网络控制体系之鲁棒障碍检验与容错控制方式分析

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1、网络控制体系之鲁棒障碍检验与容错控制方式分析第一章绪论1.1研究背景与意义随着现代科技水平的飞速发展，控制系统的规模和复杂程度也不断的扩大和提高.越来越多的大型复杂系统对社会发展及人民生活起着重要的作用，例如，电力传输系统，交通运输系统，通信系统等.在这些大型复杂系统中，由于各系统部件的物理位置不同，如果在各系统部件之间仍然采用传统的点对点连接方式，将会使系统布线十分繁琐，不仅增加了系统部署成本,造成空间紧张,而且降低了系统的灵活性和可维护性.由于计算机技术、通信技术和自动化控制技术等领域的迅猛发展和快速融合,激发了国内外学者对网络控制系统的浓厚兴趣，网络控制系统（Net

2、s,简称NCS)应运而生.网络控制系统是一种分布式网络化的实时反馈控制系统，它是利用通信网络来实现分属于不同区域里的系统部件（控制器、执行器、传感器等）之间信息交换的控制系统.与传统的点对点专线控制模式相比，这种网络化的控制模式具有信息资源共享、布线简单、低成本、方便安装、易于维护、高灵活性等优点.因此，网络控制系统逐步应用于先进制造行业、无人飞行器、远程医疗手术、电力传输系统、机器人遥控等领域.网络控制系统为控制领域的扩展提供了空前的机遇，充分体现了控制系统的分布化、网络化、模块化及节点智能化的发展趋势.尽管网络控制系统比传统控制系统具有很多优点,但是，由于网络的介入，

3、使网络控制系统的分析和设计变得异常复杂.由于网络本身就是一个动态系统，因此在研究网络控制系统时，网络环境的影响是不能忽略的.网络控制系统中的系统信息是通过网络进行传送的,而网络带宽总是有限的，因此数据包在传输过程中会不可避免地出现碰撞、排队等待等现象.这些现象都会导致数据包不能按时传送到接收端，即出现数据包传输延迟，也就是网络诱导时延或网络时滞.另外，网络还是一个不可靠的数据传输通道，存在着网络拥塞、连接中断等现象.虽然大多数的网络都有重传机制，但是在超过一定时间或次数后，数据包会被丢弃，这就导致了数据丢包现象.而且，网络中的信息源众多，传输数据经过众多计算机和通信设备的

4、路径并不唯一，因此还会产生数据包乱序的情况.此外，还有量化误差，异步时钟,变速率采样等网络因素.这些网络因素，都会降低网络控制系统的性能，甚至影响系统的稳定性,使系统崩溃.另一方面，人们的日常生活对各种网络系统的安全有效的运行要求越来越高，如通信网络的鲁棒性、电力网络的稳定性等.与其它复杂系统一样，网络控制系统可避免的会发生系统故障.网络控制系统的复杂性决定了它具有更多的故障诱发因素，故障情况也更为复杂.由于《络的介入，传统控制系统的研究方法和控制理论难以直接应用，这对网络控制系统的可靠性和安全性设计提出了前所未有的挑战.随着网络控制系统理论研究和实际应用的不断深入，如何

5、提高网络控制系统的可靠性、安全性显得尤为重要和紧迫。1.2网络控制系统概况网络控制系统的研究开始于20世纪80年代中后期，初步概念是由RayA等人在研究集成通信控制系统时提出的，直到1998年,络技术向控制领域的延伸和发展，又体现了控制系统网络化、分布化、模块化、智能化的发展趋势.网络控制系统是将被控对象、传感器、控制器及执行器利用专用或通用的通信网络连接而成的闭环控制系统.图1.1是网络控制系统结构示意图，从图中可以看出，在网络控制系统里，系统部件如被控对象、传感器、控制器及执行器可以分布在不同的物理位置，它们之间的信息交换通过一个公共的网络完成，这个公共网络可以是有线

6、网络、无线网络或混合网络.目前常用的网络环境有现场总线网（Device)，以太网（Ether),因特网（Inter),无线局域网(arkov链等.第二章线性网络控制系统的鲁棒故障检测2.1引言随着科技的发展，人们的生活、社会的进步越来越离不开大型复杂系统，如交通系统，电力系统等，并且对这些复杂系统的可靠性、可维护性与安全性提出了更高的要求.动态系统的故障检测技术是解决上述问题的一种有效的技术手段.但是，由于网络环境的影响，传统的控制理论与方法不能直接应用到网络控制系统的研究巾，这对网络控制系统故障检测的研究,既是机遇又是挑战.网络控制系统是一类通过通信网络实现分布的系统部

7、件之间信息交互的闭环反馈控制系统.由于网络的介入，网络控制系统具有了一些新的特征，比如网络诱导时延、数据丢包、乱序等，这些新的特征能够直接地影响整个网络控制系统的性能.因此,在分析与研究网络控制系统时，网络带来的影响因素是不能被忽略的.而且实际生产过程中有噪声、未知扰动等因素，很难得到精确的数学模型,因此网络控制系统的鲁棒故障检测问题具有重要的实用意义.本章讨论了两类网络控制系统的鲁棒故障检测问题，分别设计了鲁棒故障检测滤波器,通过该滤波器产生用来检测故障的残差信号.鲁棒故障检测滤波器的设计原则就是实现残差信号对扰动与故障的最