CN103984311A - 网络化控制系统变采样预测控制器 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种不依赖执行器输出量的变采样网络化控制系统预测控制器，在抑制延时对系统的影响同时降低数据传输量。包括变采样事件触发模块和网络化预测控制模块，网络化预测控制模块包括网络延时计算模块和预测补偿模块；其中：变采样事件触发模块用于调整网络数据的传输流量，并对传感器采样信息进行发送条件比较，根据事件发送触发条件对数据是否发送进行判断，利用该事件触发条件减少不必要数据的发送；网络延时计算模块用于计算当前网络数据包的传输延时大小，变采样事件触发模块在发送数据包时，对发送的数据包添加数据发送时刻的时间戳信息；预测补偿模块用于对网络传输延时进行预测补偿。

Description

网络化控制系统变采样预测控制器

技术领域

本发明涉及一种网络化控制系统变采样预测控制器，特别适用于网络传输带宽受限、执行器输出量无法获得，要求响应快速的网络化伺服系统和其他分布式网络化控制系统。

背景技术

随着自动化控制理论、计算机技术和网络技术的发展,工业自动化控制系统发生了巨大的变化。集散控制系统,现场总线控制系统，和网络化控制系统(NCS:Net worked Control System)纷纷出现,这些控制方式使控制系统的组成发生了巨大的变化革新。NCS充分利用通信网络的特点,将不同地域的被控对象通过网络连接到一起,完成一项复杂的控制过程，达到不受地域限制的新型控制系统。网络化控制已经越来越受到控制专家和工程人员的关注,近些年网络化控制被控制界视为最有前景的控制研究方向之一。

网络化控制系统通过通信网络将分布在不同地域的被控对象连接起来打破了地域对控制系统的限制，但通过网络进行数据传输的方式也给系统带来了额外的问题，例如数据传输中的传输延时，数据包丢失，网络带宽受限等。对于网络化控制系统，带宽是影响数据传输的一个重要因素。由于受到网络带宽的限制，数据不能以任意速度进行传输，当数据传输网络拥堵时将会导致数据传输延时的增大，网络丢包率的上升，甚至导致网络瘫痪。J.Colandairaj等人在文献(Wireless networked control systems with QoS-based sampling.ControlTheory&Applications,IET,2007.)中指出当过多的数据通过网络发送时会对传输网络造成影响，使数据传输质量下降，影响系统的控制效果，有时甚至可以导致系统失稳。对于如何降低网络数据的传输量提高系统的稳定性控制理论研究者们做了不断的探讨研究。Xue B,Li N,Li S等人在文献(Robust modelpredictive control for networked control systems with quantisation.IET controltheory&applications,2010,4(12):2896-2906.)中使用一种鲁棒控制对网络化控制系统进行控制。通过设计一种鲁棒控制器对时变延时进行鲁棒控制，确保系统的稳定性。这种鲁棒控制器能够有效的解决部分网络化控制器的控制器设计问题，鲁棒控制器在一定程度上提升了系统的稳定性，但是却很难兼顾系统的动态特性。为了补偿网络延时对系统造成的影响，学者对网络化预测控制方法做了多方面的研究，Pang Z H,Liu G P.等人在文献(Design and Implementation ofSecure Networked Predictive Control Systems Under Deception Attacks.ControlSystems Technology,IEEE Transactions on,2012,20(5):1334-1342.)中提出一种基于模型的网络化预测方法。该文中假设系统通信网络受到攻击造成系统数据传输丢失延时等，作者通过数据加密判断是否有数据丢失，通过预测方式弥补延时丢包对系统造成的影响。该网络化预测控制方法主要是基于系统的精确数学模型进行迭代预测系统未来的状态信息。这种高度依赖模型的控制方法在一定程度上能够有效的补偿延时对系统的影响。然而，由于该方法本身的设计高度依赖系统模型，这也大大限制了这种方法在工程中的使用。

现有的网络化控制系统方法一般都具有一定的局限性，不利于在实际系统中应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种不依赖执行器输出量的变采样网络化控制系统预测控制器，在抑制延时对系统的影响同时降低数据传输量。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的。

