一種基于遺傳算法的NCS控制器延時約束參數(shù)優(yōu)化方法

，，

(貴州大學電氣工程學院，貴州 貴陽 550025)

An Optimized Method of Time-delay Constraint Parameter ofNCS Controller Based on Genetic Algorithm

ZHANG He，WANG Honglei，LI Na

(The Electrical Engineering College, Guizhou University,Guiyang 550025，China)

一種基于遺傳算法的NCS控制器延時約束參數(shù)優(yōu)化方法

張赫，王紅蕾，李娜

(貴州大學電氣工程學院，貴州 貴陽 550025)

An Optimized Method of Time-delay Constraint Parameter ofNCS Controller Based on Genetic Algorithm

ZHANG He，WANG Honglei，LI Na

(The Electrical Engineering College, Guizhou University,Guiyang 550025，China)

摘要：網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)(NCS)設計中，如何提高系統(tǒng)性能質(zhì)量(QOP)及網(wǎng)絡服務質(zhì)量(QOS)一直是本領域的熱點問題，而對于此類問題的尋優(yōu)過程必然需要以網(wǎng)絡系統(tǒng)的數(shù)據(jù)延遲以及丟包問題展開。針對此問題，提出了一種基于遺傳算法的網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)閉環(huán)延遲約束參數(shù)優(yōu)化方法。在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的情況下提高控制質(zhì)量。最后給出了一組仿真參數(shù)，驗證了方法的可行性與有效性。

關鍵詞：網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)；QOP；QOS；遺傳算法；閉環(huán)延時參數(shù)

中圖分類號：TP202；TP393

文獻標識碼：A

文章編號：1001-2257(2015)03-0054-04

收稿日期：2014-12-04

Abstract：How to improve the quality of performance(hereafter called QOP) and the quality of service(hereafter called QOS) in the design of networked control systems (hereafter called NCS) has been the hotspot in the field of NCS， but few achievements in the current study mentioned the coordination design method of the two. Aiming at this problem， To improve the quality of network service on the basis of guarantee the QOP， in this paper a genetic algorithm based optimal design method about the parameter of Closed-loop delay time is proposed after the analysis and summary about some recent research results. Finally a simulation example is given to verify the feasibility and effectiveness of the method.

作者簡介：張赫(1989-)，男，山東臨沂人，碩士研究生，研究方向為網(wǎng)絡化控制及其應用；王紅蕾(1959-)，男，北京人，教授，博士研究生導師，博士研究方向為網(wǎng)絡技術在控制系統(tǒng)中的應用、管理系統(tǒng)工程；李娜(1990-)，女，山東濟寧人，碩士研究生，研究方向為控制理論及其應用。

Key words：network control system； QOP； QOS； genetic algorithm； closed-loop delay parameter

0引言

網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)(NCS)是伴隨計算機技術及自動控制技術的發(fā)展產(chǎn)生的，它將分布于不同未知的控制器，傳感器，執(zhí)行器通過數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡連接形成閉環(huán)回路，網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)存在許多自身優(yōu)點，如數(shù)據(jù)共享，遠程操作與控制，以及減少點對點線路鋪設等。目前，網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)仍然是控制領域的研究熱點。但是，在帶來許多優(yōu)點的同時，由于數(shù)據(jù)傳輸信道的共享，網(wǎng)絡化控制也面臨著許多問題，如傳輸延時問題和丟包問題等。此類問題的出現(xiàn)降低了系統(tǒng)的控制質(zhì)量也使得網(wǎng)絡服務質(zhì)量(QOS)下降。因此，一個實際的NCS中其網(wǎng)絡的服務承載能力是一定的，在資源可調(diào)度的情況下，有效地分配資源可以減小延時時間，保證控制質(zhì)量，同時采用合理的調(diào)度策略能夠使網(wǎng)絡負載在最佳狀態(tài)以提高網(wǎng)絡QOS。

針對網(wǎng)絡化系統(tǒng)設計問題，有很多學者在此領域進行過研究[1CD*27]。在其研究中比較全面地闡述了針對多種數(shù)據(jù)的調(diào)度算法，提高了通信質(zhì)量，然而是建立在針對源數(shù)據(jù)采集量已知的基礎上優(yōu)化調(diào)度，沒有提及在設計時的延時約束問題。

針對上述研究總結，先前的研究多是針對確定系統(tǒng)來優(yōu)化網(wǎng)絡資源的調(diào)度，提及綜合設計的多是近似的優(yōu)化處理，無法明確的給出多個控制器閉環(huán)延時的優(yōu)化設計。在此，提出一種結合遺傳算法的NCS控制器設計策略，通過網(wǎng)絡的最佳負載要求采用遺傳算法尋優(yōu)各個回路閉環(huán)延遲約束時間并以此為約束進行控制器設計，在保證控制系統(tǒng)控制質(zhì)量的前提下盡可能充分利用網(wǎng)絡資源，提升網(wǎng)絡的QOS。

