网络控制系统建模与控制

2009年9月ElectronicsOptics&ControlVol.16　No.9

Sep.2009

网络控制系统建模与控制

吴　晨,　许　哲,　何　婧,　许化龙

1

1

2

1

(1.第二炮兵工程学院,西安　710025;　2.中国人民解放军96411部队,陕西宝鸡　721013)

摘　要:数据总线传输方案能够有效克服传统通信的弊端,但由于信息传输分时复用通信总线,系统时延不可避免。时延不但会降低网络控制系统的控制性能,而且还是引起系统不稳定的潜在因素。从网络时延这一问题出发,对网络控制系统的建模方法进行了分析研究,并基于此提出利用模糊控制来补偿系统时延影响。该方法通过模糊控制调节PID控制器输出,从而改善系统性能。最后通过仿真实例验证了上述方法的有效性。关键词:网络控制系统;总线;时延;模糊控制中图分类号:V271.4;TP13　　　文献标志码:A　　　文章编号:1671-637X(2009)09-0037-03

ModelingandControloftheNetworkedControlSystems

WUChen,　XUZhe,　HEJing,　XUHualong

1

1

2

1

(1.TheSecondArtilleryEngineeringCollege,Xiπan710025,China;　2.No.96411UnitofPLA,Baoji721013,China)

Abstract:Thebustransmitschemecanefficientlysimplifythesystemstructure,overcometheshortcomingsoftraditionalcommunication,andincreasethereliability.However,thetime2sharingmultiplexcommunica2tionbususedininformationtransmissionwillinevitablyintroducedelays,whichcandegradetheperformanceofcontrolsystemsandevendestabilizethesystem.Basedontheanalysisofmodelingmethods,fuzzycontrollerwasusedtocompensatefortheinfluenceofdelay.ThePIDcontrolsignalwasmodulatedbyfuzzycontroltoimprovethesystemperformance.Thesimulationresultsshowthevalidityofthemethod.Keywords:networkedcontrolsystems;bus;timedelay;fuzzycontrol

分析研究,并基于此引入模糊控制算法对网络控制系

统进行控制器设计,补偿系统时延影响。最后通过一个仿真算例验证了方法的有效性。

0　引言

新世纪之初,计算机技术、网络通信技术、嵌入式操作系统和控制理论都已经得到空前的发展和突破。这些领域的理论和技术应用也极大地影响了其他领域的发展,网络控制系统(NetworkedControlSystems,

NCS)

[1-2]

1　系统模型描述

1.1　NCS建模

假设NCS中的被控对象为线性时不变系统,连续状态方程表示如下:

dx(t)=Ax(t)+Bu(t)dt

y(t)=Cx(t)+Du(t)

n

m

则是以上技术在控制系统中融合的最典型

产物。近年来,随着现场总线控制技术、工业以太网技术的成熟应用和性能造价比的不断提高,NCS以其资源共享、系统分布控制、硬件连线较少、造价低、维护方便等优势,迅速应用于电力、机器人、航空航天等各种系统和远程控制领域

[3]

(1)

。同时在NCS中,由于总线网

络的引入也带来了许多新的问题,如信息的传输时延、数据包丢失等等,这就为网络控制系统的分析和设计带来了新的机遇和挑战

[4-5]

。本文主要从网络时延这

一问题出发,首先对网络控制系统的建模方法进行了

收稿日期:2008-09-22　　　　修回日期:2008-10-21

作者简介:吴　晨(1981—),男,安徽黄山人,博士生,研究方向为总线网络化控制。E-mail:chinaplaxz@163.com

式中:状态量x(t)∈R;控制输入u(t)∈R;系统输

r

出y(t)∈R;A、B、C、D为适当维数矩阵。

实际上网络控制系统中普遍使用数字计算机,所以用离散时间系统的方法来分析NCS是比较合理的。取系统时延为τk,对系统进行离散化可得:

x(kh+h)=Φ(h)x(kh)+Γ0(h,τk)u(kh)+

Γ1(h,τk)u(kh-h)

y(kh)=Cx(kh)+Du(kh)

(2)

式中:Φ(h)=e,Γ0(h,τk)=

Ah

∫

0

h-τk

edsB,Γ1(h,τk)=

As

38　

e

A(h-τk)

电　光　与　控　制

edsB。

As

第16卷

τk

0

∫

通常τk并不是恒定的,主要取决于系统中网络负载、介质访问控制协议以及系统硬件等

[6]

点时延τ例如,假设τca。ca与τsc无关,通过设置数据优

先级的方法,使得τca的特征与τsc一致,这样τca的随机分布规律与τ于是近似可得:sc相近,可以取τsc=τca。

ττ(3)k=2×sc当然,这种假设会给系统时延带来一定的误差,在

对系统分析、设计与仿真时,可以假设τca相对于τsc的变化满足一定规律的分布,如正态分布等。4)在线时延估计。。但是,利用

式(2)对NCS进行描述时,必须在控制器节点计算时

得到时延τk。在传感器节点向控制器节点传递数据时,存在时延τsc,通过加入时戳,就可以得到时延τsc的大小。而控制器节点与执行器节点之间的时延τca是在控制器节点算法之后产生的,这样就无法得到τca的确切值。因此τk=τsc+τca也就未知。1.2　时延处理方法研究

为了利用式(2)对NCS进行描述,就必须在控制器节点计算时获得系统时延τk,目前主要采用如下几种方法。

1)将网络时延转化为固定时延。在进行网络时延估算时,一般文献是在假设网络中存在同步时钟的情况下,事先离线设定网络时延的特性,如文献[10,13]。这种假设在特定情况下成立,但不具有一般性。这是因为并不是所有的网络技术都能支持网络时钟同步,如DeviceNet就不存在同步时钟;网络中参与数据传输的节点个数和数据任务都是变化的,不可能事先准确地对某一类数据的时延特性做出准确的离线假设。因此,有必要对网络时延进行准确的在线估计。

