Quantized H∞ Control for Networked Systems with Communication Co...

这篇文章的标题是《网络系统中通信约束下的量化H∞控制》，文章发表在《Asian Journal of Control》期刊上。研究的内容主要是针对网络控制系统（NCSs）在面对时间变化的延迟和多个数据包丢失时的量化H∞控制问题。文章在作者Huaicheng Yan、Hongbo Shi、Hao Zhang和Fuwen Yang的带领下，对在传输之前对控制输入和测量输出信号进行量化的系统进行研究，并将量化误差描述为扇形边界不确定性。同时考虑测量通道和控制通道的数据包丢失问题，并采用满足伯努利随机二元分布的随机变量来模拟这些随机的多数据包丢失。文章建立了一个基于观测器的控制器存在的充分条件，以确保闭环系统的指数均方稳定性和实现最优的H∞干扰衰减水平。通过使用包含凸优化的全局收敛算法成功解决了非凸可行性问题。通过一个数值示例来说明所提方法的有效性和适用性。关键词包括：H∞控制、网络控制系统、量化、时间变化延迟、多数据包丢失。 从介绍中我们可以看出，网络控制系统在过去几年中受到了许多研究人员的关注。在现代工业控制系统中，通过网络介质连接传感器、控制器和执行器的方式相较于传统的点对点控制有许多优势，如低成本、减轻重量和功率需求、简单安装和维护等。然而，将网络引入控制系统也带来了一些新问题，其中最需要考虑的两个主要问题是网络诱导的延迟和数据包丢失。由于通信通道通常具有有限的带宽或传输速率，因此在传输之前需要对通信信号进行量化。 在文章中，作者详细探讨了量化误差的建模方法。量化误差被视为扇形边界不确定性，这意味着误差不是任意的，而是在一定范围内有界的。对于数据包的丢失问题，作者采用了符合伯努利随机二元分布的随机变量来进行模拟。伯努利分布是一种离散概率分布，通常用于描述一系列可能的离散结果（如成功或失败，即数据包传输成功或丢失），在这里它可以用来描述数据包丢失发生的随机性。 文章的分析重点是确保闭环系统的稳定性和干扰衰减。通过引入观测器的控制器设计，作者建立了一系列的充分条件来保证系统的指数均方稳定性，并寻求达到最优的H∞干扰衰减水平。H∞控制是一种先进的控制策略，目的是减少外部干扰对系统性能的影响，保证系统在面对外部不确定性时仍能保持稳定。文章中使用全局收敛算法结合凸优化方法成功解决了所面临的问题，这表明了算法的有效性和可行性。 文章提供了一个数值示例来证明所提出方法的有效性和实用性，这强调了理论与实践相结合的重要性。通过这个示例，读者可以看到量化H∞控制方法在实际网络控制问题中的应用和表现。该研究对于工业界设计更为可靠和健壮的网络控制系统具有重要的指导意义。通过深入分析通信约束下控制系统的性能，研究人员能够更好地理解和解决实际中遇到的问题，同时为未来的理论发展和技术创新提供基础。