网络控制系统的控制与调度研究(褚雪芹).ppt
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1、,东北大学秦皇岛分校,网络控制系统的控制与调度研究,导师:井元伟 教授,答辩人:褚雪芹,1 绪论 2 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计 3 网络控制系统的模糊调度算法研究 4 NCS的控制与调度协同设计研究 5 结论与展望,全文结构,1.1 研究背景,第1章 绪论,图1.1 网络控制系统结构,NCS的基本问题:网络诱导时延、数据包丢失、数据包时序错乱、单包和多包传输、节点的驱动方式、信息调度、控制与调度协同设计。,1.1 研究现状,第1章 绪论,对NCS的控制器设计主要研究多是针对时延。NCS的调度算法,在基于通信协议的基础上,多是开环调度。NCS的控制与调度系统设计,多是以采样周期为
2、纽带,求解 多目标优化问题,通过优化采样周期,获得较好的综合性能。,2.1 网络诱导时延,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,图2.1 具有时延的NCS的结构图,图2.2 具有模糊逻辑时延补偿的NCS的PID控制框图,2.2 基于模糊逻辑补偿的NCS控制器设计,1.控制器设计,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,模糊PID控制器输出为,其中,是传统PID控制器的比例、积分和微分增益。,(2.1),2.2 基于模糊逻辑补偿的NCS控制器设计,图 2.3 输入变量 和输出变量 的隶属函数,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,模糊控制规则如下 if is S
3、mall,then if is Large,then。其中,是和 对应的跟随参数。,2.2 基于模糊逻辑补偿的NCS控制器设计,2.跟随参数的调整,性能指标:,传统的数字PID控制器的差分方程如下:,根据最速下降算法可知:,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,式中,是输入变量 的隶属度函数。,(2.2),(2.3),(2.4),(2.5),(2.6),2.2 基于模糊逻辑补偿的NCS控制器设计,根据以上各式进行求导可得:,其中,,,是,下降速率。,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,(2.7),(2.8),(2.9),(2.10),2.2 基于模糊逻辑补偿的NCS控
4、制器设计,3 仿真研究,被控对象为一直流电机,其动态模型(传递函数形式)如下:,给定阶跃指令信号取50r/sec,采样周期为1s,网络诱导时延由高斯随机数字发生器产生。,图2.4 基于网络控制的直流电机的阶跃响应,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,2.3 基于Smith预估模糊逻辑补偿的NCS控制器设计,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,图2.5 具有Smith预估模糊逻辑的网络控制系统结构图,闭环系统传递函数为:,其中,,,从而有,经过Smith预估补偿后,系统的特征方程不再包含时延环节,只是将控制过程推迟了时间。,2.3 基于Smith预估模糊逻辑补偿的NC
5、S控制器设计,第2章 基于模糊逻辑时延补偿的NCS的控制器设计,2.6 系统响应图,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,图3.1 采用调度器的NCS的结构图,图3.2 模糊动态调度原理图,3.1 NCS的模糊动态调度算法设计,步骤:(1)定义模糊控制的输入输出变量;(2)确定各输入输出变量的变化范围、量化等级;(3)定义模糊子集以及相关的隶属度函数;(4)确定模糊控制规则;(5)模糊决策;(6)解模糊。,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,图 3.5 输入变量 和 的隶属函数,图 3.6 输出变量 的隶属函数,3.1 NCS的模糊动态调度算法设计
6、,3.1 模糊动态调度器设计,5.模糊推理 选用MIN-MAX-重心法(Mamdani)方法求取输入输出的模糊关系R,然后根据模糊关系R推导输出的模糊量。考虑一下模糊推理形式:,规则n:前提:,规则1:规则2:,结论:,由前提 和各模糊规则“”可以得到推理结果 为,上式的最终结论 是由综合推理结果 得到的,即,(3.1),(3.2),第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,表3.4 模糊控制表,本文选取MIN-MAX-重心法求取输出量 的真实值,其计算公式如下:,表2.3 模糊规则表,3.1模糊动态调度器设计,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,(3.3),3.2 NCS的变采样周期模糊调
7、度算法研究,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,1 采样周期对控制系统的影响,图3.7 采用周期对控制系统性能的影响,3.2 NCS的变采样周期模糊调度算法研究,图 3.8 变采样周期调度算法NCS模型,第3章 网络控制系统的模糊调度算法研究,网络利用率的预估,由图3.1可知,网络状态控制器的输入为当前的网络利用率真实值 与期望值 之间的偏差:网络状态控制器采用比例控制策略,则网络利用率调节量的预估值 为:式中,Ku0为比例控制增益。网络执行器利用(3.6)计算得到的调节量预估值计算第j+1监测周期内的总网络利用率预估值:,(3.4),(3.5),(3.6),第3章 网络控制系统的模糊调度
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