一种无线网络控制系统最优线性控制策略设计方法与流程

本发明属于网络控制
技术领域：
，涉及一种基于分布式控制节点信息融合的无线网络控制系统最优化线性控制策略设计方法。
背景技术：
：网络化控制系统(NetworkedControlSystem)是一种全分布式、网络化实时反馈控制系统，是集传感器、控制器、执行器和通信网络于一体的系统控制结构，实现了用户之间资源共享及协同操作。网络化控制是实现复杂大系统控制和远程控制系统的客观需要，传感器、执行器及控制器等智能化发展为无线通信网络在控制系统更深层次的应用提供了必要的硬件基础，而宽带高速无线通信网络的发展和成熟同时解决了网络控制系统自身的可靠性和开放性问题，推动了其快速发展。现在，网络化控制系统在多个领域(如智能电网、机器人网络、车联网、工业互联网等)的潜在应用前景已受到了工业界和学术界的极大关注。分布式无线网络控制系统，作为一种新的网络化控制系统结构，是一个具有积极的理论和实践意义的研究课题：首先，无线网络控制系统可以实现对平台状态的分布式感应，通过控制节点无线收发信息实现系统控制。其次，在传统网络控制系统中，对某一平台的控制，通常只利用单个控制器来实现。但在实际分布式无线网络中，由于网络时延等因素影响，单控制器结构很难保证系统的性能和稳定性。而无线网络的分布式特点，可以灵活选择多个分布式节点作为控制器，通过多个控制节点间的协同合作，实现整个系统的性能和稳定性的提高。例如，通过网络节点合理分配和传输路径调度，来适应网络的动态传输环境，在很大程度上可以减少网络时延丢包等因素的影响，从而提高系统稳定性。然而现阶段，尽管已有一些文献对无线网络控制系统进行了研究，但与传统网络控制系统一样，几乎所有工作只着眼于基于单控制节点的网络控制系统设计与研究。事实上，由于无线网络传输容易受到环境和干扰的影响，单控制节点模式已无法满足网络控制系统所需的性能及稳定性要求，严重制约了无线网络与网络控制系统相互优势的结合，如何利用多个分布式控制节点将是解决这一严峻问题的有效方法，但同时无线网络的开放性和随机动态变化特性给控制节点的优化选择带来了很大挑战。此外，分布式控制节点之间的信息延迟、信息共享模式及控制策略选择也是亟待解决的难题。因此，如何有效地把分布式无线网络融入到网络控制系统中具有重要的理论和实际意义。技术实现要素：本发明基于无线网络分布式及架构灵活的优势，利用多个分布式控制节点协同合作实现对同一平台进行控制，分析了网络时延特性对分布式无线网络控制系统的影响，基于分布式控制节点之间的信息融合，提出了基于分布式控制节点的最优化线性控制策略设计方法，可以有效提高分布式无线网络控制系统的系统稳定性及降低系统损耗。为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：一种无线网络控制系统最优线性控制策略设计方法包括以下步骤：步骤1、系统初始化，即基于分布式控制节点的无线网络控制系统模型基于分布式控制节点的无线网络控制系统由平台、传感器、执行器及多个分布式控制节点组成，在基于分布式控制节点的无线网络控制系统中，平台状态信息经传感器采集，然后通过无线网络传输至分布式控制节点上；每个控制节点基于本地信息及接收到的平台状态信息产生控制信号，然后同样通过无线网络传送至执行器，从而作用于平台，完成对平台的闭环控制；步骤2、网络时延特性对分布式网络控制系统影响分析；步骤3、基于分布式控制节点的网络控制系统最优化问题根据网络时延特性对分布式控制节点的影响，分析分布式控制节点控制策略对无线网络控制状态方程的影响，进而建立相应的分布式网络控制系统最优化控制问题；步骤4、采用递归方法，双分布式控制节点最优线性控制策略设计，包括以下步骤：步骤4.1：采用从递归推导方法，在递归过程的每一步中，每个网络控制节点利用本地信息得到自身最优线性控制策略系数；步骤4.2：利用最优线性控制策略系数，每个控制器根据每一时刻得到的平台状态信息，实时产生最优控制信号，实现对平台的实时稳定协同控制；步骤5、分布式控制节点最优线性控制策略设计将得到的双控制节点最优线性控制策略结论，推广到一般情况的基于多控制节点的分布式无线网络控制系统。