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資訊頻道1 模擬控制系統(tǒng)與經(jīng)典控制理論
1.1 二十世紀(jì)上半葉自動(dòng)化儀表的歷史
二戰(zhàn)期間的技術(shù)革新，帶動(dòng)了儀表工業(yè)的快速發(fā)展。20世紀(jì)40年代初期，3～15psi的氣動(dòng)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)制定，產(chǎn)生了組合式氣動(dòng)單元控制儀表系統(tǒng)，即第一代自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)。20世紀(jì)50年代初，電子儀表開始應(yīng)用于過程控制領(lǐng)域，4～20mA模擬電流信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)隨即被制定，出現(xiàn)了基于電動(dòng)單元組合式模擬儀表控制系統(tǒng)，即第二代自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)。
早期的自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)一般稱為模擬控制系統(tǒng)（ACS，Analogous Control System）。單元組合式調(diào)節(jié)儀表的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)是根據(jù)檢測(cè)系統(tǒng)和控制系統(tǒng)中各組成環(huán)節(jié)的不同功能和不同的使用要求，劃分成傳感器、變送器、調(diào)節(jié)器、執(zhí)行器和記錄設(shè)備等若干單元。由于各單元之間采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)聯(lián)絡(luò)，只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的搭配連接，就可根據(jù)過程要求構(gòu)成各種復(fù)雜程度不同的自動(dòng)檢測(cè)控制系統(tǒng)，簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、安裝、操作和維護(hù)。
1.2 經(jīng)典控制理論的發(fā)展
盡管N.Minorsky于1922年通過觀察舵手駕馭輪船提出了著名的PID控制，但直到20世紀(jì)30年代才被設(shè)計(jì)人員重視。設(shè)計(jì)者雖然意識(shí)到了Minorsky成果的重要性，但在實(shí)現(xiàn)中仍然缺乏穩(wěn)定、線性的放大設(shè)備，以將測(cè)量?jī)x表中獲取的小信號(hào)放大到合適的功率以推動(dòng)執(zhí)行器。
為了解決放大器的問題，H.S.Black經(jīng)過研究發(fā)明了負(fù)反饋放大器。隨之，F(xiàn)oxboro公司的C.E.Mason也設(shè)計(jì)了一種氣動(dòng)負(fù)反饋放大器。
模擬信號(hào)干擾問題的解決，為經(jīng)典控制理論的應(yīng)用與發(fā)展奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。然而在實(shí)際應(yīng)用中存在兩大理論問題：一是缺乏分析的理論基礎(chǔ)，二是缺少分析手段與工具。
負(fù)反饋放大器的穩(wěn)定性判據(jù)于1932年由H.Nyquist公布，稱為奈奎斯特穩(wěn)定性判據(jù)。該判據(jù)采用頻率的方法，不僅可以判斷系統(tǒng)是否穩(wěn)定，而且可以給出穩(wěn)定裕量。這一工作最終將設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的方法轉(zhuǎn)向頻域分析的軌道，而不再需要推導(dǎo)或求解復(fù)雜的微分方程。
1938年，H.W.Bode 采用了復(fù)數(shù)函數(shù)的幅值和相位的頻率響應(yīng)曲線，并用增益和相位裕量分析了閉環(huán)穩(wěn)定性。1943年，A.C.Hall提出結(jié)構(gòu)圖可以用拉普拉斯變換方法得到的系統(tǒng)傳遞函數(shù)表示，通過它能夠畫出系統(tǒng)傳遞的根軌跡，可以完成奈奎斯特穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)。更為重要的是可以確定增益和相角裕量，由此提出采用M圓和N圓估計(jì)閉環(huán)時(shí)域性能。1945年，H.W.Bode的《網(wǎng)絡(luò)分析和反饋放大器設(shè)計(jì)》出版，奠定了經(jīng)典控制理論的基礎(chǔ)[7]。1948年，W.R.Evans提出了根軌跡設(shè)計(jì)方法，該方法針對(duì)線性單輸入系統(tǒng)，提供了一個(gè)在S平面決定閉環(huán)系統(tǒng)極點(diǎn)的直接手段。20世紀(jì)50年代有更多的研究集中在S平面及如何根據(jù)上升時(shí)間、超調(diào)等指標(biāo)在閉環(huán)系統(tǒng)上獲得期望特性。
正是自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)的需求與完善，推動(dòng)了經(jīng)典控制理論的形成與發(fā)展。到50年代末，采用頻域技術(shù)的自動(dòng)控制理論及設(shè)計(jì)技術(shù)趨于完善，其數(shù)學(xué)理論也已經(jīng)建立。這些理論以單輸入－單輸出線性定常系統(tǒng)為主要研究對(duì)象，以傳遞函數(shù)作為系統(tǒng)的基本描述，以頻率法和根軌跡法作為系統(tǒng)分析和設(shè)計(jì)方法。主要優(yōu)點(diǎn)是：與時(shí)域法相比，計(jì)算量小，物理概念清晰，可以用實(shí)驗(yàn)法建立數(shù)學(xué)模型。經(jīng)典控制設(shè)計(jì)方法主要基于直覺，能夠確保系統(tǒng)性能的實(shí)現(xiàn)，依靠手算、滑尺和圖形技術(shù)實(shí)現(xiàn)。
