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网络控制系统的最优估计和输出反馈预测控制

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第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 本文要解决的问题

第2章 具有测量时滞和丢包的网络控制系统的最优估计

2.1 引 言

2.2 问题描述

2.3 最优估计器设计

2.4 仿真举例

2.5 结论

第3章 网络信息模式下分布式系统基于状态观测器的协调预测控制

3.1 引言

3.2 预备知识

3.3 问题描述

3.4 基于状态观测器和李亚普诺夫函数的输出反馈控制

3.5 分布式输出反馈预测控制

3.6 性能分析

3.7 算法

3.8 仿真举例

3.9 结论

第4章 总结与展望

参考文献

致谢

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摘要

网络控制系统作为一种空间分布式控制系统,其控制器与被控对象以及控制器与传感器之间通过网络相互连接.与传统的控制系统相比,网络控制系统可以实现信息资源共享和远程控制,可靠性高,抗干扰能力强,因而越来越受到国内外学者的广泛关注,成为热门的研究课题.然而,在实际工业过程中,网络控制系统依然存在着很多问题,诸如网络时滞、丢包现象,时序错乱,输入状态受约束等等.
  时滞、丢包及约束情况是网络控制系统中比较常见的问题,如何解决网络控制系统中的时滞和丢包现象以及系统中存在输入状态受约束的情形是本文研究的主要问题.本文首先将数据包丢失看作是一种数据的无限延迟现象来建立测量模型,并在状态中考虑了时滞,以此描述时滞和丢包并存的现象,应用新息重组和改进的卡尔曼滤波法,设计基于统计特性的最优估计器算法,处理了时滞和丢包共存的问题;然后,基于李亚普诺夫函数及状态观测器设计输出反馈控制器,并给出系统的初始稳定域描述,进而,将该稳定域作为终端约束,设计输出反馈预测控制算法,使得在稳定域外的系统状态能够进入稳定域内,以达到闭环系统最终稳定.
  本文得到的主要结果包括以下两部分:
  第一,针对一类同时含有测量时滞和丢包的网络控制系统,研究了系统的最优估计问题.首先,建立数学模型描述时滞和丢包并存现象;其次,重新定义一种观测序列;进而,根据黎卡提方程和改进的卡尔曼滤波法得到最优估计问题的解决方法;最后,仿真实例表明,所获得的算法是有效的.
  第二,针对一类网络模式下状态不可测的分布式系统,给出了基于状态观测器的输出反馈预测控制算法,及系统的稳定域描述,并验证了该控制器的相继可行性.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.

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