摘要 本文介绍了网络控制系统研究的背景和意义。从网络诱导时延、数据包丢失、数据包错序、节点驱动方式等四个方面简要的概述了网络控制系统研究的基本概念和问题。综述了当前的研究方法，包括时滞系统方法、基于模型的设计方法、混杂系统方法、预测控制的方法等四种，并指出研究中尚存在的问题。 关键词 网络控制系统；网络诱导时延；数据丢包
Abstract This paper introduces the background and meaning of the research of network control system. From network-induced delay, packet dropout, packet wrong sequence, node drive mode and so on, summarizes briefly the network control system of the basic concept and research. This thesis summarizes the research methods, including time-delay systems based on model method, the design method, the hybrid system method, the method of predictive control, and points out the existing questions.
Keyword Networked Control Systems；Network-induced delay；Packet dropout
1绪论
随着计算机网络通信技术和智能传感器技术的不断发展，控制系统的结构正在发生变化。计算机控制系统从传统的集中式控制方式过渡到集散控制方式、现场总线控制方式。但集中式控制系统和集散控制系统有着共同的缺点，即工程随着现场设备的增加、功能性需求的增长和地域的分散，系统布线越来越复杂，系统成本不断增加，而系统的可靠性、抗干扰性、灵活性和扩展性却不断地降低，故障诊断和维护变得更加困难。传统控制系统很难适应现代控制特别是复杂系统和远程控制系统的需求。通信、计算技术和控制理论的不断发展，以及Internet网广泛应用，促使人们将网络引入到控制系统中，构成网络控制系统(Networked Control Systems，简记为NCSs)，如图1所示，NCSs采用分布式控制系统来取代独立控制系统，使得众多的传感器、控制器和执行器等系统的主要功能部件通过网络相连接，相关信号和数据通过通信网络进行传输和交换，从而避免了彼此间纷繁的布线，减少了诸如导线及其接头故障的发生和设备安装拆卸的成本，而且可以实现资源共享、远程操作和控制，通过融合全局数据得到全局最优解决方案，提高系统的故障诊断能力，方便安装和维护，增加系统的灵活性、扩展性和可靠性。正因为具有以上多种优点，网络控制系统在太空探索、地球开发、工业自动化、远程故障诊断、危险环境作业、科学实验和
家用机器人等领域具有巨大的潜在应用价值[1]。
图1 网络控制系统示意图
然而，由于在反馈控制环中引入了通信网络，网络诱发的诸如有限带宽、随机网络时延、数据丢包、数据错序、时钟不易同步等网络限制，不可避免地给控制系统带来了不确定性和信息非完整性，控制系统的分析和设计比传统的点对点控制系统设计更加复杂。另外，通用数据网络，传输的数据包相对较大，并且传输时刻是零散的，具有突发性，对实时性的要求相对较低，而控制网络需要频繁地进行较小数据包的传输，数据包要满足一定的实时性。这就更加需要新的思想和方法来解决网络控制系统相关的新问题。
2网络控制系统的基本概念和问题
2.1网络诱导时延(Network-induced delay)
由于网络带宽有限，多个节点进行数据交换时，往往会出现数据碰撞、多路径传输、网络拥塞等现象，因而数据传输会出现时间延迟的现象，称这种现象为网络诱导时延。网络诱导时延是由网络负载、网络协议、拓扑结构以及路由方式等网络性质决定的，可以是定常的、时变的甚至随机的。
放血槽
网络诱导时延主要包括：传感器测量数据包等待传输的时间，传感器到控制器的传输时间，
