同步采样和非同步采样2.2.1.1同步采样(SynchronousSamplingMechanism)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序图。k3k2k1kk+1k+2传感器节点控制器节点执行器节点2.2.1.2非同步采样(AsynchronousSamplingMechanisms)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2-4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。r个传感器节点rr1rr控制器节点kkk执行器节点kkk2.2.2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。2.2.2.1时间驱动方式时间驱动(Time-driven)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，然后通过控制网络将控制量传送给相应的执行器。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。传感器节点控制器节点执行器节点k3k2k1kk+1k+2时间驱动方式下，控制器节点会出现信息丢弃(MessageRejection)和空采样(VacantSampling)。由于传感器节点到控制器节点的网络时延Tsc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，这种现象称为信息丢弃。图2-5中，控制器在第1t3t3kk+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+2周期传感器数据计算控制量，也就是说，第k采样周期控制器计算出来的控制量与第k+1周期相同。2.2.2.2事件驱动方式事件驱动(Event-driven)方式是指传感器的测量信号经控制网络到达控制器，控制器立即根据此最新的数据计算控制量，然后传送给执行器。也就是说“传感器测量值到达”这一事件触发控制器执行相应的控制程序计算相应的控制量，事件驱动方式由此得名。图2-6是事件驱动方式下网络控制系统中信息传输时序图。传感器节点控制器节点ttttt4k+15k+2123452.2.3多速率采样多速率采样就是网络控制系统中传感器节点、控制器节点和执行器节点以不同周期采样输入信号。图2-7表示了网络控制系统中的多速率采样。由图2-7可以看出，传感器节点和控制器节点采用时间驱动工作方式，而执行器节点采用事件驱动工作方式，并且传感器节点的采样周期T与控制器节点的采样周s期T之间满足T=3T。控制器在第k+1采样周期采用传感器在S周期采样的数据计ccs2算控制量而将S周期传感器数据丢弃。k332k33231k1k2传感器节点传感器节点控制器节点kk+1k+2执行器节点u(t)kut控制网络与网络控制系统的时延分析控制网络不同于一般的计算机网络，由于它本身的结构特点与工业生产对其要求的不同，决定了时延产生的机理不同。因此，还需研究控制网络的特点。2.3.1控制网络控制网络技术源于计算机网络技术，与一般的信息网络有很多共同点，但又有不同之处和独特的地方。由于工业控制系统特别强调可靠性和实时性，所以，应用于测量与控制的数据通信不同于一般电信网的通信，也不同于信息技术中一般计算机网络的通信。控制网络与信息网络的具体不同如下[31]： (1)控制网络中数据传输的及时性和系统响应的实时性是控制系统最基本的要求。一般来说，过程控制系统的响应时间要求为~，制造自动化系统的响应时间要求 (2)控制网络强调在恶劣环境下数据传输的完整性、可靠性。控制网络应具有场合，控制网络还应具有本质安全性能。 (3)在企业自动化系统中，由于分散的单一用户可借助控制网络进入某个系统，通信方式多使用广播或组播方式；在信息网络中某个自助系统与另一个自助系统一般都建立一对一通信方式。 (4)控制网络必须解决多家公司产品和系统在同一网络中相互兼容，即互操作工业控制网络是工业企业综合自动化系统的基础，现代制造系统的典型网络结构可分为三个层次，即信息管理层、过程监控层和现场设备层[32]，如图2-8所示。企企业网工业局域网工业控制系统网络信息管理层过程监控层现场设备层 (1)信息管理层网络：主要用于企业的计划、销售、生产、库存以及企业经营等方面信息的传输，在信息管理层上传输的信息一般都是非实时性的，并且数据包较大，信息传输频率较低。数据通信的发起是随机的、无规则的，数据吞吐量较成。 (2)过程监控层网络：主要用于将采集到的现场信息置入实时数据库，进行先进控制和优化计算，以及传输更新现场设备的工作配置信息或命令。过程监控层网络上传输的信息具有周期性、实时性特点。过程监控层网络上传输的实时信息出现较大延时或丢失时就会导致多个设备不能协调工作。一般由令牌网和以太网组成。 (3)现场设备层网络：主要用于控制系统中大量现场设备之间的测量与控制信息以及其它一些信息(例如状态信息、故障信息等)的传输。传感器、控制器和执行器通过现场设备层网络相连。传输的信息具有周期性和实时性，数据的长度较小但传输的频率较高。对网络传输的吞吐量要求不高，但通信响应的实时性和确定性要求较高。现场设备层网络上传输的信息如果出现延时或丢失现象就会降低控制系统的性能甚至使控制系统不稳定。现场设备层网络一般由现场总线例如CAN总线组成。这三层网络可以通过网关或网桥相连，由于在它们上面传输的信息具有不同的在总线或环形拓扑中，网上设备共享传输线路。为了解决同一时间有几个设备介质的问题，需要某种介质访问控制方式，以便协调各设备访问介质的顺序，在设备之间交换数据。媒体访问控制层(MediumAccessControl-MAC)负责对媒体的访问以及通信的可靠性和通信质量，因此对信息的传输时间有很大的影响。由此可见，网络控制系统中的时延受到网络所采用的通信协议、网络当时的负载情况、网络的传输速率和数据包的大小等因素的影响。下面从媒体访问控制方式的角度比较以太网、控制网和CAN总线三种控制网络。2.3.1.1以太网(Ethernet)以太网[33]采用载波监听多路访问/冲突检测(CarrierSenseMultipleAccesswithCollisionDetection-CSMA/CD)的介质访问控制方式。其基本工作原理是：当某节点要发送报文时，首先监听网络，如果网络忙，则等到其空闲时为止，否则将立即发送；如果两个或更多个节点监听到网络空闲并同时发送报文时，它们发送的报文将发生冲突，因此每个节点在发送时，还必须监听网络。当检测到两个或多个报文发间由标准二进制指数补偿算法确定。重发的时间在0~(2i1)之间的时间片中随机选择(此处i代表被节点检测到的第i次碰撞事件)，一个时间片尾重发循环所需的最小时间。但是，在10次碰撞发生后，该间距将被冻结在最大时间片(即1023)上，16次碰撞后，控制器将停止发送并向节点微处理器报告失败信息。有3种CSMA坚持退避算法： (1)不坚持CSMA：假如介质是空闲的，则发送；假如介质是忙的，则等待一 (2)为1坚持CSMA：即如介质是空闲的，则发送；假如介质是忙的，则继续 网络负荷较高时，以太网上存在的这种碰撞成了主要问题，因为它极大的影响了以太网的数据吞吐量和传输延时，并导致以太网实际性能的下降。由于一系列碰将无法得到保障。就是说，以太网的这种CSMA/CD介质访问机制导致了网络传输延时和通信响应的“不确定性”[34]。2.3.1.2控制网(controlnet)控制网[35]采用令牌传递总线(Token-passingBus)的介质访问控制方式。此方式采构，网络上的节点按一定的顺序形成一个逻辑环，每个节点在环中均有一个指定的逻辑位置，末站的后站就是首站，即首尾相连。总线上各站的物理位置跟逻辑位置无关。令牌总线采用称为令牌的控制帧来调整对总线的访问控制权。收到令牌的节点在一段规定的时间内被授予对介质的控制权，因而该节点可以发送一帧或者多帧信息。当该节点的传输已经完成或者规定的时间已经用完时，它将令牌传递给逻辑环中的下一个节点。