網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)研究與設(shè)計.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NetworkedControlSystems,簡稱NCS)是指通過帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)連接分布在不同地理位置的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備而組成的閉環(huán)控制系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的點(diǎn)對點(diǎn)控制系統(tǒng)相比,具有信息資源共享、系統(tǒng)連線少、易于擴(kuò)展和維護(hù)等優(yōu)點(diǎn),滿足了大型工業(yè)過程控制系統(tǒng)規(guī)模擴(kuò)大化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜化、數(shù)據(jù)共享化和控制遠(yuǎn)程化的需求,因而備受科研工作者和工程技術(shù)人員的青睞。同時,由于控制系統(tǒng)采用存在不確定性的共享網(wǎng)絡(luò)作為通信媒介,控制系統(tǒng)性能不僅與控制策略和控制

2、設(shè)備相關(guān),而且受到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的影響。正是由于實(shí)際控制系統(tǒng)發(fā)展需求,基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的控制系統(tǒng)研究應(yīng)運(yùn)而生,受到了眾多學(xué)者的關(guān)注。因此,網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)研究不僅具有重要的理論價值,而且具有重要的實(shí)際意義。本文重點(diǎn)研究了針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的系統(tǒng)建模、控制策略、實(shí)驗(yàn)平臺和工程實(shí)例等,主要工作概括如下:
　　 首先,論述了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究背景和研究意義,綜述了幾類網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)控制策略的研究現(xiàn)狀。依托作者參與研發(fā)的實(shí)際工程項(xiàng)目,監(jiān)測控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

3、,并分析網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)對控制系統(tǒng)影響,提出網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)尚需解決的若干問題。最后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)驅(qū)動方式不同,給出了考慮網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的被控對象離散數(shù)學(xué)模型,并由該模型推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)不確定性造成的模型誤差,為網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。
　　 其次,針對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)前向通道和反饋通道同時存在隨機(jī)丟包的問題,提出了基于廣義預(yù)測控制算法的雙向通道丟包補(bǔ)償和控制量優(yōu)化策略。首先根據(jù)預(yù)測信息,分別設(shè)計了控制量補(bǔ)償隊(duì)列和對象輸出補(bǔ)償隊(duì)列,給出了與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)

4、狀態(tài)相關(guān)的補(bǔ)償策略運(yùn)行方式。然后,充分利用控制量多步預(yù)測值中的有效信息,設(shè)計了控制量優(yōu)化算法。最后,通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　 然后,針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響被控對象模型精度的問題,提出了基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制策略,分別設(shè)計了用于模型預(yù)測和控制量計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該策略根據(jù)被控對象狀態(tài)修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,將網(wǎng)絡(luò)時延引起的對象不確定性轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)參數(shù)的變化,抑制了網(wǎng)絡(luò)不確定性對系統(tǒng)性能的影響。同時,采用遺傳算法尋優(yōu)得到控制系統(tǒng)

5、最佳初始參數(shù),降低了系統(tǒng)參數(shù)整定的難度。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明了該策略的有效性。
　　 再次,針對時變時延影響網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)控制品質(zhì)的問題,提出了基于克隆免疫預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時延補(bǔ)償策略。首先,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)驅(qū)動方式,建立網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下被控對象離散數(shù)學(xué)模型。然后,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)時延造成的模型誤差,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償模型,用于補(bǔ)償短時延。同時,根據(jù)算法多步預(yù)測值,設(shè)計預(yù)測補(bǔ)償隊(duì)列,用于補(bǔ)償長時延,保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的實(shí)時性。最后,通

6、過與其他預(yù)測算法對比證明了該策略的優(yōu)越性和實(shí)用性。
　　 最后,實(shí)際工業(yè)過程控制系統(tǒng)對安全性、可靠性和穩(wěn)定性的要求很高,使網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)理論研究成果無法直接應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐。針對這個問題,設(shè)計并開發(fā)了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺,用于驗(yàn)證理論成果的有效性和可靠性。首先,根據(jù)新型控制策略驗(yàn)證需求,開發(fā)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)平臺。新型控制策略可通過該平臺進(jìn)行真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或虛擬網(wǎng)絡(luò)的性能測試。然后,提出了節(jié)點(diǎn)驅(qū)動方式、通信協(xié)議、時延測量、時鐘同步等關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)