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网络控制系统节点驱动方式及其控制研究

作　者: 袁士丞
导　师: 方建安
学　校: 东华大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 网络控制系统节点驱动方式模糊PID控制器结构改进Smith预估单神经元PSD控制器 TrueTime工具箱
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

网络的引入使得控制系统在传输信号时出现了许多新的特点,与传统控制系统相比不再具有物理空间位置上的限制,网络控制系统是利用专用或公用数据通信网络代替传统的点对点并将传感器、控制器、执行器等通过实时网络连接构成的闭环控制系统。其投资成本与维护费用都有了明显地下降,具有资源共享、节点智能化、远程控制并具有较高诊断能力、布线简单等特点。然而网络控制系统带来诸多优点的同时也引出了一些新的问题。本文研究网络控制系统不同节点驱动方式的建模及其控制方法。首先,针对短时延网络控制系统和长时延网络控制系统分别对不同节点驱动方式进行研究和分析并得出节点驱动方式选取的最优方案。然后在这个方案的基础上对短时延网络控制系统设计了模糊PID控制器,对长时延网络控制系统设计了结构改进Smith预估单神经元PSD控制器来对时延进行补偿,并在每章节的结尾对其进行了仿真分析验证了其有效性。论文的主要研究工作与创新点如下：1.网络控制系统不同节点驱动方式的建模和研究。本章针对网络控制系统的时延问题,首先对网络时延进行了研究和分析,然后对网络控制系统在短时延和长时延这两种不同情况下使用不同节点驱动方式进行了建模和研究。最后分析了不同的节点驱动方式对不同时延情况下网络控制系统性能产生的影响,并且分别对短时延网络控制系统和长时延网络控制系统选取了合适的节点驱动组合,提出了“针对短时延网络控制系统,控制器节点的驱动方式使用事件驱动；针对长时延网络控制系统,控制器节点的驱动方式为时间驱动”。通过这种选取合适节点驱动方式组合的方法,主要是为了确保了控制器参与控制的时机,避免控制器计算出已为过时的控制信号影响网络控制系统的控制性能。2.基于模糊PID控制的短时延网络控制系统研究。针对短时延网络控制系统中网络时延是在一个采样周期内不确定的问题,本章在PID控制的基础上引入模糊控制,构建模糊PID控制器解决随机不确定短时延的补偿问题。模糊控制可以适应网络中不断变化的传输时延,保证系统在变化时延的情况下仍保持良好的稳定性和控制性能。在仿真对比和分析中,基于模糊PID控制器的短时延网络控制系统在一个采样周期内的固定时延和随机时延情况下均表现出了更好的控制性能,验证了模糊PID控制器在解决短时延网络控制系统的时延问题中是有效且可行的。3.基于结构改进Smith预估单神经元PSD的长时延网络控制系统研究。针对长时延网络控制系统中存在时延和被控对象等问题,提出了一种新型结构改进Smith预估单神经元PSD控制器。新型控制器由结构改进Smith预估器和单神经元PSD控制器组成。结构改进Smith预估器通过对传统Smith预估器模型结构上的改进避免了建立网络时延的预估模型,补偿了网络时延对系统的性能带来的影响。单神经元PSD控制器解决了结构改进Smith预估器的模型失配问题。仿真实验证明该新型控制器有效地补偿了长时延对网络控制系统的性能带来的影响,在模型失配情况下具有良好的鲁棒性和适应性。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-13
第一章绪论  13-22
  1.0 引言  13
  1.1 工业网络控制系统  13-16
    1.1.1 直接数字控制系统  13-14
    1.1.2 集散控制系统  14-15
    1.1.3 现场总线控制系统  15
    1.1.4 工业以太网控制系统  15-16
  1.2 网络控制系统的研究意义  16
  1.3 网络控制系统的研究现状  16-19
    1.3.1 网络的角度  17
    1.3.2 控制的角度  17-19
  1.4 本文的主要研究工作和创新点  19-20
  1.5 论文的结构安排  20-22
第二章网络控制系统的基本问题及其仿真环境  22-33
  2.1 引言  22
  2.2 网络控制系统的结构和特点  22-25
    2.2.1 网络控制系统的结构  23-24
    2.2.2 网络控制系统特点  24-25
  2.3 网络控制系统的基本问题  25-27
    2.3.1 采样周期  25
    2.3.2 网络时延  25-26
    2.3.3 节点的驱动方式  26
    2.3.4 时钟同步  26
    2.3.5 网络调度  26-27
  2.4 控制网络  27
  2.5 网络控制系统的仿真环境  27-32
    2.5.1 TrueTime工具箱的基本概念  28-29
      2.5.1.1Tasks (任务）  28
      2.5.1.2 Interrupts and Interrupts Handlers(中断和中断柄)  28
      2.5.1.3 Priorities and Scheduling(优先级和调度)  28
      2.5.1.4 Code(代码)  28-29
    2.5.2 TrueTime仿真工具箱功能模块  29-31
      2.5.2.1 实时内核模块  29-30
