随机时延网络化控制系统的容错控制策略

本文主要探讨了一类具有随机时延的网络化控制系统的容错控制问题。网络化控制系统（NCS）作为一种新兴的控制系统形式，通过网络连接各个节点，实现了分布式控制和信息共享，这在现代工业自动化、智能交通等领域具有广泛应用。然而，随机时延的存在是这类系统面临的主要挑战之一，因为时延的不确定性可能导致控制性能下降和系统稳定性问题。 作者霍志红和方华京将这类具有随机时延的网络化控制系统建模为具有马尔可夫延迟特性的离散跳跃线性系统。马尔可夫延迟模型是一种用于处理时变随机延迟的有效工具，它考虑了时延状态本身随时间的变化，这在实际系统中更为符合实际情况。通过运用跳跃线性系统理论，他们分析了在网络化控制系统中执行器可能发生的故障情况，尤其是关注了这些随机时延对系统的影响。 容错控制理论是解决复杂系统故障问题的关键策略，它旨在确保即使在部分组件出现故障的情况下，系统仍能维持稳定并保证基本功能。本文的研究重点在于设计和实施针对随机时延网络化控制系统的容错控制策略，以降低故障对整体控制性能的影响，并通过仿真结果验证了所提出的方法的有效性。 在论文的引言部分，作者指出传统的点对点控制系统在面对大规模网络连接时可能存在安装和维护困难，而网络化控制系统的优势则体现在其灵活性和高可靠性上。然而，由于随机时延带来的不确定性和复杂性，如何保证网络化控制系统的鲁棒性和稳健性成为了一个亟待解决的问题。 该文的核心内容可能包括对随机时延网络化控制系统的数学建模，容错控制策略的设计，以及采用跳跃线性系统理论进行分析和仿真。此外，可能还会讨论如何选择合适的控制器结构和算法来补偿时延影响，以及如何评估和优化容错控制的效果。 这篇研究论文提供了一种针对随机时延网络化控制系统的有效容错控制方法，对于提升这类系统在实际应用中的性能和鲁棒性具有重要的理论指导意义。通过深入研究和仿真验证，本文为未来网络化控制系统的容错设计提供了实用的解决方案。