基于两层网络的多变量网络学习控制系统

针对控制系统中被控对象日趋复杂，而实际控制方法受到单层网络控制架构的形式限制，无法满足高品质的控制需求这一现实，提出了基于两层网络的多变量网络学习控制系统（简称两层网络多变量学习控制系统，指由第一层网络连接的多个独立控制回路，以及由第二层网络连接的学习回路所构成的系统)的新架构。着重研究多回路之间存在的延时和丢包率各异、时钟不同步等多回路网络不确定性问题，建立其网络模型和两层网络多变量学习控制系统模型；研究能实时重组并可在线调整多回路网络控制参数的学习策略及其收敛性；理论分析网络学习控制系统的稳定性和鲁棒性条件；探索综合性能评价体系及消除或降低网络不确定性的多变量网络学习控制补偿策略；并在具有自主知识产权的多现场总线测控平台的基础上，构建基于Web网格环境实时学习和开放功能的两层网络多变量学习控制系统实验平台，为网络控制系统的新架构应用于实际工业过程和其它复杂对象提供理论基础和实验依据。