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基于事件触发机制的核电站智能诊断专家系统置信规则库的研究

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原子能科学技术 2017年第3期51卷 485-493页

作者：钱虹马萃萃上海电力学院自动化工程学院上海200090 上海市电站自动化技术重点实验室上海200072

为提高核电站故障诊断的准确性和及时性,提出采用以核电站主要设备运行参数的报警状态为事件的触发机制对核电站设备故障进行诊断,利用核电站相关运行参数的信息集合建立事件触发下的核电站智能诊断专家系统置信规则库,而构建规则库采... 详细信息

为提高核电站故障诊断的准确性和及时性,提出采用以核电站主要设备运行参数的报警状态为事件的触发机制对核电站设备故障进行诊断,利用核电站相关运行参数的信息集合建立事件触发下的核电站智能诊断专家系统置信规则库,而构建规则库采用故障机理模型与核电模型等相结合的方式,即在故障引起的报警下进行描述故障的征兆集合提取、规则的表示和规则变量的设定。通过在核电模型中人为引入故障,利用基于事件触发机制的核电站智能诊断专家系统进行故障诊断。诊断结果表明,本系统诊断出的故障类型与在核电模型中引入的故障类型一致,验证了本系统诊断结果的准确性,证明了此规则库的有效性和可行性。

关键词：事件触发机制报警状态专家系统故障诊断置信规则库

事件触发机制下复杂网络系统的状态估计器与H∞滤波器设计

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事件触发机制下复杂网络系统的状态估计器与H∞滤波器设计

作者：武芳南京财经大学

学位级别：硕士

近年来,复杂网络在很多领域都获得了大量的关注.研究者们对复杂网络系统也给予了极大的关注,并取得了许多研究成果,包括网络控制、可靠性分析和状态估计等.由于动态系统的状态估计问题和滤波器设计问题在很多研究领域是相当重要的,在复... 详细信息

近年来,复杂网络在很多领域都获得了大量的关注.研究者们对复杂网络系统也给予了极大的关注,并取得了许多研究成果,包括网络控制、可靠性分析和状态估计等.由于动态系统的状态估计问题和滤波器设计问题在很多研究领域是相当重要的,在复杂网络系统中研究这些问题则具有重要的理论意义和应用价值.在实际的网络环境中,由于信息传输量不断增大而网络带宽有限,为了有效节约带宽、减少网络负荷,越来越多的研究者们将事件触发机制应用于网络化控制研究中.同时,为了提高传输信道的通讯能力,量化机制在网络控制系统的研究中得到了广泛的应用.基于此,为了高效地节约网络带宽资源、降低网络负荷,本文研究了基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的状态估计器和H滤波器设计问题.具体从如下几个方面展开研究:1.在第二章中,为了减轻网络传输的负担,引入了事件触发机制和量化机制,研究了基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的状态估计问题.利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式技术,得到了状态估计误差系统渐近稳定的充分性条件,并且给出了理想的状态估计器的设计方法.2.在第三章中,考虑到网络系统中信息传输量大而网络带宽受限的特性,研究了一类基于事件触发机制和量化的复杂网络系统的H滤波器设计问题,基于事件触发机制建立了一个滤波误差系统模型,利用线性矩阵不等式技术,给出了系统指数均方渐近稳定的充分性条件,并进一步给出了H滤波器设计算法.最后,总结了本文的主要研究内容以及今后的研究工作.

关键词：复杂网络系统事件触发机制量化机制状态估计 H∞滤波器

基于事件触发机制的可重构机械臂分散最优容错控制研究

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基于事件触发机制的可重构机械臂分散最优容错控制研究

作者：潘强长春工业大学

学位级别：硕士

随着机器人领域的研究日益成熟且应用广泛,服务于各行各业中的机器人已经是人类不可或缺的工作伙伴。依赖着科技的进步、生产力的发展,人类对于机器人的需求标准越来越高,只能执行单一任务、体积庞大、构形单一且造价高昂的传统工业机... 详细信息

