【摘要】：將實(shí)時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)插入到并聯(lián)式串級(jí)控制系統(tǒng)的主閉環(huán)控制回路和副閉環(huán)控制回路,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸與交換,構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)化并聯(lián)式串級(jí)控制系統(tǒng)(Networked parallel cascade control systems,NPCCS)。NPCCS 可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)在線控制,在節(jié)點(diǎn)之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,幫助診斷和維護(hù)系統(tǒng),同時(shí)具有并聯(lián)式串級(jí)控制系統(tǒng)(Parallel cascade control systems,PCCS)克服干擾和提高主控制回路的控制性能質(zhì)量的優(yōu)點(diǎn)。但是,由于NPCCS是通過(guò)實(shí)時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸與交換,網(wǎng)絡(luò)的引入不可避免地導(dǎo)致許多需要解決的問(wèn)題,例如網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,數(shù)據(jù)包丟失,系統(tǒng)穩(wěn)定性等。其中,網(wǎng)絡(luò)時(shí)延會(huì)降低系統(tǒng)性能質(zhì)量,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)喪失穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的控制理論難以直接用于網(wǎng)絡(luò)化并聯(lián)式串級(jí)控制系統(tǒng)中,網(wǎng)絡(luò)為NPCCS的研究帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如果NPCCS中存在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,則系統(tǒng)的穩(wěn)定性將降低,論文從NPCCS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)入手進(jìn)行研究,提出兩種基于新型內(nèi)�？刂�(Internal model control,IMC)與新型Smith預(yù)估控制(Smith predictive control,SPC)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償與控制方法,增強(qiáng)了系統(tǒng)對(duì)被控對(duì)象參數(shù)變化的魯棒性,提高了 NPCCS的控制性能和服務(wù)質(zhì)量。論文的創(chuàng)新性研究成果如下所述:(1)針對(duì)NPCCS結(jié)構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)可能存在的不同位置狀況,以及傳感器、控制器和執(zhí)行器獨(dú)立或共用節(jié)點(diǎn)的情況,提出了 NPCCS的五種基本結(jié)構(gòu)形式,并通過(guò)系統(tǒng)配置圖、方框圖、節(jié)點(diǎn)設(shè)備連接矩陣以及網(wǎng)絡(luò)傳輸矩陣和系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)等方式,系統(tǒng)性地描述與分析了這五種NPCCS的不同結(jié)構(gòu)形式及其特點(diǎn)。以最為復(fù)雜的Type V NPCCS結(jié)構(gòu)為例,詳細(xì)分析與研究了欲實(shí)現(xiàn)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償與控制所需解決的關(guān)鍵性技術(shù)問(wèn)題及其研究思路與研究方法。(2)針對(duì)Type V NPCCS的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償與控制存在的技術(shù)難點(diǎn)問(wèn)題,提出一種基于新型IMC與SPC方法(1)相結(jié)合的時(shí)延補(bǔ)償與控制方法。