一种网络化控制系统变采样预测控制器，包括变采样事件触发模块和网络化预测控制模块，网络化预测控制模块包括网络延时计算模块和预测补偿模块；其中：

变采样事件触发模块用于调整网络数据的传输流量，并对传感器采样信息进行发送条件比较，根据事件发送触发条件对数据是否发送进行判断，利用该事件触发条件减少不必要数据的发送；

网络延时计算模块用于计算当前网络数据包的传输延时大小，变采样事件触发模块在发送数据包时，对发送的数据包添加数据发送时刻的时间戳信息，该时间戳包含的数据发送时间信息为系统的全局时间，控制器接收到新的数据时网络延时计算模块根据数据包中时间戳和当前系统全局时间计算出该数据的传输延时；

预测补偿模块用于对网络传输延时进行预测补偿。

所述的变采样事件触发模块通过变采样数据发送策略来调节数据的发送频率，达到节省网络带宽的目的。

预测补偿模块采用不依赖于执行器输出量的预测补偿策略，通过计算网络数据包的传输延时，对系统模型进行迭代，计算出系统的当前状态，补偿网络延时对系统造成的影响，提高网络化控制系统输出动态特性和稳定性。

本发明的原理是：

本发明通过变采样控制模块设定变采样条件从而对网络数据传输频率进行调整，减少网络数据的发送量，节省网络带宽；网络延时计算模块通过时间戳获取传输延时；预测补偿模块通过使用基于系统运行模型的迭代方法预测出系统当前运行状态，计算出控制量，通过预测补偿算法补偿网络延时对系统造成的影响，提高系统的响应速度和系统的稳定性。

本发明的有益效果：

1、本发明考虑了将预测控制和变采样策略相结合，通过使用变采样事件驱动控制器有效的降低网络化控制系统中的数据传输量，从而大大的节省了网络带宽。

2、本发明不需要获得执行器的输出量，易于在实际系统中使用，即能保证网络化控制体统的闭环稳定性又能兼顾系统的动态性能。常规的网络化预测方法需要获得状态信息、传输延时、执行器输出量信息，因此在实际应用中实现具有一定困难。由于本发明不需要使用系统执行器的输出量，因此大大提高了该发明的实用性，更便于在工程中应用。此外，本发明中的预测方法大大降低了延时对系统的影响，使得系统具有期望的瞬态响应性能，从而有效地提高了网络化控制系统的响应速度。

3、本发明采用的变采样网络化预测控制与常规的网络化控制方案相比具有更好的系统性能，同时降低数据传输量。因此在带宽受限和传输延时变化剧烈的环境下具有更好的系统响应特性。

附图说明

图1是变采样网络化预测控制系统实施例结构图；

图2是变采样网络化预测控制执行解析图；

图3是电机伺服系统实验平台的原理图；

图4是网络化控制系统数据包结构图；

图5是网络化实验系统输出对比曲线图；

图6是网络化控制系统变采样时刻与采样间隔图。

具体实施方式

本实施例提供一种变采样网络化预测电机伺服系统的控制方案。

由于该发明的一些步骤、实现方法、功能等和网络化控制模型有关，因而在此对网络化控制系统模型作简要的介绍。首先被控对象系统状态空间描述如下：

x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)  (1)

z(k)＝Cx(k)+Du(k)  (2)

其中x(k)为系统状态量z(k)为系统输出；A、B、C和D为具有适当维数的系统矩阵；u(k)为系统输入量。设网络化系统的采样时刻为t_k，对用的传输延时为τ_k，网络化控制系统的模型为

x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)  (3)

z(k)＝Cx(k)+Du(k)  (4)

k∈[t_k+τ_k,t_k+1+τ_k+1)  (5)

其中采样条件为

ε(k)^TΩε(k)＞θx(k+j)^TΩx(k+j),j＜H

ε(k)＝x(k+j)-x(k)

其中Ω为适当维数的正定矩阵，H为最大采样周期。

控制器采样预测迭代方式推测出x(k)的估计量x(k)，从而获得系统的控制量u(k)

$x(t_i+{\mathrm{\τ}}_i+j)={(A+\mathrm{BK})}^{{\mathrm{\τ}}_i+j}x\left(t_i\right)$

u(t_i+τ_i+j)＝Kx(t_i+τ_i+j)

