通訊受限的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)的研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)化狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)(NSES)是通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)引入到傳統(tǒng)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的控制系統(tǒng)中而組成的系統(tǒng)。NSES具有很多優(yōu)勢(shì)，比如靈活性高、能夠?qū)崿F(xiàn)信息資源共享和擴(kuò)展、增加了系統(tǒng)的可靠性以及易于維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)，因此一直受到控制領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。但是，由于網(wǎng)絡(luò)的引入，會(huì)使得整個(gè)系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜，同時(shí)也會(huì)不可避免地引起通訊受限、網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延、數(shù)據(jù)包丟失、多包傳輸、時(shí)序錯(cuò)亂和變采樣等問(wèn)題，這些問(wèn)題的出現(xiàn)，都有可能會(huì)降低系統(tǒng)的性能甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定。在N

2、SES中，關(guān)于如何補(bǔ)償在通訊受限且存在網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延和數(shù)據(jù)包丟失情況的問(wèn)題至關(guān)重要。
　　本文所進(jìn)行的研究主要是基于傳統(tǒng)Kalman最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)算法，針對(duì)NSES中，在通訊受限且存在數(shù)據(jù)包丟失和網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延的情況下，如何解決網(wǎng)絡(luò)化狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)中狀態(tài)的補(bǔ)償問(wèn)題。將問(wèn)題分解成多種情況，依次進(jìn)行闡述，并分別提出了狀態(tài)補(bǔ)償?shù)淖顑?yōu)狀態(tài)估計(jì)算法。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　首先，根據(jù)NSES通訊受限情況的不同，具體可分為四種情況進(jìn)行考慮。分別

3、詳細(xì)描述NSES中僅在通訊受限情況、在通訊受限且存在數(shù)據(jù)包丟失情況、在通訊受限且存在網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延情況以及在通訊受限且同時(shí)存在網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延和數(shù)據(jù)包丟失情況對(duì)應(yīng)的問(wèn)題并構(gòu)造出不同的系統(tǒng)模型，且給出相應(yīng)的狀態(tài)補(bǔ)償方法。
　　其次，針對(duì)上述四種通訊受限情況的情況，分別提出了對(duì)應(yīng)的離散隨機(jī)線性系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化最優(yōu)狀態(tài)估計(jì)算法，根據(jù)線性最小方差估計(jì)準(zhǔn)則，使用線性最小方差估計(jì)的Kalman最優(yōu)濾波原理，完成對(duì)NSES在狀態(tài)完全可觀測(cè)時(shí)的狀態(tài)估計(jì)，得