多速率网络控制系统中优化状态反馈控制

"这篇研究论文探讨了多速率网络控制系统中具有长时间延迟的最优状态反馈控制问题。通过使用δ算子建立了一个随机离散模型，并利用动态规划方法设计了δ算子域中的状态反馈控制律。所得到的最优LQG控制器可以作为延迟补偿器应用于存在长时间延迟的多速率网络控制系统。" 在现代工业自动化和远程监控系统中，网络控制系统（Networked Control Systems, NCS）起着至关重要的作用。这些系统中，传感器、控制器和执行器的采样周期可能不一致，即存在多速率现象。这种多速率特性增加了系统的复杂性，同时也对控制性能带来了挑战，尤其是在存在长时间传输延迟的情况下。 本论文聚焦于解决这一问题，提出了一种针对带有事件驱动控制器和执行器的长时间延迟多速率NCS的优化策略。首先，作者采用δ算子构建了一个随机离散模型，该模型能够有效地描述系统中不同采样率和延迟的影响。δ算子是一种用于处理非均匀采样系统的数学工具，它允许我们分析和设计在这种非同步环境中运行的控制器。 接下来，论文应用动态规划（Dynamic Programming, DP）方法来设计状态反馈控制律。动态规划是优化控制理论中的经典方法，它能求解最优化问题，尤其是在多阶段决策过程中。通过这种方法，论文得出了在δ算子域内最优的线性二次高斯（Linear Quadratic Gaussian, LQG）控制器。LQG控制器结合了最优控制理论和统计估计，可以同时最小化系统的能量消耗和输出的方差，因此在有噪声的环境中特别适用。 设计出的最优LQG控制器不仅能够优化系统的性能，还能作为延迟补偿器，减少由于网络传输延迟带来的负面影响。这为实际应用中的多速率网络控制系统提供了一种有效的控制策略，有助于改善系统的稳定性和控制精度。 这篇研究论文为多速率网络控制系统的控制设计提供了一个新的视角和解决方案，特别是在面临时间延迟挑战时。通过δ算子和动态规划相结合的方法，提出的最优控制器可以显著提升系统的控制品质，对网络控制系统的理论研究和工程实践具有重要的指导价值。