基于自适应事件触发机制的无线网络控制系统的控制与状态估计研究

项目名称： 基于自适应事件触发机制的无线网络控制系统的控制与状态估计研究

项目编号： No.61304043

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 胡松林

作者单位： 南京邮电大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 针对无线网络控制系统(WiNCSs)的网络带宽有限、节点能量有限和网络冲突概率高的特点，在保证系统稳定的前提下，关于如何设计合理的触发机制并设计控制器，以减少网络带宽的使用，降低节点能耗的研究引起了极大的关注。然而，截止目前，无论是触发机制的设计还是控制器综合，都存在大量问题亟待解决。本项目研究基于自适应事件触发机制的无线网络控制系统的分析与综合，所设计的自适应事件触发机制结合了周期触发机制和事件触发机制的优点，具有自适应功能，克服了传统事件触发机制存在的固有缺陷，能有效减少节点的数据发送量，从而减少网络冲突和节点能耗。在综合考虑自适应事件触发机制和非理想网络状况影响的情况下，建立研究无线网络控制系统的建模、稳定性分析及触发参数和控制器一体化设计问题的统一框架。最后，应用上述方法来进一步研究一类高阶线性随机系统和非线性系统的控制与状态估计问题。

中文关键词： 网络化控制系统；自适应事件触发机制；网络化多智能体系统；模型预测控制；

英文摘要： Due to the limited bandwidth, limited node energy and high network collision probability in wireless networked control system, the research on how to design a suitable triggering mechanism and controller to reduce the bandwidth consumption and node energy consumption while maintaining system stability has attracted considerable attention in the research community. Yet there are many unsolved problems in the design of triggering mechanism and the synthesis of the controller up till now. Based on the adaptive event-triggering mechanism, this project will investigate the analysis and synthesis of WiNCSs. The proposed adaptive event-triggering mechanism combines the benefits that, on the one hand, periodic triggering mechanism and, on the other hand, event-triggering mechanism off, it has the self-adjusting parameter function and overcomes the inherent flaws of the traditional event-triggering mechanism, and it can effectively reduce the number of data transmission of the nodes and then reduce network collision and node energy consumption. Considering the effects of adaptive event-triggering mechanism and non-ideal network conditions, a unified framework for the modeling, the stability analysis and the joint design of the triggering parameters and the controller for WiNCSs is established. Finally, the proposed metho

英文关键词： Networked control systems；adaptive event-triggering scheme；Networked Multi-agent systems；model predictive control；