改进Smith预估时延补偿的模糊网络控制系统研究

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　　摘  要： 在网络控制系统中，针对通过网络进行数据传输时产生网络诱导时延使得系统性能恶化的问题，提出一种改进Smith预估器的模糊控制方法。在控制器端引入改进的Smith预估控制器，解决被控对象模型不匹配的问题，同时，增大系统的截止频率，得到较快的系统响应。在控制器设计中采用模糊控制算法将控制器设计为模糊控制器，模糊控制器是一种无需被控对象精确数学模型且采用模糊集合论的语言控制器，能够取得较好的控制效果，具有较强的鲁棒性。最后通过仿真，验证了该方法的有效性。
　　关键词： 网络控制系统; 模糊控制器; 预估控制; 时延补偿; 模型匹配; 控制器设计
　　中图分类号： TN711?34; TP273                    文献标识码： A                     文章编号： 1004?373X（2020）01?0126?05
　　Research on network fuzzy control system for improved Smith
　　predictive delay compensation
　　ZHANG Lei WANG Siming
　　Abstract： In the network control system， a fuzzy control method for improving the Smith predictor is proposed for the problem that the network induced delay caused by network transmission during data transmission deteriorates the system performance. An improved Smith predictor controller is introduced at the controller end to deal with the mismatching of the controlled object model. At the same time， the cutoff frequency of the system is increased to obtaina faster system response. In the controller design， a fuzzy control algorithm is adopted to design the controller as a fuzzy controller. The fuzzy controller is a language controller that does not need precise mathematical model of the controlled object and adopts fuzzy set theory. It can achieve better control effect， and has strong robustness. The effectiveness of the method is verified with simulation.
　　Keywords： network control system; fuzzy controller; prediction control; delay compensation; model matching; controller design
　　0  引  言
　　網络化控制系统（Networked Control System，NCS）是通过共享通信网络连接系统的各传感器、控制器与执行器的闭环控制系统[1?3]。与传统的控制系统相比，具有安装简单、可靠性高、成本低、易于维护和扩展等优点[4]。
　　对于在控制回路中引入网络会存在一些问题。由于分时复用的信息传递原则，并且受到网络带宽和承载能力的限制，会造成冲撞、重传等现象的信息传输问题，从而致使信息传输过程产生网络诱导时延发生在控制回路中。随着被控对象的变化，网络诱导时延也发生变换，由于存在这种网络诱导时延，从而使得系统控制输入无法及时地传输到被控对象，导致控制系统性能无法达到要求甚至失稳[5?6]。
　　目前国内外NCS的分析，特别是NCS的时延补偿、稳定控制等方面，其理论严重滞后于实际应用状况。针对网络时延的常用补偿方法有：鲁棒控制方法[7]、基于模型的预测控制方法[8?10]和改进Smith预估控制方法[11?13]等。其中，鲁棒控制方法具有较好的抗干扰能力，且不需要知道网络诱导时延的大小，但具有较大的保守性;基于模型的预测控制具有预测精确度高、鲁棒性较好的能力，但对模型的精确性要求较高，这在实际中往往难以实现;Smith预估器被广泛地应用于网络诱导时延补偿控制方法的研究中，因其对滞后系统具有良好的补偿效果，改进的Smith预估控制方法不依赖于时延特性，如果被控对象的参数在运行过程中发生摄动或对象的传递函数本来就不准确，则Smith预估器就不能完全弥补系统的时滞，也会导致系统失去稳定性，不能达到更好的控制效果和性能。
　　对于网络控制系统的网络诱导时延补偿控制研究中存在的缺陷，本文选用PD控制器结合模糊控制器对传统Smith预估补偿器进行改进。对被控对象、PD控制器具有修正反馈的优势，能够加大系统的截止频率，从而获得更快的响应速度。同时，结合模糊控制器可进一步降低模型误差对系统造成的影响，且此类控制器无需对被控对象建立精确的数学模型，此方法可解决被控对象模型不匹配带来的问题。 　　[Gp（s）=520s2+9s+1]
　　输入信号为阶跃信号，幅值为1。通信类型为CSMA/AMP（CAN），调度采用prioFP（固定优先级）策略，数据速率为80 000 b/s，传感器采样周期为0.01 s。假设数据传输过程中存在时延且不考虑数据丢包的情况，[τca]=0.5，[τsc]=0.5时，在两种情况下对系统进行仿真。
　　CaseⅠ：Smith预估模型与系统模型精确匹配时，存在网络时延，仿真结果如图7和图8所示。
　　预估网络化时延补偿结果
　　预估网络化时延补偿结果
　　CaseⅡ：Smith预估模型与实际模型无法精确匹配时，[Gp（s）]变为：
　　[G′p（s）=316s2+8s+1]
　　仿真结果如图9，图10所示。
　　从仿真结果可以看出：当存在Case Ⅰ的情况时，对比图7和图8可知，模糊控制器的Smith预估控制与模糊控制器的PD型Smith预估控制均能进行较好的控制，当阶跃信号发生在第5 s时，两种控制方法都在6.5 s左右时系统达到稳定，基本具有相似的控制效果。但是，當存在Case Ⅱ情况时，对比图9和图10可知，模糊控制器的Smith预估控制难以取得良好的控制效果，会使闭环系统动态性能降低，在第5 s发生阶跃信号，在第18 s才能够完全实现控制，而模糊控制器的PD型Smith预估控制则能够较好的实现控制，第5 s发生阶跃信号，在第10 s左右就能完全实现控制。从图8和图10中可以看出，模糊控制器的PD型Smith预估控制在各种情况下均能取得较好的控制效果。从图7和图9中可以看出，模糊控制器的Smith预估控制只有在模型完全匹配的情况下才能实现较好的控制，在模型不匹配的情况下，控制效果较差，无法达到满意的效果。
　　预估网络化时延补偿结果
　　预估网络化时延补偿结果
　　4  结  论
　　针对网络诱导时延普遍存在于网络控制系统中的问题进行研究。本文提出模糊控制和PD型Smith预估器相结合构成网络控制系统的时延补偿控制策略，弥补了传统Smith与模糊控制结合的时延补偿控制策略不足，并验证了两种控制策略在Smith预估模型与实际系统模型的精确匹配和不精确匹配下的控制效果。仿真结果表明：基于模糊控制的传统Smith只有在模型精确匹配的情况下才能够进行较好的控制，而在模型不匹配时的控制效果较差;基于模糊控制的PD型Smith预估器能够对网络控制系统存在传输时延时，两种情况下均能够进行良好的补偿，且在预估补偿过程中不需要进行传输时延的预测，使得控制系统的结构复杂性得到有效降低，具有重要的实用价值。
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　　作者简介：张  磊（1992—），男，硕士研究生，主要从事网络化控制系统等方面的研究。
　　王思明（1944—），男，教授，硕士研究生导师。研究领域为智能控制、网络化控制系统。
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