传输受限网络控制系统的性能优化研究

摘要

随着无线传感与通信技术的发展，无线传感与执行器网络(WSANs)获得了越来越广泛的应用。若将传统控制回路中的测量与控制通道由WSANs来替代，所构成的系统称为网络控制系统(NCSs)。相比于传统的有线控制，NCSs的优势在于其可降低布线及安装成本、便于移动以及快速重组等。然而将WSANs引入控制回路也会出现一些问题:从估计与控制的角度来看，不可靠传输引起的数据丢包等会使系统性能变坏;从WSANs的角度来讲，有限的传感器工作周期以及网络带宽需要合理调度用以优化系统性能。
　　鉴于此，本文的目的在于提出相应的策略来较为明显地改善系统性能。全文研究了丢包网络的估计误差协方差最小化问题;网络带宽及传感器工作周期受限下的传感器调度问题以及丢包网络的线性二次高斯状态调节问题。具体研究内容如下:
　　1.针对本地传感器与远程估计器间存在随机丢包的系统提出了一种线性时间编码策略，即每次发送当前测量与前一步测最的线性加权组合。对于包到达序列不可知情形，基于新息序列得到了一种两阶段估计算法。当测量噪声占主导时仿真证实了测量组合确实有助于改善估计性能;与之相反，当通信噪声占主导时对于一阶系统从理论上证明了编码没有效果。对于包到达序列可知情形提出了一种在线编码策略，设计了新的状态观测器用于揭示误差协方差间的递推关系，证明了新算法与利用新息序列得到算法间的等价性，对于一阶系统得到了最优编码权重。
　　2.针对一个单过程双传感器系统设计了用于最小化远端估计误差协方差的传感器周期调度策略。当两传感器工作周期有盈余时得到了最优工作周期组合以及相应的最优调度策略;当工作周期不足时对于一阶系统证明了均匀调度规则仍为最优，但最优开环预测步数取决于系统参数。上述两种情形下的最优调度策略都依赖于系统动态，这是本文研究区别于前人工作的重要特点。
　　3.针对本地传感器与远程控制器间存在随机丢包的系统提出了一种线性预测补偿机制。首先将执行器端的控制命令表示成不同步预测间的随机组合，基于此将系统信息集划分为若干子集并得到了每个子集下预测误差协方差的确切表达式，进而建立了无穷时间二次性能指标与预测步数间的定量关系。数值例子显示存在有限的预测步数使得相应的性能代价最优。

目录

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摘要

表格索引

插图索引

主要符号对照表

第一章 绪论

1．1 网络控制系统研究背景

1．1．1 问题提出

1．1．2 优势及应用

1．1．3 挑战及应对

1．1．4 研究课题

1．2 丢包网络远程状态估计

1．3 传感器／执行器网络调度

1．3．1 研究课题

1．3．2 时间驱动调度

1．3．3 事件驱动调度

1．4 丢包网络控制补偿策略

1．5 本文研究内容及结构安排

第二章 基础理论

2．1 符号定义

2．2 Bayes估计器

2．3 Kalman滤波理论

2．3．1 经典Kalman滤波

2．3．2 线性最小均方误差估计器

2．3．3 丢包环境下的修正Kalman滤波

第三章 基于线性时间编码的丢包网络估计性能优化

3．1 引言

3．2 包到达序列不可知情形

3．2．1 问题描述

3．2．2 应对有色噪声的经典滤波算法

3．2．3 基于新息序列的线性最优状态估计

3．2．4 数值例子

3．3 包到达序列可知情形

3．3．1 问题描述

3．3．2 线性最优估计算法

3．3．3 状态观测器等价

3．3．4 性能分析

3．4 本章小结

第四章 带宽及工作周期受限下的传感器周期调度

4．1 引言

4．2 问题描述

4．2．1 系统模型

4．2．2 考虑的问题

4．3 最优估计算法

4．4 传感器工作周期分配

4．5 工作周期受限下的传感器最优周期调度

4．5．1 问题简述

4．5．2 一些基本的性质

4．5．3 最优周期调度

4．5．4 一些重要的性质

4．6 数值例子

4．6．1 传感器工作周期分配

4．6．2 工作周期受限下的传感器最优周期调度

4．7 本章小结

第五章 基于线性预测补偿的丢包网络最优控制

5．1 引言

5．2 问题描述

5．3 最优状态估计器

5．4 最优线性预测控制器

5．5 数值例子

5．6 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

简历

致谢

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