作为优选，步骤4.2具体为：根据步骤4.1中由后向前迭代得到最优线性控制策略系数Li,k后，最优控制信号ui,k产生是一个顺序过程，即根据每一时刻控制器得到的平台状态信息，顺序得到实时控制信号如下，其中，所述顺序为从k＝0到k＝N-1：ui,k=-Li,kz‾k]]>其中，zk表示平台当前时刻状态xk和过去两个控制器产生的所有控制信号ui,j，i＝1,2，j＝0,1,,k-1组合形成的M+2kK维向量，M为平台状态向量的维度，K为控制器信号的维度，N为整个控制过程需要考虑的采样周期数。作为优选，所述最优线性控制策略为平台当前状态及所有控制节点已产生的有限个控制信号的一个线形函数，并且相关的已产生控制信号个数取决于网络时延特性。本发明立足现有研究的不足，利用无线网络分布式及架构灵活的优势，设计多个控制节点对同一平台进行控制，通过分布式控制节点间的协同合作实现无线网络资源的优化分配及利用，从而提高无线网络控制系统的整体性能及稳定性。本发明分析了网络时延对无线网络控制系统的影响，建立了基于分布式控制节点的无线网络控制系统模型；考虑控制节点本地信息受限情况，建立了基于分布式控制节点信息融合的控制策略最优化问题，并采用由后向前递归方法，得到了分布式控制节点最优线性控制策略。本发明的优势在于把多控制节点协同控制设计应用于分布式无线网路控制系统中，分析了网络时延对分布式网络控制节点的影响，建立了基于分布式控制节点的无线网络控制系统最优化问题，进而利用控制节点本地信息，设计了最优线性控制策略方法，有效提高了无线网络控制系统的系统稳定性，并降低了系统损耗。附图说明图1、本发明基于分布式控制节点的无线网络控制系统图；图2、本发明提出基于多控制器的网络闭环控制系统等效图；图3、本发明涉及的无线网络控制系统时序图；。图4、本发明无线网络控制系统最优线性控制策略设计方法的流程框图；图5、本发明所提出的基于分布式控制节点的平台状态性能对比图；图6、本发明所提出的基于分布式控制节点的系统损耗性能对比图。具体实施方式如图4所示，本发明实施例提供一种无线网络控制系统最优线性控制策略设计方法包括以下步骤：步骤1：系统初始化，即基于分布式控制节点的无线网络控制系统模型。基于分布式控制节点的无线网络控制系统由平台、传感器、执行器及多个分布式控制节点组成，信息传输则通过共享媒介无线多跳通信网络实现。在基于分布式控制节点的无线网络控制系统中，平台状态信息经传感器采集，然后通过无线网络传输至分布式控制节点上；每个控制节点基于本地信息及接收到的平台状态信息产生控制信号，然后同样通过无线网络传送至执行器，从而作用于平台，完成对平台的闭环控制。如图1所示，基于分布式网络控制节点的无线网络控制系统中，共享的信息传输媒介为无线多跳网络，其由分布式网络节点组成，其中多个网络节点可选为控制器，每个控制器通过无线多跳网络与平台、传感器、执行器形成闭环控制回路，最后实现多个控制器对平台的协同闭环控制。假设有p个网络节点被选作控制器，每个控制节点接收传感器发送信息及传输信息至执行器都存在网络时延，那么，基于分布式控制器的无线网络控制系统等效模型可如图2所示，第i个控制器对应的传感器发送信息至控制器的网络时延为控制器信息传输至执行器网络时延为总时延为由于无线网络传输时延具有随机性，因此，网络时延可长可短。本发明考虑一般情况，第i个控制器对应的任意大小的网络时延都可表示为τi∈[hiT,(hi+1)T)其中，hi为大于0的整数，T为传感器采样周期。步骤2：网络时延特性对分布式网络控制系统影响分析。