由于只有收到令牌的节点才能将信息帧发送到总线上，因此令牌传递总线访问方式不可能产生碰撞。假如取得令牌的节点有报文要发送，则发送报文，随后将令牌送至下一个节点；否则，若取得令牌的节点没有报文要发送，则立即将令牌送到下一个节点。由于节点接收到令牌的过程是顺序依次进行的，因此对所有节点都有公平的访问权。最坏的情况下，一个节点等待取得令牌和发送报文的时间等于全部节点令牌传送时间和报文发送时间的总和。如果只有一个站点有报文要发送，则等待时间只是全部令牌传递时间的总和，而平均等问方式是一种确定性协议，可以估算出最大的通信延时，网上点都知道信息的来去方向，保证了较高的信息传输的确定性，并且对网络2.3.1.3CAN总线(CANBUS)CAN总线采用载波监听多路访问/避免碰撞(CarrierSenseMultipleAccess/CollisionACDCSMA/CD协议并引用非破坏性仲裁机制解决媒体共享问题。CAN总线上的节点没有地址，而节点信息分成不同的优先级，优先级的编码被放置在报文的标志字段中。网络上任一节点均可在任意时刻主动地向网络上其它节点发送信息，而不分主从。要传送信息的节点首先监听总线，如果总线空闲，该节点就开始发送信息。如果同时有两个或者多个节点发送信息，就会发生碰撞。它是采用非破坏性优先权逐位仲裁规则，优先级较低的节点会主动地退出发送，而最高优先级的节点可以不受影响情况下也不会出现网络瘫痪情况。CAN总线上的每个信息都有唯一的标识符，信息帧的发送是以发送标识符的高位开始的，当两个节点在同一时刻向总线上发送信息时，它们首先将信息帧从标识符高位开始逐位向总线上发送，然后监听网络，如果其中的一个节点监听到位数据和它发送出去的位数据不相同，它就不再往网络上发完全取决于其对标识符滤波的设置情况。CAN总线是面向信息的协议，采用短帧结构，传输时间短，受干扰概率低，具有错误检测和处理功能，保证了信息传输出错率极低。网络上的节点信息分成不同的优先级，可以满足不同的实时要求，高优先级的信息最大通信延时是可以估算的。这些特点使其适合于工业实时应用场合。可以通过表2-1对三种控制网络作简单的比较概括：令牌传递确定、周期有界访问方式网络协议数据包大小CSMA/CD随机、无界CSMA/CA最大为8随机、有界2.3.2网络控制系统的时延分析上一小节对以太网、控制网和CAN总线三种工业控制网络进行了详细的分析，指出它们的特点以及网络传输延时的特性，本小节将讨论网络控制系统中的时延的网络延迟和控制器到执行器的网络延迟。另外，控制器中控制程序根据网络上scca送来的传感器测量数据进行计算，得到控制量，这一过程所花费的时间称为控制器的处理时间。同样地，传感器采样实时信号以及执行器对控制信息的响应都需要时间，分别称之为传感器处理时间和执行器的处理时间。因此网络控制系统中，时延可以分为网络时延和节点处理时延两类。下面将从这两方面详细分析时延的组行处理所经历的所有时间可以分为产生时延T、排队时延T、传输时延T和传递时gqtd产生时延T就是源节点根据系统的任务要求得到某一格式的信息所用的时间。g进行编码所需的时间就是传感器节点的产生时延T。产生时延和源节点的任务数、g任务的优先级及其处理时间有关。一般情况下，认为任务的处理时间是个常数或者忽略不计，这要视具体任务而定。节点户程序据链路层户程序据链路层Tt排队时延T就是信息在源节点队列里等待直到其得到总线的使用权所需的时q间。排队时延和源节点要传送的信息数、网络负载、网络协议与调度方法有关。其中网络协议是影响排队时延的主要因素，因此在网络控制系统中，应选择合适的通讯网络，使排队时延不致太大而影响系统性能。传输时延T是网络传输信息所用的时间。它和控制网络的数据帧大小、节点距t离、媒体电气特性以及网速有关。传递时延T就是目标节点接收到源节点送来的信息到目标节点处理此信息所需d的时间，例如控制器节点缓冲区接收到传感器节点送来的测量数据到控制器节点处理此数据所需的时间就是传递时延。它是将节点收到的信息传递给下一个任务所必需的等待时间。传递时延和网络控制系统的采样技术和缓冲区的大小等因素有关。