随着机器人领域的研究日益成熟且应用广泛,服务于各行各业中的机器人已经是人类不可或缺的工作伙伴。依赖着科技的进步、生产力的发展,人类对于机器人的需求标准越来越高,只能执行单一任务、体积庞大、构形单一且造价高昂的传统工业机械臂已不足以满足复杂多变的任务需求。因此,可以执行多种任务、成本低且性能突出的可重构机械臂受到了广泛的关注。可重构机械臂是一类由标准模块和接口所组成的机械臂系统,能够根据不同的环境需求通过改变自身构形或更换模块来完成任务。可重构机械臂凭借其“可重构”和“模块化”的特性倍受研究人员的关注,目前已经广泛地应用在工业制造、航空航天、深海探测、军事战场以及空间在轨组装等领域。随着可重构机械臂的不断发展,其被更多地应用于一些复杂多变且人类无法直接参与的环境之中,因此除了要保证系统安全稳定地完成对应的任务目标外,如何减少系统的能量损耗提高其续航能力、降低系统软硬件承担的数据传输量以提升其工作性能具有更重要的研究意义。此外,对于在恶劣环境中长时间持续性工作的可重构机械臂系统,其适配器元件将不可避免的发生故障,这一现象将影响整个系统的稳定性,甚至会使系统以不可预知的方式工作。因此,如何对工作在资源、能源受限环境下的可重构机械臂系统控制性能、能量损耗和故障补偿联合优化是一个亟待解决的问题。本文针对上述问题,研究了基于事件触发机制的可重构机械臂分散最优容错控制方法,具体研究内容包括:（1）关节力矩传感器辅助下可重构机械臂子系统动力学模型的建立考虑到所建立动力学模型的实际应用性和通用性,将整体的可重构机械臂系统动力学模型分解为若干个动力学子系统并分别进行建模。基于关节力矩反馈技术并利用局部已知的模型信息建立了可重构机械臂子系统动力学模型,并针对非仿射执行器故障和建模的不确定性进行深入分析,为后续的分散控制策略、容错控制方法以及对模型不确定性的补偿打下了坚实基础。（2）基于循环神经网络辨识器的可重构机械臂事件触发式分散最优跟踪控制利用已构建的子系统动力学模型,研究了一种基于事件触发机制和循环神经网络辨识器的可重构机械臂分散最优跟踪控制方法,解决了控制性能与能耗的联合优化问题。首先,针对子系统模型不确定项,设计一种循环神经网络辨识器对其进行辨识。然后,将模型估计值与系统状态、控制律一同构造出显含任务目标的性能指标函数并设计合理的事件触发条件。基于神经动态规划算法,利用评判神经网络对事件触发哈密顿-雅可比-贝尔曼方程进行近似求解,最终得到事件触发分散最优跟踪控制策略。（3）基于非周期性更新策略的可重构机械臂分散最优容错控制考虑突发的非仿射执行器故障情况,提出了一种可重构机械臂事件触发式分散最优容错控制方法,解决了基于自学习优化思想的可重构机械臂轨迹跟踪与故障容错控制问题。首先,针对子系统动力学模型中的不确定项设计了一种基于事件触发机制的分散鲁棒控制器进行补偿;其次,针对非仿射执行器故障构建了一种自适应故障观测器对故障进行实时有效的估计;接下来,将故障的估计值与系统状态、控制律一同构成改进型值函数,进而将容错控制问题转化为相应的最优控制问题解决;最后,将非周期性更新策略与神经动态规划算法相结合,利用单评判神经网络在线逼近哈密顿-雅可比-贝尔曼方程,实现了面向突发非仿射执行器故障的可重构机械臂分散最优容错控制。

关键词：可重构机械臂最优控制神经动态规划事件触发机制容错控制

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基于事件触发机制的机械臂控制策略研究

基于事件触发机制的机械臂控制策略研究

作者：费文炜江南大学

学位级别：硕士

机器人产业近年来发展迅速,其在工业生产以及社会生活中都扮演着越来越重要的角色。作为机器人的关键部位,机械臂是一种多输入多输出、强非线性、强耦合的复杂被控对象,且具有很强的模型不确定性,因此机械臂的控制问题成为一个热点。传... 详细信息

