双重约束影响下网络化控制系统的建模及控制研究

Networked constraints caused by limited bandwidth have brought many new challenging problems for networked control systems (NCSs). At the same time, the variable constraints, which exist widely in NCSs, have made the analysis and synthesized of NCSs more complex. It is an urgently problem to consider the synthesis influences of networked constraints and variable constraints in the NCSs and build new type of NCSs models and control scheme. However, these problems have not been fully investigated in existing publications..The purpose of this project is to construct the system model and the control scheme for networked control systems under networked constraints and variable constraints. The considered networked constraints include memory event-triggered scheme, redundant channel communication and the variable constraints includes hard constraints and/or chance constraints. The aims of this project are, firstly, to reveal the coupling mechanism of those constraints and establish the internal relations among networked transmission, variable constraints, random network characteristics, network controller and the system performance, secondly, to construct a general networked system model which can reflect the coupling law of those issues, thirdly, to design appropriate controller and control algorithms to meet given system performance.

由带宽受限带来的网络约束给网络控制系统的分析与综合带来许多新的挑战。同时，网络控制系统中广泛存在的变量约束也使系统的研究变得更加复杂。如何综合考虑网络约束和变量约束的影响，揭示二者对网络控制系统动力学行为影响的内在机理，建立新型的网络控制系统模型以及控制方案，具有重要的研究意义，也是一个亟待解决的科学问题。.本项目针对含有双重约束的网络控制系统，提出系统的建模和控制设计的研究课题，重点研究含有记忆信息的事件触发机制、冗余通道传输等网络约束问题，以及系统变量的硬约束或软约束对系统行为带来的影响。本项目旨在揭示网络约束和物理约束在网络控制系统中的耦合机理，建立网络传输、变量约束、网络随机特性、网络控制器以及系统性能之间的相互影响的内部规律，构建充分反映其耦合机理的网络化控制系统模型，并设计相应的控制器和控制算法来满足给定的系统性能。

本项目针对网络约束和物理约束影响下的网络化系统的控制和估计问题开展研究，深入揭示了双重约束约束对网络化系统动力学行为影响的内在机理，建立了受其影响的网络化系统的模型以及几类控制设计方案。将概率约束性能指标首次引入到跟踪控制的研究，拓展了网络化系统研究的外延，实现了更具一般性的概率意义下的网络化系统的控制和估计问题研究。首先，提出了一种概率约束条件的确定性转化引理，能够针对含有多随机变量和非高斯随机变量进行确定性转化，具有一般性和可扩展性，已经成为概率约束研究的一个重要引理。其次，考虑随机故障和混合攻击的影响，采用最优化指标和算法求解控制增益，设计了网络化随机非线性系统的概率约束跟踪控制方案，仿真验证了所设计控制率的有效性。再次，考虑执行器故障和测量野值，提出了双边事件触发协议来抑制野值的影响，建立了包含双重约束的网络化系统模型，解决了同时满足方差、概率等多约束指标的最优跟踪控制率设计问题。随后，提出了基于驻留概率信息的随机通讯协议，建立了网络约束下主从神经网络的误差模型，利用递推线性矩阵不等式方法设计控制方案，解决了方差约束目标下的主从神经网络准同步控制问题。此外，还研究了多模态FDI攻击和能量受限情况下，递归神经网络的概率约束H无穷状态估计问题。最后，我们将研究方法在无线电能传输系统和电池能量管理系统中进行应用，取得了较好的效果。