其中K为系统的反馈增益矩阵

下面参照附图，对本发明中的实施进行详细的说明。

图1是变采样网络化预测控制系统结构图。网络化预测控制系统包括：变采样事件触发模块和网络化预测控制模块，网络化预测控制模块包括网络延时计算模块和预测补偿模块；另外还包括执行器、传感器、数据传输网络组成。网络化预测控制模块、变采样事件触发模块可由数字信号处理器(如：TMS320F2812、TMS320LF2407)、单片机等嵌入式处理器及其外围电路实现。数据传输网络可由以太网、IEEE802.11无线网络组成。由于本发明提出的算法为离散时间算法，在嵌入式处理器中的软件实现比较简单。通过嵌入式处理器及其外围电路对电机转速进行实时采集，传感器事件驱动模块判断采集的数据是否进行发送，控制器根据接收到的数据进行延时计算，预测补偿网络延时，周期性控制执行器输入。

图2变采样网络化预测控制执行解析图。变采样驱动器通过如下事件驱动条件判断数据采样：

ε(k)^TΩε(k)＞θx(k+j)^TΩx(k+j),j＜H

设两次数据采样时刻分别为t_k，t_k+1传输延时分别为τ_k，τ_k+1。其中ε(k)＝x(k+j)-x(k)。根据模型的运动规律，通过以下近似预测法则补偿数据传输延时对系统造成的影响。

x(t_i+1)＝(A+K)x(t_i)

x(t_i+2)＝(A+K)x(t_i+1)

＝(A+K)²x(t_i)

......

$x(t_i+{\mathrm{\τ}}_i)={(A+K)}^{{\mathrm{\τ}}_i}x\left(t_i\right)$

$u(t_i+{\mathrm{\τ}}_i)={K(A+K)}^{{\mathrm{\τ}}_i}x\left(t_i\right)$

x(t_i+j),j＝1,2...τ_i是系统的辅助变量，不会作用到系统。根据以上方法预测x(t_i+j+τ_i)计算出对应控制量u(t_i+j+τ_i)周期性的作用到[t_k+τ_k,t_k+1+τ_k+1)时间段。

$x(t_i+{\mathrm{\τ}}_i+j)={(A+\mathrm{BK})}^{{\mathrm{\τ}}_i+j}x\left(t_i\right)$

$u(t_i+{\mathrm{\τ}}_i+j)={K(A+\mathrm{BK})}^{{\mathrm{\τ}}_i+j}x\left(t_i\right)$

其中j＝1,2...d_M,d_M＝t_i+1+τ_i+1-t_i-τ_i。以上预测预测能有效的补偿传输延时与采样周期变化对系统造成的影响。通过以上控制算法闭环系统可以表示成

$x(k+1)=\mathrm{Ax}\left(k\right)+\mathrm{BK}{(A+\mathrm{BK})}^{k-t_i}x\left(t_i\right)$

k∈{t_i+τ_i,t_i+τ_i+1,...,t_i+1+τ_i+1}

系统传输延时有界τ_i≤τ_M，引入β≤H

$e\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_i\\ 0& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_i+1\\ ...& ...\\ 0& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M\\ x\left(t_i\right)-x(t_i+1)& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M+1\\ x\left(t_i\right)-x(t_i+2)& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M+2\\ ...& ...\\ x\left(t_i\right)-x(t_i+\mathrm{\β})& k=t_{i+1}+{\mathrm{\τ}}_{i+1}-1\end{array}\right.$

$\mathrm{\τ}\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}k-t_i& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_i\\ k-t_i& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_i+1\\ ...& ...\\ k-t_i& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M\\ {k-t}_i+1& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M+1\\ k-t_i+2& k=t_i+{\mathrm{\τ}}_M+2\\ ...& ...\\ k-t_i+\mathrm{\β}& k=t_{i+1}{+\mathrm{\τ}}_{i+1}-1\end{array}\right.$

设I＝{0,1,H+τ_M},σ(k)∈I,可得系统的闭环传递函数为：

x(k+1)＝Ax(k)+H_σ(k)x(k-τ(k))+H_σ(k)e(k)