机器人产业近年来发展迅速,其在工业生产以及社会生活中都扮演着越来越重要的角色。作为机器人的关键部位,机械臂是一种多输入多输出、强非线性、强耦合的复杂被控对象,且具有很强的模型不确定性,因此机械臂的控制问题成为一个热点。传统的周期采样控制会浪费大量系统资源,如网络带宽、节点能量和计算资源。但是事件触发机制能在保证系统性能的前提下,根据被控对象状态实时调整触发间隔进行按需控制,有效降低系统的资源消耗。因此本文基于事件触发机制,对机械臂的控制问题进行了研究。主要内容包括:基于Euler-Lagrange方程对机械臂系统进行建模,针对外界未知扰动,提出了一种基于事件触发机制的滑模跟踪控制策略。通过设计相应的事件触发滑模控制律及其触发条件,保证了系统的抗干扰能力。控制律的切换增益设计为与系统状态相关的函数,保证了系统的期望跟踪性能。采用Lyapunov稳定性理论,推导出控制器产生期望跟踪性能的充分性条件,并计算出事件间隔的非零下界,保证了所提出的事件触发条件不会产生Zeno现象。通过对双连杆机械臂的仿真,验证了所提出控制方法的有效性。考虑到机械臂系统的模型不确定性,提出了一种基于自适应事件触发机制的神经网络控制策略。在该触发机制下,控制器采用神经网络进行近似,通过设计相应的自适应事件触发条件,生成神经网络近似所需的事件数,以降低计算资源消耗。在传统的神经网络控制器的基础上,本文还提出了一种新的权重更新律,在触发时刻对神经网络权重进行非周期调整。为分析系统的稳定性,将事件触发系统建模为非线性脉冲动态系统,并利用Lyapunov理论证明了系统的局部最终有界性。所设计的事件触发条件同时与系统状态和事件触发误差相关,为了避免系统状态在最终界产生不必要的事件,使用死区算子将事件触发误差重置为零。然后通过计算事件间隔的非零下界,保证了所提出的自适应事件触发条件不会产生Zeno现象。仿真验证了所提出控制方法的有效性。针对多机械臂系统,本文提出了一种分布式事件触发控制策略,用于机械臂之间的通信,以及单机械臂的本地控制器更新。然后提出了一种分布式一致性控制协议,基于系统状态信息,设计了多机械臂系统的分布式事件触发函数。接着给出了能够保证多机械臂系统事件触发一致性的充分条件,并且证明了事件触发时间序列不会发生Zeno现象。通过对多个双连杆机械臂组成的系统进行仿真,验证了所提出控制方法的有效性。

关键词：机械臂系统事件触发机制滑模控制神经网络控制一致性控制

基于事件触发机制的变风量空调系统预测控制方法研究

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基于事件触发机制的变风量空调系统预测控制方法研究

作者：陈青青西安建筑科技大学

学位级别：硕士

暖通空调系统能耗占据建筑总能耗的百分之五十以上,为了响应国家的“双碳”战略,大力发展暖通空调节能技术从而降低系统总能耗就显得尤为重要。变风量(Variable Air Volume,VAV)空调系统因其高节能率和高灵活性等方面的优势已成为现代... 详细信息

暖通空调系统能耗占据建筑总能耗的百分之五十以上,为了响应国家的“双碳”战略,大力发展暖通空调节能技术从而降低系统总能耗就显得尤为重要。变风量(Variable Air Volume,VAV)空调系统因其高节能率和高灵活性等方面的优势已成为现代建筑空调系统的主要选择之一,并在我国大型公共建筑中得到了广泛的应用。但由于其多变量耦合特性,以及各控制回路存在的滞后属性,如何有效保证变风量空调系统稳定、安全高效地运行,是其控制技术研究的重点。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC),是一种以优化理论为基础的多变量控制策略,其主要特点是能够处理多变量系统耦合问题以及显式地考虑系统输入输出量的物理约束,故在变风量空调系统中得到了广泛的应用。本文针对变风量空调控制系统,提出一系列基于事件触发机制的新型预测控制方法,从在线计算量、闭环控制性能等多个方面对其进行优化,具体包含以下研究内容:首先,针对系统维数增加以及控制时域和预测时域增大导致预测控制在线计算量显著增长的问题,提出了一种新型的事件触发预测控制算法。首先提出了基于输出斜率及斜率变化率的这种更符合系统动态特点的触发机制,构造并描述了基于输出斜率及斜率变化率的事件触发预测控制算法。然后利用樽海鞘寻优算法对所提控制策略的进行参数整定。最终通过仿真验证了所提事件触发预测控制算法的可行性及有效性。其次,针对网络化变风量空调系统面临网络及计算资源受限的问题,提出了准二次微分型事件触发预测控制算法。首先,基于最优预测状态和实际状态之间误差的斜率变化构造了准二次微分型事件触发机制。在此基础上提出了准二次微分型事件触发预测控制算法,同时进一步证明了该控制系统不存在芝诺(Zeno)现象。此外,从理论上严格推导了算法的可行性和闭环系统的稳定性条件。最后,对空调系统中的弹簧阻尼减震器实例进行仿真,验证了所提算法的有效性以及适用性。最后,对本文所提事件触发预测控制算法开展实验验证研究。首先在四容水箱实验平台上开展了控制算法验证,所提方法和现有预测控制方法相比,求解次数分别实现了45.5%、49%的改进。其次,在变风量空调半实物仿真实验平台上对所提算法进行实验验证,所以算法与传统预测控制算法相比,求解次数分别减少了54.5%、49%。实验结果表明本文所提事件触发预测控制策略能够有效地降低变风量空调系统通信及计算资源消耗,且具有良好的控制效果。