副控制回路采用新型SPC方法(1),降低了副控制回路中網(wǎng)絡(luò)時(shí)延對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,結(jié)合副控制器,進(jìn)一步減小了進(jìn)入副控制回路的干擾對(duì)主控制回路的影響;主控制回路采用新型IMC,在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)時(shí)變、隨機(jī)與不確定性網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償與控制的情況下,進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的抗干擾能力,提高了系統(tǒng)對(duì)被控對(duì)象預(yù)估模型與其真實(shí)模型存在偏差情況下的魯棒性。(3)針對(duì)Type V NPCCS的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償與控制存在的技術(shù)難點(diǎn)問(wèn)題,提出一種基于新型IMC與SPC方法(2)相結(jié)合的時(shí)延補(bǔ)償與控制方法。副控制回路采用新型SPC方法(2),降低了副控制回路中網(wǎng)絡(luò)時(shí)延對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,結(jié)合副控制器,進(jìn)一步減小了進(jìn)入副控制回路的干擾對(duì)主控制回路的影響;主控制回路采用新型IMC,可實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償與控制在大于數(shù)個(gè)、乃至數(shù)十個(gè)采樣周期。與此同時(shí),由于本方法中的副控制回路采用新型SPC方法(2),免除了新型SPC方法(1)預(yù)估補(bǔ)償條件中要求副被控對(duì)象預(yù)估模型等于其真實(shí)模型的條件,增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性,拓展了其方法的適用范圍。論文在提出上述兩種網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償與控制方法的研究思路與系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的基礎(chǔ)上,在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延是時(shí)變、隨機(jī)與不確定性,采樣周期大于數(shù)個(gè)、乃至數(shù)十個(gè),系統(tǒng)還存著一定量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)丟包情況下的NPCCS,進(jìn)行了系統(tǒng)性的仿真研究。仿真結(jié)果表明論文所提兩種方法具有可行性和有效性。論文所提出的兩種方法,具有以下特點(diǎn):(1)以真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程代替其間網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)估補(bǔ)償模型,從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)估補(bǔ)償模型無(wú)條件的等于其真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程。(2)免除了對(duì)時(shí)變、隨機(jī)與不確定性網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的估計(jì)、測(cè)量或辨識(shí),避免了時(shí)延估計(jì)誤差,以及時(shí)延辨識(shí)耗費(fèi)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)資源;降低了對(duì)節(jié)點(diǎn)時(shí)鐘信號(hào)同步的要求;避免了時(shí)延造成的“空采樣”或“多采樣”帶來(lái)的補(bǔ)償誤差。(3)所采用的方法是基于從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)入手,并實(shí)現(xiàn)對(duì)其網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的在線、實(shí)時(shí)與動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)姆椒?