在探讨具有网络诱发时延的网络控制系统(NCS)模型预测控制(MPC)的约束离线综合方法之前，我们需要明确一些关键概念和研究背景。网络控制系统是实时网络控制回路闭合的系统，在这种系统中，控制命令、状态信息等通过实时网络传输，而不是直接点对点连接。网络的介入为控制系统带来了优势，如更好的灵活性、可维护性、成本节约等，但同时也带来了如网络诱发时延、数据包丢失、数据包顺序错乱、带宽限制等新的挑战。
模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制方法，它在每个控制周期内解决一个在线优化问题，以预测未来的系统行为并计算最佳控制动作。网络诱发时延是指网络中数据传输、处理和网络调度造成的延迟，这种时延通常是有界的并且是确定性的。
在研究中，Tang等人提出了一种新的增强模型，该模型易于应用于时变控制，以描述网络诱发时延可能发生在传感器到控制器（S–A）和控制器到执行器（C–A）链路的网络控制系统。基于此增强模型，研究者们使用Lyapunov方法导出了闭环稳定性的充分条件。然后，他们利用系统稳定性结果，明确考虑输入和状态约束的满足，解决了模型预测控制的约束离线综合方法问题。
Lyapunov方法，又称作Lyapunov稳定性理论，是一种用于研究系统动态行为稳定性的数学方法。在控制系统中，它被用来分析和确保在面对不确定因素或外部干扰时系统保持稳定运行。通过选择合适的Lyapunov函数，可以证明闭环系统的稳定性，从而验证控制策略的有效性。
文章中的关键词包括模型预测控制、网络控制系统、鲁棒控制以及Lyapunov方法和网络诱发时延。这些关键词指向了研究的核心要素和目标：
- 模型预测控制（MPC）：一种动态控制策略，通过优化未来某个时间窗口内的系统性能，来计算当前的最佳控制动作。
- 网络控制系统（NCS）：利用网络作为控制回路组成部分的系统，主要研究点为网络带来的时延、丢包等问题。
- 鲁棒控制：设计的控制策略能够使系统在不确定性和外部扰动下维持其性能。
- Lyapunov方法：一种数学工具，用于分析和保证系统在面对干扰时的稳定性。
- 网络诱发时延：网络通信中由于各种网络因素导致的数据传输时间延迟。
在引言部分，作者强调了网络控制系统中网络诱发时延带来的挑战，以及如何将传统控制理论应用到网络控制系统之前，必须重新评估。并且提到了近年来为网络控制系统的建模、稳定性分析和控制器设计提出的各种方法。文章的背景是网络控制系统在学术界和工业界都得到了广泛的关注，因为它们在许多应用中，特别是在工业自动化和远程监控领域。
文章通过一个数值例子展示了所提出方法的有效性。这样的例子通常会涉及系统模型的建立、时延的模拟、控制器的设计、以及通过仿真实验来验证控制策略对于系统性能的改善。
这篇文章关注于为面临时变控制和网络诱发时延的网络控制系统提供一个模型预测控制的离线综合解决方案。通过增强模型的建立、Lyapunov稳定性分析和系统约束的考虑，为设计网络控制系统中的模型预测控制策略提供理论基础和技术支持。
