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基于量化控制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

2019-10-16 08:53陳剛陳云王煒
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)控制時滯網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

陳剛,陳云,王煒

(1.湖南工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,湖南株洲,412007;2.電傳動控制與智能裝備湖南省重點實驗室,湖南株洲,412007)

在過去20年中,隨著高速通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)受到眾多學(xué)者的關(guān)注[1-2]。網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)由傳感器、控制器、執(zhí)行器等連接而成,具有低成本、易安裝、易維修等優(yōu)點,在工業(yè)控制領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[3]。然而,分析帶有量化的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性問題是不可避免的。目前,采用量化反饋控制處理網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的量化問題是最流行的方法之一,反饋中的量化誤差是網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)性能保障的重要指標(biāo),所以,對帶有量化誤差的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行分析具有重要意義[4]。近年來,人們針對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的量化問題進(jìn)行了大量研究[1-10],如:PHAT等[5]使用魯棒控制方法研究量化反饋控制系統(tǒng),最終設(shè)計了1個魯棒穩(wěn)定控制器;TSUMURA等[6]考慮網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)受量化與隨機(jī)丟包的影響,研究了具有無限量化水平的對數(shù)量化器的均值穩(wěn)定性,揭示了量化水平與丟包概率之間的關(guān)系;LIU等[7]分析了帶有混合出發(fā)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)攻擊的T-S模糊系統(tǒng)的量化穩(wěn)定性問題;ZHOU等[8]基于后向的自適應(yīng)控制方法對量化器的輸入信號進(jìn)行了處理。盡管研究者們對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的量化問題研究取得了一定的成果,但對于一類帶有量化的線性網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性問題研究較少。為此,本文首先將成熟的LK理論和時滯系統(tǒng)控制方法[11-21]與網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)量化特性相結(jié)合,建立1個網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)靜態(tài)量化模型。然后,通過構(gòu)建1個全新的泛函以及運用1個由二階B-L不等式與基于函數(shù)的輔助型不等式衍生的新積分不等式、逆凸方法和自由權(quán)矩陣,對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)靜態(tài)量化模型的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,得到1個以線性矩陣不等式(LMI)形式存在的全新穩(wěn)定性判據(jù),最后通過數(shù)例仿真結(jié)果來說明該判據(jù)的有效性和優(yōu)越性。

1 系統(tǒng)描述

為表述簡單,采用如下標(biāo)號:Rn和Rn×m分別代表實數(shù)域的n維向量空間和n×m的矩陣空間;若矩陣X>0,則表示矩陣X是對稱正定矩陣;0和I分別為零矩陣和單位矩陣;矩陣或矢量的上標(biāo)T和-1分別表示矩陣或矢量的轉(zhuǎn)置和求逆;定義Sym{N}為N+NT,其中N為任意矩陣;在塊矩陣中,“*”表示其對稱項,diag{b1,…,bn}代表塊對角矩陣。

在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中,在線性控制率作用下,系統(tǒng)模型可描述為

式中:x(t)∈Rn,為系統(tǒng)狀態(tài)向量;u(t)∈Rm,為系統(tǒng)控制輸入;K為系統(tǒng)控制增益矩陣;A和B為有合適維度的系統(tǒng)矩陣。

假設(shè)所用量化器為對數(shù)量化器,有如下量化級數(shù)集合u[9]:

其中:ρ為量化密度,且滿足0<ρ<1,u0>0。

圖1所示為帶有量化的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),圖中,量化器1的作用是量化狀態(tài)信號,量化器2的作用是量化控制輸入信號??刂菩盘柨擅枋鰹?/p>

式中:h為采樣周期。

圖1 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of network system

量化器的映射函數(shù)為

令y=x(ikh),f(v(t))和g(x(ikh))滿足

假設(shè)兩者均是對稱的,fi(vi)=-fi(-vi),gy(yj)=-gy(-yj)(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。根據(jù)扇形有界條件,有[10]

其中:Δfi(vi)和Δgj(yj)為量 化 誤差 ,為表述簡單方便,令Δgj(yj),δf=δfi,δg=δgj,并定義Δf和Δg為

故f(?)=(I+Δf)v,g(?)=(I+Δg)y。

將式f(?)和g(?)代入(3)得到量化反饋控制器:

再將式(9)代入式(1),帶有量化的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)表述為

其中:τk表示從狀態(tài)采樣時刻ikh開始從傳感器到執(zhí)行器收到數(shù)據(jù)時刻的時滯。定義d(t)=t-ikh,并有系統(tǒng)初始條件x(t)=φ(t),則式(10)可以改寫成

其中:d(t)取值范圍為0≤h1≤d(t)≤h2;h1和h2分別表示時滯下界與時滯上界;初始狀態(tài)φ(t)為給定的向量值函數(shù)。

注釋1將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)靜態(tài)量化模型變化成廣義時滯系統(tǒng)模型,這樣,利用成熟的時滯系統(tǒng)控制方法去分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性將變得較容易。