因此，所有有系统的总时延为T=T+T+T+T。gqtd从上述分析可以看出，网络控制系统中的时延与网络协议、网络负载、信息优先级、信息长度、网络速率、节点间距离、采样技术和信息调度算法等诸多因素有关。在实际应用中，应综合考虑各种因素，使时延符合系统要求。由于网络控制系统是在计算机网络基础上发展起来的控制系统，而计算机对信号的采样技术将直接影响后面对网络控制系统时延的建模和补偿问题，因此，首先介绍了三种不同的采样方式和驱动方式。介于网络控制系统是一种控制网络，它不同于一般的通信网络，从两者的区别出发，分析了三种典型的控制网络，并从媒体访问控制方式的不同，分析了其时延产生的原因和所产生的时延所具有的特性。通过比较以太网、控制网和CAN总线可以看出，每一种控制网络媒体访问控制层(MAC)采用的协议都对网络延时具有很大的影响，使网络延时呈现出或确定(CAN总线和控制网)或随机(以太网)，或有界(CAN总线和控制网)或无界(以太网)的特征。CS上一章分析和研究了网络控制系统时延产生的原因及特性，本章将利用模型建立来研究网络时延的补偿问题。具有网络诱导时延的NCS结构框图如图3-1所示，被控对象为连续时间对象，而控制器为离散控制器，控制器输出通过执行器施加到被控对象上。caksccaksck+采样周期h设NCS中被控对象的连续状态方程为：(x(t)=Ax(t)+Bu(t)根据第二章对时延产生的分析，针对节点不同的工作方式，可以得到不同的系统离散时间模型。为了对NCS进行建模，首先对系统作如下假设： (1)传感器节点采用时间驱动方式，对被控对象的输出进行等周期采样，采样周期为h； (2)控制器节点和执行起节点均采用时间驱动方式； (3)控制器节点采用时间驱动方式而执行器采用事件驱动方式； (4)控制器节点采用时间驱动方式而执行器采用时间驱动方式； (5)控制器和执行器节点均采用事件驱动方式； (6)整个控制回路总的时延0<=sc+ca<h，且为固定或随机的；kkkk (7)整个控制回路总的时延0<=sc+ca<lh，且为固定或随机的。kkkk基于以上假设的不同组合，我们可以得到NCS的不同数学模型。例如：基于假设(1)、(5)、(6)的NCS的各节点的时序图为：k被k控制器k执行器输入k输入kh由此假设可得离散时间模型为[38]：xxTuTu3-1)k+1k0kk1kk1hT0hT基于假设(1)、(5)、(7)的NCS的各节点的时序图如图3-3所示。传感器节点控制器节点执行器节点(kl)h(kl+1)h(k1)hkh(k+1)h对于假设(7)，为了避免出现k时刻发出的信息比k+1时刻发出的后到的情况，可采用在传感器和控制器段设置发送缓冲区的方法，这样可以保证信息按照时间先由图3-3可知，在执行器为时间驱动的情况下，在一个采样周期[kh,(k+1)h)内加到被控对象的控制量分段连续且最多有l+1个不同值，假设在采样周期[kh,(k+1)h)内各控制信号到达执行器端的时间序列为kh+tk，i=0,1,2,l1，tk>tk，tk=h，iii+11tk=0，则可得离散模型为[39]：lsik1i=0tklstkl以上介绍的两种模型是NCS的常见的建模形式。此外，还可以基于七种假设的不同组合可以得到其他的数学模型。可以看出，由于网络时延的存在，使得网络控使得NCS分析和设计更具有难度和挑战性。 不同的网络产生不同的网络诱导时延，一般可分为固定时延和随机时延，严格的固定时延在任何一种网络中都不存在，但如果在控制器和执行器的接收端设置缓冲区可以将时延固定，如图3-4所示。缓冲区参考输入输出执行器控制器参考输入输出执行器控制器被控对象++采样周期h传感器sck转化为固定时延的优点在于可以利用确定性分析和设计方法对控制器进行设计，从而达到对时延的补偿。已有的NCS确定性控制方法主要有：增广确定性离散时间模型方法、基于观测器的分布时延补偿方法、Smith预估控制、变结构控制等对于时不变控制器，前向通道和反馈回路的时延可以叠加在一起分析。