2 計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)與現(xiàn)代控制理論
2.1 計(jì)算機(jī)應(yīng)用于自動(dòng)化儀表的歷史
20世紀(jì)50年代核反應(yīng)堆的發(fā)展是計(jì)算機(jī)開始應(yīng)用于工業(yè)過程控制和自動(dòng)化儀表的主要?jiǎng)訖C(jī)。1956年開始，美國的TRW公司和Texaco公司合作，探討了計(jì)算機(jī)控制應(yīng)用于阿瑟港煉油廠聚合單元的可能性，并設(shè)計(jì)了一套基于RW-300的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)于1959年3月投入運(yùn)行，其最基本的功能是使反應(yīng)堆壓力最小，保證五個(gè)反應(yīng)堆之間喂料的最優(yōu)化分布，并根據(jù)催化情況控制熱水的注入量以及保持優(yōu)化循環(huán)。
英國ICI公司于1962年用Ferranti Argus計(jì)算機(jī)完全取代模擬儀表，計(jì)算機(jī)直接參與過程控制，成功地實(shí)現(xiàn)了直接數(shù)字控制（DDC，Direct Digital Control），宣告了集中式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)（CCS，Computer Control System），即第三代自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)的誕生。從此，控制系統(tǒng)開始進(jìn)入計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)（或數(shù)字控制系統(tǒng)）階段。
計(jì)算機(jī)可靠性差的問題直接阻礙了DDC應(yīng)用的步伐，但隨著集成電路技術(shù)的進(jìn)步，速度快、體積小、價(jià)格便宜、更加可靠的小型計(jì)算機(jī)投入市場(chǎng)，這個(gè)問題部分得到了緩解。1972年微型計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)更加刺激了計(jì)算機(jī)控制的應(yīng)用，到1975年達(dá)到了50 000臺(tái)[5]。
由于計(jì)算機(jī)的可靠性，集中式控制不可避免地造成風(fēng)險(xiǎn)集中的問題，而且操作和監(jiān)督要求全廠各部分的通信聯(lián)系，需要大量的高速率數(shù)據(jù)通信。1975年Honeywell公司推出世界上第一套分散型（計(jì)算機(jī)）控制系統(tǒng)（DCS，Distributed Control System；DCCS，Distributed Computer Control System）TDC-2000系統(tǒng)，該系統(tǒng)由大量的微型處理器構(gòu)成分層體系結(jié)構(gòu)，具有集中管理、分散控制的特點(diǎn)，宣告了第四代自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)的開始。隨后DCS產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，諸如：日本橫河公司的CENTUM、Tayler公司的MOD3、Foxboro公司的SPECTRUM、西門子公司的TELEPERM M等系統(tǒng)。
2.2 現(xiàn)代控制理論的發(fā)展
20世紀(jì)60年代前后，當(dāng)時(shí)空間技術(shù)工程師采用的標(biāo)準(zhǔn)方法，稱為狀態(tài)空間法，并于1959年在美國自動(dòng)控制聯(lián)合會(huì)第一屆年會(huì)上首次提出現(xiàn)代控制理論這一名稱，研究方法從頻域又回到時(shí)域中來。
在狀態(tài)空間法的研究初期（1948～1952年間），為解決導(dǎo)彈的制導(dǎo)問題，R.Bellman提出了最優(yōu)化原理和動(dòng)態(tài)規(guī)劃。1958年，L.S.Pontryagin提出了極大值原理；1960年，R.Kalman和他的合作者提出了針對(duì)線性多變量系統(tǒng)最優(yōu)化設(shè)計(jì)的線性二次調(diào)節(jié)器（LQG，Linear Quadratic Regulator）設(shè)計(jì)方程，并討論了最優(yōu)濾波與估計(jì)理論，給出了離散卡爾曼濾波器和連續(xù)卡爾曼濾波器，這些工作成為現(xiàn)代控制理論的起點(diǎn)。
盡管現(xiàn)代控制理論在20世紀(jì)60年代已取得了巨大的成功，但計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展及其向過程控制領(lǐng)域的應(yīng)用，給現(xiàn)代控制理論帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。通過計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)矩陣方程的求解，使人們能夠?qū)?fù)雜系統(tǒng)作更為深入的分析，同時(shí)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的最優(yōu)控制算法和濾波算法，擴(kuò)大了現(xiàn)代控制的應(yīng)用范圍。但計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)作為一種不同于模擬控制系統(tǒng)的一代自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)，在應(yīng)用中給現(xiàn)代控制理論帶來了新的問題，并促進(jìn)了其發(fā)展。