网络控制系统通常存在网络时延，而基于分布式无线网络的网络控制系统，网络时延更加严重。基于分布式控制节点的无线网络控制系统中，每个控制节点的网络时延具有随机特性，分析了存在网络时延时，分布式控制节点对无线网络控制系统的影响。考虑传统基于单控制节点的网络控制系统，其连续时间域闭环控制状态方程为：x(t)＝Ax(t)+Bu(t-τ)式中，x(t)为M维平台状态向量，表示平台t时刻状态信息，u(t)为K维控制器信号，A和B为已知的由系统决定的固定参数，A表示当前状态之间的相互影响关系，B表示控制向量对平台状态的影响系数。当τ∈[hT,(h+1)T)时，其中h为大于0的整数，相应的离散时间域闭环控制状态方程为：xk+1＝Φxk+Γ0uk-h+Γ1uk-h-1其中，xk＝x(kT)表示kT时刻平台状态信息，T为传感器采样周期，Φ＝eAT，uj为接收到平台状态信息xj后产生的控制信号。图3为离散时间域网络控制系统时序图，平台产生的状态信息为连续信号，然后传感器对平台状态以周期T对平台状态信息进行采样生成信号xk，当控制器接收到平台信息后(存在网络时延τsc)，产生控制信号uk，然后控制信号再通过网络传输至执行器对平台实现闭环控制(存在网络时延τca)。从时序图中可以看出，存在总时延τ＝τsc+τca，当τ∈[hT,(h+1)T)时，在时间段[kT,(k+1)T)执行器作用于平台的控制信号为uk-h和uk-h-1，作用时间长度分别为(h+1)T-τ和τ-hT，这与上面的离散时间域闭环控制状态方程吻合。那么，考虑p个控制节点，基于分布式控制节点的无线网络控制系统对应的连续时间域闭环控制状态方程为：x(t)=Ax(t)+Σi=1pBiui(t-τi)]]>式中，ui(t)表示第i个控制器的控制信号，Bi为第i个控制器的控制信号对平台状态的影响系数，τi为第i个控制节点对应的网络时延。如果τi∈[hiT,(hi+1)T)，基于分布式控制节点的离散时间域闭环控制状态方程为：xk+1=Φxk+Σi=1p(Γi,0ui,k-hi+Γi,1ui,k-hi-1)---(1)]]>其中，ui,j为第i个控制器接收到xj而产生的控制信号。步骤3：基于分布式控制节点的网络控制系统最优化问题。根据网络时延特性对分布式控制节点的影响，分析分布式控制节点控制策略对无线网络控制状态方程的影响，进而建立相应的分布式网络控制系统最优化控制问题，包括分布式控制节点信息融合方式、本地信息范围、效用函数选择等。在基于分布式控制节点的网络控制系统最优化控制问题中，选择二次损耗函数作为效用函数。那么，基于离散时间域闭环控制状态方程式(1)，基于分布式控制节点的最优化控制问题为：min{ul,k}JN=xNTQNxN+Σk=0N-1(xkTQxk+Σi=1pui,kTRui,k)]]>s.t.xk+1=Φxk+Σi=1p(Γi,0ui,k-hi+Γi,1ui,k-hi-1)]]>式中，N表示考虑整个控制过程需要考虑的采样周期数，QN，Q和R表示计算系统损失JN时平台状态信息xN、xk和控制信号ui,k所占的权重，一般选择QN0为半正定对称加权矩阵，而Q0和R0为正定对称加权矩阵，以保证系统损失JN为正值，一种简单的取值方法是QN和Q取值为单位矩阵，R为单位矩阵乘上一个固定的比例系数，根据系统要求对相应比重系数进行适当调整。由于分布式控制节点只能依据本地信息产生控制信号，因此，上面的基于分布式控制节点的最优化控制问题可转化为基于各个控制节点的优化问题：min{ul,k}Ji,N=xNTQNxN+Σk=0N-1(xkTQxk+ui,kTRui,k),i=1,2,,p]]>s.t.xk+1=Φxk+Σi=1p(Γi,0ui,k-hi+Γi,1ui,k-hi-1)]]>步骤4：采用递归方法，双控制节点最优线性控制策略设计。