通信受限下线性网络化控制系统设计与分析方法研究文献综述

 2022-11-26 03:11

文 献 综 述

伴随着科学技术的发展，控制理论和科学领域发生了深刻变化。在传统的控制系统中，信息的传输是点对点式的，而现在大多采用数字通信网络进行传输，这必然使得传统的控制方法做出很大的改变，需要更多关注通信网络带给系统的影响。因此，网络控制系统（NCS）引起了国内外学者和专家广泛而深入的研究。网络控制系统是基于数字通信的分布式控制系统，传感器、控制器、执行器之间的信息传输是通过共享式数字网络进行交换的[1]。它具有很多优点，比如降低了布线成本，简化了安装过程，提高了系统可靠性等。数字网络虽使得NCS拥有一定的优势，但也同时带来了一系列新问题，如量化误差、数据丢包、网络延时等重要问题。这些问题在规模日益加大的NCS中，显得更为突出，是一个严峻的挑战，具有很高的研究价值[2]。

我主要从网络攻击、饱和、事件触发三个方面，基于反馈（状态反馈、输出反馈）的控制策略，对线性网络化控制系统的稳定性进行分析。

最近几年研究发现，恶意的网络攻击会使网络化控制系统越来越不稳定。网络攻击中比较受关注的有DoS攻击、欺骗攻击、重放攻击等。DoS攻击是控制系统中最容易遇到的网络攻击，关于应对DoS攻击的方法的研究也取得了一些相应成果，如文献[3]设计了最大鲁棒性的控制结构，文献[4]研究了多任务和中心任务结构的最优控制策略。文献[5]在DoS攻击下，首先将事件触发网络化控制系统转换为一类时变延迟切换系统。之后，根据延迟系统属性构造了特殊的Lyapunov-Krasovskii函数，用于DoS攻击下事件触发闭环网络化控制系统的指数稳定性的判定，通过分析适当的攻击时间比例关系，获得较好的稳定性效果。与DoS攻击不同，欺骗攻击往往会“逃过”检测系统的“安检”，以此可以较长时间潜伏在系统中，而不被发现，这样一般的系统就很难做出安全应对[6]。因此，欺骗攻击对系统造成的影响往往会比DoS攻击的影响大得多。Pang等人在文献[7]中构建了一个安全网络预测控制系统框架，以此保证系统在遭受欺骗攻击时的系统性能，同时，还把网络时延、数据包丢失等网络固有因素和欺骗攻击一起考虑进控制器的设计，提出了一种递归网络预测控制算法。重放攻击是攻击方将一段时间内系统发送和接收的通信数据记录下来，并在之后某段时间把截获的历史信息重新发送给系统的接收端，以此完成对系统的攻击。由于重放攻击会披露系统资源，因此不仅破坏的系统的封闭性，还会破坏系统的私密性和完整性。Mo等人在文献[8]中定义了一种重放攻击模型，分析总结了重放攻击对控制系统的影响，并提出了一种通过牺牲部分系统性能来增加对重放攻击被检测率的技术。Zhu等人在文献[9]中研究了在受到重放攻击时，无人驾驶车辆网络的一致性控制问题。