首先，計(jì)算機(jī)工作在離散時(shí)間域，具有不同于連續(xù)系統(tǒng)的特殊問題，這個(gè)問題的解決直接導(dǎo)致了數(shù)字控制理論的產(chǎn)生和發(fā)展。早在20世紀(jì)50年代，C.E.Shannon揭示了采樣數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性，J.R.Ragazzini、G.Franklin和L.A.Zadeh等人提出了采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)理論，利用Z變換的方法建立離散系統(tǒng)傳遞函數(shù)，提出了一些離散系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)方法。
對(duì)于工業(yè)設(shè)備，不易獲得比較精確的數(shù)學(xué)模型，現(xiàn)代控制理論是通過理論分析設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)，沒有充分考慮工程實(shí)際，對(duì)擾動(dòng)、未建模特性和噪聲的魯棒性差，難以承受工業(yè)生產(chǎn)中各種不利因素的影響對(duì)控制系統(tǒng)的性能要求，不易形成最優(yōu)控制的性能指標(biāo)。因此，20世紀(jì)70年代，H.H.Rosenbrock、A.G.J.MacFarlane和I.Postlethwaite等人將經(jīng)典控制的頻域方法和根軌跡法擴(kuò)展到多變量系統(tǒng)。隨后，魯棒現(xiàn)代控制理論等新的研究成果相繼產(chǎn)生。
隨著計(jì)算機(jī)在過程工業(yè)的大量應(yīng)用，需要了解系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，以便于實(shí)現(xiàn)在線優(yōu)化。但有些過程模型是不知道的，或者過程模型結(jié)構(gòu)已知而參數(shù)未知，這個(gè)問題直接促使了系統(tǒng)辨識(shí)和自適應(yīng)控制理論的發(fā)展。通過系統(tǒng)辨識(shí)和自適應(yīng)控制理論，能夠辨識(shí)環(huán)境條件或過程參數(shù)變化情況下的過程模型，在辨識(shí)的基礎(chǔ)上綜合出新的控制算法，并根據(jù)綜合出的控制策略自動(dòng)地修正控制器的參數(shù)值。
1965年美國的L.A.Zadeh發(fā)表《Fuzzy Sets》這一開創(chuàng)性論文，模糊集理論開始產(chǎn)生。1974年，英國的Mamdani首先把模糊集理論用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制。1943年，W.S.McCulloch和W.Pitts提出了神經(jīng)元模型，稱為MP模型。20世紀(jì)60年代，Kilmer和McCulloch等人將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到阿波羅登月計(jì)劃中。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等智能控制理論直接研究控制器本身，采用定性和定量相結(jié)合、數(shù)學(xué)與直覺推理相結(jié)合的工程方法，系統(tǒng)獲取的不僅僅是數(shù)學(xué)信息，也包括符合、文字等自然語言，因此不要求對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，進(jìn)一步提高了對(duì)復(fù)雜難以建模對(duì)象的控制水平。
3 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)給控制理論帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
3.1 現(xiàn)場(chǎng)總線及網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展
到20世紀(jì)末，全球市場(chǎng)逐漸形成，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)空前加劇，工業(yè)生產(chǎn)必須按市場(chǎng)需求加快新產(chǎn)品的開發(fā)、降低成本、完善服務(wù)。這就需要把市場(chǎng)、生產(chǎn)計(jì)劃、制造過程、企業(yè)管理、售后服務(wù)看作要統(tǒng)一考慮的生產(chǎn)過程，并采用計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、通信等技術(shù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)過程的綜合自動(dòng)化，以改善生產(chǎn)加工和管理決策。要實(shí)現(xiàn)綜合自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)整個(gè)生產(chǎn)過程的信息集成，就必須要在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的多點(diǎn)數(shù)字通信，構(gòu)成工廠底層網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)底層現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備之間以及生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)與外界之間的信息交換。
