基于高级PETRI网的网络控制系统综合分析

摘要

随着传感、通信技术和计算机网络技术的快速发展，网络控制系统的研究得到了越来越多的关注。网络控制系统是一种复杂的控制系统，是由计算机网络将不同位置上的组成单元，如控制器，执行器以及传感器等，相互连接起来而组成的闭环回路空间分布式控制系统。这种结构特性使得网络控制系统具备维修和保养代价低，灵活性高，受控节点分布面积大，易于设计大规模控制系统等优点。不同于传统的点对点直接控制系统，网络控制系统的诸多益处使其更为广泛的应用到大型工业过程控制系统的实际工作中。目前，网络控制系统已经成为国际控制领域的一个热点研究方向，并且具有重要的理论意义和实际背景。
　　如何对网络控制系统进行建模与分析成为研究方向的一个重要分支问题。单纯的依靠数学工具进行研究，将使得对网络控制系统的研究受到局限，从而无法解决更广泛领域的问题，尤其是针对一些难以用数学模型来表征的复杂系统的问题，传统的数学建模研究方法具备一定的局限性。计算机科学与控制科学的学科交杂恰好为网络控制系统的研究提供了新的解决方法，开启了一种对网络控制系统研究的新型视角，Petri网最早便是一门将计算机理论与控制理论进行融合以此来分析问题的建模技术。
　　Petri网是一门基于可视化图形的语言，其以研究模型系统的组织结构和动态行为为目标，着眼于系统中可能发生的各种状态变化以及变化之间的关系。论文主要应用Petri网对网络化控制系统进行形式化建模，并根据Petri网的基本性质对网络控制系统中的时延进行了分析。在借鉴计算机网络通信技术，现代控制技术的基础之上，分析网络化控制系统中存在的网络传输问题，并研究分析影响其可靠性的主要因素，针对具体要求，提出使其稳定的解决方案。
　　论文的主要内容如下:
　　1、本文针对网络控制系统进行结构保留式建模，利用Petri网的自顶向下建模方法对控制器，传感器和执行器进行分层细化再逐步求精。并且将网络传输时延定为在某个时间段内随机分布，而不是固定的传输时间，进一步设计丢包和乱序模型，并利用基于Token的时间戳算法计算模型中的网络时延。
　　2、本文基于网络控制系统的高级Petri网模型，提取网络时延数据并进行分析。首先利用B-W算法建立时延的隐马尔科夫模型，并进一步验证网络控制系统中前置时延与后置时延的马尔科夫过程随机特性，其次，利用隐马尔科夫模型对系统下一状态时延进行估测。最后，将高级Petri网模型中下一系统状态的的时延与隐马尔科夫模型估测的概率时延进行对比。
　　3、最后，针对具有伯努利包丢现象的隐马尔科夫网络控制系统，利用控制系统的李雅普诺夫稳定性理论分析方法对其进行系统稳定性分析，并且针对扰动为零和扰动不为零的两种系统状态，分别提出了系统稳定性判据定理，进一步通过线性矩阵不等式证明方法对判定定理进行数学证明，并进行系统的H∞滤波器的设计。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 基本问题

1．3 研究现状

1．4 本文的研究内容

第二章 预备知识

2．1 Petri网定义

2．1．1 基本概念

2．1．2 基本行为

2．2 高级Petri网

2．3 Petri网的分析

2．4 CPN Tools

2．5 隐马尔科夫链理论

2．6 本章小结

第三章 基于高级Petri网的NCS建模

3．1 顶层模型的介绍

3．2 控制器模型的运行原理

3．3 远程IO模型的建立

3．4 两种网络模型对比及分析

3．5 时延分析

3．6 本章小结

第四章 隐马尔科夫模型的建立及分析

4．1 Baum-Welch算法

4．2 建立隐马尔科夫数学模型

4．2．1 前置时延和后置时延的观测序列

4．2．2 隐马尔科夫工具箱函数

4．3 观测值分析

4．4 隐马尔科夫模型的建立与等效性分析

4．5 本章小结

第五章 NCS的稳定性分析与滤波器设计

5．1 系统描述

5．2 稳定性分析的主要结果

5．3 H∞滤波器设计

5．4 随机稳定性结果分析

5．5 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