CN105607604A - 一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统及控制方法，该系统包括：传感模块，位于反馈通道被控端，实时采集被控对象的输出数据；控制模块，位于前向通道控制端，根据当前时刻的参考输入信号及接收到的所述输出数据计算当前时刻的控制增量；执行模块，位于前向通道被控端，根据到达的当前时刻的控制增量获取控制信号施加于被控对象，其中，在执行模块内部设置有丢包补偿单元，当无控制增量到达时，所述丢包补偿单元根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象。该系统可以在不需要知道被控对象的数学模型、阶数、时滞以及其他先验知识的情况下对反馈通道和前向通道中的随机丢包进行补偿，节省网络带宽和能量消耗。

Description

一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统及控制方法

技术领域

本发明涉及工程控制领域，尤其涉及一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统及控制方法。

背景技术

网络化控制系统是指通过通信网络进行数据交换的闭环控制系统。一方面，与传统的点对点连接的控制系统相比，网络化控制系统具有如下众多优势：布线和耗能少、安装和维护成本低、便于远程监视与控制、易于扩展和移动等。因此，近年来，网络化控制系统已在工业、交通、军事、医疗等领域获得了越来越广泛的应用。

而另一方面，在实际应用中，由于网络拥塞、比特传输错误、路由信息错误、物理线路故障等原因，测量信号和控制信号在网络化控制回路中传输时不可避免地出现随机丢包现象，这将造成网络化控制系统的性能下降甚至发散。

为解决上述网络化控制系统中存在的随机丢包，现有技术中已设计出多种解决方案，但这些方法在实施时仍存在如下问题：建模方式复杂以及计算与传输的数据量大。在实际中，几乎所有的被控对象都是非线性系统，甚至是时变非线性系统。而且，随着科学技术的迅速发展，许多工业过程发生了翻天覆地的变化，生产工艺和生产设备变得越来越复杂。虽然针对上述复杂过程建立数学模型的方法已经得到了一定程度的解决，但由此而带来的计算量大、数据量大的问题则变得越来越突出。网络化控制系统主要通过网络传输各种控制信号和反馈数据，当模型数据量增加时，传输这些模型数据必然加重网络传输的负担，甚至造成网络拥塞导致网络化控制系统不能正常运行。

综上，亟需对现有网络化控制系统进行改进以减弱或消除其对模型的依赖性和减少网络通道中传输的数据量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是需要对现有网络化控制系统进行改进以减弱或消除其对模型的依赖性和减少网络通道中传输的数据量。

为了解决上述技术问题，本申请的实施例首先提供了一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统，包括传感模块，位于反馈通道被控端，实时采集被控对象的输出数据；控制模块，位于前向通道控制端，根据当前时刻的参考输入信号及接收到的所述输出数据计算当前时刻的控制增量；执行模块，位于前向通道被控端，根据到达的当前时刻的控制增量获取控制信号施加于被控对象，其中，在执行模块内部设置有丢包补偿单元，当无控制增量到达时，所述丢包补偿单元根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象。

优选地，丢包补偿单元包括：建模子单元，其根据控制增益建立丢包补偿模型；存储子单元，其存储最后到达所述执行模块的控制增量；输出子单元，其基于所述丢包补偿模型与最后到达的控制增量输出控制信号。

优选地，建模子单元根据如下表达式建立丢包补偿模型：

$\mathrm{\Δ}u\left(k\right)={\mathrm{\η}}_k^{k-k_l}\mathrm{\Δ}u\left(k_l\right)$

其中，k＝k_l+1,k_l+2,…表示执行模块未收到控制增量的时刻，k_l表示执行模块最后接收到控制增量的时刻，k_l≤k；Δu(k)和Δu(k_l)分别表示当前时刻和k_l时刻的控制增量；η_k为丢包补偿因子，0≤η_k＜1。

优选地，建模子单元在根据控制增益建立丢包补偿模型时：当控制增益小于设定的第一增益阈值时，增大所述丢包补偿因子的数值；当控制增益大于设定的第二增益阈值时，减小所述丢包补偿因子的数值；当控制增益位于所述第一增益阈值与第二增益阈值之间时，保持所述丢包补偿因子为常数。

优选地，输出子单元根据如下表达式输出控制信号：

u(k_l+i)＝u(k_l+i-1)+Δu(k_l+i)