采用递归推导方法，由后向前逐步求解最优线性控制策略系数。在每一步中，每个网络控制节点利用本地信息得到自身最优线性控制策略系数。然后，利用得到的最优线性控制策略系数，每个控制节点再利用接收到的平台状态信息实时生成控制信号，形成对平台的协同闭环控制。首先考虑双控制节点情况(控制器1和控制器2)，即p＝2，最优化问题为：min{ul,k}Ji,N=xNTQNxN+Σk=0N-1(xkTQxk+ui,kTRui,k),i=1,2s.t.xk+1=Φxk+Σi=12(Γi,0ui,k-hi+Γi,1ui,k-hi-1)---(2)]]>对于每个控制节点，将基于本地信息来产生最优线性控制信号。对于控制节点而言，其本地信息包括接收到的平台状态信息、自身及其它控制节点已产生的控制信号，因此，最优线性控制信号通用形式可表示为：ui,k=Aikxk+Σj=1k(Bi,jku1,k-j+Ci,jku2,k-j),i=1,2---(3)]]>其中，分别为N×M，N×M和N×N的矩阵参数。求控制器的最优线性控制策略就是求解最优的矩阵参数和的值，下面将对这些值进行求解。定义变量zk=xkTu1,k-1Tu2,k-1Tu1,k-hmaxTu2,k-hmaxTu1,k-hmax-1Tu2,k-hmax-1Tu1,0Tu2,0TT---(4)]]>式中，hmax＝max{h1,h2}，zk为变量变换，表示平台当前时刻状态xk和过去两个控制器产生的所有控制信号ui,j，i＝1,2，j＝0,1,,k-1组合形成的M+2kK维向量。基于变量zk的定义，把u2,k的通用表达式(3)代入到式(2)的状态方程中，那么，基于控制信号u1,k的状态方程可转化为如下形式：zk+1＝D1,kzk+Fu1,k(5)其中，F＝[0I00]TD1,k(0)=Φ0000000000000A2kB2,1kC2,1kB2,hmax+1kC2,hmax+1kB2,kkC2,kk0I0000000I0000000I0000000I0000000I0000000I]]>上式中，0和I分别表示全零矩阵和单位矩阵，和都含有(2k+3)×(2k+1)个矩阵块，定义如上，和值为：的只有第(1,2h1)和(1,2h1+2)个矩阵块值分别为Γ1,0和Γ1,1，其余矩阵块值都为全0矩阵，的也只有第(1,2h2+1)和(1,2h2+3)个矩阵块值分别为Γ2,0和Γ2,1，其余矩阵块值都为全0矩阵。那么，根据变量zk的定义，基于控制节点1的最优化问题转化为：min{u1,k}J1,N=zNTQ‾NzN+Σk=0N-1(zkTQ‾zk+u1,kTRu1,k)s.t.zk+1=D1,kzk+Fu1,k---(6)]]>其中，Q‾N=QN00000000,Q‾=Q00000000]]>采用变量zk，式(3)中控制器线性控制策略可写成如下形式：ui,k＝-Li,kzk,i＝1,2(7)其中，Li,k=-AikBi,1kCi,1kBi,2kCi,2kBi,kkCi,kk,k=0,1,,N-1---(8)]]>最优线性控制策略就是求最佳系数Li,k。步骤4.1：采用迭代方法得到最优线性控制策略系数。定义：V1,L=min{u1,k,k=L,L+1,,N-1}[zNTQ‾NzN+Σk=LN-1(zkTQ‾zk+u1,kTRu1,k)]---(9)]]>V1,L表示从时刻LT到时刻NT的控制器1对应的系统损耗。下面采用递归方法求解系数Li,k。