基于延时预测的模型状态反馈网络控制方法

2012年04月27日09:36:01 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

于晓明，蒋静坪
浙江大学电气工程学院，浙江杭州

摘　　　要：网络延时的存在不仅会使控制系统的动、静态性能变差，还可能会破坏系统的稳定性，造成既有控制方法的失效。针对带有随机延时的网络控制系统，提出了一种基于网络延时实时预测和系统状态逼近的控制方法。首先，建立无延时的理想控制系统模型作为标准控制系统模型；其次，应用基于隐马尔可夫模型（ＨＭＭｓ）的延时预测算法预测网络延时，该方法能够实时自适应学习，以适应网络负载情况的变化，得到更符合实际情况的延时预测值；较后，根据网络延时的预测值、实际网络控制系统与标准控制系统模型的状态之差，来调整控制信号，从而使实际网络控制系统的状态与标准控制系统模型接近、甚至相等，达到期望的控制效果。数字仿真结果表明，这一方法是可行的，能够获得更加快速的动态性能和稳定的静态性能。

关　键　词：网络控制系统；延时预测；隐马尔可夫模型；状态逼近

１　引　言
网络控制系统的分析与综合已成为控制理论研究必须面对的课题［１３］。所谓网络控制系统是指那些控制闭环中存在通信网络的控制系统，其关键问题是在传感器与控制器、控制器与执行器间出现了随机网络延时，网络延时的引入不仅会使系统的性能变差，而且会使系统不稳定。为了解决网络延时带来的问题，各种控制策略相继被提出，文献［４］基于线性矩阵不等式方法，提出了一个延时相关的网络控制系统稳定性规则；文献［５］利用ｌｙａｐｕｎｏｖ方法和线性矩阵不等式方法，给出动态输出反馈Ｈ∞控制律设计方法；文献［６］研究了一类不确定时延多包传输网络控制系统的较优Ｈ∞ 控制问题，通过求解矩阵不等式约束的优化问题得到较优Ｈ∞控制律。有别于上述文献给出的控制策略，同时受文献［６］基于模型的反馈控制策略启发，提出一种基于网络延时预测和理想模型状态逼近的网络控制方法，有效地降低了网络延时对系统的影响，取得了较好的控制效果。

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