e ssc
G p ( s)
Y ( s)

Wm ( max )


1 s(1 ) max / 2 1 s(1 ) max / 2
NCSs的离散延迟模型 假设1) 传感器为时间驱动方式，控制器和执行器为事件驱动 方式； 假设2) 网络延时有界且服从某一确定分布； 假设3) 不同采样周期网络时延互相独立；
第十五章 网络控制系统
二．主动分析方法 主动分析方法在考虑网络对NCSs影响的基础上进行，进而讨 论相应的系统分析以及控制器设计等问题。显然，与被动 分析方法相比，主动设计方法在控制器设计以及系统分析 过程中有效利用了网络信息，因而所得分析结果的保守性 更小，控制策略也更为合理。 主要的主动设计方法有： 1) 时延整形法[9]。 2) 多模型控制法[10]。 3) 随机控制方法[11]。 4) Lyapunov-Krasovskii方法[7, 13]。 5) 切换控制方法[14]。 6) 预测控制方法[15]。 7) 其他控制算法[16]。
第十五章 网络控制系统
对象
yk
量化器1 -
uk
观测矩阵
控制器
xk

量化器2
xk

观测器
量化反馈控制系统结构框图 15.6 网络控制系统控制器设计 15.6.1 控制器设计方法 针对网络诱导的时延，有不少补偿控制设计方法，其中延迟整形 技术是其中一种。所谓延迟整形是指将网络上时变的时延通过 “整形器”转化为固定的时延。系统时延经过整形后，控制律 的设计问题就转化为一般的采样数据控制问题。延迟整形方法 是研究可变时延条件下NCSs稳定性问题的一种简便方法。
y (k ) Cx(k ) w(k )
LQG最优控制问题的性能指标是最小化如下的二次型函数：
第十五章 网络控制系统
J (k ) E{x ( N )Q0 x( N )
T T T [ x ( k ) Q x ( k ) u (t )Q2u(k )]} 1 k 0 N 1
其中Q0≥0 ， Q1≥0为非负定的加权矩阵， Q2≥0为正定矩阵。 Q0 ， Q1 和 Q2分别表示对终端状态，状态向量和控制输入 向量的加权。运用动态规划方法获得的最优状态反馈控制 T 律为： T T u ( k ) L( k , k ) x (k ) u (k 1) 15.6.3 增广确定控制技术 文献[23]针对具有周期性时延特性的网络控制系统提出增广 状态的确定性离散时间网络控制系统模型。 15.6.4 基于QoS的控制方法 在基于QoS(quality of service)的控制方法中，控制器的参数可 以根据当前网络的负载情况或者网络的服务质量(QoS)来动 态调整。
传感器
k 3
k 2
k 1
k
k 1
控制器
执行器
NCSs中数据流程模型
k , t k ,..., t k , t k th 0 1 h1
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15.3.3 NCSs的节点驱动方式 NCSs中各节点的工作方式可以分为时间驱动 (time-driven) 和 事件驱动 (event-driven)两种。以控制器为例，所谓时间驱 动的工作方式是指控制器在时钟的作用下定时从等待队列 中取得反馈的采样信号，然后开始执行控制算法，产生决 策信息发送给执行器。而事件驱动即用事件“反馈信号到 达”，来驱动控制器执行控制算法产生决策信息。同样在 执行器结点也存在不同的驱动方式。与控制器和执行器不 同的是，传感器节点通常采用定长时间采样。 15.4 网络控制系统模型 15.4.1 NCSs中的基本假设 由于网络的引入，使得控制系统的分析变得非常复杂，并往 往造成控制系统定常性、完整性、因果性和确定性的丧失 等[7]。
15.4.3 离散系统模型 Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提出了一种增广的 确定性离散系统模型。
第十五章 网络控制系统
15.4.3 离散系统模型 Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提出了一种增广 的确定性离散系统模型。
R( s )

E ( s)