同時(shí)計(jì)算機(jī)、通信，尤其是ASIC芯片技術(shù)的快速發(fā)展，使得在傳感器、執(zhí)行器等設(shè)備上加裝智能接口成為現(xiàn)實(shí)，促使帶有微處理器芯片儀表（智能化儀表）的產(chǎn)生，智能化儀表實(shí)現(xiàn)了傳輸信號(hào)數(shù)字化，為現(xiàn)場(chǎng)總線的出現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。在市場(chǎng)需求和高新技術(shù)的雙重推動(dòng)下，現(xiàn)場(chǎng)總線終于在20世紀(jì)80年代出現(xiàn)?，F(xiàn)場(chǎng)總線是應(yīng)用在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)、在微機(jī)化測(cè)量控制設(shè)備之間實(shí)現(xiàn)雙向串行多節(jié)點(diǎn)數(shù)字通信的系統(tǒng)，也被稱為開放式、數(shù)字化、多點(diǎn)通信的底層控制網(wǎng)絡(luò)。實(shí)質(zhì)上就是把微處理器置入傳統(tǒng)儀表，使自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)具有通信能力，通過現(xiàn)場(chǎng)總線連接成網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，加入到信息網(wǎng)絡(luò)的行列。國際電工委員會(huì)（IEC）歷時(shí)12年于2000年1月4日公布通過了IEC6115現(xiàn)場(chǎng)總線標(biāo)準(zhǔn)。2003年4月，IEC61158現(xiàn)場(chǎng)總線第三版正式成為國際標(biāo)準(zhǔn)，從而形成了10種控制層現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議。
現(xiàn)場(chǎng)總線IEC國際標(biāo)準(zhǔn)的制定，以及工業(yè)以太網(wǎng)的產(chǎn)生和發(fā)展，再加上網(wǎng)絡(luò)具有的可以減少電纜的使用、大大地提高了系統(tǒng)靈活性和易維護(hù)性的優(yōu)勢(shì)，使當(dāng)今的自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變革。主要表現(xiàn)在：用一對(duì)通信線連接多臺(tái)數(shù)字儀表代替一對(duì)信號(hào)線只能連接一臺(tái)模擬儀表；用多變量、雙向、數(shù)字通信方式代替單變量、單向、模擬傳輸方式；用多功能的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)字儀表代替單功能的現(xiàn)場(chǎng)模擬儀表；用分散式的虛擬控制站代替集中式的控制站；導(dǎo)致傳統(tǒng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變革，形成了新型網(wǎng)絡(luò)集成式全分布控制系統(tǒng)――現(xiàn)場(chǎng)總線控制系統(tǒng)（FCS，F(xiàn)ieldbus Control System），代替了分散型控制系統(tǒng)DCS；變革了傳統(tǒng)的信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)、通信標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)；變革了傳統(tǒng)自動(dòng)化系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)方法和安裝調(diào)試方法。同時(shí)，基于Internet的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)也開始進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域。
這些變革為網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（NCS：Networked Control System）的真正產(chǎn)生和發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。盡管DCS系統(tǒng)有過很大的發(fā)展，但在DCS系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)控制任務(wù)（傳感、計(jì)算、執(zhí)行等）一般都在一個(gè)獨(dú)立的組件中進(jìn)行，僅僅開關(guān)量、監(jiān)控、報(bào)警等信息通過串行網(wǎng)絡(luò)傳遞，因此DCS系統(tǒng)并沒有真正構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。因此網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)是與現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展緊密相關(guān)的。
網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（NCS）就是通過實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)形成閉環(huán)的反饋控制系統(tǒng)[9]。在NCS系統(tǒng)中，參考輸入、被控對(duì)象輸出、控制的輸入等信息，利用網(wǎng)絡(luò)在控制器、執(zhí)行器及傳感器等控制組件之間交換。NCS實(shí)現(xiàn)了將不同地域的傳感、控制、執(zhí)行等分布對(duì)象通過網(wǎng)絡(luò)連接起來，從而形成了更加靈活、功能更為強(qiáng)大、當(dāng)然也更加復(fù)雜的控制體系，能夠把經(jīng)營決策、管理、計(jì)劃、調(diào)度、過程優(yōu)化、故障診斷等緊密聯(lián)系起來，能夠滿足企業(yè)高效益、高生產(chǎn)率的要求。也就是說，NCS實(shí)現(xiàn)了資源的共享，擴(kuò)大了網(wǎng)絡(luò)和控制系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域。
