【摘要】：網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)是由一個用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)將在不同地點(diǎn)的執(zhí)行器組、控制器組、傳感器組以及被控對象連接起來而構(gòu)成的間歇式閉環(huán)反饋系統(tǒng),進(jìn)而完成系統(tǒng)所要求的控制任務(wù)。但由于網(wǎng)絡(luò)的通訊能力有限,傳輸信號在基于數(shù)字通訊的信道中進(jìn)行傳輸不可避免會發(fā)生丟包等問題,這會使網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的性能變差,甚至帶來系統(tǒng)失穩(wěn)等問題。這些動態(tài)給系統(tǒng)的分析與綜合帶來了新的挑戰(zhàn)。本文主要研究了時變丟包率下,網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)H_∞故障檢測濾波器的設(shè)計問題。文中將數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象描述為隨機(jī)理論中的Bernoulli隨機(jī)過程,基于以上狀態(tài)空間模型設(shè)計了系統(tǒng)的H_∞故障檢測濾波器。本文將丟包率的變化描述為在幾個區(qū)間內(nèi)跳變,同時這種跳變又分別服從Markov和semi-Markov隨機(jī)過程。對處于不同的丟包率區(qū)間的情況下的系統(tǒng)采用不同增益的濾波器,這將大大降低設(shè)計的局限性。文章還考慮了建模誤差或者其他因素導(dǎo)致的模型不確定性情況下的魯棒控制問題,并基于范數(shù)有界的不確定性設(shè)計了故障檢測濾波器。論文的主要內(nèi)容及研究成果將由以下部分構(gòu)成:第2章介紹了兩種隨機(jī)過程,馬爾可夫鏈(MC)和半馬爾科夫鏈(SMC)。同時為了引入半馬爾科夫鏈,又介紹了嵌入式馬爾科夫鏈(EMC)與馬爾可夫更新鏈(MRC),并進(jìn)行了區(qū)分�？紤]到后續(xù)章節(jié)大量的定理證明,在本章同時介紹了Shur補(bǔ)引理與H_∞控制理論。為了分析系統(tǒng)性能,本章還介紹了均方意義下的隨機(jī)穩(wěn)定性,σ均方穩(wěn)定性,非線性系統(tǒng)隨機(jī)穩(wěn)定性,以及無窮級數(shù)收斂性定理。為了后面兩章的故障檢測濾波器工作做準(zhǔn)備,本章研究了具有傳輸數(shù)據(jù)隨機(jī)丟失情況下,系統(tǒng)的H_∞濾波器的設(shè)計與仿真問題。首先將通信網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)隨機(jī)丟失現(xiàn)象建模為Bernoulli隨機(jī)分布過程,然后證明了系統(tǒng)在Lyapunov意義下的隨機(jī)穩(wěn)定性和H_∞性能。本章基于范數(shù)有界不確定性進(jìn)行了魯棒性的分析。最后通過一個數(shù)值模擬算例的仿真,證明了理論的正確性和所設(shè)計濾波器的有效性。第3章針對丟包率可變且變化過程服從Markov隨機(jī)過程情況下,探討了H_∞故障檢測濾波器設(shè)計問題。通過故障檢測濾波器作為殘差信號發(fā)生器,故障檢測問題轉(zhuǎn)化為H_∞濾波問題。本章考慮的系統(tǒng)假設(shè)在濾波器和系統(tǒng)之間的信道存在數(shù)據(jù)丟失。以線性矩陣不等式(LMI)形式給出了保證系統(tǒng)均方意義下隨機(jī)穩(wěn)定性,且具有H_∞指標(biāo)γ的定理。考慮到實(shí)際物理模型參數(shù)具有不確定性,本章基于這樣的范數(shù)有界不確定性進(jìn)行了魯棒性的分析。最后通過隧道二極管物理模型驗(yàn)證了故障檢測濾波器設(shè)計方法的有效性和考慮不確定性和變化丟包率的必要性。第4章探究了利用semi-Markov鏈來描述時變丟包率的網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的H_∞故障檢測濾波器設(shè)計問題。提出了一種更為廣泛的Lyapunov函數(shù),其不僅依賴于系統(tǒng)的當(dāng)前模態(tài),而且依賴于當(dāng)前模態(tài)的駐留時間。每個模態(tài)駐留時間的概率密度函數(shù)的參數(shù)或者類型都可以通過半馬核的方法處理。同樣考慮到實(shí)際物理模型參數(shù)具有不確定性,本章基于這樣的范數(shù)有界不確定性進(jìn)行了semi-Markov系統(tǒng)的魯棒性的分析。在仿真部分,選取小車倒立擺模型驗(yàn)證了本章所提出理論方法的有效性。同時闡述了引入semi-Markov隨機(jī)過程的優(yōu)越性和考慮丟包率變化的必要性。
[Abstract]:A networked system is an intermittent closed-loop feedback system consisting of an actuator group, a controller group, a sensor group and a controlled object connected by a communication network used for data transmission, thus completing the control tasks required by the system. Packet loss will inevitably occur in the transmission of a message in the channel, which will deteriorate the performance of a networked system and even lead to instability of the system. These dynamics bring new challenges to the analysis and synthesis of the system. This paper mainly studies the design of H_uuuuuuuuuuu Data loss is described as Bernoulli stochastic process in stochastic theory. Based on the above state space model, the H_ fault detection filter is designed. In this paper, the change of packet loss rate is described as hopping in several intervals, and the hopping is subjected to Markov and semi-Markov stochastic processes respectively. This paper also considers the problem of robust control in the case of model uncertainty caused by modeling error or other factors, and designs a fault detection filter based on norm-bounded uncertainty. In chapter 2, two kinds of stochastic processes, Markov Chain (MC) and Semi-Markov Chain (SMC), are introduced. In order to introduce Semi-Markov Chain, embedded Markov Chain (EMC) and Markov Renewal Chain (MRC) are introduced and distinguished. Shur complementary lemma and H_ control theory are The design and Simulation of H_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu The validity of the theory and the effectiveness of the designed filter are proved by a numerical simulation example. Chapter 3 discusses the design of H_uuuuuuuuuuuuuuuuuuuu The problem is converted to H_ The robustness of the sample norm bounded uncertainties is analyzed. Finally, the validity of the fault detection filter design method and the necessity of considering uncertainties and varying packet loss rate are verified by the tunnel diode physical model. Chapter 4 explores the H_uuuuuuuuuuu A wider Lyapunov function is proposed, which depends not only on the current mode of the system, but also on the dwell time of the current mode. The parameters or types of the probability density function of each mode dwell time can be dealt with by the hemi-horse kernel method. Based on the norm bounded uncertainties, the robustness of semi-Markov system is analyzed. In the simulation part, a car inverted pendulum model is selected to verify the validity of the proposed theoretical method.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP277

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本文編號：2204245