




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網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究劉雍導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制指導(dǎo)教師:楊光紅教授網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第1頁(yè)!網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)概述網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NCS)結(jié)構(gòu)優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作、方便安裝與維護(hù)、增加系統(tǒng)靈活性可靠性等。新問(wèn)題:網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)調(diào)度、數(shù)據(jù)包丟失等。2022/12/142網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第2頁(yè)!幾種時(shí)延補(bǔ)償方法基于緩沖區(qū)的時(shí)延補(bǔ)償方法把隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延轉(zhuǎn)化為最大時(shí)延人為降低了系統(tǒng)性能2022/12/143網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第3頁(yè)!基于不確定參數(shù)的短時(shí)延補(bǔ)償方法網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)簡(jiǎn)化模型如下所示假設(shè)傳感器時(shí)間驅(qū)動(dòng),控制器執(zhí)行器事件驅(qū)動(dòng)。2022/12/144網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第4頁(yè)!定義Lypunov泛函如下其中,為正定矩陣微分得
2022/12/145網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第5頁(yè)!算例仿真對(duì)如下被控對(duì)象進(jìn)行仿真
采樣周期為0.05s,時(shí)延為[0,0.05s]
2022/12/146網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第6頁(yè)!被控對(duì)象如下采用狀態(tài)反饋控制器及如下增廣向量系統(tǒng)可化為其中
包含不確定參數(shù)且滿(mǎn)足為不確定參數(shù)的最大F范數(shù)2022/12/147網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第7頁(yè)!可以得到其中按照短時(shí)延補(bǔ)償方法的設(shè)計(jì)思想根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性判據(jù)可得定理22022/12/148網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第8頁(yè)!錐補(bǔ)線(xiàn)性化
2022/12/149網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第9頁(yè)!調(diào)度算法研究網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)簡(jiǎn)化后的結(jié)構(gòu)固定優(yōu)先級(jí)RateMonotonic(RM)調(diào)度動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)EarliestDeadlineFirst(EDF)調(diào)度2022/12/1410網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第10頁(yè)!被控對(duì)象離散PID控制器三個(gè)控制環(huán)路的采樣周期分別為h1=0.006s,h2=0.005s,h3=0.004s干擾節(jié)點(diǎn)占用20%網(wǎng)絡(luò)資源2022/12/1411網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第11頁(yè)!模糊調(diào)度根據(jù)系統(tǒng)誤差及誤差變化率的模糊調(diào)度2022/12/1412網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第12頁(yè)!EDF調(diào)度響應(yīng)曲線(xiàn)及調(diào)度圖模糊調(diào)度響應(yīng)曲線(xiàn)及調(diào)度圖2022/12/1413網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第13頁(yè)!虛擬被控對(duì)象的部分程序2022/12/1414網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第14頁(yè)!虛擬被控對(duì)象2022/12/1415網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第15頁(yè)!環(huán)路總時(shí)延極點(diǎn)配置法系統(tǒng)響應(yīng)曲線(xiàn)不確定參數(shù)延補(bǔ)償法系統(tǒng)響應(yīng)曲線(xiàn)2022/12/1416網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第16頁(yè)!展望1、對(duì)帶有大于一個(gè)采樣周期網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延且存在數(shù)據(jù)包錯(cuò)亂的NCS進(jìn)行補(bǔ)償算法的研究。2、對(duì)同時(shí)具有實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)及非實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)的NCS進(jìn)行調(diào)度算法研究。3、進(jìn)一步研究帶有多控制閉環(huán)的NCS半實(shí)物仿真調(diào)度平臺(tái)。2022/12/1417網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第17頁(yè)!基于最優(yōu)控制的時(shí)延補(bǔ)償方法定義性能指標(biāo)函數(shù)并使其最小化需要知道網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延分布的概率密度函數(shù)基于馬爾科夫鏈的時(shí)延補(bǔ)償方法
