(武漢科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖北 武漢 430081)
網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(network control system,NCS)是目前研究的熱點(diǎn)問題,研究的熱點(diǎn)之一在于考慮網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、數(shù)據(jù)丟包、量化誤差等對(duì)系統(tǒng)性能的影響。文獻(xiàn)[1]~[2]分別研究了數(shù)據(jù)丟包和亂序NCS穩(wěn)定性問題,建立了Markov模型,設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋控制器;文獻(xiàn)[3]采用一種新的隨機(jī)計(jì)算方法,針對(duì)時(shí)變時(shí)延,研究了丟包、通信約束下NCS的穩(wěn)定性;文獻(xiàn)[4]針對(duì)前向通道具有網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,研究了系統(tǒng)的最優(yōu)性能跟蹤問題。
本文在文獻(xiàn)[4]的基礎(chǔ)上考慮了反饋通道具有數(shù)據(jù)丟包的情形,不僅分析了跟蹤性能與非最小相位(non-minimum phase,NMP)零點(diǎn)、不穩(wěn)定極點(diǎn)、時(shí)延和數(shù)據(jù)丟包等單個(gè)參數(shù)的關(guān)系,而且還研究了這些參數(shù)相互耦合時(shí)六種情形下對(duì)跟蹤性能的影響。這對(duì)于了解控制系統(tǒng)的性能極限與對(duì)象特性之間的關(guān)系,理解設(shè)計(jì)的權(quán)衡和限制起著重要的指導(dǎo)作用。
當(dāng)且僅當(dāng)存在多項(xiàng)式x(s)和y(s),使得式(1)成立時(shí),則稱多項(xiàng)式f(s)和g(s)是互質(zhì)的。
fx+gy=1
(1)
式(1)稱為Bezout等式[5]。對(duì)任意正則實(shí)有理傳遞函數(shù)矩陣G屬于RH的八個(gè)矩陣,滿足如下關(guān)系[6]:
(2)
(3)
20世紀(jì)70年代后期,針對(duì)線性時(shí)不變系統(tǒng),Youla等人給出了使得系統(tǒng)穩(wěn)定的所有控制器的參數(shù)化方法,得出如下結(jié)論:對(duì)于使系統(tǒng)達(dá)到漸進(jìn)穩(wěn)定的控制器K,都可以通過Youla參數(shù)化進(jìn)行分解。
系統(tǒng)的跟蹤性能通過參考輸入信號(hào)和輸出能量之差來衡量。假設(shè)系統(tǒng)的初態(tài)為零,系統(tǒng)的跟蹤性能指標(biāo)定義為:
(4)
(5)
系統(tǒng)框圖如圖1所示,G(s)與K(s)分別為對(duì)象模型和控制器的傳遞函數(shù),τ為網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,r和y分別為參考輸入和系統(tǒng)輸出,e為跟蹤誤差。本文將丟包的情形模擬為一個(gè)伯努利事件,用開關(guān)T來模擬反饋通道數(shù)據(jù)傳輸過程:當(dāng)T閉合時(shí)(為1),數(shù)據(jù)成功傳輸,概率為Psuc;當(dāng)T斷開時(shí)(為0),數(shù)據(jù)丟失,概率為Pdrop,其中,Psuc=1-Pdrop。為了書寫方便,令q為數(shù)據(jù)成功傳輸?shù)母怕省?/p>
圖1 具有時(shí)延和丟包的系統(tǒng)框圖
系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數(shù)為:
考慮r為單位階躍信號(hào),即當(dāng)t≥0時(shí),r(t)=1;當(dāng)t<0時(shí),r(t)=0,則有:
(6)
當(dāng)N(s)、M(s)∈RH時(shí),對(duì)qG(s)進(jìn)行右互質(zhì)分解,有:
(7)
根據(jù)全通理論,進(jìn)一步分解M(s)、N(s),可得:
M(s)=Bp(s)Mm(s)N(s)=qBz(s)Nn(s)
(8)
(9)
式中:Bp和Bz為全通因子,Bp包含對(duì)象所有不穩(wěn)定極點(diǎn)pj∈C+,j=1,…,m,Bz包含對(duì)象右半平面所有零點(diǎn)zi∈C+,i=1,…,n;Mm和Nn為最小相位部分。
對(duì)于任意X(s)、Y(s)∈RH滿足Bezout[7],證明見Meinsma和Zwart[8]文中定理3.2。
