具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究

1.本发明涉及网络化控制系统领域，具体是用预测控制解决网络化控制系统的时间延迟和数据包丢失的问题。


背景技术：

2.在过去的几十年里，由于网络化控制系统(ncss)在无人机、智能交通系统、移动传感器网络、云计算、实时系统等方面的广泛应用，人们对其研究产生了浓厚的兴趣。众所周知，ncss具有各种优点，例如：成本低，易于安装和维护，以及高数据交换性。
3.然而不可靠的通信网络和有限的带宽导致了不可避免的问题，如时间延迟和数据包丢失。毫无疑问，这些因素会大大降低ncss的性能，甚至更糟糕的是，可能会产生严重的不稳定性。例如，当数据在网络共享的设备之间进行交换时，可能会出现时间延迟。此外，当数据包通过不可靠的通信渠道从控制器传输到执行器时，可能会发生数据包丢失。因此，研究同时具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统是必要的。


技术实现要素：

4.针对网络化控制系统存在时间延迟、数据包丢失的问题，本发明公开了一种具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究。
5.本发明解决上述技术问题的技术方案是：
6.数据包丢失的序列被模拟成伯努利过程，由一个基于零序支架 (zoh)的模块进行补偿；
7.状态预测器则用于获得延迟时间的预测状态；
8.考虑到丢包补偿器和状态预测器，提出一种新型的修正模型预测控制器，与一般的模型预测控制器的成本函数相比，状态变量由状态预测器获得的预测变量所取代；
9.本发明的技术效果在于：由于网络化控制系统存在时间延迟和数据包丢失问题，这些问题的存在会导致性能下降以及系统不稳定，因此采用丢包补偿器和状态预测器，使得网络化控制系统的时间延迟问题和数据包丢失问题得到改善；
附图说明
10.图1是本发明提出的具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究原理框图
11.图2是本发明中提出的重构后的网络化控制系统
具体实施方式
12.下面结合附图，对本发明做进一步的详细说明。
13.如图1和图2所示，本发明提出的具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究原理框图以及本发明提出的重构后的网络化控制系统，本发明针对网络化控制系统的
传输通道中存在随机丢包和时间延迟的情况，提出一种新型的基于预测的控制器设计。同时考虑到丢包补偿器和状态预测器，设计了一种新型的修正模型预测控制器。通过采用工具箱yalmip，将所有可能的情况纳入预测范围，成本函数被转化为带有约束条件的同步最小线性矩阵不等式。其具体步骤如下：
14.步骤1：假设具有时间延时和数据包丢失的网络化控制系统为
[0015][0016]
其中y(t)为网络化控制系统的输出；ρk为数据包从控制器到执行器传输概率，ρk＝1表示数据包从控制器到执行器成功传输；相反，ρk＝0 为传输失败，即发生丢包；uc(t)是一个直接来自控制器的控制输入；td是网络化控制系统的延时；x(t)为网络化控制系统t时刻的状态量。
[0017]
步骤2：通过公式(2)可获得下一个时刻的状态量。
[0018][0019][0020][0021]
同时在控制输入端，提出一个零阶保持器，这样当一个数据包丢失时，传输的控制输入数据不会下降到零，而是保持与上次相同，即
[0022]
ud(k)＝ρkuc(k)+(1-ρk)ud(k-1)
ꢀꢀꢀ
(5)
[0023]
其中ud(k)是发生数据包丢失时的输入变量。
[0024]
步骤3：构建增广矩阵
[0025][0026]
为了简便起见，将公式(6)简写为：
[0027]
z(k+1)＝a
zd
(k)z(k)+b
zd
(k)uc(k)
ꢀꢀꢀ
(7)
[0028]
其中，
[0029][0030]
步骤4：定义系统(7)的性能指标为：
[0031]
[0032]
其中：e(k)＝y(k)-r(k)；r(k)
‑‑
第k个步长的参考信号；q，r
‑‑
分别为半正定和正定加权矩阵。
[0033]
步骤5：将所有情况纳入预测范围：
[0034][0035][0036][0037]
其中，β0(k)和β1(k)是不确定的变量。最后，通过利用matlab工具箱yalmip求解。


技术特征：
1.本发明提出的具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究，本发明针对网络化控制系统的传输通道中存在随机丢包和时间延迟的情况，提出一种新型的基于预测的控制器设计。同时考虑到丢包补偿器和状态预测器，设计了一种新型的修正模型预测控制器。通过采用工具箱yalmip，将所有可能的情况纳入预测范围，成本函数被转化为带有约束条件的同步最小线性矩阵不等式。2.根据权利1所述发明实例应用对象和控制方法，网络化控制系统的丢包补偿器和状态预测器将相关数据运用到网络化控制系统闭环控制中。其具体控制方法步骤如下：步骤1：假设具有时间延时和数据包丢失的网络化控制系统为其中y(t)为网络化控制系统的输出；ρ
k
为数据包从控制器到执行器传输概率，ρ
k
＝1表示数据包从控制器到执行器成功传输；相反，ρ
k
＝0为传输失败，即发生丢包；u
c
(t)是一个直接来自控制器的控制输入；t
d
是网络化控制系统的延时；x(t)为网络化控制系统t时刻的状态量。步骤2：通过公式(2)可获得下一个时刻的状态量。下一个时刻的状态量。下一个时刻的状态量。同时在控制输入端，提出一个零阶保持器，这样当一个数据包丢失时，传输的控制输入数据不会下降到零，而是保持与上次相同，即u
d
(k)＝ρ
k
u
c
(k)+(1-ρ
k
)u
d
(k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)其中u
d
(k)是发生数据包丢失时的输入变量。步骤3：构建增广矩阵为了简便起见，将公式(6)简写为：z(k+1)＝a
zd
(k)z(k)+b
zd
(k)u
c
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中，
步骤4：定义系统(7)的性能指标为：其中：e(k)＝y(k)-r(k)；r(k)
‑‑
第k个步长的参考信号；q，r
‑‑
分别为半正定和正定加权矩阵。步骤5：将所有情况纳入预测范围：步骤5：将所有情况纳入预测范围：步骤5：将所有情况纳入预测范围：步骤5：将所有情况纳入预测范围：步骤5：将所有情况纳入预测范围：其中，β0(k)和β1(k)是不确定的变量。最后，通过利用matlab工具箱yalmip求解。

技术总结
本发明公开了一种具有时间延迟和数据包丢失的网络化控制系统的研究。针对网络化控制系统的传输通道中存在随机的数据包丢失和时间延迟的情况，提出了一种新型的基于预测的控制器设计。数据包丢失的序列被模拟成伯努利过程，由一个基于零序支架(ZOH)的模块进行补偿。而状态预测器则用于获得延迟时间的预测状态。考虑到丢包补偿器和状态预测器，设计并提出了一种新型的修正模型预测控制器。然后，采用逻辑编程方法，将所有可能的情况纳入预测范围。因此，成本函数被改造为带有约束条件的同步最小线性矩阵不等式(LMI)。因此，采用工具箱YALMIP，以最终解决这种最小化编程问题。以最终解决这种最小化编程问题。


技术研发人员：王昭鸿 黄佳
受保护的技术使用者：湘潭大学
技术研发日：2021.10.27
技术公布日：2022/1/28