把網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延建立為馬爾科夫鏈將系統(tǒng)建立為離散跳變系統(tǒng)需要確定出馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣
2022/12/1418網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第18頁(yè)!被控對(duì)象如下采用狀態(tài)反饋控制系統(tǒng)可化為其中、均包括同一個(gè)不確定參數(shù)且滿(mǎn)足為不確定參數(shù)的最大F范數(shù)
2022/12/1419網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第19頁(yè)!引理1:給定具有適當(dāng)維數(shù)的矩陣M,N,F(xiàn)(k),若對(duì)于任意k滿(mǎn)足,則存在,使下式成立定理1:如果存在正定矩陣,,常數(shù)使如下矩陣不等式成立,則系統(tǒng)漸近穩(wěn)定控制率2022/12/1420網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第20頁(yè)!基于不確定參數(shù)的長(zhǎng)時(shí)延補(bǔ)償方法假設(shè)傳感器時(shí)間驅(qū)動(dòng),控制器執(zhí)行器事件驅(qū)動(dòng),時(shí)延大于一個(gè)采樣周期且變化范圍在一個(gè)采樣周期以?xún)?nèi)。長(zhǎng)時(shí)延表示方法其中為向右取整,為最差時(shí)延情況2022/12/1421網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第21頁(yè)!定義Lapunov泛函如下其中,為對(duì)稱(chēng)正定矩陣,為正定矩陣引理2:假定存在,及。那么對(duì)于任意矩陣,及。則以下不等式成立。其中
2022/12/1422網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第22頁(yè)!定理2:如果存在標(biāo)量,對(duì)稱(chēng)正定矩陣P,Q,矩陣X,Y,Z及K使得如下矩陣不等式成立,則系統(tǒng)漸近穩(wěn)定,且狀態(tài)反饋控制率為K。其中
2022/12/1423網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第23頁(yè)!算例仿真對(duì)如下被控對(duì)象進(jìn)行仿真采樣周期為0.05s,時(shí)延為[0.25s,0.3s]
2022/12/1424網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第24頁(yè)!網(wǎng)絡(luò)調(diào)度平臺(tái)搭建與仿真2022/12/1425網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第25頁(yè)!RM調(diào)度響應(yīng)曲線(xiàn)及調(diào)度圖EDF調(diào)度響應(yīng)曲線(xiàn)及調(diào)度圖2022/12/1426網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第26頁(yè)!模糊調(diào)度規(guī)則當(dāng)較大時(shí),環(huán)路優(yōu)先級(jí)較高當(dāng)較小時(shí),優(yōu)先級(jí)主要由決定與異號(hào)時(shí)表明誤差有增大的趨勢(shì)反之表明誤差有減小的趨勢(shì)
干擾節(jié)點(diǎn)占用40%網(wǎng)絡(luò)資源比較EDF調(diào)度與模糊調(diào)度
2022/12/1427網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第27頁(yè)!基于LabVIEW的NCS半實(shí)物仿真研究仿真工具還需進(jìn)一步完善一些學(xué)者采用VC++與MATLAB進(jìn)行半實(shí)物仿真本文采用LabVIEW搭建NCS半實(shí)物仿真平臺(tái)半實(shí)物仿真網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)2022/12/1428網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第28頁(yè)!虛擬控制器2022/12/1429網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第29頁(yè)!對(duì)如下被控對(duì)象進(jìn)行半實(shí)物仿真給定為方波,采樣周期為0.05s通信網(wǎng)絡(luò)為東北大學(xué)局域網(wǎng)2022/12/1430網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償及調(diào)度算法研究(劉雍)共32頁(yè),您現(xiàn)在瀏覽的是第30頁(yè)!結(jié)論1、進(jìn)行了基于不確定參數(shù)時(shí)延補(bǔ)償?shù)难芯?,與極點(diǎn)配置法及LQG法相比,本方法可以使系統(tǒng)獲得更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能。2、搭建網(wǎng)絡(luò)調(diào)度平臺(tái)并提出了模糊調(diào)度算法,在網(wǎng)絡(luò)資源有
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