M(s)X(s)-e-τsN(s)Y(s)=1
(10)
當(dāng)Q(s)∈RH時(shí),通過Youla參數(shù)化[7]可將所有鎮(zhèn)定控制器的集合表示為:
(11)
由式(6)、式(7)、式(10)和式(11)可得:
(12)
為求出系統(tǒng)跟蹤性能J的最優(yōu)值,在前向通道有延遲環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上[4],引入定理1。
定理1 對(duì)于圖1所示網(wǎng)絡(luò)反饋控制系統(tǒng),系統(tǒng)的最優(yōu)性能為:
(13)
定理1證明如下。
根據(jù)式(5)和式(12)可得:
(14)
令T=eτs+q-1N(Y-MQ),則求解系統(tǒng)跟蹤最優(yōu)性能Jopt等價(jià)于求解Topt。
(15)
(16)
(17)
(18)
式中:L(s)∈RH;
根據(jù)Bezout等式(10),由M(pj)=0,可得:
(19)
則可得:
由于Nn和Mm均為外部函數(shù)和最小相位部分,因此容易得出:
(20)
至此完成定理1的證明。定理1說明考慮網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和數(shù)據(jù)丟包,線性時(shí)不變單輸入單輸出(single input single output,SISO)系統(tǒng)最優(yōu)跟蹤性能指標(biāo)由控制對(duì)象的NMP零點(diǎn)a、不穩(wěn)定極點(diǎn)c、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延τ和數(shù)據(jù)丟包概率(1-Psuc)共同決定。
考慮不穩(wěn)定模型對(duì)象:
(21)
式中:a∈(0,10);c∈(0,10)。
根據(jù)定理1,系統(tǒng)最優(yōu)跟蹤性能Jopt的表達(dá)式為:
(22)
分別研究Jopt曲線和非最小相位零點(diǎn)a、不穩(wěn)定極點(diǎn)c、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延τ和數(shù)據(jù)丟包概率(1-Psuc)的關(guān)系,仿真曲線如圖2所示。
圖2 最優(yōu)性能Jopt隨單變量變化曲線
從圖2可以看出,NMP零點(diǎn)、不穩(wěn)定極點(diǎn)對(duì)Jopt的影響類似,當(dāng)零極點(diǎn)絕對(duì)值較小時(shí),Jput隨著零極點(diǎn)離坐標(biāo)軸的距離變遠(yuǎn)而變差,較大時(shí)影響變??;存在時(shí)延的NCS,其跟蹤性能隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的增加、數(shù)據(jù)丟包概率的增大而惡化,所能允許的時(shí)延和丟包有一定的范圍限制。
考慮兩個(gè)變量對(duì)Jopt的影響,分以下六種情形進(jìn)行仿真研究。
① 當(dāng)z1=a=2、p1=c=1時(shí),研究Jopt和Psuc、τ的關(guān)系,仿真曲線如圖3所示。
圖3 最優(yōu)性能Jopt和τ、Psuc仿真曲線
② 當(dāng)τ=0、Psuc=1時(shí),研究Jopt和a、c的關(guān)系,仿真曲線如圖4所示。
圖4 最優(yōu)性能Jopt和a、c仿真曲線
③ 當(dāng)Psuc=1、c=1時(shí),研究Jopt和a、τ的關(guān)系,仿真曲線如圖5所示。
圖5 最優(yōu)性能Jopt和a、τ仿真曲線
④ 當(dāng)τ=0、c=1時(shí),研究Jopt和a、Psuc的關(guān)系,仿真曲線如圖6所示。
圖6 最優(yōu)性能Jopt和a、Psuc仿真曲線
⑤ 當(dāng)Psuc=1、a=2時(shí),研究Jopt和c、τ的關(guān)系,仿真曲線如圖7所示。
圖7 最優(yōu)性能Jopt和c、τ仿真曲線
⑥ 當(dāng)τ=0、a=2時(shí),研究Jopt和c、Psuc的關(guān)系,仿真曲線如圖8所示。
圖8 最優(yōu)性能Jopt和c、Psuc仿真曲線
從圖3可以看出,數(shù)據(jù)成功傳輸?shù)母怕试酱?,最?yōu)性能Jopt越好,時(shí)延越大,性能越差,當(dāng)數(shù)據(jù)丟包和時(shí)延超過一定范圍時(shí),性能明顯變壞。圖4反映了Jopt隨著的NMP零點(diǎn)、不穩(wěn)定極點(diǎn)離坐標(biāo)軸的距離變化而變差,當(dāng)零極點(diǎn)相消時(shí),性能被破壞。圖5和圖6分別反映了NMP零點(diǎn)和時(shí)延、丟包的關(guān)系,圖7和圖8則分別反映了不穩(wěn)定極點(diǎn)和時(shí)延、丟包的關(guān)系。圖6~圖8說明,當(dāng)零極點(diǎn)為某一分布時(shí),所能允許的時(shí)延和數(shù)據(jù)丟包均只能在某一范圍內(nèi)。
