在量化效应下网络化控制系统的研究

发布时间：2023-03-25 03:51

　　随着传感、计算机和通信技术的飞速发展,网络化控制系统开始受到越来越多的关注。量化效应是网络化控制系统的基本特征之一。在网络化控制系统中,过大的量化误差会在一定程度上影响系统的性能,甚至破坏其稳定性。本文针对离散时间线性时不变随机对象和无噪声数字通信信道,研究了量化效应对网络化控制系统估计和控制性能的影响,主要研究成果如下:1)实时预测编码系统的最优设计。根据线性随机对象的动态特性,我们设计了在给定过去码字序列下基于Lloyd-Max量化方案的最优实时预测编码器,并给出了测量值关于过去码字序列的最小条件均方误差失真。对于解码器,我们给出了求解对象状态最小均方误差估计量的两种算法。基于高斯拟合假设,我们指出了在给定过去码字序列下量化器和预测器的联合最优性,并得到了编码系统最优总体平均性能的一个上界。2)基于量化测量值的状态估计。为了避免量化的非线性特性带来的困难,特别是高计算量,并且能够精确地分析状态估计问题的性能和稳定性,我们提出了一种次优的状态估计算法,并给出了状态估计误差方差的一个上界。同时,我们发现最小化的上界满足一个广义代数黎卡提方程,并且上界序列收敛的充要条件是可变码率的均值大...

【文章页数】：106 页

【学位级别】：博士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 信息受限的控制
        1.2.2 基于量化测量值的状态估计
        1.2.3 预测编码器
    1.3 本文主要研究内容及结构
    1.4 符号说明
第二章 基于Lloyd-Max量化的实时预测编码系统
    2.1 引言
    2.2 问题描述
        2.2.1 编码器
        2.2.2 解码器
    2.3 基于Lloyd-Max量化的实时预测编码器
    2.4 基于量化测量值的最小均方误差估计量
        2.4.1 精确的最小均方误差估计量
        2.4.2 近似的最小均方误差估计量
    2.5 编码系统总体平均性能分析
    2.6 仿真分析
    2.7 本章小结
第三章 基于量化测量值的次优状态估计
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 预备知识
    3.4 基于量化测量值的次优状态估计
    3.5 仿真分析
    3.6 本章小结
第四章 基于量化测量值的状态估计的后验Cramér-Rao下界
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 预备知识
        4.3.1 失配量化器的均方误差失真
        4.3.2 最优的可容许重构值
    4.4 状态估计的后验Cramér-Rao下界
    4.5 仿真分析
    4.6 本章小结
第五章 基于量化测量值的线性二次型高斯控制
    5.1 引言
    5.2 问题描述
    5.3 基于给定编码器的最优控制器
    5.4 基于给定控制器的最优编码器
    5.5 无限时间线性二次型高斯控制性能分析
    5.6 仿真分析
    5.7 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读博士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3770478