随机事件驱动网络化控制系统的最优控制策略

"该文研究了随机事件驱动的网络化控制系统在有限时域和无限时域内的最优控制问题。通过建立执行器介质访问机制的马尔科夫跳变系统模型，利用动态规划和马尔科夫跳变线性系统理论设计了满足二次型性能指标的最优控制序列。通过求解耦合黎卡提方程的镇定解，得到最优控制律，确保网络化控制系统达到均方指数稳定。仿真实验验证了所提方法的有效性。" 在现代自动化和信息化领域，网络化控制系统（Networked Control Systems, NCS）已经广泛应用，其中事件驱动机制被用来提高系统的效率和资源利用率。事件驱动意味着系统的操作和通信依赖于特定事件的发生，而不是固定的采样周期。在这种环境中，由于网络介质访问的约束，多个执行器可能需要竞争网络资源，导致系统行为呈现出马尔科夫跳变的特性。 马尔科夫跳变系统（Markov Jump System, MJS）是一种能够描述系统状态随时间随机切换的数学模型，特别适合处理网络化控制系统中的不确定性。在本文中，作者首先将网络化控制系统转化为一个具有多个状态的马尔科夫跳变系统，这允许他们考虑网络介质访问的随机性和不规则性。 接下来，作者利用动态规划（Dynamic Programming, DP）来解决最优控制问题。动态规划是一种优化工具，尤其适用于处理带有时间序列决策的问题。在这个过程中，作者设计了一个满足特定性能指标（如二次型性能指标）的最优控制序列。这一指标通常涉及系统的状态和控制输入，用于衡量系统的性能和稳定性。 为了找到最优控制律，作者需要解决一组耦合的黎卡提方程（Riccati Equations）。黎卡提方程在控制理论中起着核心作用，它们是求解线性二次型最优控制问题的关键。通过求解这些方程的镇定解，可以得到保证系统稳定性的最优控制器参数。 最后，通过仿真实验，作者展示了所提出的最优控制方法在实际应用中的有效性。这不仅证明了理论分析的正确性，也为未来实际网络化控制系统的优化设计提供了参考。 这篇论文深入探讨了事件驱动的网络化控制系统如何利用马尔科夫跳变系统理论和动态规划来设计最优控制器，有效地处理了网络介质访问约束下的控制问题，对网络化控制系统的理论研究和工程实践都具有重要意义。