摘  要： 介紹了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的基本概念，利用Matlab建立了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)仿真，并重點(diǎn)對(duì)控制器的算法進(jìn)行了研究，給出了模糊PID控制器與PID控制器的仿真結(jié)果對(duì)比。結(jié)果證明，模糊PID可以很好地應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)控制。
關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)；仿真平臺(tái)；模糊控制

　網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)NCS（Networked Control System）是一種完全網(wǎng)絡(luò)化、分布化的控制系統(tǒng)，是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成閉環(huán)的反饋控制系統(tǒng)。具體來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)作為傳輸介質(zhì)，實(shí)現(xiàn)傳感器、控制器和執(zhí)行器等系統(tǒng)各部件之間的信息交換，從而實(shí)現(xiàn)資源共享、遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與控制。
　網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)一般由三部分組成：控制器、被控對(duì)象以及通信網(wǎng)絡(luò)。被控對(duì)象一般為連續(xù)系統(tǒng)，而控制器通常采用離散系統(tǒng)。被控對(duì)象的輸出通道傳感器采樣的方式離散化，并通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到控制器的輸入端?？刂破鬟M(jìn)行運(yùn)算后，將輸出通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到被控對(duì)象的輸入端，并由零階保持器生成分段連續(xù)函數(shù)作為連續(xù)系統(tǒng)的輸入。
　利用由瑞典Lund工學(xué)院的Dan Henriksson和Anton Cervin等學(xué)者開發(fā)的、一種基于Matlab的、實(shí)時(shí)控制與網(wǎng)絡(luò)控制仿真工具箱TrueTime[1]，能夠同時(shí)支持控制與實(shí)時(shí)調(diào)度，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的系統(tǒng)性能的影響、控制方法和網(wǎng)絡(luò)調(diào)度等多方面進(jìn)行綜合仿真研究，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)控制算法改進(jìn)。
1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)建模
　與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)相比，網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)會(huì)更多地受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響，如網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)丟包、錯(cuò)序及單包與多包傳輸?shù)?，這些都將直接影響閉環(huán)系統(tǒng)的性能。對(duì)于一個(gè)被控對(duì)象，當(dāng)采用不同類型網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)，所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型描述也將有所不同。在閉環(huán)系統(tǒng)中引入網(wǎng)絡(luò)后，被控對(duì)象有了擴(kuò)展，包含了直接控制對(duì)象及通信網(wǎng)絡(luò)的廣義被控對(duì)象。
　網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真是將傳統(tǒng)控制模型與網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的過(guò)程，其所依據(jù)的基本控制模型是常見的閉環(huán)控制系統(tǒng)，由控制器（比較環(huán)節(jié)、放大裝置、校正裝置）、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、傳感檢測(cè)環(huán)節(jié)、被控對(duì)象等組成，接入網(wǎng)絡(luò)后各器件通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相連接，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

　使用TrueTime進(jìn)行仿真時(shí)，控制器節(jié)點(diǎn)、執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)等均通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模塊相連接，而不再采用傳統(tǒng)連接模式，在TrueTime環(huán)境下建立的系統(tǒng)仿真平臺(tái)如圖2所示[2]。