控制器进行数据处理、控制量计算和竞争发送权的时间，控制器到执行器的传输时间。其中传感器测量、数据处理以及控制量计算的时间都是器件时延，取决于软硬件的实现，如果硬件处理速度足够快，可以将这部分时延忽略不计；而网络传输时延是由网络环境决定的，是网络诱导时延的主要部分。
由于大部分控制系统要求严格的实时性，网络诱导时延会导致系统的性能降低，甚至会造成系统的不稳定，所以在分析和设计网络控制系统中，网络诱导时延是不可忽略的重要因素之一。
2.2数据包丢失(Packet dropout)
在网络控制系统中，数据是通过数据包进行传输的。由于噪声干扰、与其它数据包的碰撞等不可控的随机事件的发生，数据包会发生丢失现象。数据丢包主要有两种情况：主动丢包和被动丢包。所谓主动丢包，就是在拥塞控制算法中，主动将一段时间内未到达的数据包丢掉，紧接着发送新的数据，以保证采样数据或控制数据的实时性和有效性，以防止网络拥塞；而被动丢包，是由于多个节点共享传输通道，并且带宽有限，同时只能有部分的节点进行通信，其它节点只有等待信道的访问权，在等待期间，网络是阻塞的或是连接中
断的，这就不可避免地发生数据丢包。关于数据丢包的数学描述通常采用两种方式：一种是采用统计的方法，给出数据丢包的概率分布以及丢包比率；另一种是给出两个采样时刻间的数据丢包的总额。通常，反馈系统可以容许一定的数据丢包率，但丢包率超过一定值时，控制系统就会失去稳定。
2.3数据包错序
在网络环境下，路由器会根据网络的实际情况选择合适的网络路径传输数据，因而相同节点发送的数据包可能经过不同网络路径达到目标节点，并且数据包在各个中继环节的队列中等待的时间会有差异，因此，数据包到达同一目的节点的先后顺序会发生错乱，称其为数据包错序。
2.4节点驱动方式瓜子烘干机
在网络控制系统中，节点的驱动方式是指传感器节点、控制器节点和执行器节点的启动方式。目前的控制网络节点有两种驱动方式：时钟驱动和事件驱动。时钟驱动意味着网络节点在预定的时间开始它的动作，时钟驱动可以使网络节点周期地工作。事件驱动是指网络
节点在特定的事件发生时才开始它的动作。例如传感器一般为时钟驱动，即传感器按系统时钟，以一定的周期对被控对象进行采样；控制器和执行器既可以设置为时钟驱动方式，也可以设置为事件驱动方式。将控制器或执行器设置为事件驱动方式，可以减少等待采样时刻的等待时间，降低对时钟同步性的要求，特别地，在存在许多突发性信号需要传输的网络中，采用事件驱动方式可以得到很好的性能。采用CSMA协议的随机访问网络如Ethernet、CAN和LonWorks等都支持事件驱动方式。
3网络控制系统研究现状
3.1时滞系统方法
我们知道由于网络的引入，控制系统中不可避免地受到网络诱导时延的影响。我们很自然联想到采用时滞系统的相关理论来解决网络诱导时延起主导影响的网络控制系统的稳定性问题。对于时滞系统，其稳定性的研究起源于20世纪50年代，研究方法有频域和时域方法。频域方法只适用于定常时滞系统，因而具有很强的局限性。时域方法主要有Lyapunov-Krasovskii泛函方法和Razumikhin函数方法，分别由Krasovskii和Razumikhin创立于20世纪50年代末，是时滞系统的一般方法[2]。伴随着Riccati方程或线性矩阵不等式(L
MI)及其MATLAB等数值解法软件的出现，通过构建Lyapunov-Krasovskii泛函来获得使时滞系统稳定的充分条件的方法日益流行起来，这些充分条件由最初的时滞无关条件演化到时滞相关条件，其中的保守型大大降低。为了获得时滞相关稳定条件，学者们在Lyapunov-Krasovskii泛函中引入双积分项，这样不可避免的在Lyapunov-Krasovskii泛函的导数中出现二次型积分项，为了处理二次型积分项，文献中采用模型变换方法产生交叉项，通过交叉项的界定来抵消Lyapunov-Krasovskii泛函的导数中的二次型积分项。但是对交叉项的界定必将导致所得结果的保守性。在处理综合性问题时，控制器的求解要依赖非线性矩阵不等式(NLMI)，对于非线性矩阵不等式，目前主要采用两类方法来处理[3]，一个是迭代算法，即锥补线性化算法；一个是参数设定方法，通过对NLMI中的某个或某些待定矩阵设定为带有一个标量参数的特定形式，将NLMI转化为LMI，再通过标量参数来求解控制器。
