基于混杂系统的网络控制、调度与编码联合设计

网络控制系统(NCSs)既包含连续时间又包含离散事件，其本身就具有混杂特性，用混杂系统的方法来处理网络控制系统的控制与调度问题有重要的研究价值。(1)将混杂系统的混合逻辑动态运用到网络控制系统建模中，使控制和调度耦合，从而实现真正的控制与调度联合设计；(2)将切换系统理论运用到网络控制系统建模中，将两者紧密结合，运用容错控制思想并结合模型预测控制理论解决网络中存在的延迟、丢包和调度问题；(3)将随机LQG与模型预测控制运用到无线网络控制中，借鉴切换控制思想妥善解决采样周期的问题；同时，将状态估计运用到NCSs中，可以降低网络的负荷，这对稀缺的无线网络资源是很重要的；(4)在前人已有成果的基础上进一步研究实现控制与编码的联合设计，着眼于网络的实际情况，设计合适的编码方案，为实际应用提供理论支持；(5)探索控制、调度和编码三者的联合设计，从而为使网络控制系统体现出更高的性能奠定坚实的理论基础。

首先，首次提出了控制与调度耦合设计的概念，并提出了一种基于随机时延和介质接入约束的控制与调度的预测最优耦合设计算法和一种将优先级调度与通信序列相结合的类最小二乘调度算法。从优先级的定义、采样周期中空闲时间的分配以及采样周期的角度提出了基于CAN总线的改进型混合传输调度算法。对于基于模型的网络控制系统，提出了用切换系统的平均驻留时间方法、脉冲切换系统的平均驻留时间方法和脉冲切换控制下的依赖于模式的平均驻留时间方法来进行分析和设计的策略。.其次，提出了一种称为预滚动优化策略的基于模型预测控制的补偿方法。考虑到所研究的网络控制系统中被控对象的模型存在参数不确定性的情况，提出了在控制器内嵌入被控对象的估计模型的方法。从理论上综合分析了网络诱导时延、调度、采样周期和丢包对网络控制系统性能的影响。.再次，为了有效地消除野值对滤波的影响，提出了一种对卡尔曼滤波的改进算法，并设计了一种基于缓存队列的最优估计方法。将机器人之间的连接权重、环境噪声和Markov型随机丢包等不确定因素转化为不确定系统中的某些不确定参数，设计出使系统稳定的一致性协调控制算法。当机器人个体之间的信息传输存在环境噪声、不确定短时延和数据包丢失时，分析和设计了多机器人系统的一致性问题。当无线网络存在环境噪声时，给出了多个移动机器人协调控制系统的连接权重的选择条件和协调控制算法。.第四，通过在建立基矩阵时对割圆陪集进行不同的组合，提出了一类不规则非二进制低密度奇偶校验码，并提出了一种基于最大对数后验概率译码的推导方法。随后，又提出了一种低消耗、可配置的解码结构，同时也提出了一种对非固有信息的通用映射算法和一个新型的(3, F)准循环低密度奇偶校验码。通过提出两类新的算法来重配置低密度奇偶校验码，一类用来设计常规的最小环长为8的准循环低密度奇偶校验码，另一类用来设计常规的低密度奇偶校验码。.第五，针对考虑调制（或编码）的网络控制系统，提出了将误码率考虑为丢包率的策略，填补了目前网络控制系统领域处理调制信号误码问题的空白。分别从二进制调制与多进制调制的角度对带有调制误码的网络控制系统进行了分析和设计，得到了二进制调制下的误码率定理、多进制调制下的误码率定理及多进制调制的进制选择定理。.最后，搭建了轮式机器人小车平台，通过运用智能算法设计控制器，实现了轮式机器人的协调编队控制。