基于时间序列方法的网络时延预测与改进型广义预测控制算法在网络控制系统中的应用

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摘要:网络控制系统(networked control system, NCS)是通过通信网络将分布于不同地理位置的控制器、传感器和执行机构相互连接,形成一种远程分布的实时反馈闭环控制系统。NCS的特点呈现了控制系统网络化、分布化、集成化的发展趋势。然而,由于通信机制与传输协议,以及网络中各节点共享有限带宽等原因,当控制器、传感器和执行器通过网络进行数据交换时,将不可避免的出现数据碰撞、网络拥塞等情况,导致发生数据传输时延、数据包时序错乱、数据包丢失等问题。导致控制系统性能下降,严重时会破坏系统的稳定性的问题。因此,本文针对NCS中的时延和丢包进行研究与补偿。首先,本文介绍了网络控制系统的概念,组织结构与特点。提出了网络控制系统中时延和丢包的问题与产生原因,对控制系统的影响,以及其它一些相关问题,并简述了许多国际国内的学者对于时延与丢包问题的处理方法。为了解决NCS中的时延和丢包补偿问题,本文首先对网络时延的数据进行了采集,研究了网络时延的性质,提出了一种对网络时延进行建模分析的方法,并提出一种新型的运用建立状态空间模型对网络时延进行预测的方法。在此之后,本文提出了针对网络时延与数据丢包的补偿方法,将广义预测控制算法(Generalized Predictive Control, GPC)应用于网络控制系统。并对于网络控制系统被控对象受到干扰及模型慢变等情况,提出了自适应系统辨识广义预测控制算法,有效的补偿了系统模型变化对控制算法的影响,提高了系统的实时性与鲁棒性;对于网络控制系统的时延与丢包问题,分情况讨论了可能出现的大时延问题、数据丢包问题、时序错乱问题,引入了排队序列机制,使系统的稳定性得到了保障;对于网络时延的增大导致的预测步数增加,继而使预测误差放大影响系统性能的情况,采用了预测误差修正等优化方案。最后,本文将时延建模预测的结果引入到广义预测算法中,将预测的时延值作为广义预测算法预测长度设定的依据,从而在保证控制性能的基础上,极大的减小了算法的计算复杂程度,从另一方面减少了网络时延。此外,论文的结尾对文中的工作进行了总结与展望。
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