一种基于网络通信的多系统跟踪控制方法技术方案

技术编号:11644970 阅读:115 留言:0更新日期:2015-06-25 04:10
本发明专利技术公开了一种基于通信网络数据交互的分布式跟踪控制方法。首先建立需要控制的对象模型和产生跟踪目标信号的对象模型;随后通过统计分析网络目前的工作状况,获得表征网络特性的指标参数;通过利用相关指标建立网络通信、丢包和量化的模型,并依据本方法设计给予模式的双反馈控制器;通过求解控制器参数并进行配置,最终可以实现对目标对象的输出跟踪。本发明专利技术采用基本的状态反馈控制思路,控制器设计简单。本方法所得到的控制器适用于各类线性对象,且可以直接工作于现有的网络环境,具备减少信息传输,提高通信网络的利用效率的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络控制系统领域,尤其涉及采用分布式策略建立的基于网络通信的 多系统跟踪控制方法。
技术介绍
在控制系统的研宄中,除了研宄系统的稳定性以外,我们还会需要研宄系统的跟 踪控制问题。特别是在实际工业应用领域,例如飞行姿态控制,机器人控制,信号处理等方 面,跟踪控制都是十分重要的研宄方向。跟踪控制系统依据其组网结构的不同,主要可以分 为集中式控制方法和分布式控制方法。 目前,基于网络的跟踪控制问题主要考虑的是在控制回路中引入了通信网络,使 得被控对象的信号在经由传感器采集之后,需要进行编码,随后利用通信信道将数据发送 到控制器端,控制器解码计算之后,再次通过编码发送的形式与执行器通信,由执行器加载 到被控对象上,从而实现整个闭环回路。被控对象的跟踪信号则被认为是可以直接被控制 器获取的。这样的研宄面向的对象主要是集中控制系统,即由特定的控制中心进行数据分 析计算,产生控制信号后再下发到各个对象的控制策略,在小型工业企业或者是小规模工 业对象中具有广泛的应用。然而此类控制策略在物联网背景和工业4. 0发展方向下具有明 显的不足。首先,物联网环境下的终端设备多种多样,其规模、结构、性质都不相同,所分布 的地理位置也各有差异。采用集中式控制策略,需要将所有的被控对象纳入统一平台进行 管理,将面临大量数据异构、采样频率不匹配等问题,特别是对于需要频繁加入和删除节点 的网络工作效率低下。其次,由于所有的数据都需要有控制中心进行处理和发送,一旦控制 中心遭到入侵和破坏,将导致整个系统的崩溃。最后,由于所有的终端都要与单一的控制中 心建立通信,将面临大量通信信号冲突和信道资源分配问题。 与之相对应的,是工业4. 0发展方向提出的"智能工厂",即建立基于网络的分布 式控制策略。各个系统不再需要将所有的信号发送给控制中心,而是由包括嵌入式设备在 内的所有具有分析计算能力的终端设备直接完成。例如在无人驾驶系统中,每一辆车就是 单独的子系统,车辆的控制策略直接由车辆自身的控制器完成处理,而不是建立一个统一 的调度中心来指挥所有车辆的运行。又例如在生产制造过程中,由各个流水线的设备直接 依据分布式策略进行生产调度控制,通过各个设备间的数据交互实现协作配合。在此类应 用中,需要面临分布式子系统间的信号跟踪控制问题,即实现某一子系统的输出能够有效 跟踪其他子系统的输出,而由于子系统间是通过通信信道进行交互的,数据传输会带来传 输时延、数据丢包和量化误差等一系列问题,特别是需要跟踪的信号不再是直接能够获取 的,而需要利用传感器和通信网络进行采集分析,这都将增大控制方法的设计难度。 如何合理利用数据信息,并建立一种可以工作在网络环境下的跟踪控制方法,保 证系统的跟踪性能和跟踪误差满足要求,已成为网络控制系统研宄中的热点问题之一。因 此,本领域的技术人员致力于开发,保证系统的 跟踪性能和跟踪误差满足要求。
技术实现思路
为实现上述目的,本专利技术提供了,包括 以下步骤: 第一步、基于传递函数或者状态空间建立被控对象的数学模型,包含可能出现的 系统建模不确定性和外部扰动; 第二步、基于传递函数或者状态空间建立目标对象的数学模型,所述目标对象是 稳定对象,并且具有外部输入; 第三步、以指定的采样频率,通过传感器采集所述目标对象的状态信号,并利用对 数量化器将所述状态信号进行编码,随后通过通信信道发送到被控系统的控制器; 第四步、给所有发送和接收的数据建立时间戳,统计网络传输时延和丢包率的特 征,利用特征对所述网络传输时延建立马尔可夫随机模型,对所述丢包率建立伯努利随机 建模; 第五步、将所述被控对象的状态信息进行反馈增益,同时将所述目标对象通过网 络发送过来的状态信息进行反馈增益,通过将所述被控对象的状态信息和所述目标对象的 状态信息两者加和构建基于模式的双反馈控制器; 第六步、将所述外部扰动和所述目标对象的操作输入增广后作为新的外部扰动, 将所述目标对象与所述被控对象的输出信号差值作为新的控制输出; 第七步、选取合适的Lyapunov函数,并依据Lyapunov定理和鲁棒控制方法求取合 适的控制反馈增益。 