关键词：模型预测控制变风量空调系统事件触发机制参数整定

基于事件触发机制的可重构机械臂最优抗饱和控制研究

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基于事件触发机制的可重构机械臂最优抗饱和控制研究

作者：宋子瑶长春工业大学

学位级别：硕士

随着机器人领域的研究日渐成熟,其发展空间愈加广阔,在各领域中,机器人可协助人类高效完成相应工作。随着科技和生产力的不断提升,人们对于机器人的要求也随之而来变得越来越高。传统的工业机械臂由于体积庞大、构形单一以及高昂的制造... 详细信息

随着机器人领域的研究日渐成熟,其发展空间愈加广阔,在各领域中,机器人可协助人类高效完成相应工作。随着科技和生产力的不断提升,人们对于机器人的要求也随之而来变得越来越高。传统的工业机械臂由于体积庞大、构形单一以及高昂的制造成本等原因,只能执行单一任务,无法在复杂多变的环境下出色完成任务。因此,可重构机械臂作为能够执行多种任务、具有良好的控制性能以及造价成本低等优势得到了广泛关注。可重构机械臂系统可根据不同的任务环境改变自身的构形以及模块数量的增减来完成任务。因其具有“可重构”的特性,在智能制造、抢险救援、空间探测等领域都得到了广泛的应用。随着科学研究的不断发展,可重构机械臂常被应用在人类无法直接参与的环境中,在硬件资源受限的前提下,除了保证其在安全稳定的情况下完成任务,如何减少系统的能量损耗、增强数据传输能力以及提升工作效率具有重要的研究意义。此外,考虑到可重构机械臂长时间高强度工作在复杂危险的环境中,其系统中的零件不可避免会发生故障,这将严重影响系统的控制性能,甚至发生不可预估的后果。因此,如何在资源和能源受限的复杂环境中提高可重构机械臂系统的稳定性、对故障进行补偿并保证系统平稳运行是一个值得关注的问题。故针对可重构机械臂系统的抗饱和控制以及容错控制的探究,全文的具体研究内容如下:(1)考虑输入约束的可重构机械臂子系统动力学模型的建立考虑系统自身的结构属性,将可重构机械臂系统拆分为多个子系统分别建立动力学模型。采用关节力矩反馈技术并利用系统局部已知的模型信息,对可重构机械臂子系统建立具有输入约束的动力学模型。此外,针对多故障并发的可重构机械臂系统,在考虑模型不确定性的基础上进一步分析,为后续控制方法的深入研究打下了坚实的基础。(2)输入约束下可重构机械臂系统最优抗饱和跟踪控制考虑到可重构机械臂系统在实际应用中会出现执行器输入饱和这一现象,提出了一种基于事件触发机制的最优抗饱和控制方法。首先,采用双曲正切函数对系统的输入进行有效的限制,解决了由于输入过大而导致系统损坏这一问题,提高了系统运行的安全性。其次,通过对模型的估计和系统的状态以及控制律共同构建合适的值函数,并设计合理的触发条件。在自适应动态规划算法的思想上,通过建立的单评判神经网络对事件触发下的哈密顿-雅克比-贝尔曼方程近似求解,保证了可重构机械臂系统的稳定性,并通过实验验证了所提出控制算法的有效性。(3)多故障并发的可重构机械臂系统事件触发式分散自学习最优容错控制针对同时发生执行器故障和传感器故障的可重构机械臂系统,提出了一种非周期更新下的分散主动容错最优抗饱和控制方法,解决了可重构机械臂发生多故障时的容错控制问题,并满足系统的轨迹跟踪保持最优状态。首先,采用分散控制理论对子系统单独进行动力学建模。其次,在多故障并发时,采用微分同胚原理设计一阶滤波器,将传感器故障转换为执行器故障,通过构建的自适应观测器对突发故障进行实时观测和估计。随后,在考虑系统受输入约束的条件下,采用故障的观测值与系统状态、控制律搭建改进型的性能指标函数,将系统的主动容错控制问题转换为最优控制问题进行具体分析。最后,采用近似动态规划算法与非周期采样策略相结合,利用评判神经网络在线逼近哈密顿-雅可比-贝尔曼方程,解决了面向多故障并发的可重构机械臂系统分散主动容错最优控制问题。