本文主要研究了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的最優(yōu)跟蹤性能與網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、數(shù)據(jù)丟包、NMP零點(diǎn)、不穩(wěn)定極點(diǎn)之間的相互關(guān)系。首先建立了系統(tǒng)模型,然后進(jìn)行最優(yōu)跟蹤設(shè)計(jì),最后通過七組仿真試驗(yàn)驗(yàn)證本文方法的有效性和可行性,表明控制對(duì)象的NMP零點(diǎn)、不穩(wěn)定極點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延和數(shù)據(jù)丟包的概率共同決定了最優(yōu)跟蹤性能,以及它們是如何從根本上影響最優(yōu)跟蹤性能的。該方法還可以推廣到帶寬、量化誤差、信噪比、參考信號(hào)等情形。
[1] Zhao Y B,Jongrae K,Liu G P,et al.Compensation and stochastic modeling of discrete-time networked control systems with data packet disorder[J].International Journal of Control,Automation and Systems,2012,10(5):1055-1063.
[2] 朱進(jìn),王林鵬,奚宏生.轉(zhuǎn)移概率未知下具有雙Markov鏈的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)[J].控制與決策,2013,28(4):490-494.
[3] Donkers M C F,Heemels W,Bernardini D,et al.Stability analysis of stochastic networked control systems[J].Automatica,2012(48):917-925.
[4] 詹習(xí)生,關(guān)治洪,吳博.網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)最優(yōu)跟蹤性能[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào),2010,38(12):49-51.
[5] Francis B A.A course in H∞ control theory[J].Lecture Notes in Control and Information Science,Springer-Verlag,1984.
[6] Walsh G C,Ye H,Bushnell L.Stability analysis of networked control systems[C]//1999 American Control Conference,1999:2876-2880.
[7] Rojas A J,Braslavsky J H,Middleton R H.Fundamental limitations in control over a communication channel[J].Automatica,2008,44(12):3147-3151.
[8] Gjerrit M,Hans Z.On H∞ control for dead-time systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2000,45(2):272-285.
[9] 王后能,關(guān)治洪,丁李.脈沖干擾下網(wǎng)絡(luò)反饋系統(tǒng)的性能極限[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009,37(10):37-39.
[10] 姜翀.網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的建模、分析與控制[D].沈陽(yáng):東北大學(xué),2010.
[11] Li Hongbo,Chow M Y,Qi Zengqi.Optimal stabilizing gain selection for networked control systems with time delays and packet losses[J].IEEE Transactions on Control Systems Technology,2009,17(5):1154-1162.