其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn)的同時(shí),可與其它智能算法結(jié)合實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、魯棒性更強(qiáng)的控制。(4)由于是從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償,因而與其采用的具體網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的選擇無(wú)關(guān),可用于有線網(wǎng)絡(luò),無(wú)線網(wǎng)絡(luò),甚至混雜網(wǎng)絡(luò)。(5)由于針對(duì)副控制回路采用新型SPC,其方法的實(shí)施與副控制回路中副控制器的具體選擇無(wú)關(guān),副控制器既可采用常規(guī)控制策略,也可采用智能控制策略。
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP273
【圖文】：

４邐０邐０邐０邐０邐１逡逑５邐［0邋０邐０邐０邋０邋＿逡逑由圖２－１０可得，從ｉ？（ｓ）到Ｇ，⑷的輸出Ｋ邋（ｓ）和到Ｇ２（ｓ）的輸出Ｆ２（ｓ）之間的閉環(huán)傳逡逑遞函數(shù)分別為：逡逑Ｒ（ｓ）邋￣邋ｌ邋＋邋Ｃ＾ｅ＾Ｃ＾ｅ＾＇Ｇ＾ｅ＾邋＋Ｃ２（ｓ）ｅ－Ｔ＇ｘＧ２（ｓ）ｅ￣ｖ邐Ｋ邐Ｊ逡逑明）邐Ｃ＾ｒ＾ｅ－＾ｉｓ）邐邋３逡逑Ｒ（ｓ）邋￣邋ｌ邋＋邋Ｃ＾ｅ－＾Ｃ＾ｅ＾＇Ｇ＾ｅ－＾邋＋Ｃ２（ｓ）ｅ－＾Ｇ２（ｓ）ｅ－ｖ邐＾邐’逡逑從邋＜邋⑷和邋＜邋⑷到Ｇ，⑴的輸出｝之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)分別為：逡逑Ｗ＝邐Ｇ，Ｗ［１邋＋邋Ｃ２邋⑷，、Ｇ２（珈，］邐逡逑ｄ，（ｓ）邋￣邋ｌ邋＋邋Ｃ＾ｅ＾Ｃ＾ｅ＾Ｇ＾ｅ＾邋＋Ｃ２（ｓ）ｅ＾Ｇ２（ｓ）ｅ－ｖ邐１邋＂邐｝逡逑Ｙ｛（ｓ）邋邐邐－Ｇ＾ｅ＾＇Ｃ＾ｅ－＾ｉｓ）邐逡逑＜邋⑴邋＿邋１邋＋邋Ｃ，（．以，Ｃ２邋⑴廣．％邋⑶ｅ—＾邋＋邋Ｃ２邋Ｇ）ｅ’Ｇ２邋（ｓ）ｅ＿ｖ邐１邐Ｊ逡逑從名⑷和名⑴至ｉＪＧ２0ｓ）的輸出｝之間的閉環(huán)傳遞函數(shù)分別為：逡逑訓(xùn)—１邋＋邋Ｃ丨⑴邋ｅ，Ｃ２邋（＊，＇柳邐＋邋Ｃ２邋⑷邋ｅ－ｒ３，Ｇ２邐１邋＇邋｝逡逑ｙ２（ｓ）邐ｇ，（５）［ｉ＋ｃｌ（＾ｃ２（．ｙ）ｇ－ｒ？＇Ｇ，（．ｙ）ｇ－ｒｎ逡逑ｃ／２（ｓ）邋￣邋ｌ＋Ｃｌ（ｓ）ｅ＇ＴｌＳＣ２（ｓ）ｅ－Ｔ＇，Ｇ１（ｓ）ｅ￣ｖ邋＋Ｃ２（ｓ）ｅ￣ｖＧ２（ｓ）ｅ￣ｖ邐（＂；逡逑其系統(tǒng)的閉環(huán)特征方程為：逡逑１邋＋邋Ｃ

圖３－１邋ＳＰＣ系統(tǒng)逡逑．－ｒｅｃｖｎｒｏｅｍ逡逑

和ＧＰＣ結(jié)合利用的控制策略，避免需要在線測(cè)量或者預(yù)估相關(guān)時(shí)延。逡逑假設(shè)包含純滯后的被控對(duì)象為己知，其預(yù)估模型為Ｇ，？Ｑ）ｅ－ｖ，基于新型逡逑ＳＰＣ方法（１）的ＮＣＳ如圖３－２所示：逡逑邐邋「邐丨逡逑Ｇ（ｓ）ｅ＾邋｜邐逡逑－｜邋網(wǎng)絡(luò)邋？Ｇ？，（＞ｓ）ｃｒｖ逡逑Ｉ邐Ｉ逡逑Ｉ邐邐逡逑Ｌ邐Ｊ逡逑圖３－２基于新型ＳＰＣ方法（１）的ＮＣＳ逡逑Ｆｉｇ．３－２邋Ｎｅｔｗｏｒｋｅｄ邋ｃｏｎｔｒｏｌ邋ｓｙｓｔｅｍｓ邋ｂａｓｅｄ邋ｏｎ邋ｔｈｅ邋ｎｅｗ邋Ｓｍｉｔｈ邋ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ邋ｃｏｎｔｒｏｌ邋ｎｉｅｔｈｏｄ（ｌ）逡逑系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)為：逡逑Ｙ（ｓ）邋邐邐Ｃ（ｓ）ｅ－Ｔ－ｓＧ（ｓ）ｅ￣ＴＳ邐逡逑Ｒ（ｓ）邋￣邋１邋＋邋Ｃ（ｓ）Ｇｍ（ｓ）邋＋邋Ｃ｛ｓ）ｅ￣Ｔ－ｓ［Ｇ（ｓ）ｅ－Ｔｘ邋－Ｇｍ（ｓ）ｅ￣ｖ（３＿５）逡逑閉環(huán)特征方程為：逡逑１邋＋邋Ｃ⑷Ｇ？，⑴邋＋邋Ｑ？ ｖ邋［Ｇ⑴－邋Ｇ，，，邋（‘ｙ＞—ｖ邋＞—ｖ邋＝邋０邐（３－６）逡逑當(dāng)ｔ，？二ｒ，Ｇ？？Ｇ0ｙ）時(shí)，被控對(duì)象預(yù)估模型等于其真實(shí)模型，式（３－５）可寫(xiě)為：逡逑ｍ＝￡（ｓ）ｅ＾Ｇ（ｓ）ｅ＾逡逑Ｒ（ｓ）邋￣邐＼＋Ｃ（ｓ）Ｇ（ｓ）逡逑其系統(tǒng)的閉環(huán)特征方程為：逡逑＼＋Ｃ（ｓ）Ｇ（ｓ）＾０邐（３－８）逡逑由式（３－８）可知

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2746979