执行器饱和是实际控制系统中普遍存在的非线性约束，一般由电子器件本身的物理局限性以及出于安全需求的人为界定所造成。它的存在会导致闭环系统出现极限环、寄生平衡点，严重影响到控制系统的性能甚至使得系统不稳定。近年来，由于网络化控制系统较传统控制系统所具有的时延、丢包等特殊性[10]，学术界也开始在这一领域关注执行器饱和带来的问题，其中文献[11-12]沿用凸组合方法，分别采用状态反馈、动态输出反馈控制策略，研究了具有执行器饱和约束和输入附加干扰的线性NCS的稳定性问题。文献[13]采用凸组合方法，并结合基于观测器的输出反馈控制方法，给出了具有随机丢包数和执行器饱和约束的NCS均方指数稳定的充分条件。文献[14]考虑了数据通过共享网络时衍生的网络时延、丢包[15-17]等问题，首先采用状态反馈控制策略，考虑数据通过共享网络时引起的网络时变时延与丢包、参数摄动与外部有限能量扰动等不确定性、以及更一般的执行器失效故障与执行器饱和等问题，建立新的执行器饱和闭环故障不确定NCS模型。然后，基于Lyapunov稳定性理论，对执行器饱和项采用凸组合形式进行处理，从减少结论保守性和降低计算复杂度出发，应用更紧界引理及改进的Jensen积分不等式技术，推证出使闭环故障不确定NCS同时满足稳定性、扰动抑制性能以及保代价性能的满意容错设计准则，并给出相应的鲁棒保性能容错控制器的设计方法,进而还讨论了保性能指标以及扰动抑制率指标的优化问题。

在NCS中涉及信号采样，而在采样情形，通过引入事件触发机制和量化技术，在保证基本性能的前提下，可以有效地节省网络资源，对于改善网络具有重要的实际意义。近十年来，事件触发机制因其在保证系统稳定性的同时，能够降低信号传输的次数等特殊的优点而得到了广泛的研究和应用。文献[18]比较完整地介绍了事件触发和自触发控制，讨论了事件触发控制的输出反馈和状态反馈的区别，还展示了如何使用现有的无线通信技术实现事件和自触发控制。为促进事件驱动控制理论的发展，文献[19]设计了一种扰动线性系统的事件驱动控制策略，设计了一种基于稳态/跟踪误差的事件触发控制策略，显著地降低了处理器和通信负载。文献[20]则在确保闭环系统能全局渐近稳定的前提下，提出了一种设计动态输出反馈控制的线性时不变系统的事件触发控制器的方法。综合研宄事件触发机制，文献[21-24]表明，事件触发机制的采样技术可以增加平均采样或传输间隔时间，从而在一定程度上节省了有限的资源。在事件触发机制的框架内，仅当违反测量误差的预定阈值时才发生采样或传输的事件。在许多领域或系统中，数字信号是通过连续信号进行采样和量化而获得的。随着控制理论和数字信号处理技术的不断发展，量化技术越来越成熟，并被应用到更多的领域。文献[25]中，Miller等人通过建模方法，将信号的量化误差构建为零均值的白噪声，探讨了量化器对反馈控制系统稳态误差指标的影响。在文献[26]中，Picasso和Bicchi研宄了具有输入和输出空间量化的离散线性系统的稳定性问题，从稳态方面提出了实用稳定性的分析方法。Fu和Xie通过指出量化误差可以由扇区界限定，把对数量化控制系统转化为带有扇区不确定性的线性系统，这一成果推动了量化控制的研究[27]。然而，信号量化是有损量化并会引入量化误差；事件触发机制也会带来误差，再加上系统噪声干扰造成的不稳定性因素将对系统的稳定性和性能产生不利影响。因此，对基于量化状态的事件触发控制的研究，给出新方法和新策略，在理论上和实践中都具有很重要的意义和价值。文献[2]针对不同反馈方式的线性时不变系统，分别研究了基于状态反馈和输出反馈量化状态的事件触发控制系统的稳定性，并且协同设计了事件触发条件和控制器。

