多通道不确定系统的网络化预测控制

In the last decade, networked control systems (NCSs) has been a hot research topic of control community. Delay and packet dropout are the two main issues that degrade the system performance or cause instability. As a novel control method proposed to handle the delay and packet dropout, networked predictive control (NPC) achieves satisfactory control performance. However,NPC has some disadvantages with regard to model uncertainties. The proposed project aims to improve the performance of the closed-loop NPC system with model uncertainty from two aspects. The first one is to define multiple models in the whole uncertain area and then select the nominal model according the real time information in order to improve the prediction accuracy. The second one is to design dynamic controllers to improve the robustness of the closed-loop systems. Furthermore, the idea is extened to NCSs with multiple channels, which is more common in practical systems. Finally, the effectiveness and usefulness of the proposed methods are tested through simulation and practical experiments. The proposed project will achieve some novel research results with respect to the model uncertainty and multiple channles in NPC and thus promote the developments and applications of NPC in both theory and practice.

网络化控制系统是近十年来国际控制界的热点研究课题之一。时延和丢包是降低闭环系统性能甚至导致失稳的主要原因，网络化预测控制（NPC）方法作为一种新型的主动补偿网络时延和丢包的方法，取得了相当好的控制效果。然而，在处理网络化控制中对象模型不确定性的问题上，现有的NPC方法还存在一些的不足，本项目从两个角度着手提高闭环NPC系统的性能。一是提出在不确定域内定义多个名义模型，并利用实时信息选取名义模型进行预测的思想以提高预测精确程度，二是基于滚动优化的思想进行动态优化控制器的设计以提高闭环系统的鲁棒性。进而，将该思想推广到更为一般的多通道网络化控制系统中，通过仿真和实验来验证所设计算法的有效性和实用性，最终形成一套处理网络化控制系统中模型不确定性和多通道问题的NPC算法和稳定性分析准则。本项目将会在NPC方法上取得一系列创新性的研究结果，从而推动和促进NPC在理论和实际应用中的发展和完善。

近二十年来，计算机网络技术融入了包括自动控制在内的很多领域并产生了积极的影响。通过网络形成闭环的控制系统称为网络化控制系统，在带来众多优势的同时，网络的引入带来了诸如时延和丢包等导致系统性能下降甚至失稳的负面因素，因此如何有效补偿这些因素是网络化控制系统研究中需要解决的重要问题。在众多方法之中，网络化预测控制（NPC）方法通过主动补偿时延和丢包，取得了很好的效果，为闭环系统的稳定性和控制性能提供了保证。然而NPC在处理模型不确定性和多传输通道问题上还有所不足，本项目针对该问题，基于充分利用对象输出信息的分布式预测思想，提出了一种通过提高预测精度和优化控制器来改善控制性能的分布式NPC。项目分别研究了具有多前向通道和多反馈通道以及模型不确定性网络化控制系统的分布式NPC方法，结果表明分布式NPC方法相比经典的NPC方法可以取得更好的控制性能。在闭环NPC的稳定性条件方面，也取得了有意义的结果，在模型精确已知的情况下，闭环NPC系统的稳定性条件和本地控制的相同，这和经典NPC方法的结论一致，意味着采用分布式NPC方法处理时延和丢包问题时，设计控制器无需考虑网络的影响。仿真实验验证了本项目所提出分布式NPC方法的可行性和有效性。