1)当L＝N时，根据V1,L定义，得到V1,N=zNTS1,NzN---(10)]]>式中，2)当L＝N-1时，根据式(9)V1,L定义、式(10)V1,N形式及式(5)zN对应的闭环控制状态方程，有V1,N-1=minu1,N-1[(zN-1TQ‾zN-1+u1,N-1TRu1,N-1)+V1,N]=minu1,N-1{(zN-1TQ‾zN-1+u1,N-1TRu1,N-1)+[(D1,N-1zN-1+FuN-1)TSN(D1,N-1zN-1+FuN-1)]}=minu1,N-1[zN-1u1,N-1TP1,N-1P‾1,N-1TP‾1,N-1P^1,N-1zN-1u1,N-1]---(11)]]>其中，P1,N-1=Q‾+D1,N-1TS1,ND1,N-1]]>P‾1,N-1=FTS1,ND1,N-1]]>P^1,N-1=R+FTS1,NF]]>根据上式，利用二次矩阵函数性质，得到L＝N-1时最优线性控制策略：u1,N-1＝-L1,N-1zN-1(12)其中，L1,N-1=(P^1,N-1)-1P‾1,N-1=[R+FTS1,NF]-1(FTS1,ND1,N-1)---(13)]]>采用同样的方法，得到控制器2相应的最优线性控制策略系数为：L2,N-1＝[R+FTS2,NF]-1(FTS2,ND2,N-1)(14)在式中，D2,k=D2,k(0)+Dk(1)+Dk(2)]]>D2,k(0)=Φ000000A1kB1,1kC1,1kB1,hmax+1kC1,hmax+1kB1,kkC1,kk00000000I0000000I0000000I0000000I0000000I0000000I]]>其中，和在参数D1,k中已定义。联立方程式(8)，(13)和(14)，求解得到：Bi,jN-1=Ci,jN-1=0,j=hmax+2,hmax+2,,N-2]]>从上式可以看出，最优线性控制策略中一些系数为0，因此，式(8)可简化为：Li,N-1=-AiN-1Bi,1N-1Ci,1N-1Bi,2N-1Ci,2N-1Bi,hmax+1N-1Ci,hmax+1N-1---(15)]]>同样，式(13)和式(14)计算Li,N-1的相关参数中Di,N-1和Si,N-1可简化为只含有(2hmax+3)×(2hmax+3)个矩阵块，F简化为(2hmax+3)×1个矩阵块，公式形式不变。定义：z‾k=xkTu1,k-1Tu2,k-1Tu1,k-2Tu2,k-2Tu1,k-hmax-1Tu2,k-hmax-1TT,k=0,1,,N-1]]>那么，当L＝N-1时，最优线性控制策略可简化为：ui,N-1=-Li,N-1z‾N-1---(16)]]>把上式代入到式(11)，得到Vi,N-1为：Vi,N-1=z‾N-1TSi,N-1z‾N-1]]>其中，Si,N-1=Q‾+Di,N-1TSi,NDi,N-1-Li,N-1T[R+FTSi,NF]Li,N-1]]>3)当L＝N-2,N-1,,0时，当L＝N-2时，与L＝N-1情况类似，可以得到V1,N-2=minu1,N-2[(zN-2TQ‾zN-2+u1,N-2TRu1,N-2)+V1,N-1]=minu1,N-2{(zN-2TQ‾zN-2+u1,N-2TRu1,N-2)+[(D1,N-2zN-2+FuN-2)TSN-1(D1,N-2zN-2+FuN-2)]}]]>从上式可以看出，V1,N-2与V1,N-1形式一致，重复L＝N-1情况推导过程，可以得到u1,N-2和u2,N-2的最优线性控制策略，重复同样的推导过程，类似可以得到所有控制信号ui,k,i＝1,2,的最优线性控制策略为：ui,k=-Li,kz‾k---(17)]]>其中，Li,k＝[R+FTSi,k+1F]-1(FTSi,k+1Di,k)Si,k=Q‾+Di,kTSi,k+1Di,k-Li,kT[R+FTSi,k+1F]Li,k]]>上述步骤1)，2)，3)为迭代求解分布式控制节点最优线性控制策略系数Li,k过程。从上式可以看出，最优线性控制策略系数Li,k计算是一个从后往前倒推过程：即L＝N时，得到Si,N；根据Si,N，求得Li,N-1，进而得到Si,N-1；根据Si,N-1，求得Li,N-2，进而得到Si,N-2；以此类推，可求解得到所有的最优线性控制策略系数Li,k。