基于最优预测状态估计的网络化最优控制

• 作者: 刘国平 唐斌 桂卫华
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络化控制系统 网络诱导时延 数据包丢失 最优预测状态估计 LQG最优控制
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 993-1002
• 页数: 10页
• 分类号: TP273
• 字数: 8382字
• 语种: 中文

摘要

针对网络化控制系统中存在的时变网络诱导时延和数据包丢失,提出基于最优预测状态估计的网络化线性二次型高斯(LQG)最优控制算法.对于存在网络诱导时延的情况,考虑反馈信号的网络诱导时延大于1个采样周期的情况,把网络化最优预测状态估计算法与传统最优控制算法结合,补偿网络诱导时延的影响.对于存在时变数据包丢失的情况,把时变数据包丢失的状态描述为1个二元赋值变量,假定当数据包丢失时目标节点保持上一时刻的值,给出相应的最优预测状态估计器和线性二次型(LQ)最优控制器的设计方法.研究结果表明:分离定理成立;网络化最优预测状态估计方法的缺点在于随着网络诱导时延增大或数据包丢失数目增加,其预测估计误差协方差阵略微增大,从而导致最优控制系统的代价略微增长.仿真和实验验证了算法的有效性和理论分析的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂卫华	中南大学信息科学与工程学院	695	7452	38.0	56.0
2	唐斌	广东工业大学自动化学院	17	142	7.0	11.0