[发明专利]一种具有网络诱导有界时滞和数据丢失的有限时镇定方法

说明书

一种具有网络诱导有界时滞和数据丢失的有限时镇定方法，涉及网络化控制系统技术领域。本发明解决了现有的有限时镇定方法不能主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失，导致有限时镇定方法的控制性能受到影响的问题。本发明利用预测控制方法预测网络化控制系统当前时刻的状态信息，主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失对网络化控制系统有限时控制性能的影响。与现有方法相比，本发明的有限时镇定方法可以主动补偿网络化控制系统前向通道和反馈通道的固定网络诱导时滞、时变有界网络诱导时滞和数据丢失，得到了基于线性矩阵不等式解的有限时镇定方法，达到主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失的目的。本发明适用于线性网络化动态系统的有限时镇定问题。

技术领域

本发明属于网络化控制系统技术领域，具体涉及一种具有网络诱导有界时滞和数据丢失的有限时镇定方法。

背景技术

有限时镇定是控制系统中一种重要的研究问题，它可以使控制系统具有收敛速度快、稳态精度高、鲁棒性好等优点。在导弹系统、通信网络系统、机器人操控系统等领域得到了广泛应用。从优化的角度来看，有限时镇定的控制方法是时间最优的控制方法，所谓有限时镇定是指在有限时间内将系统控制到平衡点，研究表明，在系统具有干扰和不确定的情况下，有限时镇定的系统往往具有更好的性能。

虽然现有的针对有限时镇定方法的研究取得了一定的进展，但是现有的有限时镇定方法仍然不能主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失，进而影响有限时镇定方法的控制性能。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的有限时镇定方法不能主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失，导致有限时镇定方法的控制性能受到影响的问题。

本发明所述一种具有网络诱导有界时滞和数据丢失的有限时镇定方法，该方法的具体步骤为：

步骤一、建立具有网络诱导有界时滞和数据丢失的网络化控制系统的线性动态模型；

步骤二、建立步骤一中的网络化控制系统的线性动态模型的状态预测模型；

步骤三、根据步骤二建立的网络化控制系统线性动态模型的状态预测模型，来设计状态反馈控制器；

步骤四、根据步骤三获得的状态反馈控制器，获得网络化控制系统的闭环系统方程；

步骤五、利用网络化控制系统的闭环系统，通过李亚普诺夫稳定性定理，获得状态估计增益矩阵L和状态反馈增益矩阵K；

步骤六、将步骤五中获得的状态估计增益矩阵L代入步骤二中的状态预测模型，将状态反馈增益矩阵K代入步骤三中的状态反馈控制器，实现对具有网络诱导有界时滞和数据丢失的网络化控制系统的有限时镇定。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种具有网络诱导有界时滞和数据丢失的有限时镇定方法，本发明利用预测控制方法预测网络化控制系统当前时刻的状态信息，主动补偿了网络诱导有界时滞和数据丢失对网络化控制系统的有限时控制性能的影响，与现有的有限时镇定方法相比，本发明的有限时镇定方法可以主动补偿网络化控制系统前向通道和反馈通道的固定网络诱导时滞、时变有界网络诱导时滞和数据包丢失，得到了基于线性矩阵不等式解的有限时镇定方法，达到了主动补偿网络诱导有界时滞和数据丢失的目的。

通过本发明方法获得的ε的最小值为小于无网络诱导有界时滞和数据丢失时获得的最小值ε_min＝2.8，所以采用本发明的方法能够有效避免有限时镇定方法的控制性能受到网络诱导时滞和数据丢失的影响，且具有易于求解与实现的优点。

附图说明

图1为本发明所述方法流程图；

图2为本发明的实施例在给定δ_x、优化ε时的闭环系统的状态轨迹x₁(t)和状态轨迹x₂(t)图；