其中H_i＝BK(A+BK)ⁱ,i∈I。通过引入以上变量变采样网络化控制系统成为延时切换系统。对于系统的稳定性分析可以通过构造公共李雅普诺夫函数对系统稳定性进行分析。

图3是电机伺服系统实验平台的原理图。电机伺服系统实验平台包括：网络化控制器、事件驱动模块、执行器模块、光电编码器、驱动电路、电机、负载、无线网络。其中事件驱动模块、执行器模块位于被控对象基站由处理器和ＷＩＦＩ模块完成通信控制功能。被控对象基站包括：数字信号处理器TMS320F2812、WIFI数据传输模块。光电编码器与电机输出轴相连，被控对象基站中数字信号处理器根据光电编码器脉冲信号计算电机转速，根据驱动事件判断是否进行数据发送，数据发送通过WIFI模块传输给网络化控制器。网络化控制器由一台笔记本电脑构成，控制器计算执行器输出量，通过无线网络发送到被控对象基站。被控对象基站通过WIFI数据传输模块接收控制信号，将控制量转化为ＰＷＭ脉冲信号作用驱动器，驱动器执行电路，生成驱动电机的电流，使电机运转。

图4是网络化控制系统数据包结构。网络化控制系统的数据传输采样UDP协议，传输的数据包包含UDP数据包头，数据，和校验三个部分。其中数据部分包含时间戳信息，和系统状态采样信息。传输的时间戳信息用来计算数据包的传输延时。

图5是网络化实验系统输出对比曲线图。实验对比以下三种情况的实验效果：1.无预测控制的网络化变采样控制实验。2.有预测控制的网络化变采样控制实验。3.本地控制的变采样实验。实验采样相同的控制参数K、Ω、θ。实验在t＝1s时对控制器加入参考信号，记录系统的输出转速。从实验曲线可以看出由于网络延时的影响，没有预测的网络化控制伺服电机转速输出产生较大的超调，大大影响系统性能；有预测的网络化控制的实验效果接近本地控制效果。由此可以看出本发明提出的控制方法可以大大降低延时对系统的影响，提高网络化控制系统的效果。

图6是网络化控制系统变采样时刻与采样间隔图。结果显示系统进行阶跃输入实验时系统的采样时刻虽时间的变化情况。在系统进行阶跃输入时，由于系统进行速度调整，系统的状态剧烈变化，采样时间间隔较小，随着系统转速的提高，系统的传感器的传输数据间隔逐渐增加，当系统进入平稳运行状态时，系统保持最大采样间隔进行数据传输。本实验充分说明：该发明方法可以有效的降低数据传输量，节省网络的带宽，该方法尤其适用于网络带宽受限的网络化控制环境中。

以上所述的仅为本发明的较佳实施例而已，本发明不仅仅局限于上述实施例，凡在本发明的精神和原则之内所做的局部改动、等同替换、改进等均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种网络化控制系统变采样预测控制器，其特征在于：包括变采样事件触发模块和网络化预测控制模块，网络化预测控制模块包括网络延时计算模块和预测补偿模块；其中：

变采样事件触发模块用于调整网络数据的传输流量，并对传感器采样信息进行发送条件比较，根据事件发送触发条件对数据是否发送进行判断，利用该事件触发条件减少不必要数据的发送；

网络延时计算模块用于计算当前网络数据包的传输延时大小，变采样事件触发模块在发送数据包时，对发送的数据包添加数据发送时刻的时间戳信息，该时间戳包含的数据发送时间信息为系统的全局时间，控制器接收到新的数据时网络延时计算模块根据数据包中时间戳和当前系统全局时间计算出该数据的传输延时；

预测补偿模块用于对网络传输延时进行预测补偿。

2.如权利要求1所述的一种网络化控制系统变采样预测控制器，其特征在于：所述的变采样事件触发模块通过变采样数据发送策略来调节数据的发送频率，达到节省网络带宽的目的。

3.如权利要求1或2所述的一种网络化控制系统变采样预测控制器，其特征在于：预测补偿模块采用不依赖于执行器输出量的预测补偿策略，通过计算网络数据包的传输延时，对系统模型进行迭代，计算出系统的当前状态，补偿网络延时对系统造成的影响，提高网络化控制系统输出动态特性和稳定性。