信息不完全网络控制系统控制与滤波理论方法

成果基本信息
关键词：	网络控制系统;不完善信息;数据包丢失;网络时滞;传感器饱和
成果类别：		技术成熟度：
体现形式（基础理论类）：		体现形式（应用技术类）：	无
成果登记号：	360-16-20790855	资源采集日期：	2017-02-20

研究情况
单位名称：	华东理工大学	技术水平：
评价证书号：		评价单位：	国家自然科学基金委员会
评价日期：	2013.12.31	评价证书号：

转化情况
转让范围：		推广形式：	无
已转让企业数（个）：	0

联系方式
联系人（平台）：	玉女士	联系人（平台）电话：	0771-5885053
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成果简介
近年来，随着随着智能制造工业时代的到来以及信息技术的迅猛发展和广泛应用，以物联网、云计算、大数据、互联网+为代表的技术革命正在推动着人类社会由信息化向智能化迈进。控制系统规模越来越庞大，其结构越来越复杂，系统部件在地域上分布也越来越广，现代控制系统向网络化、分布化、智能化和综合化发展的趋势日益显现。网络控制系统（Networked Control Systems， NCSs）就是通过一个实时通讯网络将传感器、控制器和执行器连接起来的一种完全分布式的闭环反馈控制系统。因其具有灵活性强、易于扩展维护、高效、可靠性高、成本低、能耗少、信息资源共享等优点，因此，NCSs 在工业自动化、环境监测、远程医疗、航空航天等领域得到了广泛的应用，并且近年来受到广泛关注，并已成为当前控制领域研究的重要内容和热点问题之一。通讯受限是制约网络控制系统进一步发展的瓶颈问题之一，它会带来网络时滞、丢包、量化误差、信息拥塞等信息不完全问题，从而导致系统性能下降甚至崩溃。传统的理论技术已越来越不适应新的环境特点，研究新的模型、理论与方法来解决信息不完全网络控制系统的控制和滤波问题已成为当前的迫切要求。　　本项目组从2001年开始关注网络控制这一新领域，是国内外最早系统从事网络控制系统研究的小组之一。从引领国际前沿研究和服务于国家重大战略需求，经过15年的潜心研究和协同公关，在网络控制系统的控制、滤波等基础理论研究的几个关键瓶颈问题是取得了关键性创新和突破。取得了系列研究成果：　　（1）提出了一系列新的考虑不完全信息和通讯受限（如网络时滞、不确定性、随机数据包丢失、随机扰动、测量丢失、量化反馈、非线性、传感器/执行器故障等）影响下的网络控制系统机理模型，被认为是目前NCS研究中典型建模方法之一。并进行了严格的动力演化分析，建立一套不完全信息网络控制系统控制、滤波性能的定量分析和设计方法，构建了不完全网络控制系统的几个关键科学问题形成较系统的理论分析体系，解决由于信息不完全的限制带来的不利因素。　　（2）针对同时具有网络时滞和量化的非线性网络化系统，引入了脉冲控制方法，提出了分段连续的模糊依赖的Lyapunov函数及PDC规则的脉冲模糊量化控制策略。解决了具有非线性、通信容量有限、量化误差等的网络控制系统的稳定性分析和综合问题。　　（3）首次研究了具有不完善信息（传感器饱和、未知过程和测量噪声、非线性约束）的线性和非线性时变系统的集员估计（Set-Membership filtering）理论、方法及其应用的研究。改进了现有集员估计方法，提出了一套新的集员估计理论和方法，对椭球集员滤波算法进行了分析和改进并提出了一套凸优化方法。　　（4）分别提出了具有乘性噪声和时滞传感器测量及参数不确定性的的时变不确定系统的鲁棒卡尔曼有界滤波理论及设计方法。与同期文献相比有效减小了分析与综合过程中的保守性。　　（5）提出了具有不完善信息（数据包丢失、高斯白噪声）的单输入输出和多输入输出网络控制系统优化跟踪和策略，给出了一套最优输出跟踪性能设计方法。　　本项目10篇主要研究成果大部分发表IEEE 会刊和Automatica等国际控制类著名期刊，10篇文章SCI他引686次，平均他引68次，单篇最高引用376次，该文章在当年IEEE Transactions on Automatic Control期刊引用排名第2。4篇文章入选ESI高被引文章。1篇论文入选2013年中国百篇最具影响国际学术论文。10篇文章得到了包括45个国家或地区学者（包括30多位IEEE Fellow）等控制领域国际著名学者在IEEE 会刊和Automatica等期刊上进行了引用和正面评价。