Gc (s)
U ( s)
e sca
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15.6.5 鲁棒控制方法 在网络控制系统中由于系统本身以及网络引入往往带来各种 不确定性，采用鲁棒控制方法是可以在一定程度上抑制系 统不确定性的影响。 15.6.6 其他控制方法 针对网络控制系统的特点，不少传统的控制方法，如广泛应 用的PI/PID控制等，经过改进后仍可以运用到网络控制的 环境中。 根据调度协议性质的不同，NCSs的调度协议可分为静态调度 协议和动态调度协议。
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15.5.2 量化反馈系统的稳定性分析 在经典反馈控制理论中，系统反馈输出直接被引入到控制器 产生控制信号，进一步作用于控制对象，然而在网络控制 系统中，模拟信号在通过网络信道传输之前必须要量化后 才能传输，因此信号量化在网络控制系统中有着广泛的应 用。通过量化器的作用，使得系统实时输出信号被转化为 有限长度的数字信号，因而可能会影响系统的控制精度和 稳定性。量化器按量化方式分主要有两大类；均匀量化器 和非均匀量化器。 15.5.3基于状态观测的量化反馈稳定性分析 考虑到网络控制系统中状态不一定能测量到，因此分析带 有状态观测器的量化反馈控制稳定性具有现实意义。假设 带有状态观测器的量化反馈网络控制系统如图所示，其中 被控对象的状态空间模型为
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15.4.4 混合系统模型 网络控制系统的混合系统模型是一个既含有连续变量又含有 离散变量的混合系统。 15.4.5 有数据包丢失时NCSs的模型 在NCSs中当节点故障或信息冲突时会发生数据丢包现象。虽 然大多数网络协议都有重发机制，但数据仅在有限的时间 内重发，一旦超出这个时限，将发生丢包现象，将造成数 据的丢失。数据的丢包现象可能会对控制系统的控制品质 产生影响，甚至造成闭环系统的不稳定。文献[8]将网络控 制系统中的丢包问题作为异步开关系统(Asynchronous Switched Systems)进行建模。 15.4.6 时滞系统模型 在同时考虑随机长时延和数据包丢失的情况下可将网络控制 系统建模成一个具有随机时延的时滞控制系统。假设传感 器是时间驱动方式，控制器与执行器均为事件驱动方式。
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目录 15.1 网络控制系统概述
15.2 网络控制系统概念和结构
15.3 网络控制系统的时序
15.4 网络控制系统模型
15.5 通信约束下的网络控制系统稳定性分析 15.6 网络控制系统控制器设计
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15.1 网络控制系统概述 21世纪是一个网络化的时代，网络的普遍性决定了其在生活中的 广泛应用。对网络系统的研究最早始于20世纪50年代，如随机 图ER模型等。随着国际标准化组织的开放系统互连基本参考模 型，即通常提到的七层协议(1977)问世以来，第三代的计算机 网络得到了学术界的广泛关注。该网络使用户能共享其中的大 多数硬、软件和数据资源、减少计算机的负荷，提高网络的可 靠性并使得计算机具有可扩展性和可换性。在无尺度网络模型 的引入和小世界模型的基础上，有关复杂网络的研究得到了进 一步深入。比如，通信网络、计算机网络、电力网、供水网、 食品供应网、交通网、银行金融系统、油管输网、输气管网、 输油管网以及控制网络等大量实际复杂网络中都含有无尺度以 及小世界的特性。目前，复杂网络已经在生物学、社会学和计 算机科学等相关领域中发挥了举足轻重的作用。李伯虎院士 (2008)提出的云计算概念进一步丰富了复杂网络的应用，云计 算将计算任务全部交给网络化的仿真平台，用户通过终端很难 感觉到网络化仿真平台的存在，仿佛在云雾中一样，故取名云 计算。
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高层控制器 第一层 网络 控制器1 控制器2 控制器k
第二层 网络
执行器1
执行器m
传感器1
传感器n
对象
网络控制系统的结构图
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15.2 网络控制系统概念和结构 马里兰大学的学者G. C. Walsh在其论文中最早提及网络控制 系统“networked control systems”[2]，但是未给出NCSs的 明确定义。通常认为NCSs是指某个区域现场所有传感器、 控制器以及执行器和通信网络全体的集合，为各种设备之 间的互联提供数据传输，使得该区域内不同地点的用户实 现协调操作及资源共享，是一种网络化实时和全Байду номын сангаас布式的 T 反馈系统。
执行器 对象 传感器
ca
网络
控制器
sc
网络控制系统的框图
参考输入
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网络给NCSs带来的关键问题有： ①执行器响应时刻和时延采样时刻之间存在不可忽略的滞后。 ②在某一时刻间隔内存在的数据时序抖动。 ③数据丢包。 一．被动分析方法 被动分析方法首先在不考虑网络情况下对控制器进行设计， 然后进一步考虑网络影响来分析闭环NCSs的系统性能。涉 及的主要方法有： 1） 网络摄动法[2]。 2) Lyapunov-Krasovskii方法[3-6]。 3) 其他方法。
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15.4.8 其他模型 除了上述的模型外，有不少研究工作还针对网络控制系统的 特性，提出了一些其他的模型和建模方法。 15.5 通信约束下的网络控制系统稳定性分析 15.5.1 网络控制系统稳定的通信约束 网络控制系统中由于引入网络作为传输介质，同时网络作为 一个公共使用的信息传输信道，在控制系统数据传输时难 免会存在通信约束问题，这也是网络控制系统区别于传统 控制系统的一个重要特性。在通信约束情形下，控制系统 的稳定性和性能都会受到影响，因此控制系统在通信约束 下的稳定性分析是网络控制系统分析与综合过程的重要研 究内容。
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Q1u (k )
q1
ca k
执行器（时间 驱动）