长时延NCS鲁棒预测控制设计与仿真验证

本文主要探讨了长时延网络控制系统（NCSs）的鲁棒预测控制问题，由刘安东、俞立和张文安三位作者在浙江工业大学信息工程学院浙江省嵌入式系统联合重点实验室进行研究。针对NCSs中常见的输入约束和不可确定的长时延挑战，研究的核心目标是设计一种能够保证闭环系统渐近稳定并在线优化滚动时域性能指标的控制律。 论文首先阐述了网络控制系统的基本概念，强调了网络引入后带来的优势以及所带来的新问题，特别是网络时延对系统性能和稳定性的影响。长时延的特性导致NCS的设计更为复杂，成为研究热点。为解决这一问题，研究者们尝试了多种方法，包括随机最优控制、时滞系统方法、采样控制系统以及混杂系统方法。这些方法在处理长时延问题上存在一定的局限性，如随机最优控制依赖于精确的网络时延分布，时滞系统和采样控制系统方法可能存在保守性，混杂系统方法则对闭环子系统的稳定性有较高的假设，且切换律可能导致结果过于保守。 作者提出了一种新颖的处理策略——鲁棒预测控制。基于模型预测控制的滚动优化原理，他们建立了闭环NCS稳定性的充分条件，通过线性矩阵不等式(LMIs)构建了一个凸优化问题。这种方法旨在设计出既能确保闭环系统渐近稳定，又能提供稳健性能指标上限的状态反馈控制律。这种方法的优势在于能够在考虑到网络不确定性的情况下，提供更加灵活和精确的控制策略，从而克服传统方法的局限性。 文章的关键点在于提出了一个设计流程，通过解决线性矩阵不等式约束的优化问题，为实际应用提供了具体的方法。通过仿真研究，作者验证了这种鲁棒预测控制方法的有效性和实用性，这表明它可以在实际的长时延网络控制系统中取得良好的控制效果。 这篇论文在长时延网络控制系统的鲁棒预测控制领域做出了贡献，为解决此类系统稳定性与性能优化的问题提供了一种创新的理论基础和设计策略。对于研究者和工程师来说，这篇文章提供了一个重要的参考，特别是在设计网络控制系统时面临复杂时延问题的背景下。