一些以前受實(shí)時(shí)性要求影響而無法完全實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜控制算法，能夠在網(wǎng)絡(luò)上通過共享資源得以實(shí)現(xiàn)。在這些復(fù)雜算法中，能夠提高具有非線性、大滯后、時(shí)變性等特點(diǎn)被控對(duì)象控制性能的學(xué)習(xí)控制算法尤其引人注目。這時(shí)的學(xué)習(xí)算法僅依靠在其他的智能設(shè)備或計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上的資源得到實(shí)現(xiàn)，可以不依賴本地的現(xiàn)場(chǎng)控制設(shè)備的有限資源，從而大大降低對(duì)現(xiàn)場(chǎng)控制設(shè)備性能的要求，為在確保高性能學(xué)習(xí)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)低成本控制的目標(biāo)提供了一種新途徑。這種學(xué)習(xí)回路是通過網(wǎng)絡(luò)（或總線）閉環(huán)的控制系統(tǒng)，稱之為基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的控制系統(tǒng)（NLCS，Networked Learning based Control System）[11]。
3.2 網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)及其對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制提出的挑戰(zhàn)
在反饋回路中網(wǎng)絡(luò)的引入給控制系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)帶來了復(fù)雜性，帶來了與傳統(tǒng)控制不同的以下問題：首先是網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)問題，包括傳感器到控制器的延時(shí)和控制器到執(zhí)行器的延時(shí)。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬是有限的，連接在網(wǎng)絡(luò)上的設(shè)備共享這個(gè)帶寬，網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)是不可避免的。這個(gè)延時(shí)是時(shí)變的或時(shí)不變的，若不加考慮，將降低控制系統(tǒng)性能。其次是網(wǎng)絡(luò)丟包問題。由于網(wǎng)絡(luò)是不可靠的傳送通道，信息包不僅會(huì)延時(shí)，也會(huì)丟失。丟包到底會(huì)給控制系統(tǒng)帶來多大的影響，也必須要考慮和分析。
目前，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)（丟包）問題的研究，已經(jīng)有一些初步的研究成果。在網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制性能的影響方面，顧洪軍[13]研究了網(wǎng)絡(luò)延時(shí)對(duì)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的影響。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中包括周期性通信、隨機(jī)性通信和突發(fā)性通信，而其中周期性通信的實(shí)時(shí)性對(duì)于系統(tǒng)的性能來說是最重要的特點(diǎn)，基于數(shù)據(jù)鏈路層數(shù)據(jù)傳輸策略，從邏輯令牌傳遞和信道競(jìng)爭(zhēng)兩個(gè)角度分析了周期性通信的實(shí)時(shí)性及延時(shí)對(duì)其的影響，給出了滿足實(shí)時(shí)性的充分條件。
Walsh[14]、Zhang[9,15]、Octavian[16]、Branicky[17,18]等研究了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其中Zhang[9]在離散系統(tǒng)下詳細(xì)分析了具有網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題。其中假設(shè)延時(shí)為常數(shù)，傳感器為時(shí)間驅(qū)動(dòng)（采樣周期為h），而控制器和執(zhí)行器為事件驅(qū)動(dòng)方式，分別研究了延時(shí)小于一個(gè)采樣周期（τ < h）和延時(shí)大于采樣周期（1< τ 1）情況，并針對(duì)特定對(duì)象繪制了穩(wěn)定區(qū)域圖。Walsh[14]采用李雅普諾夫穩(wěn)定性方法提出了保證系統(tǒng)穩(wěn)定的最大容許時(shí)間間隔（MATI，Maximum Allowable Time Interval）。
針對(duì)智能控制問題，Suk Lee、Kyung Chang Lee等[19 20]研究了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的模糊控制性能，他們建立了一個(gè)基于Profibus-DP現(xiàn)場(chǎng)總線的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，并分析了網(wǎng)絡(luò)延時(shí)特性。通過實(shí)驗(yàn)比對(duì)了在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下常規(guī)PID控制器與模糊控制器的性能，最后得出了模糊控制器對(duì)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)具有更好魯棒性的結(jié)論。利用同樣的網(wǎng)絡(luò)，他們也分析了利用遺傳算法的自調(diào)整PID控制器的性能，發(fā)現(xiàn)遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)有很好的適應(yīng)能力，在不知道網(wǎng)絡(luò)延時(shí)特性的情況下，遺傳算法仍保持了很好的PID參數(shù)調(diào)整能力。
