網(wǎng)絡環(huán)境下的預測控制論(完整版)
【正文】 ，要將這些數(shù)據(jù)放在一個數(shù)據(jù) 包中往往是不可能的。 網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的基本問題 目前， 網(wǎng)絡控制系統(tǒng)還沒有一套成熟的理論與方法，還有很多基本問題有待于研究人員進一步研究。 (5)全數(shù)字化通信。 網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的定義 “ Networked Control Systems” 最早于 1998年出現(xiàn)在馬里蘭大學 GC． Walsh的論著中，但未給出明確的定義。 網(wǎng)絡控制基本介紹 在過去的幾十年中，傳統(tǒng)的集中式和集散式控制系統(tǒng)曾經(jīng)極大地推動了控制工業(yè)的發(fā)展。本文以預測控制綜合方法為基本方案，圍繞網(wǎng)絡控制的基本問題，并結合相關穩(wěn)定性理論，對網(wǎng)絡環(huán)境下的預測控制綜合方法展開了研究。 Stability. 1 緒論 預測控制基本介紹 預測控制來源于工業(yè)過程控制中的一類基于預測過程模型的高級控制算法?？刂萍夹g構建了網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的功能和算法結構，是其內(nèi)在靈魂與核心。廣義的網(wǎng)絡控制系統(tǒng)包括狹義概念的網(wǎng)絡控制系統(tǒng)在內(nèi)，還包括通過企業(yè)信息網(wǎng)絡以及 Inter/Intra/Infra實現(xiàn)的對工廠車間、生產(chǎn)線甚至現(xiàn)場設備的監(jiān)視與控制等。 (2)增強了系統(tǒng)信息集成能力，有利于不同網(wǎng)絡的互連集成。然而，在 NCS中這種等周期采樣的假設將不再一定成立 [3]。同時，從網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的機理分析，當數(shù)據(jù)包在網(wǎng)絡中傳輸?shù)臅r候，由于網(wǎng)絡阻塞、連接中斷等原因會導致數(shù)據(jù)包丟失。軟件同步一般通過在網(wǎng)絡上定時廣播具有較高優(yōu)先權的同步時鐘的方式實現(xiàn)。閉環(huán)系統(tǒng)描述為具有結構不確定性的時滯系統(tǒng)模型，這樣做的目的是便于采用時滯依賴穩(wěn)定性的豐富成果來分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 2 具有數(shù)據(jù)量化的網(wǎng)絡 控制系統(tǒng)預測控制綜合 網(wǎng)絡控制系統(tǒng)需要研究的問題很多，如 小節(jié)所述，本文重點研究 對傳感器信號和控制信號進行數(shù)據(jù)量化 這一 問題。首先，基于文獻 [16]中的扇形界方法，建立了網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的新模型。輸入約束為 u1? 。圖 2顯示采用帶一個自由控制作用的預測控制方法得到的控制作用更強。 參考文獻 [1]顧洪軍．網(wǎng)絡控制系統(tǒng)建模及性能分析方法的 研究： [博士學位論文 ]．北京：清華大學， 2022 [2]顧洪軍，張佐，吳秋峰．網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的機理描述模型．控制與決策， 2022， 5： 634636 [3]朱其新．網(wǎng)絡控制系統(tǒng)的建模、分析與控制： [博士學位論文 ]．南京：南京航空航天大學， 2022 [4] Zhao Y B, Liu G P,Rees D. Improved predictive control approach to worked control systems[J]. IET Control Theory andApplications,2022,2:675681. [5] Zhao Y B, Liu G P,Rees D. Design of a packetbased control framework forworked control systems[J]. IEEE Transactionson Control Systems Technology, 2022, 17:859865. [6] Quevedo D E,Ostergaard J, NesicD. Packetized predictive control of stochastic systems over bitrate limited channels with packet loss[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2022, 56:28542868. [7] Quevedo D E,Nesic D. Robust stability of packetized predictive control of nonlinear systems with disturbances and Markovian packe
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