成果名称：	信息不完全网络控制系统控制与滤波理论方法	关键词：	网络控制系统;不完善信息;数据包丢失;网络时滞;传感器饱和
成果类别：		一级分类名称：	机械制造
二级分类名称：	仪器仪表技术	三级分类名称：	传感器
研究起止时间：	2011.01 至2013.12	成果体现形式（应用技术类）：	无
成果属性：		成果体现形式（基础理论类）：
技术成熟度：		技术水平：
研究形式：		学科分类1：
单位名称：	华东理工大学	学科分类2：	520.20
中图分类号1：		所属高新技术类别：
中图分类号2：	TP183	课题来源：
应用行业：		课题立项名称：
国家科技计划子类别：		课题立项编号：	61104028
经费实际投入额（万元）：	20.00	评价单位：	国家自然科学基金委员会
评价形式：	无	应用状态：	无
评价日期：	2013.12.31	转让范围：
评价证书号：		推荐单位：	华东理工大学
推广形式：	无	成果登记号：	360-16-20790855
成果简介：	近年来，随着随着智能制造工业时代的到来以及信息技术的迅猛发展和广泛应用，以物联网、云计算、大数据、互联网+为代表的技术革命正在推动着人类社会由信息化向智能化迈进。控制系统规模越来越庞大，其结构越来越复杂，系统部件在地域上分布也越来越广，现代控制系统向网络化、分布化、智能化和综合化发展的趋势日益显现。网络控制系统（Networked Control Systems， NCSs）就是通过一个实时通讯网络将传感器、控制器和执行器连接起来的一种完全分布式的闭环反馈控制系统。因其具有灵活性强、易于扩展维护、高效、可靠性高、成本低、能耗少、信息资源共享等优点，因此，NCSs 在工业自动化、环境监测、远程医疗、航空航天等领域得到了广泛的应用，并且近年来受到广泛关注，并已成为当前控制领域研究的重要内容和热点问题之一。通讯受限是制约网络控制系统进一步发展的瓶颈问题之一，它会带来网络时滞、丢包、量化误差、信息拥塞等信息不完全问题，从而导致系统性能下降甚至崩溃。传统的理论技术已越来越不适应新的环境特点，研究新的模型、理论与方法来解决信息不完全网络控制系统的控制和滤波问题已成为当前的迫切要求。　　本项目组从2001年开始关注网络控制这一新领域，是国内外最早系统从事网络控制系统研究的小组之一。从引领国际前沿研究和服务于国家重大战略需求，经过15年的潜心研究和协同公关，在网络控制系统的控制、滤波等基础理论研究的几个关键瓶颈问题是取得了关键性创新和突破。取得了系列研究成果：　　（1）提出了一系列新的考虑不完全信息和通讯受限（如网络时滞、不确定性、随机数据包丢失、随机扰动、测量丢失、量化反馈、非线性、传感器/执行器故障等）影响下的网络控制系统机理模型，被认为是目前NCS研究中典型建模方法之一。并进行了严格的动力演化分析，建立一套不完全信息网络控制系统控制、滤波性能的定量分析和设计方法，构建了不完全网络控制系统的几个关键科学问题形成较系统的理论分析体系，解决由于信息不完全的限制带来的不利因素。　　（2）针对同时具有网络时滞和量化的非线性网络化系统，引入了脉冲控制方法，提出了分段连续的模糊依赖的Lyapunov函数及PDC规则的脉冲模糊量化控制策略。解决了具有非线性、通信容量有限、量化误差等的网络控制系统的稳定性分析和综合问题。　　（3）首次研究了具有不完善信息（传感器饱和、未知过程和测量噪声、非线性约束）的线性和非线性时变系统的集员估计（Set-Membership filtering）理论、方法及其应用的研究。改进了现有集员估计方法，提出了一套新的集员估计理论和方法，对椭球集员滤波算法进行了分析和改进并提出了一套凸优化方法。　　（4）分别提出了具有乘性噪声和时滞传感器测量及参数不确定性的的时变不确定系统的鲁棒卡尔曼有界滤波理论及设计方法。与同期文献相比有效减小了分析与综合过程中的保守性。　　（5）提出了具有不完善信息（数据包丢失、高斯白噪声）的单输入输出和多输入输出网络控制系统优化跟踪和策略，给出了一套最优输出跟踪性能设计方法。　　本项目10篇主要研究成果大部分发表IEEE 会刊和Automatica等国际控制类著名期刊，10篇文章SCI他引686次，平均他引68次，单篇最高引用376次，该文章在当年IEEE Transactions on Automatic Control期刊引用排名第2。4篇文章入选ESI高被引文章。1篇论文入选2013年中国百篇最具影响国际学术论文。10篇文章得到了包括45个国家或地区学者（包括30多位IEEE Fellow）等控制领域国际著名学者在IEEE 会刊和Automatica等期刊上进行了引用和正面评价。
联系人：	阮豫平	成果登记日期：	2016-05-01
联系人email：	shst@ecust.edu.cn	单位代码：	93100039
邮政编码222：	200237	联系人电话：	021-64250762
单位传真：	021-64253078	单位通讯地址：	上海市徐汇区梅陇路130号
单位所在省市：		单位电话：	021-64252410
转让收入（万元）：	0	单位属性：
合作完成单位：	湖北师范大学;同济大学	已转让企业数（个）：	0
成果发布年份：	2016	知识产权形式：
成果完成人：	严怀成;张先鹤;杨富文;詹习生;姜晓伟;张皓;侍洪波	资源采集日期：	2017-02-20

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