其中，u(k_l+i-1)和u(k_l+i)分别表示k_l+i-1时刻和k_l+i时刻的控制信号，i＝1,2,…,k-k_l。

本申请的实施例还提供了一种能够补偿数据丢包的网络化控制方法，包括实时采集被控对象的输出数据；根据当前时刻的参考输入信号及接收到的所述输出数据计算当前时刻的控制增量；根据到达的当前时刻的控制增量获取控制信号施加于被控对象，当无控制增量到达时，则根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象。

优选地，在根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象的步骤中包括：根据控制增益建立丢包补偿模型；存储最后到达的控制增量；基于所述丢包补偿模型与最后到达的控制增量输出控制信号。

优选地，根据如下表达式建立丢包补偿模型：

$\mathrm{\Δ}u\left(k\right)={\mathrm{\η}}_k^{k-k_l}\mathrm{\Δ}u\left(k_l\right)$

其中，k＝k_l+1,k_l+2,…表示执行模块未收到控制增量的时刻，k_l表示执行模块最后接收到控制增量的时刻，k_l≤k；Δu(k)和Δu(k_l)分别表示当前时刻和k_l时刻的控制增量；η_k为丢包补偿因子，0≤η_k＜1。

优选地，在根据控制增益建立丢包补偿模型时：当控制增益小于设定的第一增益阈值时，增大所述丢包补偿因子的数值；当控制增益大于设定的第二增益阈值时，减小所述丢包补偿因子的数值；当控制增益位于所述第一增益阈值与第二增益阈值之间时，保持所述丢包补偿因子为常数。

优选地，根据如下表达式输出控制信号：

u(k_l+i)＝u(k_l+i-1)+Δu(k_l+i)

其中，u(k_l+i-1)和u(k_l+i)分别表示k_l+i-1时刻和k_l+i时刻的控制信号，i＝1,2,…,k-k_l。

与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：

通过设置丢包补偿单元，在不需要知道被控对象的数学模型、阶数、时滞以及其他先验知识的情况下对反馈通道和前向通道中的随机丢包进行补偿，且可以大大节省网络带宽和能量消耗，便于在实际工程中应用和推广。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。

图1为本发明实施例的能够补偿数据丢包的网络化控制系统的结构示意图；

图2为本发明实施例的能够补偿数据丢包的网络化控制方法的流程示意图；

图3为反馈通道中发生随机丢包的示意图；

图4为前向通道中发生随机丢包的示意图；

图5为未发生丢包的本地控制效果的示意图；

图6为有丢包但未做补偿的网络化控制效果的示意图；

图7为有丢包且采用本发明实施例的网络化控制方法进行丢包补偿的控制效果的示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

本发明实施例为了克服现有技术的不足，提供一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统，该系统在进行丢包补偿时，无需知道被控对象的数学模型、阶数、时滞以及其他先验知识，仅利用被控对象的输入输出数据就可以实施丢包补偿，是一种简单的丢包补偿方法，能够主动补偿反馈通道和前向通道中的随机丢包。下面结合图1和图2详细说明。

如图1所示，该系统包括传感模块11、控制模块12以及执行模块13。其中传感模块11位于反馈通道被控端，用于实时采集被控对象的输出数据，并通过网络将采集到的输出数据反馈给控制模块12。控制模块12位于前向通道控制端，当收到来自传感模块11的输出数据时，根据当前时刻的参考输入信号及接收到的输出数据获取当前时刻的控制增量，并通过网络将获取的控制增量发送给执行模块13。执行模块13位于前向通道被控端，基于到达的当前时刻的控制增量和实际丢包情况获取控制信号，并施加于被控对象，完成闭环的控制过程。

通常情况下，执行模块13在每个采样时刻都会经由网络从控制模块12接收到一个控制增量，但当反馈通道和/或前向通道中发生随机丢包时，执行模块13在该采样时刻将无法接收到有效的控制增量。为了在发生随机丢包时维持控制系统的运行，在本发明的实施例中，在执行模块13内部设置一个丢包补偿单元，当无控制增量到达时，该丢包补偿单元根据网络化控制回路中的实时丢包情况，基于最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象以主动补偿反馈通道和/或前向通道中的随机丢包。

