發(fā)布時間：2019-01-05 18:43

【摘要】：網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)(networked control system,NCS)是集通信網(wǎng)絡和控制系統(tǒng)于一體的復雜系統(tǒng),它借助于通信網(wǎng)絡將分布于不同地理位置的傳感器、控制器和執(zhí)行機構連接起來,形成一種全分布的實時反饋閉環(huán)控制系統(tǒng)。在NCS中,采樣周期的選擇決定了網(wǎng)絡交換信息的頻繁程度,當采樣周期越小,數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾示驮娇?控制器得到的反饋信息就越多,從而控制品質(zhì)(Quality of Performance,Qo P)就越好,但是,過快的數(shù)據(jù)傳輸會使得網(wǎng)絡具有較高的吞吐率,導致網(wǎng)絡擁塞,加重網(wǎng)絡負載和時延使得網(wǎng)絡服務質(zhì)量(Quality of Service,Qo S)變差;相反,采樣周期太長,雖然能夠提高Qo S,但是不能保證實時數(shù)據(jù)的傳送,會降低NCS的Qo P。所以,采樣周期是連接NCS的Qo P和Qo S的紐帶,為了改善NCS的性能必須選擇合適的采樣周期,本文針對NCS中的采樣周期相關問題,主要做了以下工作:首先,從定常采樣周期、時變采樣周期和多速率采樣三個方面整理了近年來NCS中采樣周期的研究進展和成果以及目前關于NCS中采樣周期的調(diào)度方法。其次,分析了NCS中時延的組成以及產(chǎn)生時延的主要因素,利用Lyapunov理論和LMI分別對基于連續(xù)模型和離散模型的NCS進行了時延相關穩(wěn)定性分析,并且應用MATLAB進行了實例仿真驗證。再次,在不考慮時延的情況下對連續(xù)系統(tǒng)的二次型性能函數(shù)離散化,得到不具有時延的離散二次型性能函數(shù),并且在此基礎上對同一被控對象具有時延的單采樣率和多速率的二次型性能指標函數(shù)進行了詳細推導,得到表示各指標函數(shù)中的權矩陣與連續(xù)二次型中權矩陣的直接關系。最后,根據(jù)具有時延的NCS的增廣狀態(tài)空間描述模型,利用第二章的時延相關穩(wěn)定性定理假設系統(tǒng)的時延為最大允許時延,通過求解第三章研究中的二次型優(yōu)化函數(shù)的極值,并且結合經(jīng)驗公式和穩(wěn)定性條件得到采樣周期的優(yōu)化解。
[Abstract]:The networked control system (networked control system,NCS) is a complex system that integrates the communication network and the control system. By means of the communication network, it connects sensors, controllers and actuators distributed in different geographical locations. A fully distributed real-time feedback closed-loop control system is formed. In NCS, the selection of sampling period determines the frequency of network information exchange. The smaller the sampling period, the faster the rate of data transmission, the more feedback the controller gets, and the better the quality of (Quality of Performance,Qo P is. However, too fast data transmission will make the network have higher throughput, lead to network congestion, increase the network load and delay, make the network quality of service (Quality of Service,Qo S) worse; On the contrary, the sampling period is too long, although it can improve the Qo, but it can not guarantee the transmission of real-time data, it will reduce the Qo of NCS. Therefore, the sampling period is the link between Qo P and Qo S of NCS. In order to improve the performance of NCS, we must select the appropriate sampling period. In this paper, we mainly do the following work in order to solve the problems related to the sampling period in NCS: first, from the point of view of steady sampling period, The research progress and achievements of sampling period in NCS in recent years and the scheduling methods of sampling period in NCS are summarized in three aspects: time-varying sampling period and multi-rate sampling. Secondly, the composition and main factors of delay in NCS are analyzed. The time-dependent stability of NCS based on continuous model and discrete model is analyzed by using Lyapunov theory and LMI, respectively, and an example of MATLAB is used to verify the stability of the delay-dependent stability. Thirdly, the quadratic performance function of continuous system is discretized without considering the delay, and the discrete quadratic performance function without delay is obtained. On this basis, the quadratic performance index function with single sampling rate and multi-rate delay for the same controlled object is derived in detail, and the direct relationship between the weight matrix in each index function and the weight matrix in the continuous quadratic form is obtained. Finally, according to the augmented state space description model of NCS with delay, using the delay-dependent stability theorem in Chapter 2, the delay of the system is assumed to be the maximum allowable delay, and the extremum of the quadratic optimization function in Chapter 3 is solved. The optimal solution of sampling period is obtained by combining empirical formula and stability condition.
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP273

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本文編號：2402159