事件驱动网络化系统的最优控制策略研究

"祝超群和郭戈在《控制与决策》杂志第29卷第5期中探讨了事件驱动的网络化系统最优控制问题，文章着重研究了有限时域和无限时域内的控制器设计。他们将网络化控制系统建模为马尔科夫跳变系统，并通过动态规划和马尔科夫跳变线性系统理论来设计最优控制序列，确保系统的均方指数稳定性。" 事件驱动的网络化系统最优控制是现代控制理论中的一个重要课题，特别是在工业自动化、物联网和智能交通等领域广泛应用的网络控制系统中。祝超群和郭戈的研究主要关注了在网络控制系统中，由于执行器的介质访问机制导致的随机事件驱动行为。在这种系统中，执行器不是连续工作，而是根据特定的事件规则进行激活，这种事件驱动机制可以减少通信负担，但同时也引入了额外的复杂性和不确定性。 首先，他们将网络化控制系统模型化为一个具有多个状态的马尔科夫跳变系统。马尔科夫跳变系统是一种数学模型，能够描述系统状态在不同模式间随机切换的过程，这恰好符合执行器按事件规则工作的情况。每个状态对应于一种网络访问模式，系统在这些模式之间随机跳转。 接下来，利用动态规划和马尔科夫跳变线性系统理论，他们设计了满足二次型性能指标的最优控制序列。动态规划是一种求解最优化问题的强大工具，特别适用于带有时间顺序的决策问题。在马尔科夫跳变线性系统理论的框架下，可以有效地处理状态空间的随机变化。 为了实现最优控制，研究人员通过求解耦合的黎卡提方程找到系统的镇定解。黎卡提方程是线性二次型最优控制问题的关键，其解关联于系统的最优反馈矩阵。这里的镇定解意味着网络化控制系统能够在均方意义下保持稳定，即使在随机事件的影响下也能确保系统的稳定性能。 最后，通过仿真实验，他们验证了所提出方法的有效性。这些实验结果表明，所设计的最优控制策略能够在实际应用中有效地降低系统误差，提高网络化控制系统的性能。 祝超群和郭戈的工作为事件驱动的网络化控制系统提供了理论基础，他们的方法有助于设计出更高效、更稳定的控制器，这对于优化网络资源利用，提高系统的整体性能具有重要意义。这一研究对于理解网络化控制系统的复杂动态行为以及开发实际应用中的最优控制策略具有深远的影响。