2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析

為獲取1個網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的新穩(wěn)定性判據(jù),引用如下相關(guān)引理。

引理1[15-17]給定正定矩陣G∈Rn,對于任意可導(dǎo)函數(shù)x(s)∈[a,b]→Rn,有如下不等式成立:

其中:

引理2[20]存在常數(shù)?∈(0,1),矩陣X>0,任意矩陣M1,M2和任意向量?!蔙k,有如下不等式成立:

其中:Ψ(?)=[(2-?)X,0;0T,(1+ ?)X]。

在給出主要定理之前,首先令xT(t+s)=和h2-h1=h12,并有如下定義:

定理給定標(biāo)量h1和h2,0≤h1≤d(t)≤h2,存在正定對稱矩陣P∈R5n×5n;Q1和Q2∈R4n×4n;G1,G2,Z1和Z2∈Rn×n,且存在具有合適維數(shù)的任意矩陣N1,N2,M1和M2,有線性矩陣不等式

成立,則式(11)是漸近穩(wěn)定的。式中:

證明首先構(gòu)造全新的增廣L-K泛函:

其中:

在計算過程中存在如下恒等式:

對V(xt)求導(dǎo),可得:

不難發(fā)現(xiàn)如下恒零等式成立:

對于具有合適維數(shù)的任意矩陣N1和N2,有

再基于引理1,將式(18)和(19)中所含的積分項經(jīng)過簡單的代數(shù)運算,得

最后根據(jù)引理2處理式(23)得:

若式(12)和(13)成立,則有Φ≤0,即V?(xt)≤0,由L-K穩(wěn)定性定理可知網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(11)漸進(jìn)穩(wěn)定。證明完畢。

注釋2與文獻(xiàn)[16]中的泛函相比,所構(gòu)建的全新增廣泛函增加了更多的系統(tǒng)狀態(tài)信息,同時使用了更加有優(yōu)勢的二階B-L積分不等式與基于函數(shù)的輔助型積分不等式相結(jié)合的新不等式。仿真實例表明獲得的新判據(jù)保守性降低。然而,在泛函中,矩陣P,Q,G和Z需要滿足正定條件,怎樣利用B-L不等式去放松正定限制條件仍有待研究。

3 仿真實例

例1 考慮經(jīng)典時滯系統(tǒng)模型(式(11)),并有如下系統(tǒng)矩陣參數(shù):

表1所示為系統(tǒng)無量化時,取不同的h1得到的時滯最大允許上界值h2。由表1可知:當(dāng)h1分別取0,0.3,0.7,1.0和2.0時得到不同的h2,通過與文獻(xiàn)[13-14,16-17,20]中的結(jié)果相比較,結(jié)果表明由本文方法所得h2有較大提高,這說明所獲得的新漸進(jìn)穩(wěn)定性判據(jù)的保守性明顯降低。

表1 不同h1下的允許上界h2Table1 Admissible upper bound of h2for different h1

例2 考慮文獻(xiàn)[21]中的網(wǎng)絡(luò)采樣系統(tǒng)模型:

令δf=δg= ?,控制器參數(shù)K=-[1.125,1.125]。

表2所示為系統(tǒng)有量化時,將YALMIP程序包加載到MATLAB中后,通過仿真得到不同h1下的最大允許h2。從表2可知:取不同h1時可得到不同有效的h2;在區(qū)間[h1,h2]內(nèi),帶有量化的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)是漸進(jìn)穩(wěn)定的。

表3所示為h1=0.1,控制器參數(shù)K不變和取不同的δf=δg=δ時得到的h2最大值。從表3可知:隨著δ不斷變大,h2最大值越來越小。這一方面說明量化程度對系統(tǒng)穩(wěn)定性分析非常重要,另一方面說明在保證系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下,量化能夠減少網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的資源占有率。

表2 不同h1下的最大允許h2Table2 The maximum allowed h2for different h1

表3 不同δ時的最大允許h2Table3 The mximum allowed h2for different δ

4 結(jié)論

1)研究了一個網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)靜態(tài)量化問題?;贚-K穩(wěn)定性理論,分析了系統(tǒng)的漸進(jìn)穩(wěn)定性,用1個結(jié)合二階B-L不等式與基于函數(shù)的輔助型2個不等式的新不等式、逆凸方法和含自由權(quán)的恒零等式去處理所構(gòu)造的全新L-K增廣泛函,推導(dǎo)出1個新的穩(wěn)定性判據(jù)。

2)采用MATLAB建立數(shù)值實例仿真,仿真結(jié)果表明了所建立的漸進(jìn)穩(wěn)定性判據(jù)具有少保守性和有效性。

3)文中僅僅研究了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中具有無記憶特性靜態(tài)量化器,對具有記憶特性的動態(tài)量化器有待進(jìn)一步研究。

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