进一步地,所述给所有发送和接收的数据建立时间戳包含以下步骤: 第一步、记录发送的具体时间和接收的具体时间; 第二步、在一段时间内统计所有数据的传输时延和丢包情况。 进一步地,依据马尔可夫状态建立基于模式的所述双反馈控制器,包含K1 (1)和 K2(I)两部分,其中1表示马尔可夫状态,K1(I)作用于所述被控对象的状态信息,K 2(I)作 用于所述目标对象通过通信网络传输过来的状态信息;通过将K1(I)和K2(I)两者加和,构 建成最终的控制量。 进一步地,将k时刻的真实外部扰动w(k)与所述目标对象的操作输入信号r(k) 增广作为新的外部扰动V (k),将k时刻被控对象的输出yk和通过通信网络接收计算求得的 所述目标对象输出q (k_ τ k))求差作为新的控制输出z (k)。 本专利技术针对现有技术存在的上述不足,提供一种基于通信网络数据交互的分布式 跟踪控制方法。在依据本方法设计的分布式控制器作用下,可以充分利用数据信息并产生 控制量,使得控制器可以克服通信过程中的数据传输时延、数据丢失和量化误差等问题,在 现有的通信网络条件下可以直接运行,而不需要修改网络协议或者增加网络设备。 本专利技术的一个较佳实施例中,首先建立需要控制的对象模型和产生跟踪目标信号 的对象模型;随后通过统计分析网络目前的工作状况,获得表征网络特性的指标参数;通 过利用相关指标,依据本方法设计求解控制器参数并进行配置,最终可以实现对目标对象 的输出跟踪。本专利技术所述技术方案具体包括以下步骤: 第一步、建立被控对象的数学模型。 所述的数学模型是指:通过传递函数或者状态空间表达的系统动力学模型,应当 包含可能出现的系统建模不确定性和外部扰动。 所述的系统不确定性是指:系统传递函数或者状态空间参数在已知数值的基础上 有一定的浮动范围,但是其浮动范围需要满足范数有界的约束,即不确定的最大范围已知。 所述的外部扰动是指:系统在运行期间可能受到的外部信号对系统的传递函数或 者状态空间参数进行影响,该扰动的形式是未知的,但需要满足能量有界的限制,即扰动在 时间域内的能量积分小于无穷大。 第二步、建立目标对象的数学模型。 所述的数学模型是指:通过传递函数或者状态空间表达的系统动力学模型,该对 象应当是稳定对象,并且具有外部输入。 所述的稳定对象是指:对象本身就是稳定系统,或者虽然是非稳定系统,但是已经 设计了相应的控制器,使得闭环系统为稳定系统。 所述的外部输入是指:某一非零有界信号,使得整个系统的输出为非零有界。 第三步、以指定的采样频率,通过传感器采集目标对象的状态信号,并将该信号进 行编码,随后通过通信信道发送到被控系统的控制器。 所述的采样频率是指:能够有效表征目标对象动态变化的频率,该频率应当依据 目标对象的特征进行选取。 所述的状态信息是指:目标对象的动力学方程中所涉及的所有状态量。 所述的编码是指:采用对数量化器对原始信号进行量化处理,并将量化后的信号 作为对象进行发送。 所述的对数量化器是指:对于任意原始信号V,经过量化器处理后的信号V由下本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于网络通信的多系统跟踪控制方法,其特征在于,包括以下步骤:第一步、基于传递函数或者状态空间建立被控对象的数学模型,包含可能出现的系统建模不确定性和外部扰动;第二步、基于传递函数或者状态空间建立目标对象的数学模型,所述目标对象是稳定对象,并且具有外部输入;第三步、以指定的采样频率,通过传感器采集所述目标对象的状态信号,并利用对数量化器将所述状态信号进行编码,随后通过通信信道发送到被控系统的控制器;第四步、给所有发送和接收的数据建立时间戳,统计网络传输时延和丢包率的特征,利用特征对所述网络传输时延建立马尔可夫随机模型,对所述丢包率建立伯努利随机建模;第五步、将所述被控对象的状态信息进行反馈增益,同时将所述目标对象通过网络发送过来的状态信息进行反馈增益,通过将所述被控对象的状态信息和所述目标对象的状态信息两者加和构建基于模式的双反馈控制器;第六步、将所述外部扰动和所述目标对象的操作输入增广后作为新的外部扰动,将所述目标对象与所述被控对象的输出信号差值作为新的控制输出;第七步、选取合适的Lyapunov函数,并依据Lyapunov定理和鲁棒控制方法求取合适的控制反馈增益。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:王景成葛阳张浪文王博辉石伟晶胡涛黄晓莹赵亚琪
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:上海;31

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