关键词：可重构机械臂事件触发机制抗饱和控制最优控制容错控制

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基于事件触发机制的多高速列车一致性控制

基于事件触发机制的多高速列车一致性控制

作者：李钰大连交通大学

学位级别：硕士

随着社会经济不断发展,人民群众的客货运需求日益增长,推动着铁路的行车密度和列车的运营速度不断提高。高速列车在行驶过程中会受到多种因素的影响,传统人工驾驶列车的方式已无法满足当前安全行车的要求,列车自动驾驶技术为缓解人工驾... 详细信息

随着社会经济不断发展,人民群众的客货运需求日益增长,推动着铁路的行车密度和列车的运营速度不断提高。高速列车在行驶过程中会受到多种因素的影响,传统人工驾驶列车的方式已无法满足当前安全行车的要求,列车自动驾驶技术为缓解人工驾驶的压力提供了解决途径。在此技术的基础上,实现多高速列车的协同运行不仅能增加铁路的行车密度、提升铁路运载效率,还能大大优化列车之间的追踪间隔,保障列车安全可靠运行。然而,在实际应用中,由于网络带宽和通信容量有限,列车间难以进行充分的信息交换。因此,在事件触发机制下,针对多高速列车的一致性控制算法进行研究具有重要的现实意义。基于多智能体一致性技术,本文主要工作如下:(1)对高速列车相关领域的现实背景和研究现状进行系统的总结,阐述了多智能体发展现状。针对图论、事件触发机制、DoS攻击等相关理论开展深入研究,为多高速列车一致性控制的实现提供理论支撑。对高速列车的受力情况进行分析,讨论高速列车单质点模型和多质点模型的优缺点并给出两种模型下的动力学方程。(2)建立了多高速列车的动力学模型,对基于事件触发机制的多高速列车协同控制开展了相关的研究。针对领导列车带有未知输入的多高速列车系统,提出了基于观测器的事件触发策略,设计了一个分布式事件触发控制器,以实现列车的安全、稳定运行。利用Lyapunov理论证明了所设计的控制器的有效性,通过数值仿真验证了理论分析的正确性。(3)论文考虑了DoS攻击对多高速列车协同运行的影响。对DoS攻击多高速列车无线通信网络的过程进行说明,并采用信息确认机制检测列车通信网络是否受到DoS攻击。基于多高速列车的动力学模型,提出了列车通信网络在存在DoS攻击时的事件触发一致性控制策略,给出在系统正常和受到DoS攻击时两种状态下的分段控制器,以实现跟随列车对领导列车的有效跟踪,并通过仿真实验进行验证。

关键词：多高速列车事件触发机制 DoS攻击分段控制器

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基于事件触发机制的分布式滤波器设计

基于事件触发机制的分布式滤波器设计

作者：丛纲东北石油大学

学位级别：硕士

近年来,随着传感器技术、计算机技术、通信技术的日益提升,已经有许多领域开始使用具有优良的信息采集、处理和传输能力的传感器网络。传感器网络允许相邻节点间的数据传输,除了自身信息,每个节点也可以获取邻居信息。分布式滤波是以传... 详细信息