      2.5.2.2 有线网络模块  30
      2.5.2.3 无线网络模块  30-31
    2.5.3 TrueTime仿真工具箱模块初始化  31-32
  2.6 本章小结  32-33
第三章网络控制系统不同节点驱动方式的数学建模与分析  33-58
  3.1 引言  33
  3.2 网络控制系统的时延分析  33-35
    3.2.1 网络时延产生的因素及其组成  34
    3.2.2 网络时延对网络控制系统性能的影响  34-35
  3.3 网络控制系统不同节点驱动方式的建模  35-49
    3.3.1 短时延网络控制系统不同节点驱动方式的建模  38-44
      3.3.1.1 控制器节点与执行器节点均为时间驱动  38-40
      3.3.1.2 控制器节点为时间驱动,执行器节点为事件驱动  40-41
      3.3.1.3 控制器节点为事件驱动,执行器节点为时间驱动  41-42
      3.3.1.4 控制器节点与执行器节点均为事件驱动  42-44
    3.3.2 长时延网络控制系统不同节点驱动方式的建模  44-49
      3.3.2.1 控制器与执行器均为时间驱动  45-46
      3.3.2.2 控制器为事件驱动,执行器为时间驱动  46-47
      3.3.2.3 控制器为时间驱动,执行器为事件驱动  47-48
      3.3.2.4 控制器与执行器均为事件驱动  48-49
  3.4 长、短时延网络控制系统驱动方式的选择  49-50
  3.5 网络控制系统不同驱动仿真研究  50-57
    3.5.1 网络控制系统TrueTime仿真模刑的建立  50-54
      3.5.1.1 传感器模块的介绍  51-52
      3.5.1.2 控制器模块的介绍  52-53
      3.5.1.3 执行器模块的介绍  53
      3.5.1.4 网络模块的介绍  53-54
    3.5.2 仿真结果分析  54-57
      3.5.2.1 短时延网络控制系统  54-55
      3.5.2.2 长时延网络控制系统  55-57
  3.6 本章小结  57-58
第四章短时延网络控制系统模糊PID控制器的研究与设计  58-78
  4.1 引言  58
  4.2 模糊控制及其特点  58-59
  4.3 模糊控制系统及其组成部分  59-61
  4.4 模糊控制器的设计方法  61-66
    4.4.1 确定模糊控制器的输入与输出变量和维数  61-62
    4.4.2 建立模糊控制器控制规则  62-64
      (1) 输入与输出变量的词集  62-63
      (2) 模糊变量的模糊子集  63
      (3) 建立模糊控制规则  63-64
    4.4.3 模糊化  64
    4.4.4 模糊判决  64-65
    4.4.5 确定模糊控制器的论域与其各项参数  65-66
      4.4.5.1 论域与基本论域  65-66
      4.4.5.2 量化因子和比例因子  66
  4.5 短时延网络控制系统中自适应模糊PID控制器设计  66-74
    4.5.1 模糊自适应PID控制原理  66-67
    4.5.2 模糊自适应PID控制器设计  67-74
      4.5.2.1 定义输入和输出模糊集,论域范围和隶属函数  67-68
      4.5.2.2 模糊控制规则表  68-73
      4.5.2.3 模糊PID控制器解模糊方法的选择  73-74
  4.6 仿真对比和分析  74-77
  4.7 本章小结  77-78
第五章基于变结构Smith预估器的单神经元PSD自适应控制器在长时延网络控制系统中的研究  78-99
  5.1 引言  78-79
  5.2 新型结构改进Smith预估控制  79-83
    5.2.1 Smith预估补偿控制及其基本原理  79-80
    5.2.2 Smith预估补偿器在网络控制系统中的应用  80-82
    5.2.3 结构改进Smith预估补偿器在网络控制系统中的应用  82-83
  5.3 结构改进Smith单神经元PSD控制器的设计  83-91
    5.3.1 单神经元模型  83-84
    5.3.2 神经网络学习算法  84-85
    5.3.3 单神经元PID算法  85-87
    5.3.4 改进的单神经元PID算法  87
    5.3.5 增益K自调整单神经元自适应PID算法  87-90
      5.3.5.1 自适应PSD控制算法  87-89
      5.3.5.2 单神经元PSD算法  89-90
    5.3.6 结构改进Smith单神经元PSD控制器  90-91
  5.4 仿真对比与分析  91-98
    5.4.1 结构改进Smith预估单神经元PSD的仿真模型  91-92
    5.4.2 仿真结果与分析  92-98
  5.5 本章小结  98-99
第六章总结与展望  99-101
  6.1 总结  99-100
  6.2 展望  100-101
致谢  101-102
参考文献  102-107
攻读硕士学位期间发表(录用)的论文和科研情况说明  107

网络控制系统节点驱动方式及其控制研究

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