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文檔簡介
1、網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)(Networked Control Systems,簡稱NCS)已經(jīng)成為近年的研究熱點,但是卻幾乎無人涉及其自適應(yīng)控制問題的研究,本文在深入分析網(wǎng)絡(luò)時延的統(tǒng)計特性的基礎(chǔ)上,基于NCS的時變ARMAX及CARIMA模型,對NCS的自適應(yīng)預(yù)測控制方法進行了系統(tǒng)地研究,提出了幾種既能保證NCS動態(tài)性能,又同時具有較好實時性的自適應(yīng)預(yù)測控制算法. 本文在進行NCS的控制方法研究時,有兩點基本原則貫穿始終: 第一點
2、是要保證NCS的實時性,對于NCS來講,保證其實時性是很重要的,所以在選擇控制算法的時候,應(yīng)該盡量考慮采用具有在線實時遞推功能的簡潔算法. 第二點是盡量只使用系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行控制,這樣可以使較少的信息在網(wǎng)絡(luò)上傳輸,從而減少網(wǎng)絡(luò)負載和網(wǎng)絡(luò)時延. 在NCS的研究中,由網(wǎng)絡(luò)引入的隨機時變時延一直是研究的重點和難點.針對這一問題,在這一領(lǐng)域中,本文首次按照RFC2544規(guī)范對網(wǎng)絡(luò)時延進行了為期6個多月的實際測試,獲得
3、了170余萬個網(wǎng)絡(luò)時延數(shù)據(jù);利用時間序列分析和隨機過程的方法對這些時延數(shù)據(jù)進行了詳細而深入地分析,得到了有關(guān)網(wǎng)絡(luò)時延的基本統(tǒng)計特征,為后面進行NCS的分析和設(shè)計打下了基礎(chǔ). 在對網(wǎng)絡(luò)時延的分析中,提出了一種網(wǎng)絡(luò)時延數(shù)據(jù)預(yù)處理算法,該算法能夠有效剔除網(wǎng)絡(luò)時延數(shù)據(jù)中的非平穩(wěn)趨勢,為網(wǎng)絡(luò)時延預(yù)測的準確性提供了保證。通過對網(wǎng)絡(luò)時延數(shù)據(jù)相關(guān)性的分析,指出了網(wǎng)絡(luò)時延模型的基本特征,對網(wǎng)絡(luò)時延估計結(jié)果的正確性和估計效率提供了有力保證.
4、 針對網(wǎng)絡(luò)時延的隨機時變和非線性的特點,提出了兩種適合于NCS的時延預(yù)測算法;一種是自適應(yīng)最小均方(Least Mean Square,簡記為LMS)時延預(yù)測算法,另一種是基于最小二乘支持向量機(Least Square Support VectorMachines,簡記為LS-SVM)網(wǎng)絡(luò)時延預(yù)測算法.仿真結(jié)果表明,該兩種算法均能夠較好地兼顧預(yù)測精度和實時性要求,可以用于不同特點的NCS中. 針對NCS的特殊性,在比較現(xiàn)有NC
5、S控制方法的基礎(chǔ)上,對NCS的自適應(yīng)預(yù)測控制方法進行了系統(tǒng)地研究,并提出了如下四種NCS的自適應(yīng)預(yù)測控制算法: (1)提出了基于網(wǎng)絡(luò)時延辨識的NCS自適應(yīng)預(yù)測控制算法.該算法使用前面提出的網(wǎng)絡(luò)時延預(yù)測算法,先辨識時延,然后再根據(jù)該時延對NCS進行預(yù)測控制;算法中采用了兩個在線遞推辨識器,一個負責時延辨識,另一個用于時變參數(shù)辨識;仿真結(jié)果表明,所提出的算法能使系統(tǒng)輸出有效跟蹤期望輸出的情況下,同時保持較好的實時性. (2)
6、提出了節(jié)點緩沖排隊機制和自適應(yīng)預(yù)測控制相結(jié)合的NCS控制方法.在本方法中,使用了直接辨識控制器參數(shù)的自適應(yīng)預(yù)測控制算法,該算法不需要在線求解Diophantine方程,減少了計算時間,較好地保證了NCS的實時性;在此基礎(chǔ)上,又進一步提出了一種改進型的自適應(yīng)預(yù)測控制算法,不僅避免了在線求解Diophantine方程,并且也不需要進行矩陣求逆運算,使算法的實時性大大提高.通過對該算法進行收斂性分析表明,在較弱的假設(shè)條件下,所提算法能保證NC
7、S大范圍漸近收斂. (3)在上述算法基礎(chǔ)上,進一步研究了NCS的多模型預(yù)測控制方法,首次提出了一種符合網(wǎng)絡(luò)時延特征的NCS多模型預(yù)測控制算法.使用兩個固定模型和兩個自適應(yīng)模型的多模型控制方案,建立了NCS的多模型預(yù)測控制算法,并對該算法的收斂性和穩(wěn)定性進行了分析,分析表明,本文所提出的多模型切換算法能保證NCS全局收斂. (4)提出了一種針對NCS的多速率采樣控制算法.該算法結(jié)合了多步預(yù)測自校正控制和節(jié)點緩沖排隊機制在N
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