参考文献

  1. 王先鹏. 通信受限网络控制系统动态调度与控制的同步设计 [D] . 南京: 南京理工大学, 2013.
  2. 王伦. 基于量化状态的事件触发控制研究[D].合肥：安徽大学，2019.
  3. Feng S, Tesi P. Resilient control under denial-of-service: Robust design [J]. Automatica, 2017, 79: 42-51.
  4. Yuan Y, Yuan H, Guo L, et al. Resilient control of networked control system under DoS attacks: A unified game approach [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2016, 12(5): 1786-1794.
  5. 申玉斌,费敏锐.事件触发网络化控制系统在攻击下的稳定性分析 [J]. 电子测量与仪器学报, 2020,34(03):51-57.
  6. Amin S, Litrico X, Sastry S S, et al. Stealthy deception attacks on water SCADA systems [A]. In: Proceedings of the 13th ACM international conference on Hybrid systems: computation and control [C]. 2010, 161-170.
  7. Pang Z H, Liu G P. Design and implementation of secure networked predictive control systems under deception attacks [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2012, 20(5): 1334-1342.
  8. Zhu M, Martinez S. On resilient consensus against replay attacks in operator-vehicle networks [A]. In: Proceedings of the 2012 American Control Conference [C]. IEEE, 2012, 3553-3558.
  9. Mo Y, Sinopoli B. Secure control against replay attacks [A]. In: Proceedings of the 47th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing [C]. IEEE, 2009, 911-918.
  10. 曹德胜,贾海龙.随机长时延网络控制系统稳定与镇定仿真分析 [J].计算机仿真, 2014,31(03):328-331.
  11. 李金娜, 张庆灵, 韩世迁.具有饱和非线性约束的网络控制系统鲁棒Hinfin;优化控制 [J].东北大学学报(自然科学版),2008(05):617-620.
  12. Chen D, Li S, Shi Y. The Practical Stabilization for a Class of Networked Systems with Actuator Saturation and Input Additive Disturbances [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2012, 2012: 1-19.
  13. Zhou R, Zhang X, Shi G, et al. Output Feedback Stabilization of Networked Systems Subject to Actuator Saturation and Packet Dropout [J]. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2012, 136: 149-154.
  14. 曹慧超,李炜.执行器饱和网络化控制系统鲁棒容错控制研究 [J]. 计算机仿真,2015,32(10):389-397.
  15. 朱灵波,戴冠中,康军.具有传感器故障的网络控制系统保性能可靠控制 [J]. 控制与决策,2009,24(07):1050-1054 1058.
  16. 李炜,曹慧超.区间快变时延NCS鲁棒Eta;infin;保性能容错控制 [J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2011,39(03):105-110.
  17. Yang, F, Zhang, et al. Mode-independent fuzzy fault-tolerant variable sampling stabilization of nonlinear networked systems with both time-varying and random delays [J]. Fuzzy Sets amp; Systems, 2012, 207: 45-63.
  18. Heemels W P M H, Johansson K H, Tabuada P. An introduction to event-triggered and self-triggered control [C]. Proceedings of 2012 IEEE 51st Conference on Decision and Control, 2012: 3270-3285.
  19. Heemels W P M H, Sandee J H, Van D B P P J. Analysis of event-driven controllers for linear systems [J]. International Journal of Control, 2008, 81(4): 571-590.
  20. Tallapragada P, Chopra N. Event-Triggered Decentralized Dynamic Output Feedback Control for LTI Systems [J]. IFAC Proceedings Volumes, 2012, 45(26): 31-36.
  21. Heemels W P M H, Donkers M C F. Model-based periodic event-triggered control for linear systems [J]. Automatica, 2013, 49(3): 698-711.
  22. Fan Y, Yang Y, Zhang Y. Sampling-based event-triggered consensus for multi-agent systems [J]. Neurocomputing, 2016, 191: 141-147.
  23. Fan Y, Sheng M, Dong C, et al. Sampling-based event-triggered control for distributed generators [C]. Proceedings of the 29th Chinese Control and Decision Conference, 2017: 5556-5560.
  24. Wang X, Lemmon, M. Event-Triggering in Distributed Networked Control Systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2011, 56(3): 586-601.
  25. Miller R K, Michel A N, Farrell J A. Quantizer effects on steady-state error specifications of digital feedback control systems [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2002, 34(6): 651-654.
  26. Picasso B, Bicchi A. On the Stabilization of Linear Systems Under Assigned I/O Quantization [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2007, 52(10): 1994-2000.
  27. Fu M, Xie L. The sector bound approach to quantized feedback control [J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2005, 50(11): 1698-1711.

剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付

以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章