　其中，節(jié)點(diǎn)1為干擾節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)2為執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)3為傳感器節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)4為控制器節(jié)點(diǎn)。其中，傳感器節(jié)點(diǎn)周期地進(jìn)行采樣，采樣值通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給控制器節(jié)點(diǎn)；控制器節(jié)點(diǎn)接收到采樣數(shù)據(jù)后，立即進(jìn)行控制計(jì)算，并將計(jì)算得到的控制信號(hào)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)。
網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的傳感器、控制器和執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)由實(shí)時(shí)內(nèi)核模塊實(shí)現(xiàn)，該模塊最重要的參數(shù)就是初始化文件的名稱。在初始化中需要完成以下工作：
?。?）初始化功能模塊內(nèi)核，設(shè)置功能模塊輸入、輸出端口的數(shù)目和調(diào)度的策略。
?。?）定義任務(wù)函數(shù)，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)采用的驅(qū)動(dòng)方式設(shè)置不同的任務(wù)調(diào)度策略。
?。?）初始化網(wǎng)絡(luò)端口，設(shè)置節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)端口代號(hào)。
2 模糊控制在網(wǎng)絡(luò)控制中的應(yīng)用
　在劉喜梅[3]等人的論文中曾證明，傳統(tǒng)PID控制可以用于網(wǎng)絡(luò)控制中，但考慮實(shí)際仿真過(guò)程中，時(shí)延網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的補(bǔ)償手段主要采用傳統(tǒng)的控制理論，且假定的理想化條件較多，如假設(shè)單包傳送、通信無(wú)誤等，因此應(yīng)用于實(shí)際的控制網(wǎng)絡(luò)時(shí)，控制效果難以預(yù)期。本文將模糊邏輯補(bǔ)償算法引入傳統(tǒng)PID控制器的設(shè)計(jì)中，以消除閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中由時(shí)延引起的控制性能下降、系統(tǒng)不穩(wěn)定等不利影響。在模糊PID時(shí)延補(bǔ)償算法中，無(wú)需更改傳統(tǒng)PID控制器的設(shè)計(jì)，以模糊補(bǔ)償器調(diào)制PID控制器的輸出，實(shí)現(xiàn)模糊邏輯條件參數(shù)與結(jié)論參數(shù)的整定。模糊調(diào)制器充分利用了模糊控制理論規(guī)則少、應(yīng)用簡(jiǎn)單靈活的特點(diǎn)，在保持系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時(shí)，有效削弱了控制系統(tǒng)中由不確定性時(shí)延造成的脈動(dòng)與振蕩。在改善遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)性能方面表現(xiàn)出了較傳統(tǒng)PID控制更強(qiáng)的功能特性。
　仿真中的控制方法采用自適應(yīng)模糊PID控制，自適應(yīng)模糊PID控制器以誤差e和誤差變化率ec作為輸入（利用模糊控制規(guī)則在線對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行修改），以滿足不同時(shí)刻的e和ec對(duì)PID參數(shù)自整定的要求。自適應(yīng)模糊PID控制器結(jié)構(gòu)如圖3所示[4]。

3 仿真實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
　在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中假定：
　?。?）傳感器為時(shí)鐘驅(qū)動(dòng)，即系統(tǒng)部件按照事先規(guī)定的時(shí)間間隔對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行采樣。
　?。?）控制器和執(zhí)行器為事件驅(qū)動(dòng)，即系統(tǒng)部件在特定的事件發(fā)生時(shí)，部件才開始處理相應(yīng)的任務(wù)。
　　（3）控制系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)選擇CAN網(wǎng)絡(luò)，不考慮數(shù)據(jù)包時(shí)序錯(cuò)亂問(wèn)題（假定在網(wǎng)絡(luò)中存在數(shù)據(jù)包的時(shí)序錯(cuò)亂，網(wǎng)絡(luò)可自行解決該問(wèn)題）。
　?。?）調(diào)度采用prioFP（固定優(yōu)先級(jí)）策略，數(shù)據(jù)速率為1 000 000 b/s，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)為4個(gè)。
　?。?）基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)的分析和建模抽象出網(wǎng)絡(luò)時(shí)延模型。控制系統(tǒng)的采樣周期設(shè)置為0.01 s，傳感器到控制器的預(yù)計(jì)時(shí)延為0.002 s，控制計(jì)算時(shí)間預(yù)計(jì)為0.001 s，控制器到執(zhí)行器的預(yù)計(jì)時(shí)延為0.002 s，這樣，系統(tǒng)閉環(huán)預(yù)計(jì)時(shí)延為0.005 s。
　?。?）在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的真實(shí)情況下，測(cè)量網(wǎng)絡(luò)丟包率，系統(tǒng)丟包率參照實(shí)際網(wǎng)絡(luò)傳輸情況設(shè)置為固定值3%。
　　網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)參數(shù)如上設(shè)置完成后，為使得PID控制算法與模糊PID算法的對(duì)比更為清晰，被控對(duì)象選擇四階系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真，設(shè)定初始比例增益KP=150，初始積分增益KI=87，初始微分增益KD=17，對(duì)控制器節(jié)點(diǎn)設(shè)定不同任務(wù)代碼，啟動(dòng)仿真即可分別得到常規(guī)PID控制與模糊PID控制下的階躍響應(yīng)仿真曲線。由于系統(tǒng)被控對(duì)象階次高，調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng)，為獲得更加明顯的對(duì)比效果，截取第一秒的圖像如圖4所示。

　　基于階躍響應(yīng)仿真曲線可以看出，在常規(guī)PID的控制作用下，系統(tǒng)階躍響應(yīng)超調(diào)量約為127%；在模糊PID的控制作用下，系統(tǒng)階躍響應(yīng)超調(diào)量約為123%。模糊PID控制下的系統(tǒng)超調(diào)量相比較常規(guī)PID控制得到明顯改善，同時(shí)，模糊PID控制作用下調(diào)節(jié)時(shí)間等控制參數(shù)方面也略有提升，可見模糊PID控制算法適應(yīng)于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，對(duì)于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的控制性能改善具有重要意義。
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