从公式(17)可以看出，当考虑双控制节点时，最优线性控制策略由平台当前状态信息及双控制节点已产生的hmax+1个控制信号线性产生。步骤4.2：实时顺序得到最优控制信号。根据步骤4.1，由后向前迭代得到系数Li,k后，最优控制信号ui,k产生是一个顺序过程，即根据每一时刻控制器得到的平台状态信息，顺序(从k＝0到k＝N-1)得到实时控制信号如下：ui,k=-Li,kz‾k---(18)]]>步骤5：分布式控制节点最优线性控制策略设计。步骤4已得到双控制节点最优线性控制策略设计方法，此步骤将把结果推广至一般p个分布式控制节点情况。当考虑p个分布式控制节点时，类似公式(3)和公式(15)，同样方法可以得到分布式控制节点最优线性控制策略系数由平台状态及各控制节点已产生的前hmax个控制信号相关，其中，hmax＝max{hj,j＝1,2,,p}：ui,k=Aikxk+Σm=1pΣj=1hmax+1(Bi,jm,kum,k-j),i=1,2,,p]]>定义：z‾k=xkTu^k-1Tu^k-2Tu^k-hmax-1TT]]>u^k-jT=u1,k-jTu2,k-jTup,k-jT,j=1,2,,hmax+1]]>对于某一控制节点i，进行最优线性控制策略设计，类似步骤4过程，可以得到控制节点i的控制策略为：ui,k=-Li,kz‾k]]>其中，Li,k=[R+F‾TSi,k+1F‾]-1(F‾TSi,k+1D‾i,k)]]>Si,k=Q‾+D‾i,kTSi,k+1D‾i,k-Li,kT[R+F‾TSi,k+1F‾]Li,k]]>式中，与F定义形式一致，但含有(p(hmax+1)+1)×1个矩阵块，D‾i,k=D‾i,k(0)+Σj=1pD‾k(j)]]>D‾i,k(0)=Φ000A1kB1,11,kB1,12,kB1,hmax+1p,kAi-1kBi-1,11,kBi-1,12,kBi-1,hmax+1p,k0000Ai+1kBi+1,11,kBi+1,12,kBi+1,hmax+1p,kApkBp,11,kBp,12,kBp,hmax+1p,k0I0000I0]]>其中，和都含有(p(hmax+1)+1)×(p(hmax+1)+1)个矩阵块，只有第(1,p(hj-1)+j-1)和(1,phj+j-1)个矩阵块值分别为Γj,0和Γj,1，其余矩阵块都为全0矩阵。从公式(18)可以看出，当考虑分布式控制节点时，最优线性控制策略由平台当前状态信息及分布式控制节点已产生的hmax+1个控制信号线性产生。下面结合仿真实验结果对本发明所涉及的方法进行性能分析及比较。仿真中，分布式控制节点采用双控制节点模式，并考虑经典控制系统，传感器采样周期为0.05s，周期总数N＝100，其它参数如下：A=01-3-4,B1=B2=01]]>QN=Q=80×3535351,R=0.1000.1]]>图5和图6为本发明提出的基于分布式控制节点与传统的单控制节点系统性能对比。可以看出，基于分布式控制节点模式，平台状态的收敛速度更快，系统损耗更小。说明利用分布式控制器，可以有效改善无线网络控制系统由于网络时延等因素引起的系统性能的降低。本发明基于分布式控制节点的无线网络控制系统新模式，利用多个分布式控制节点协同合作实现对同一平台进行控制。针对分布式控制节点网络时延特性，分析了网络时延对分布式无线网络控制系统的影响。采用二次代价函数作为系统效用函数，利用迭代方法，首先得到了基于双控制节点的无线网络控制系统最优线性闭环状态反馈控制策略，进而把结论推广到一般的分布式控制节点情况，得到最优线性控制策略为平台当前状态及所有控制节点已产生的有限个控制信号的一个线性函数，并且相关的已产生控制信号个数取决于网络时延特性。通过典型网络控制系统进行验证，利用分布式控制节点可以有效提高无线网络控制系统的系统稳定性，并且降低系统损耗。当前第1页1 2 3