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具有随机多步传感器延时的网络化控制系统的最优状态估计器

作　者: 林海
导　师: 杨富文
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 网络化控制系统随机多步传感器延时最优线性估计器
分类号: TP273.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

随着网络技术不断发展,计算机网络控制技术的应用也越来越广泛。当前许多控制系统的信号传输不再局限于点对点的传输,如分散控制系统(Distributed Control System DCS)、现场总线控制系统(Fieldbus Control System FCS)等分布式控制系统,这些系统的各部分均由网络相连接。在此基础上,网络化控制系统(Networked Control Systems, NCSs)的概念被提出：网络化控制系统是一类通过网络形成的闭环反馈的控制系统。我们可以理解为,在该系统中被控对象与控制器、控制器与执行器以及执行器与被控对象之间通过公共网络连接。而根据网络的介质不同,网络环境可以是有线、无线或混合网络。网络化控制系统是集成计算机通信网络和控制系统的复杂系统,近年来处于研究热潮。对于网络化控制系统的研究,主要集中在网络延时、数据丢包和测量误差等方面,这些问题会严重影响到系统的性能。本文首先考虑了一类具有随机多步传感器延时的网络化控制系统,系统的测量输出传感器在任意采样时刻均有可能发生延时。传感器延时发生的概率是随机的,服从伯努利分布；延时发生的长度是不确定的,但是大于系统的采样周期(长延时)。由于延时的随机性以及延时长度可能会持续多个采样周期,延时被称作是随机多步延时。其次,本文通过引入一组随机变量对系统的随机多步传感器延时进行描述,建立了具有随机多步传感器延时的网络化控制系统的统一数学模型,模型能够完善的描述本文所考虑的系统的所有特征。然后,在此模型的基础上,本文求解了模型的最优线性滤波器和预测器。由于模型含有一组随机变量,一般用来处理具有单步延时的网络化控制系统的高维状态扩展法变得很复杂,难以计算出结果。因此,本文采用了不扩展状态的低维方法进行推导计算,进而导出了模型的最优线性滤波器和预测器。最后,基于模型最优线性滤波器和预测器的结果,应用递推的方法,文章解决了系统的多步固定滞后平滑问题。最终,本文系统的完成了对具有随机多步传感器延时的网络化控制系统的状态的最优线性滤波、预测和平滑三种最优线性估计问题。实验仿真结果表明了本文所求最优线性估计器的良好估计性能。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第1章绪论  8-15
  1.1 网络化控制系统的背景与现状  8-10
  1.2 传感器延时  10-11
  1.3 最优估计理论  11-13
  1.4 本文主要工作  13-15
第2章具有随机多步传感器延时的网络化控制系统的模型  15-22
  2.1 概述  15-16
  2.2 确定性多步延时  16-18
  2.3 随机多步延时  18-20
    2.3.1 随机单步和两步延时  18-19
    2.3.2 随机多步延时  19-20
  2.4 本章小结  20-22
    2.4.1 对模型的总结  20
    2.4.2 模型的改进方向  20-21
    2.4.3 本章主要工作  21-22
第3章最优线性滤波与预测  22-44
  3.1 概述  22
  3.2 投影理论  22-23
  3.3 最优线性高维滤波器  23-26
  3.4 最优线性低维滤波器  26-33
  3.5 最优线性多步预测器  33-34
  3.6 仿真实验  34-42
  3.7 本章小结  42-44
第4章最优线性平滑  44-57
  4.1 概述  44
  4.2 平滑器的结构  44-45
  4.3 最优线性低维固定滞后平滑器  45-50
  4.4 仿真实验  50-55
  4.5 本章小结  55-57
第5章总结与展望  57-60
  5.1 本文工作总结  57
  5.2 展望  57-60
参考文献  60-66
致谢  66

具有随机多步传感器延时的网络化控制系统的最优状态估计器

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