具体的，丢包补偿单元内部进一步设置有建模子单元、存储子单元以及输出子单元。其中，建模子单元用于根据具体的控制律的控制增益建立丢包补偿模型。

假设被控对象为如下单输入单输出非线性离散时间系统：

y(k+1)＝f(y(k),…,y(k-n_y),u(k),…,u(k-n_u))(1)

式中，y(k)和u(k)分别为被控对象在k时刻的输出数据和输入的控制信号，f(·)为未知的非线性函数，n_y和n_u分别为被控对象的未知的输出和输入阶数。假设函数f(·)对u(k)的偏导数是连续的，且(1)满足广义Lipschitz条件，即对于任意时刻k和|Δu(k)|≠0，均有|Δy(k+1)|≤b|Δu(k)|，其中b＞0为常数，则表达式(1)所示的被控对象可以等价地表示为如下数据模型：

Δy(k+1)＝φ(k)Δu(k)(2)

式中，φ(k)为伪偏导数，且|φ(k)|≤b。对于上述被控对象(1)，伪偏导数φ(k)一般不变号，即对于任意时刻k通常满足φ(k)＞0或φ(k)＜0。因此，不失一般性，在此假设φ(k)＞0。

为使被控对象的输出数据y(k)跟踪参考输入信号r(k)，可采用如下性能指标进行评价：

J(Δu(k))＝(r(k+1)-y(k+1))²+λΔu(k)²(3)

式中，λ＞0为控制加权因子。将表达式(2)代入表达式(3)，且最小化表达式(3)可得如下控制律：

$\mathrm{\Δ}u\left(k\right)=\frac{\mathrm{\φ}\left(k\right)}{\mathrm{\λ}+\mathrm{\φ}{\left(k\right)}^2}\left(r\right(k+1)-y(k\left)\right)---\left(4\right)$

特别的，对于参考输入信号为常值的网络化控制系统，由表达式(4)和表达式(2)可得：

$\mathrm{\Δ}u(k+1)=\frac{\mathrm{\λ}\mathrm{\φ}(k+1)}{(\mathrm{\λ}+\mathrm{\φ}{\left(k+1\right)}^2)\mathrm{\φ}\left(k\right)}\mathrm{\Δ}u\left(k\right)---\left(5\right)$

由于λ＞0、φ(k)＞0和φ(k+1)＞0，若被控对象数据模型的伪偏导数满足φ(k+1)≈φ(k)，由表达式(5)可得：

sign(Δu(k+1))＝sign(Δu(k))(6a)

|Δu(k+1)|＜|Δu(k)|(6b)

从表达式(6)可以看出，对于参考输入信号为常值的网络化控制系统，施加于被控对象的控制增量在任意相邻的两个采样时刻不变号，且绝对值减小。基于上述性质，当控制回路中出现丢包时，本发明实施例的丢包补偿模型设计为如表达式(7)所示的形式：

$\mathrm{\Δ}u\left(k\right)={\mathrm{\η}}_k^{k-k_l}\mathrm{\Δ}u\left(k_l\right)---\left(7\right)$

式中，k＝k_l+1,k_l+2,…表示执行模块未收到控制增量的时刻，k_l表示执行模块最后接收到控制增量的时刻，k_l≤k；Δu(k)和Δu(k_l)分别表示当前时刻和k_l时刻的控制增量；η_k为丢包补偿因子，0≤η_k＜1。

其中，丢包补偿因子η_k可以根据实际中所采用的控制律的控制增益进行调整，具体的，当设计的控制律的控制增益为固定控制增益时，如果控制增益的数值较小，那么在建立丢包补偿模型时可以选择较大的，且数值固定的丢包补偿因子。反之，如果控制增益的数值较大，那么在建立丢包补偿模型时可以选择较小的，且数值固定的丢包补偿因子。

进一步地，当设计的控制律的控制增益为自适应控制增益时，如果控制增益的数值较小，即当控制增益小于设定的第一增益阈值时，适当增大丢包补偿因子的数值。如果控制增益的数值较大，即当控制增益大于设定的第二增益阈值时，适当减小丢包补偿因子的数值。当控制增益位于第一增益阈值与第二增益阈值之间时，可以保持丢包补偿因子为常数。这样，一方面可以简化算法，另一方面通过调整丢包补偿因子，既可以使被控对象的超调得以抑制，又可以使被控对象的输出快速平稳地达到预设值。