因此，图3-4可以等效为图3-5的形式：参考输入控制器执行器参考输入控制器执行器被控对象+采样周期hP传感器设被控对象离散模型为：(X=AX+Bu〈k+1kky=CXkk1.补偿器的结构采用观测器法建立时延补偿器结构设计如下[40]：测器模型：Xˆ=AXˆ+BU+L(yCXˆ) (3-4)kkpk测器增益矩阵。观测误差定义为：e=XXˆL为延迟补偿器的观测器增益矩阵的确定，有以下的定理：定理使P步延迟补偿器的预测均方误差E{eTe}最小的观测器增益矩阵L即为kkpkkpminP=1时的一步预测性最小方差增益矩阵K，即L=K。pminp又根据Kalman滤波理论，有K=AK，其中K为最小方差Kalman滤波增pff定理：若被控系统(3-3)一致完全可控和一致完全可观测，且系统(A,B)可控，则整个闭环系统可以实现稳定。综上，可以利用分离定理分别设计L和F，在此基础上通过观测器和P1步预测器得到当前状态的估计值，然后通过状态反馈来控制对象。由定理可知，此控制器还具有滤波功能，可以有效的消除噪声对网络控制系统NCS的时延通常是随机的。随机的原因主要是由信息在网络中的等待，重发时间决定的，所以在设计控制器模型时必须考虑时延的随机性。具有随机时延的NCS控制器设计的关键在于网络时延的合理建模和估计。目前，随机时延模型主要分两类：一类是已知时延统计规律，相互独立的变量，在此基础上借助随机控制理论设方法，预测控制方法，以及鲁棒控制方法，遗传算法，模糊控制方法等等。tttt3.4.1基于时延统计规律的随机控制器设计针对上述的第一类时延模型，对基于时延统计规律的独立随机时延，可利用最优随机控制理论设计了使系统稳定的控制器。其具体方法如下：NCS系统结构图如图3-1所示，其中传感器采用时间驱动，控制器和执行器均采被控对象连续模型为：xAx+Bu〈ly=Cx假设tsc+tca<h，因此满足节中假设(1)(5)(6)，应用(3-1)式得：kk(x=Cx+T(t)u+T(t)u〈k+1k0kk1kk-1(3-8)kklykkkk0kk01kkh-tsc-kk「QQ]定理对于上述给定的系统，如果状态量为可测输出，即y=x，那么能量损失函数kk最小控制律由以下LQG控制方法[41]给出为： 式中：k+1kkkk+1kk k k1k1k2kk+1k2 k 0]0]|||22|||「Q0]NL00」NL00」定理给出了利用全状态反馈的控制算法，控制量的生成依赖当前的状态和以前akk3.4.2基于时变、有界时延的随机时延的补偿针对第二类时延模型，多采用线性矩阵不等式(LMI)方法。近年来，LMI被广泛用来解决系统与控制中的一些问题，随着解决LMI的内点法提出，MATLAB软件中LMI工具箱的推出，LMI越来越受到人们的关注，已成为鲁棒分析和设计的重要方法，在时滞不确定系统中的分析和控制中有着广泛的应用，同时也正逐步的被应用到NCS的分析和控制中[42]。3.4.2.1系统描述NCS系统结构图如图3-1所示，其中传感器和执行器采用时间驱动方式，控制器采用事件驱动方式。假设系统在不考虑网络时延时的被控对象和控制器模型如下：连续被控对象：〈 x kk输出控制器执行器输出控制器执行器+对象+-采样周期hd(d(k)在图3-6所示的系统中，被控对象离散化以后的状态方程为：(x(k+1)=个x(k)+ru(k)0设计的目标是确定反馈矩阵K，使闭环控制系统在网络时延的情况下渐进稳定。 3.4.2.2.反馈矩阵K的求取首先，将(3-12)式代入(3-11)得到被控对象离散模型为：针对系统(3-13)，利用Lyapunov稳定性定理求的了使该系统可镇定的充分条件，并将该充分条件转化为LMI问题，得到下面的定理。「|z11-Y个TdM(个-I)T]||-T|<0(3-14)MMM|Ld(个-IMMM成立，则系统(3-13)渐进稳定。其中11MMm事实上，定理将反馈矩阵K的求取转化为求解矩阵不等式(3-14)的可行解问题。但在(3-14)中含有P-1和Z-1，因此不能直接应用LMI求解，而采用锥补线性化的方法，可将(3-14)转化为一个线性矩阵不等式的最小化问题。