复杂环境下有限信息网络控制系统的建模、鲁棒控制与滤波

网络控制系统中存在诸如网络时滞、数据包丢失、随机扰动、测量变量丢失、信道容量有限、数据传输率有限、网络拥塞等问题，这些问题会导致控制系统性能下降甚至不稳定。本项目以稳定性理论、时滞系统理论、随机系统理论、模糊系统理论为方法在保证控制品质的前提下对复杂环境下的网络控制系统的行为进行研究。建立具有普适性包含复杂环境与有限通信容量的网络控制系统的数学模型；分析网络时滞、丢包、随机扰动、信道容量、数据传输率、量化算法等因素对网络动力学行为和性能指标的影响；针对随机复杂网络环境设计具有良好鲁棒性能的控制器、观测器、滤波器及量化器；通过工业网络测试平台进行控制算法的验证，确定工业自动化平台在网络环境中各因素对最终结果影响的关键；探索发展新的建模方式与控制策略，在避免结论过分保守的同时也能针对网络突发行为进行分析。这对揭示控制目标与网络环境之间的权衡关系有着重要意义，同时也为构建高性能网络系统奠定基础。

随着计算机网络技术、集成通信技术的迅猛发展，使得基于网络环境的自动化控制系统成为了一种新的应用趋势。通过实时网络构成的闭环反馈控制系统称为网络控制系统（Networked Control Systems，NCSs）。相比传统的点对点的控制系统，NCSs具有成本低、可靠性高、易于安装与维护等诸多优点，因而得到广泛应用。但是由于网络通信能力的限制，不可避免地会带来网络时滞、数据包丢失、网络拥塞等问题，同时为了节省网络资源，通信信号要经过量化处理，要考虑量化作用对系统性能的影响。这些问题的存在，使得对NCSs的分析和设计变得十分复杂，它们会导致系统性能下降甚至不稳定。本项目针对NCSs中的一些基本问题，利用Lyapunov稳定性理论、随机系统理论以及线性矩阵不等式（LMI）等方法对NCSs的建模、稳定性分析以及控制器、滤波器设计进行研究。（1）针对具有时变时滞与多数据包丢失的NCSs的量化H无穷控制问题，同时考虑传感器-控制器间的测量通道及控制器-执行器间的控制通道的信号量化和数据包丢失问题，给出了基于LMI的均方意义下指数稳定判据以及H无穷控制器设计方法。（2）研究了一类受信号量化、扇区有界非线性、伊藤随机扰动及随机时滞影响下的NCSs的基于观测器的H无穷控制问题。建立了同时考虑测量输出和控制输入量化以及随机时滞的离散非线性随机NCSs模型，利用Lyapunov稳定性理论和LMI方法，给出了使得系统均方意义下指数稳定并满足H无穷性能指标的充分条件。（3）研究了一类受信号量化、离散和分布式时滞及测量丢失影响下的NCSs的H无穷滤波器设计问题。给出了使得滤波误差系统均方意义下随机稳定并具有给定的H无穷性能指标的H无穷滤波器稳定判据，通过求解LMI，可以得到滤波器参数。（4）通过分析网络环境下各种关键因素的机理特性，建立了具有通信约束的网络化系统模型；（5）对通信约束的网络化系统模型进行严格的动力演化分析，建立有效稳定判据并提出实用的控制算法；（6）通过特定通信环境下进行仿真研究，对现有算法提出改进方案。