复杂网络化系统的多种预测控制研究

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1、硕士学位论文复杂网络化系统的多种预测控制研究作者姓名吴微学科专业运筹学与控制论指导教师高文华副教授所在学院数学学院论文提交日期2018年4月VariousPredictiveControlResearchesofNetworkedSystemsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WuWeiSupervisor：AssociateProf.GaoWenhuaSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China摘要随着工业的发展和科技的

2、进步，人们逐渐将网络嵌入到控制系统中，控制系统中的各分布式组件之间通过网络进行相互的信号传递和交流。与传统的点对点系统相比，控制系统中因为网络的引入带来了许多便利，比如不受空间的限制、降低了能源的消耗和成本、易于维护和拓展、可以实现资源共享等。因而，网络控制系统被广泛地应用在生产生活的各个领域中，比如车辆工程、航天航海等领域。但是，在控制系统中由于网络引入带来好处的同时，一些新的问题也随之产生，比如网络诱导产生的数据丢包、数据紊乱、时滞等现象。这些问题的产生将会降低系统的性能，甚至使系统不稳定。特别是当系统中含有非线性项或者外部扰动时，运用

3、传统的控制理论就很难使控制系统达到人们所期望的性能。于是，预测控制机制被提出以补偿时滞或丢包对系统性能的影响。预测控制对系统的数学模型要求不高，可以很好地跟踪信号、抵抗外界干扰以及克服模型中的不确定性，并能够直接处理纯滞后的过程，因而具有优良的控制性能。为了对数据丢包和网络诱导时滞进行补偿，本文主要研究了复杂网络化系统的三种预测控制方法,分别是基于观测器的预测控制方法、T-S模糊预测控制方法和数据驱动的预测控制方法。首先，给出了一种基于观测器的多智能体网络化系统的预测控制时滞补偿方法。在网络化控制系统中，网络诱导时滞可能受网络协议以及各分布

4、式节点（传感器、执行器、控制器等）之间可能存在的时间不同步现象的影响。因此，通信频道上的网络诱导时滞的测量值和实际值之间往往存在一些误差，也就是存在时滞不匹配的情况。针对具有时滞不匹配的离散时间多智能体网络化系统，本文提出了一种基于观测器的预测控制方法，对通信频道上的网络诱导时滞进行补偿。并且，利用基于观测器所设计的输出反馈控制，获得了使闭环多智能体网络化系统达到稳定和一致的充分条件。其次，给出了一种T-S模糊预测控制数据丢包补偿的方法。根据具有不同前提隶属度函数的T-S模糊系统，设计一种新的事件触发条件。这种新的事件触发条件既能避免相对事

5、件触发机制在系统接近平衡点时数据发送率较高的缺陷，也能避免绝对事件触发机制在系统远离平衡点时数据发送率较高的局限性，从而使得系统在整体运行期间的数据发送率较低。在这种新的事件触发条件下，系统可以有效地节约计算资源、带宽有限的网络资源等。然后根据设计的T-S模糊预测控制对丢失的数据包进行补偿，通过使用公共的Lyapunov泛函和不完全前提匹配的方法，得到了系统有界稳定的充分条件。最后，给出了一种数据驱动的预测控制方法。在基于数据的非线性网络预测控制系统中，只需要根据系统的输入输出数据设计预测序列，从而对通信通道上的数据丢包或I网络诱导时滞进行

6、补偿。数据驱动的预测控制对系统准确的数学模型并无要求，比较方便可行。在本文中，针对同时在传感器到控制器通道和控制器到执行器通道上具有丢包和时滞的非线性网络控制系统，将其转化为一个等价的线性系统模型，然后设计一个自适应预测控制律对丢包时滞进行预测。最后获得了使闭环系统稳定和输出误差收敛的两个充分条件。关键词：预测控制；事件触发机制；观测器；T-S模糊控制；数据驱动IIAbstractWiththedevelopmentofindustryandtheprogressofscienceandtechnology,thenetworkisgrad

7、uallyembeddedinthecontrolsystems,wheredistributedcomponentscommunicateandtransmitdatawitheachotherviathenetwork.Comparedwiththetraditionalpoint-to-pointsystems,thenetworkedcontrolsystemshavebroughtmanyadvantages,suchasnolimitationofspace,lowerconsumptionandcostofenergy,eas

8、iertomaintainandexpand,sharingthesameresources.Thus,networkedcontrolsystemsarewidelyappli