定理(锥补线性化)双线性矩阵不等式(3-14)，可以通过锥补线性处理加以近似转化为求下列目标函数的最小化优化问题。「z-Y|11|个-rK|st.|个-rK||Ld(|Ld(个-I)-drK-KTrT-P-10d(个-I)T]dMKdMKTrT|<00|M|M LYTLYTX」「PI]「ZI]LIM」「PI]「ZI]LIM」LIN」 定理将定理的非凸可行性问题转化为具有线性矩阵不等式约束的非线性目标函数最小化问题。但由于目标函数是非线性的，因此需要进一步转化成为一个线性矩阵不等式的迭代问题，算法如下：mM16)-(3-18)，并设i=0。Kiiiist式(3-16)-(3-18)i+1i+1i+1i+1验证求出的最优解是否满足(3-14)，若满足，则求出的最优解K即为系统的镇定控制器。如果不满足，检查i是否达到规定的迭代次数，如果达到，则认为系统无解；否则，设i=i+1，返回步骤(2)。此外，结合以上两种类型的随机时延控制器设计方法，文献[43]中给出了根据时延独立统计特性，应用Markov链建立时延模型并对有界时延进行分析的方法。控制方法。固定时延可以通过现有的确定性方法来补偿。随机独立时延(已知概率分布)主要利用动态规划和最有随机控制理论，使设计出的控制器能够保证系统统计意义上的稳定性和性能指标。当时延是时变，有界的情况下，可以利用LMI来设计使系统稳定的控制器。目前，NCS控制器的设计方法主要还是集中在传统控制方法控制的主要区别在于传统的控制方法必须依赖于被控对象的模型，而智能控制可以解决非模型化系统的控制问题。因此下一章将研究智能控制在网络控制系统时延补上一章研究了NCS的三种时延模型和相应的控制方法。所采用的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NCS中往往存在着诸多的不确定性，主要包括网络时延的不确定性和被控对象的不确定性以及当前网络QoS的不确定性。虽然在上一章中提到的LMI方法在一定程度上能解决时延和被控对象的不确定性问题，但是这类方法涉及到大量的矩阵变换和处理，计算复杂，并且有时会出现找不到解的情况。而模糊控制适用于被控对象不确定、不精确尤其是非线性、时变、滞后的系统的控制。为此，本章利用模糊控制对模型参数变化不敏感及易于实现等优点，通过将模糊逻辑与传统的控制方法相结合来实现对网络诱导的随机不确定时延的补偿。模糊控制理论基础模糊逻辑控制论是1965年由扎德教授首先提出。它的主要思想是吸取人类思维具有模糊性的特点，通过模糊逻辑推理来实现对众多不确定性系统的有效控制。传统的控制是从被控对象的数学机构上去考虑进行控制的，而模糊控制时从人类智能活动的角度和基础上去考虑实施控制的，其设计的核心是模糊控制规则和隶属度函非线性控制的角度分类，模糊控制是一种非线性控制；从控制器的智能性看，模糊控制属于智能控制的范畴，而且它已成为目前实现智能控制的一种重要而有效的方法。4.2.1模糊控制系统的组成模糊控制系统是以模糊数学、模糊语言形式的知识表示和模糊逻辑的规则推理为理论基础，采用计算机控制技术构成的一种具有反馈通道的闭环结构的数字控制核心就是具有智能性的模糊控制器，这是它与其他自动控制系统的不同之处。量装置等五个部分组成，其组成框图如图4-1所示。被控制量模糊控制器执行机构被控对象被控制量模糊控制器执行机构被控对象A/DA/D+传感器A4.2.2模糊控制器原理模糊控制器是模糊控制系统的核心，也是模糊控制原理实现的关键。它由模糊控制条件语句构成的控制规则来实现。他主要由模糊化接口、语言规则知识库、模糊推理机以及解模糊接口四部分组成[44]。语言规语言规则知识库模糊推理机模糊化接口解模糊接口euUEyry图4-2模糊控制器的结构图 (1)模糊化接口：模糊化接口功能包括量程转换和模糊化两个部分。即把输入信号清晰量e的数值映射到相应输入的论域上，再把它转换为论域上的一个模糊子集。从而得到模糊量E。在模糊控制中主要采用以下模糊化方法。 (a)单点模糊集合：如果输入量数据x糊集合。设该模糊集合用A表示，则有是准确的，则通常将其模糊化为单点模00这种模糊化方法只是形式上将清晰量转变成了模糊量，而实质上它表示的仍是准确量。