3.2基于模型的设计方法
Montestmque和Antsaklis以尽可能减少NCS对通信网络带宽的需求为出发点，提出了基于模型的网络化控制系统(Model-based Networked Control Systems，礼花发射器 MB-NCSs) [4]，并将其运用在线性时不变被控对象的网络控制上；进而分析了在模型更新时问间隔时变情况下
的线性被控对象的MB-NCSs稳定性[5]。如图2所示，所谓基于模型的网络控制系统，就是在传输间隔，即无法得到传感器数据时，控制器采用显式的被控对象模型估计出实际被控对象的状态，然后生成合理的控制信号，这段时间内其实是进行开环控制的；而在每个传输时刻，采用所获得的被控对象状态更新系统模型的状态。正是因为模型状态更新频率可以远远低于控制信号更新的频率，所以可以大大降低对带宽的需求。利用基于模型的方法，Montestruque给出了保持线性系统稳定的充分必要条件，并得出最大传输间隔。另外，Montestruque研究了在传感器到控制器存在时延情况下的MB-NCSs的稳定性，通过在控制器节点添加一个传播单元来预估当前时刻的系统状态，以此来补偿前向通道的网络时延。[6]提出了基于DR(Dead Reckoning)模型的网络控制系统，采用DR算法估计系统状态不但可以减少网络带宽占用，而且克服了通信时延的不良影响，使得传统的未考虑通信时延的控制器能在超低温制冷机NCS中继续有效工作。[7]研究了具有离散时间非线性被控对象的MB-NCSs系统的稳定性问题，状态测量数据包具有随机丢包特性，并采用Markov链来描述该丢包过程，最后利用随机Lyapunov第二方法得出悬空板MB-NCSs满足均方稳定性的充分条件，但该研究只对传感器到控制器存在数据丢包干扰的NCSs做了分析。[8]结合基于模型方法和采样系统理论，解决了前向通道和反馈通道都遭受网络诱发约束下的非线性NCSs的稳
定性问题，并给出了补偿网络诱发约束的节点间通信协议，为NCSs的研究提供了控制律和网络协议协同设计思路。
图2 基于模型的网络控制系统
3.3混杂系统方法
由于NCSs中包含连续的被控对象，事件触发或时间触发的设备(如采样器、保持器和数字
控制器等)以及网络，所以NCSs可以被看作为混杂系统。在网络中，数据是采用数据包的形式传输的，因此任何连续时间信号都要经过采样才能在网络传输，使得NCSs具有一定的采样系统的特性。用采样系统模型来描述NCSs可以很好的描述NCS的混杂特性，容易将网络诱导延迟、数据丢包等网络诱发的特性包含在数学模型当中，另外，可以较容易地将网络调度协议的一些性质融入到系统模型中，以实现控制律和网络协议的协同设计。[9]研究了具有时间触发的数字控制器和事件触发的执行器的NCSs，作者用带有离散时间时滞的采样系统模型描述NCS，将离散时间子系统的时延转移到采样系统的连续时间子系统之中，通过构建新的Lyapunov泛函，得到使系统稳定的时滞依赖型的充分条件，放宽了以前文献的中的传感器到执行器时延小于采样周期的严格假设。
3.4预测控制的方法
预测控制是近年来发展起来的计算机控制算法，由于它采用多步测试、滚动优化和反馈校正等策略，因此控制效果较好，适用于不易建立精确数学模型并且比较复杂的工业生产过程中，近年来，人们将预测控制的设计思想应用到NCSs的研究中来，提出了对网络时延和数据丢包具有一定补偿作用的网络预测控制方案。如图3所示，网络预测控制系统主要由
预测控制生成器(controller prediction generator，CPG)和网络时延补偿器(network delay compensator，NDC)构成。预测控制生成器用来生成一定时间步长的控制信号序列，网络时延补偿器用来补偿未知的网络时延。
图3 网络预测控制系统
网络预测控制系统的实现步骤[10]是：
(1) 在不考虑网络状况下，运用通常的控制器设计方法如立式导热油加热器PID、LQG、MPC等方法设计控制器，满足系统性能要求；