在控制器設(shè)計(jì)方面，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制中的隨機(jī)時(shí)變延時(shí)問題，A. Ray等[21、22]采用增廣對(duì)象模型將系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)、延時(shí)輸出和控制信息構(gòu)成新的狀態(tài)向量，延時(shí)信息包含在新的增廣對(duì)象里，通過對(duì)增廣對(duì)象的分析進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)。由于延時(shí)的時(shí)變性，增廣對(duì)象也是時(shí)變的，因此設(shè)計(jì)是困難的，只能進(jìn)行定性分析。Krtolica等[23]也構(gòu)造了一個(gè)包括對(duì)象和控制器狀態(tài)的增廣狀態(tài)向量空間，這個(gè)狀態(tài)空間是離散時(shí)變的，總的狀態(tài)數(shù)量與傳感器到控制器和控制器到傳感器的時(shí)間延時(shí)的可能范圍有關(guān)。對(duì)于有界的延時(shí)，系統(tǒng)狀態(tài)矩陣可以被看作是具有有限狀態(tài)的有限自動(dòng)機(jī)，這種系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析可以通過一個(gè)具有有限狀態(tài)變換的Markov鏈描述。
Asok Ray等[22]也提出了一種狀態(tài)估計(jì)的方法，從統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn)對(duì)獲得的信息進(jìn)行分析和處理，但其最大延時(shí)限制在一個(gè)采樣周期以內(nèi)。當(dāng)多于一個(gè)采樣周期時(shí)，這種方法就不再適用。對(duì)于多于一個(gè)采樣周期的延時(shí)問題，Luck R.和Asok Ray采用了一種設(shè)立緩沖器的方法，他們?cè)诳刂破骱蛨?zhí)行器端分別設(shè)立緩沖器，緩沖器的長(zhǎng)度大于各自的最大延時(shí)周期數(shù)，各個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)行同步采樣，就把隨機(jī)時(shí)變系統(tǒng)延時(shí)轉(zhuǎn)換成了固定延時(shí)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)可以利用現(xiàn)有的確定性系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)，但緩沖器把所有的延時(shí)都轉(zhuǎn)化成最大延時(shí)，人為擴(kuò)大了時(shí)延，降低了系統(tǒng)應(yīng)有的控制性能。
于之訓(xùn)等[24]研究了具有Markov延遲特性的閉環(huán)控制系統(tǒng)，提出在傳感器節(jié)點(diǎn)和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)采用時(shí)間驅(qū)動(dòng)、等周期同步采樣，而控制器節(jié)點(diǎn)采用事件驅(qū)動(dòng)的方式，并在傳感器和控制器節(jié)點(diǎn)發(fā)送端設(shè)置發(fā)送緩沖區(qū)，確保信息按產(chǎn)生的時(shí)間先后依此到達(dá)接收端。利用具有隨機(jī)時(shí)變傳輸延遲的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，利用Markov鏈理論和隨即最優(yōu)控制理論，得到了滿足給定二次型性能指標(biāo)的最優(yōu)控制率。
F.-L.Lian等[25]建立了具有多延時(shí)存在MIMO網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型，并利用這種模型設(shè)計(jì)了具有固定延時(shí)的MIMO系統(tǒng)的LQR控制器。
在預(yù)估器和觀測(cè)器設(shè)計(jì)方面，Bauer等[26]分析了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的隨機(jī)延時(shí)問題，利用離散的Smith預(yù)估器估計(jì)網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)延時(shí)。Smith預(yù)估器放在控制器的前面，利用已知的對(duì)象信息估計(jì)傳感器到控制器信息延時(shí)，這種方法通過對(duì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的了解放松了對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)品質(zhì)的要求，而且不會(huì)犧牲網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的性能。Beldiman等[27]為L(zhǎng)TI系統(tǒng)構(gòu)造了狀態(tài)預(yù)估器來估計(jì)兩次信息更新期間的系統(tǒng)狀態(tài)。他們?cè)O(shè)計(jì)了兩種估計(jì)器，一種是開環(huán)估計(jì)器，實(shí)際上就是對(duì)象的模型，這要求對(duì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性完全了解，模型完全與對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性匹配，通過模型運(yùn)算出的狀態(tài)作為對(duì)象真實(shí)狀態(tài)的估計(jì)來提供給控制器；另一種是閉環(huán)開環(huán)估計(jì)器，與Lurenberg觀測(cè)器有相同的結(jié)構(gòu)，通過接收對(duì)象的輸出來在延時(shí)期間重構(gòu)輸出，并將這個(gè)結(jié)果作為估計(jì)送給控制器。但這種估計(jì)器需要較大的網(wǎng)絡(luò)帶寬，以保證觀測(cè)器收斂。Luis A.