近年来,随着传感器技术、计算机技术、通信技术的日益提升,已经有许多领域开始使用具有优良的信息采集、处理和传输能力的传感器网络。传感器网络允许相邻节点间的数据传输,除了自身信息,每个节点也可以获取邻居信息。分布式滤波是以传感器网络为硬件基础,旨在通过传感器网络中相邻节点之间的协作对监控对象进行状态估计,研究的挑战之一在于如何利用获取的邻居信息,而另一项挑战在于分析信息传输过程中的网络化诱导现象对滤波性能造成的影响。由于网络带宽有限,为了避免数据发生碰撞或冲突等现象,通过引入事件触发机制调节信息传输的频率。只有在满足设计的触发条件下,才进行数据传输,于是能够有效避免数据冲突,减少网络诱导现象的发生。因此,研究事件触发机制下分布式滤波器设计问题是非常有意义的。本文讨论了事件触发机制调度下传感器网络中的分布式滤波器构建问题,分别考虑了几类离散时间定常系统,使用李雅普诺夫稳定性理论、随机分析理论与线性矩阵不等式技术等工具,设计了切实可行的分布式滤波器。本文的主要研究内容安排如下。第一,探讨在绝对事件触发机制下带有积分测量的分布式滤波问题。考虑一类离散时间线性时不变系统,以及带有积分测量现象的测量输出。为了减轻网络通信负担,引入阈值衡量当前估计值与上次传输值的差异作为绝对事件触发函数,通过事件触发条件判断数据是否需要发送,从而降低数据传输频率。通过使用李雅普诺夫稳定性理论,得到使滤波误差动态方程满足指数最终有界的充分条件。进而凭借线性矩阵不等式技术计算出期望的滤波器增益矩阵。最后,通过仿真结果验证所提出的分布式滤波算法的有效性。第二,处理相对事件触发机制下带有积分测量和网络攻击的分布式滤波问题。为了减弱阈值选取对事件触发造成的影响,选取了相对事件触发函数,即通过比较当前值与上次传输值差异的范数与上次传输值范数的比值与阈值的差异,进而判定是否进行数据传输。其次,采用伯努利随机变量描述拒绝服务攻击是否发生。根据节点可获得的信息构造分布式滤波器,并给出滤波误差动态方程。建立合理的李雅普诺夫函数,给出保证滤波误差动态方程满足指数最终均方有界的充分条件。运用线性矩阵不等式技术获得滤波器增益参数矩阵。最后,通过数值仿真例子说明分布式滤波算法的有效性。第三,解决动态事件触发机制下带有积分测量和混合攻击的分布式滤波问题。考虑一类非线性时不变系统,将非线性部分划分为线性函数和非线性函数,其中非线性函数满足扇形有界约束条件。其次,为避免固定阈值带来的设计保守性,引入一个内部动态变量调节阈值,降低信息传输频率,进一步提高网络资源的利用率。接着,分别采用两组相互独立的伯努利随机变量,刻画拒绝服务攻击与欺骗攻击是否发生。然后,借助于李雅普诺夫稳定性理论和随机分析理论,建立了保证分布式滤波器在指数最终均方有界下存在的充分条件。运用线性矩阵不等式技术计算滤波器增益参数。最后,通过数值仿真例子验证所设计的分布式滤波算法的可行性。

关键词：传感器网络分布式滤波积分测量事件触发机制网络攻击指数最终(均方)有界性线性矩阵不等式

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事件触发机制的网络控制系统控制器设计

软件导刊 2020年第1期19卷 130-134页

作者：王连耀王天宝江苏大学电气信息工程学院

为了节约控制系统能量与缓解通信网络压力,针对基于事件触发机制的网络控制系统控制器设计问题进行研究。首先,提出一个新颖的事件触发通信方案,并且考虑事件触发通信方案的作用,建立一个时滞控制系统模型;然后,利用李雅普诺夫稳定理论... 详细信息

为了节约控制系统能量与缓解通信网络压力,针对基于事件触发机制的网络控制系统控制器设计问题进行研究。首先,提出一个新颖的事件触发通信方案,并且考虑事件触发通信方案的作用,建立一个时滞控制系统模型;然后,利用李雅普诺夫稳定理论与线性矩阵不等式方法提出两个稳定定理;最后,根据提出的两个定理利用数值例子进行仿真,以验证方案的有效性。当设置触发阈值δ=0.2,性能参数γ=200时,仅由45.3%的采样信号触发通信,相较于时间控制方案,节约了有限的通信带宽。仿真结果表明,该控制方案不仅可以保证控制系统具有一定控制性能,还降低了控制系统通信频率,节约了控制系统能量。

关键词：事件触发机制时滞系统李雅普诺夫稳定理论网络控制系统