当测量数据准确时，采用这样的模糊化方法是十分自然和合理的。(b)三角形模糊集合：如果输入量数据存在随机噪声，这时模糊化运算相当于将随机量变换为模糊量。对于这种情况，可以取模糊量的隶属函数为等腰三角形。A|-a|l (c)正态分布的函数，其解析式为： (1)语言规则知识库：知识库包含应用领域方面的知识，主要有数据库和规 (a)数据库：提供所有必要的定义，所有输入、输出变量所对应的论域以及这些论域上定义的规则库中所使用的全部模糊子集的定义都存放在数据库中。如果论域是离散形式，则模糊子集在数据库中存放的是其在各离散点的隶属度；如果论域是连续的，则模糊子集数据库中存放他的隶属函数。在模糊控制器的推理过程中，数据库会像推理机提供必要的数据。在模糊化接口和解模糊接口进行模糊化和解模糊时，数据库也向它们提供相关论域的必要数据。数据库包含了与模糊控制规则及模糊数据处理有关的各种参数，其中包括尺度变换参数、模糊空间分割和隶属度函数的选择等。 (b)规则库：用来存放模糊控制规则，模糊控制基于手动操作人员长期积累的控制经验和领域专家的有关知识，他是对被控对象控制的一个知识模型。控制规则的表达形式也是按人的知觉推理的语言表达形式即是一种模糊条件语句形式。RifeisAandeisBthenuisC，1111nuisC 2222 ……nuisCnnnnn12n12n关系为： (2)nR=Rii=1糊控制规则推导出模糊控制器的输出模糊量U。模糊控制器中使用的推理机制比典型的专家系统中运用的推理要简单，这是因为在模糊控制器中一条规则的结论是不会作为另一条规则的前提条件来使用的，所以控制作用是基于同一级的数据驱动的向前推理。推理机按照模糊推理的合成规则进行运算从而求得控制作用。它具有模拟人的基于模糊概念的推理能力。该推理过程是基于模糊逻辑中的蕴含关系及推理规则来进行的。模糊推理通过模糊规则库(模糊蕴涵)来完成论域X上的模糊集合到论域Y上的模糊集合的映射关系。一个简单的模糊推理过程表示如下： (4)解模糊接口：与模糊化相反，是将U由计算机转化为清晰量u的过程。计算机在执行模糊控制算法时，他从模糊推理中得到的模糊控制作用必须转化为执行机构所能接受的精确量。模糊化接口主要有两个功能：其一是量程转换，他把输出作用的论域转化为输出物理量的变化范围，在运行时解模糊求得的输出论域上的点转化为输出的物理量的值；其二是解模糊，即将推理机得到的模糊控制方案转化为一个精确的控制量，它是输出论域上的一个点。常用解模糊的策略有： (a)重心法：它取推理结论模糊集合隶属函数曲线与横坐标轴所围成的面积的重心为代表点，即N当输出变量的隶属函数为离散单点集时，则为：x(x)Ni重心法的实质为加权平均法，权值为推理结论模糊集合中各元素的隶属度。 (b)最大隶属度法：指在推力结论的模糊集合中选取隶属度最大的元素作为精确控制量的方法。如果论语上多个元素同时出现最大隶属度值，则取它们的平均值作为解模糊判决结果。设存在模糊集C，所选择的隶属度最大的元素u*应满足：(u*)(u),uUcc那么具有最大隶属度的元素就是 (c)系数及权平均法：系数加权平均法是指输出量模糊集合中各元素进行加权平均后的输出值作为输出执行量，其值为：当输出变量为离散单点集时，则为：i这里权系数k(x)、k的选择要根据实际情况确定，不同的权系数决定由不同的i响应特性当该权系数选择k(x)=(x)或k=(x)时，就是前边所说的重心法。NiNi4.2.3模糊控制器的输入输出变量模糊控制器的输入变量可以有三个，即误差、误差的变化和误差变化的变化，输出变量一般选择控制的变化。EEC模糊控制器通常模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数。下面以单输入单输出模糊控制器为例，给出几种结构形式的模糊控制器，如图3-5所示。EEECd/dtE.模糊控制器(1)一维模糊控制器(2)二维模糊控制器EE(3)三维模糊控制器一般情况下，一维模糊控制器用于一阶被控对象，由于这种控制器输入