Montestruque等[28]改進(jìn)了這種方法，不要求對(duì)對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的全部了解，允許模型的不精確性存在。他們推導(dǎo)了保證系統(tǒng)穩(wěn)定的充分必要條件，并得出了最大容許的傳送延時(shí)只依賴于模型的不精確性的結(jié)論。
在基于Internet的遠(yuǎn)程監(jiān)控方面，Abhinav Srivastava 和Won-jong Kim[29]通過Internet建立了一個(gè)磁懸浮球的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)基于客戶/服務(wù)器（client/server）結(jié)構(gòu)，客戶機(jī)和主機(jī)連接在不同的LAN中。通過采用了CGI（共用網(wǎng)關(guān)接口）和HTML（超文本鏈接標(biāo)示語言），客戶可以實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程改變懸浮高度、修改控制參數(shù)以及接收實(shí)驗(yàn)結(jié)果。為保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，采用超時(shí)判斷，如果超時(shí)，則用一個(gè)四階的AR（自回歸）模型預(yù)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)。
Peter SZEMES等[30]設(shè)計(jì)了基于Internet遠(yuǎn)程操控Spring-Mass-Damper（smd）的控制器，采用Smith預(yù)估器來消除網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的影響。通過仿真分析證明了這種控制補(bǔ)償方法比單純采用PID控制器有更好的動(dòng)態(tài)特性。
總之，在網(wǎng)絡(luò)控制的分析、設(shè)計(jì)及補(bǔ)償方面已經(jīng)有很多的研究成果，主要集中在較容易分析的現(xiàn)場(chǎng)總線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，但還沒有形成一整套普遍的分析和設(shè)計(jì)方法，造成這種現(xiàn)象的原因不僅是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)延時(shí)的復(fù)雜性，也因?yàn)閷?duì)象的復(fù)雜性和多樣性。雖然針對(duì)以太網(wǎng)和Internet的控制系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)方面也有一些成果，但都有一定的限制，要么有很多的假設(shè)，要么只是對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)性能的分析，而且還幾乎沒有涉及到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)控制的研究。但是，目前網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的一些研究成果為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)控制的研究奠定了一定的基礎(chǔ)，尤其是這些研究中提出的一些預(yù)測(cè)與觀測(cè)器設(shè)計(jì)方法，將為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)控制器的設(shè)計(jì)和分析帶來啟發(fā)。
4 結(jié)語
縱觀自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)與控制理論互為推動(dòng)的發(fā)展史，可以得出：自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)的發(fā)展一直適應(yīng)著實(shí)際的需要，并在其它科學(xué)技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)下，經(jīng)歷著從簡(jiǎn)單到復(fù)雜、從模擬到數(shù)字，從集中到分散的發(fā)展階段。如今自動(dòng)化儀表及系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展趨勢(shì)日漸明顯，不僅給控制理論的實(shí)施提供著越來越便利的條件，而且其不同的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)問題，特別是隨著當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)化帶來的新問題，又直接促進(jìn)了控制理論特別是網(wǎng)絡(luò)控制的研究需求和不斷發(fā)展。
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