存储子单元主要用于存储最后到达执行模块13的控制增量。当反馈通道和/或前向通道中存在随机丢包时，无法保证每一采样时刻的控制增量都能够到达执行模块13，假设最后到达的控制增量为k_l时刻的Δu(k_l)，其中k_l≤k，k为当前时刻。

输出子单元主要基于丢包补偿模型与最后到达的控制增量输出控制信号。在采样时刻k_l+1,k_l+2,…,k，输出子单元将如下控制信号施加于被控对象：

u(k_l+i)＝u(k_l+i-1)+Δu(k_l+i)(8)

式中，u(k_l+i-1)和u(k_l+i)分别表示k_l+i-1时刻和k_l+i时刻的控制信号i＝1,2,…,k-k_l。

由于本发明实施例同时考虑了反馈通道和前向通道中的随机丢包，因此更符合工业网络化控制系统的实际情况。另外，本发明实施例不局限于某一特定控制律，且前向通道中仅需传输一个数据，可大大节省网络带宽和能量消耗，且同样适用于传统的点对点控制系统。从本发明实施例的丢包补偿模型来看，其计算量小，丢包补偿因子物理意义明确，便于在实际工程中应用和推广。

下面结合图3-图7以一示例来验证本发明实施例的有效性，具体的，采用如下非线性系统进行数值仿真：

$y\left(k\right)=\frac{y(k-1)y(k-2)y(k-3)u(k-2)\left(y\right(k-3)-1)+2.5u(k-1)+0.5u{(k-3)}^2}{1+y{(k-2)}^2+y{(k-3)}^2}---\left(9\right)$

并采用如下控制律：

$\mathrm{\Δ}u\left(k\right)=\frac{\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)}{\mathrm{\λ}+\widehat{\mathrm{\φ}}{\left(k\right)}^2}\left(r\right(k)-y(k\left)\right)---\left(10a\right)$

$\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)=\widehat{\mathrm{\φ}}(k-1)+\frac{\mathrm{\Δ}u(k-1)}{\mathrm{\μ}+\mathrm{\Δ}u{(k-1)}^2}\left(\mathrm{\Δ}y\right(k)-\widehat{\mathrm{\φ}}(k-1\left)\mathrm{\Δ}u\right(k-1\left)\right)---\left(10b\right)$

$\begin{array}{ccccccc}\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)=\widehat{\mathrm{\φ}}\left(0\right),& if& \left|\widehat{\mathrm{\φ}}\left(k\right)\right|\≤\mathrm{\ϵ}& or& \left|\mathrm{\Δ}u(k-1)\right|\≤\mathrm{\ϵ}& or& sign\left(\widehat{\mathrm{\φ}}\right(k\left)\right)\≠sign\left(\widehat{\mathrm{\φ}}\right(0\left)\right)\end{array}---\left(10c\right)$

式中，为伪偏导数φ(k)的估计值，并取λ＝4，μ＝0.01，和ε＝10^-5。参考输入信号选为如下时变阶跃信号：

$r\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}0.5,& 0\&le;k\&le;100\\ -1,& 100<k\&le;200\end{array}\right.---\left(11\right)$

假设网络化控制系统的反馈通道和前向通道中均存在随机丢包，如图3和图4所示，丢包率分别为70.5％和65.0％。图3和图4中的“1”代表数据包传输成功，“0”代表数据包在传输中丢失。为了进行比较，数值仿真分如下三种情况进行：无丢包、有丢包但无补偿、有丢包有补偿。仿真结果分别如图5-图7所示。

图5为未发生丢包的本地控制效果的示意图，即反馈通道和前向通道中的数据传输是理想的，不存在任何丢包现象。从图5中可以看出，控制系统的输出可以很好地跟踪时变阶跃参考输入。

图6为有丢包但未做补偿的网络化控制效果的示意图，即将本发明实施例的补偿方案中的丢包补偿因子取为η_k＝0.0。反馈通道和前向通道中的随机丢包如图3和图4所示。从图6中可以看出，与本地控制结果(图5)相比，无补偿网络化控制系统的输出跟踪性能变得非常差。

图7为有丢包且采用本发明实施例的网络化控制方法进行丢包补偿的控制效果的示意图，此处丢包补偿因子取为η_k＝0.7。反馈通道和前向通道中的随机丢包如图3和图4所示。从图7中可以看出，与无补偿网络化控制系统的结果(图6)相比，在同样随机丢包的影响下，有补偿网络化控制系统的输出跟踪性能得到了大大改善，甚至接近于无随机丢包的本地控制效果(图5)。

