基于网络控制系统的随机短时延补偿方法研究

摘要

网络控制系统是近年来随着通信技术、计算机网络和控制理论的快速发展而形成的一种分布式闭环反馈控制系统，在工业控制领域有着广泛的应用前景。利用网络构成闭环控制系统，竞争性通信协议下必然会产生网络时延、数据包丢失及时序错乱问题，从而影响网络控制系统的性能，本文主要针对网络随机短时延对网络控制系统性能的影响展开研究，主要工作内容如下： 1、针对网络时延的不确定性，开发了ping时延测试软件，通过对实际网络中的往返时延(RTT)测量并对其进行分析和处理，建立了RBF神经网络时延预测模型，实现对网络时延的预测，实验结果表明该方法具有较好的预测精度，为网络控制系统的时延补偿提供了基础。 2、针对网络控制系统的建模问题，分别建立了短时延和长时延条件下的网络控制系统离散数学模型，并通过仿真分析了采样周期和网络时延对系统稳定性和动态性能的影响。然后，利用混杂系统理论分析了网络控制系统的稳定性，并结合采样周期的范围给出了最佳采样周期的优化选取方法，通过仿真实验验证了该方法的正确性。 3、针对时延补偿问题，本文结合时延预测模型和采样周期优化选取方法，验证了基于状态预估的随机短时延补偿方法，并分别在状态反馈下和输出反馈下对网络中的时延进行了补偿，仿真结果表明时延补偿后的系统动态性能得到了明显的改善。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 网络控制系统的基本结构

1.3 网络控制系统的基本问题

1.3.1 网络时延

1.3.2 单包传输和多包传输

1.3.3 数据包丢失

1.3.4 数据包乱序

1.3.5 采样周期

1.3.6 节点的驱动方式

1.3.7 时钟同步

1.4 网络控制系统的研究现状

1.4.1 网络时延补偿研究现状

1.4.2 网络时延估计研究现状

1.4.3 网络控制系统采样周期选取的研究现状

1.5 本文的主要工作内容及章节安排

2 网络控制系统的时延分析与估计

2.1 网络时延产生的原因

2.2 网络控制系统时延的组成

2.3 网络时延测量

2.3.1 时延测量软件开发

2.3.2 网络时延测试及结果分析

2.3.3 时延样本处理

2.3.4 时延样本的随机性检验

2.4 基于RBF神经网络模型的时延估计

2.4.1 问题描述

2.4.2 RBF神经网络时延预测模型

2.4.3 RBF神经网络的学习算法

2.4.4 仿真结果分析

2.5 本章小结

3 网络控制系统的建模

3.1 基本假设

3.2 网络控制系统的建模

3.2.1 短时延的网络控制系统建模

3.2.2 长时延的网络控制系统建模

3.3 采样周期和网络时延对NCSs性能的影响

3.4 本章小结

4 网络控制系统的稳定性分析

4.1 网络控制系统的稳定域分析方法

4.2 基于混杂系统的网络控制系统的稳定性分析

4.2.1 固定时延的稳定性分析

4.2.2 随机时延的稳定性分析

4.3 采样周期的确定

4.4 基于状态预估的随机短时延补偿

4.4.1 全状态反馈下的状态预估时延补偿

4.4.2 输出反馈下的状态预估时延补偿

4.4.3 仿真实例

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献