带宽受限网络下模型控制系统的量化反馈稳定设计

本文主要探讨了基于模型的网络化控制系统在面对信息受限情况下的量化反馈镇定问题。研究对象是线性不确定的网络化系统，其中被控系统和一个简化模型系统通过带宽受限的通信网络相连。在这样的复杂系统架构中，传统的连续信号处理遇到挑战，因为网络传输可能引入噪声和数据失真，这就需要设计有效的量化方法来确保传递的信息能够准确无误地在量化器的允许范围内。 作者刘伟、汪志鸣和倪明康针对这类问题提出了一个量化策略，其核心在于找到一种既能减小因网络限制导致的误差，又能保持系统稳定性的方法。他们通过理论分析，给出了一种量化算法，使得在有限带宽条件下，即使在存在不确定性的情况下，系统也能保持渐近稳定性。这种稳定性保证意味着即使在网络通信过程中出现一定程度的扰动，系统仍然能逐渐趋近于期望的稳态。 论文的关键技术在于量化反馈的设计，即如何将连续的系统输入转换为可以在有限位数内进行网络传输的离散值，同时保持系统的性能不会因量化而显著下降。作者提供的充分条件为评估和优化量化过程提供了理论依据，使得实际应用中可以根据这些条件调整参数，以达到最优的控制效果。 为了验证理论成果的实用性，文中给出了具体的仿真算例，通过实际运行结果展示了所提方法的有效性和可行性。通过比较量化前后的系统行为，可以观察到在带宽受限条件下，该方法如何确保了网络化控制系统的稳定性和控制精度。 这篇文章对于网络控制系统的设计者和研究人员具有重要的参考价值，它强调了在处理不确定性和带宽约束时，量化反馈镇定方法在保持系统稳定性方面的重要性，并提供了一套可操作的量化策略。这不仅有助于提升网络化控制系统的性能，也为其他领域的通信受限控制系统设计提供了新的思考角度和技术支持。