为了定量衡量控制系统的输出跟踪性能，定义性能指标为：

$E=\underset{k=0}{\overset{200}{\&Sigma;}}|r\left(k\right)-y\left(k\right)|---\left(12\right)$

则由图5、图6、图7可得本地控制系统、无补偿网络化控制系统和有补偿网络化控制系统的性能指标分别为5.7395、47.6762和7.1776。可以看出，本发明实施例的控制方案是有效的。

本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种能够补偿数据丢包的网络化控制系统，包括：

传感模块，位于反馈通道被控端，实时采集被控对象的输出数据；

控制模块，位于前向通道控制端，根据当前时刻的参考输入信号及接收到的所述输出数据计算当前时刻的控制增量；

执行模块，位于前向通道被控端，根据到达的当前时刻的控制增量获取控制信号施加于被控对象，其中，在执行模块内部设置有丢包补偿单元，当无控制增量到达时，所述丢包补偿单元根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述丢包补偿单元包括：

建模子单元，其根据控制增益建立丢包补偿模型；

存储子单元，其存储最后到达所述执行模块的控制增量；

输出子单元，其基于所述丢包补偿模型与最后到达的控制增量输出控制信号。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述建模子单元根据如下表达式建立丢包补偿模型：

$\mathrm{\&Delta;}u\left(k\right)={\mathrm{\&eta;}}_k^{k-k_l}\mathrm{\&Delta;}u\left(k_l\right)$

其中，k＝k_l+1,k_l+2,…表示执行模块未收到控制增量的时刻，k_l表示执行模块最后接收到控制增量的时刻，k_l≤k；Δu(k)和Δu(k_l)分别表示当前时刻和k_l时刻的控制增量；η_k为丢包补偿因子，0≤η_k＜1。

4.根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述建模子单元在根据控制增益建立丢包补偿模型时：

当控制增益小于设定的第一增益阈值时，增大所述丢包补偿因子的数值；

当控制增益大于设定的第二增益阈值时，减小所述丢包补偿因子的数值；

当控制增益位于所述第一增益阈值与第二增益阈值之间时，保持所述丢包补偿因子为常数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其特征在于，所述输出子单元根据如下表达式输出控制信号：

u(k_l+i)＝u(k_l+i-1)+Δu(k_l+i)

其中，u(k_l+i-1)和u(k_l+i)分别表示k_l+i-1时刻和k_l+i时刻的控制信号，i＝1,2,…,k-k_l。

6.一种能够补偿数据丢包的网络化控制方法，包括：

实时采集被控对象的输出数据；

根据当前时刻的参考输入信号及接收到的所述输出数据计算当前时刻的控制增量；

根据到达的当前时刻的控制增量获取控制信号施加于被控对象，当无控制增量到达时，则根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在根据最后到达的控制增量构造控制信号施加于被控对象的步骤中包括：

根据控制增益建立丢包补偿模型；

存储最后到达的控制增量；

基于所述丢包补偿模型与最后到达的控制增量输出控制信号。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据如下表达式建立丢包补偿模型：

$\mathrm{\&Delta;}u\left(k\right)={\mathrm{\&eta;}}_k^{k-k_l}\mathrm{\&Delta;}u\left(k_l\right)$

其中，k＝k_l+1,k_l+2,…表示执行模块未收到控制增量的时刻，k_l表示执行模块最后接收到控制增量的时刻，k_l≤k；Δu(k)和Δu(k_l)分别表示当前时刻和k_l时刻的控制增量；η_k为丢包补偿因子，0≤η_k＜1。

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，在根据控制增益建立丢包补偿模型时：

当控制增益小于设定的第一增益阈值时，增大所述丢包补偿因子的数值；

当控制增益大于设定的第二增益阈值时，减小所述丢包补偿因子的数值；

当控制增益位于所述第一增益阈值与第二增益阈值之间时，保持所述丢包补偿因子为常数。

10.根据权利要求6至9中任一项所述的方法，其特征在于，根据如下表达式输出控制信号：

u(k_l+i)＝u(k_l+i-1)+Δu(k_l+i)

其中，u(k_l+i-1)和u(k_l+i)分别表示k_l+i-1时刻和k_l+i时刻的控制信号，i＝1,2,…,k-k_l。