文献[14-15]给出了一种在线时延估算方法,即平均时延窗口(ADW)法。这种方法不需要网络同步时钟的存在,而是借助独立于具体某种网络且易于实现的网络技术。这种方法的基本思路是:通过建立网络连接,使得控制器能够获得传感器的采样周期h,把

它用作对传感器节点到控制器节点时延τsc的估计。τsc的特征可通过设置在控制器中的一个时延窗口获

sc得,此窗口存储对时延的当前和历史估计值{τk-M+1,

对于时变时延,可以利用一些辅助手段将其转化为固定时延,从而利用确定性系统的方法研究系统

[6-7]

。文献[8]在控制器节点和执行器节点设置接

收缓存区,缓存区的长度大于最坏情况的时延,将时变时延转化为固定时延网络控制系统,如图1所示。

图1　具有缓冲区的网络控制系统结构

Fig.1　BlockdiagramofNCSwithbuffers

…,τk}共M项。通过时延窗口的M个时延数据,可以在线描述出τsc的随机分布规律,然后利用一些简单的方法估计时延τ珘sc=τsc,其中最简单的处理方法是取时延窗口数据的平均值:

sc

　　这种方法的优点是可以利用现有的确定性系统的设计方法进行控制器的设计,缺点是此方法人为地扩大了时延,降低了系统应有的性能。

2)利用概率分布确定系统时延。

τ珘sc=τsc=

6

k

sc

τi

i=1

k

,ksc

i

对于时变的网络时延,可以假设时延符合某种统计规律,在已知时延概率分布的情况下,进行系统控制器的设计。文献[9-12]对时延具有Markov特性的情况作了研究。Nilsson律。于之训等人

[11]

[10]

i=k-M+1

6

k

τ

M

(4)

,k≥M

通过预先在连接过程中设定的数据的优先级,使得τca的特征与τsc一致,由此可以得到网络时延τk的τ特征。系统时延τ珘k=2sc。

分析了具有相互独立时延和

具有Markov链特性时延的系统,并给出了最优控制规

提出了一种新的控制模式:传感

器、执行器采用时间驱动,控制器采用事件驱动方式。同时在传感器、控制器节点发送端设置发送缓存区,以保证信息的发送顺序。采用这种控制模式,得到了具有随机时变传输时延的网络控制系统的数学模型。

3)利用τsc估计τca。在处理网络时延问题上,可以利用传感器节点到控制器节点时延τsc近似估计控制器节点到执行器节

2　模糊控制时延补偿

2.1　模糊控制器设计

近年来,随着模糊控制理论的发展,将广泛应用的

PID控制器与模糊控制相结合,已成为智能控制研究

的一个热门方向。为了补偿总线传输时延对系统性能的影响,本节引入模糊控制器,利用模糊控制调节PID控制器的输出,进而改善系统的性能。系统方框图如图2所示。

　第9期吴　晨等:　网络控制系统建模与控制　　　　　　　　　　　　　　　　　39

结果如图4、图5所示。

图2　模糊控制下网络控制系统结构图

Fig.2　BlockdiagramofNCSwithfuzzymodulation

　　模糊规则是由若干语言变量构成的模糊条件语句。在确定模糊变量时,首先要确定其基本语言值,然后根据需要生成若干个语言子值。选择误差信号e(t)=r(t)-y(t-τca)作为模糊调节器的输入,并将其分为两个论域{小,大},相应地可以表示为{S,L}。模糊语言值实际上是一个模糊子集,而语言值最终是通过隶属度函数来描述的。常见的隶属度函数有三角形、梯形和高斯型等。但是隶属度函数在大多数情况下是根据经验给出的,因此具有较大的随意性。这里根据经验建立的隶属度函数如图3所示。

图4　传统PID控制

Fig.4　ControlperformancewithPIDcontroller

图3　隶属度函数

Fig.3　Membershipfunctionofe

图5　模糊PID控制

Fig.5　ControlperformancewithFuzzy2PIDcontroller

　　选取控制规则:1)如果e是S,取β=β1;2)如果e是L,取β=β其中:0<β解模糊运算利用2。1<β2<1。式(5)实现。

β1μS(e)+β2μL(e)

β=

μS(e)+μL(e)

2.2　时延补偿控制

设计模糊控制器的目的在于对PID控制器的输出进行调整,从而补偿系统时延的影响。由图2可以得到系统控制量:

uc(k)=βu(k)

(6)(5)

图4、图5表明时延对系统的稳定性具有很大的影响,而在所设计的模糊控制器调节作用下,系统在不同总线传输时延情况下,其性能均能得到较好的改善。

参考文献

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其中:u(k)为PID控制器输出。

3　仿真实例

选择被控对象模型:

Gγ(s)=

γ

u

=

80ku2.3s+s

2

(7)

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其中:ku=4.5为综合放大系数;γ为系统输出;u为控制输入。

进行仿真实验时,选择β.18,β.2,系统输1=02=0入r=5°。为了验证模糊控制器的有效性,选取采样周

τ期h=10ms,总线传输延时τsc、ca表示为高斯随机数,均值分别为τ=3ms、5ms、7ms,方差为1×10。仿真

-5

沈阳工业大学学报,2005,27(1):94297.

(下转第43页)

　第9期

563.

刘美莹等:　提高星图正确匹配率的新方法　　　　　　　　　　　　　　　43

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(上接第39页)

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下　期　要　目

　　基于任务状态空间的战场电子对抗态势表示方法

研究

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