1NCS控制系統(tǒng)控制器設計

網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)回路由控制器和遠端控制節(jié)點組成，遠端節(jié)點又包括執(zhí)行器，傳感器和被控對象3個機構，被控對象由傳感器采集信息后發(fā)送給遠端控制器機構處理后得到控制指令，再由通信網(wǎng)絡傳遞給執(zhí)行機構進行控制，將遠端機構視為1個節(jié)點處理就會得到一個由主控制節(jié)點和多個分布節(jié)點組成的網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)模型，如圖1所示。多個節(jié)點對象共同組成控制系統(tǒng)，由于通信網(wǎng)絡的共享，大量數(shù)據(jù)傳輸時一定會存在延時問題，考慮到相比于網(wǎng)絡延時，節(jié)點上執(zhí)行的延時非常小，因此，忽略由執(zhí)行、計算帶來的延時。多數(shù)據(jù)傳輸時數(shù)據(jù)的延時分為2個部分，以回路i為例，一是由控制對象傳輸實時數(shù)據(jù)到達控制器的延時τ1，另一個是控制信號由控制器到執(zhí)行機構的傳輸延時τ2，共同組成一次控制的總延時τ=τ1+τ2。控制回路的質(zhì)量直接依賴于閉環(huán)傳輸延時，因此，延時的大小直接決定著整個NCS控制系統(tǒng)的控制質(zhì)量，同時延時的存在同樣使得網(wǎng)絡化服務質(zhì)量QOS降低，系統(tǒng)設計時應盡可能避免延時產(chǎn)生。針對此問題，許多學者曾提出過關于保證穩(wěn)定條件下確定閉環(huán)延遲的上限的方法，如采用矩陣不等式等相關理論確定方法等。

圖1　網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)

當排隊等待信號序列超出限制區(qū)域長度時，會引起數(shù)據(jù)包丟失問題，數(shù)據(jù)包丟失會使得延時在原有基礎上增加固定周期的整數(shù)倍，T=τ+kTi。k為丟失數(shù)據(jù)包的個數(shù)，為更清楚的說明丟包對閉環(huán)控制的影響，其設計如圖2所示。無論是從傳感器到控制器的采樣數(shù)據(jù)包丟失，還是控制器到執(zhí)行器的控制數(shù)據(jù)包丟失，都會使執(zhí)行機構的執(zhí)行延時增加Ti。丟包問題的出現(xiàn)嚴重影響控制系統(tǒng)的QOS，在實際控制控制系統(tǒng)設計時就應避免丟包的出現(xiàn)。另外多包傳輸問題同樣會增加系統(tǒng)的負擔，由于傳輸通道的共享，多包傳輸問題會使得傳輸數(shù)據(jù)增加，導致通道阻塞甚至丟失數(shù)據(jù)，從而使得控制數(shù)據(jù)缺失，導致控制失真。

圖2　數(shù)據(jù)包丟失引起的控制延時

在實際的NCS中由于眾多節(jié)點的存在以及網(wǎng)絡的共享使得在有限網(wǎng)絡傳輸條件下必定會存在一個最佳負載點。在此點時，網(wǎng)絡的總體利用率和網(wǎng)絡QOS會達到最優(yōu)，因此，在設計時滿足控制對象要求下，合理設計控制器的閉環(huán)延遲上限將會提高整個NCS的性能。

針對上述分析，考慮在網(wǎng)絡負載能力一定的情況下，引入遺傳算法對多個對象進行控制器的閉環(huán)延遲約束時間進行優(yōu)化訓練，使得最終設計不但滿足控制質(zhì)量同時，還能最大程度的滿足網(wǎng)絡QOS。

2NCS控制器閉環(huán)延時約束優(yōu)化

遺傳算法作為一種優(yōu)化算法，在針對多個對象參數(shù)優(yōu)化方面具有很大的優(yōu)勢，其追尋的是整個種群的優(yōu)化，因此，在具有多個對象節(jié)點的網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中引入此算法是可行的，而且，遺傳算法的魯棒特性和其簡單的操作規(guī)則也令其應用更加方便。在此，采用遺傳算法優(yōu)化控制器閉環(huán)延時設計上限。

假定在需設計的NCS中，所有數(shù)據(jù)包傳輸方式均為單包傳輸，則在一個具有N個控制對象(U1，U2……Un)的NCS中，每個控制器的閉環(huán)延遲約束τi必須服從如下變化范圍，即

τ1為單個數(shù)據(jù)包的傳輸時間，由于采用的數(shù)據(jù)包長度為定值l，故其值為定值；Ti代表回路i的采樣周期，2個參數(shù)表征閉環(huán)延遲約束的時間約束。而網(wǎng)絡的負載以及控制的質(zhì)量正是需要對閉環(huán)延遲τi的設計，因此，遺傳算法需要優(yōu)化的對象[τ1，τ2，τ3…τi…τN]。

根據(jù)對象特點為滿足網(wǎng)絡科調(diào)度條件，在編碼時應以一個數(shù)據(jù)包傳輸?shù)幕緯r間作為單位進行編碼。在此，選用適用于多個對象訓練的浮點型編碼方式。應用的基本流程如圖3所示。

圖3　應用基本流程

由圖3可以看出，遺傳算法的給出需要定義適應度函數(shù)作為優(yōu)化標準，根據(jù)設計目的，當閉環(huán)延時約束時間設計合適時，NCS在保證控制質(zhì)量的前提下，可以使網(wǎng)絡在最佳負載狀態(tài)，在訓練參數(shù)范圍給定時已經(jīng)保證了最終的設計不會超出控制質(zhì)量限制，因此，可以根據(jù)訓練參數(shù)帶來的負載與網(wǎng)絡最佳負載吻合度定義適應度函數(shù)。

參考文獻根據(jù)中的相關公式可以總結得出，在數(shù)據(jù)包長度一定的網(wǎng)絡環(huán)境下，實際負載可表示為： 參數(shù)優(yōu)化結束，采用中提出的線性二次離散設計方法進行各控制器設計，并且在網(wǎng)絡調(diào)度時，依照各回路的閉環(huán)延時約束指導各節(jié)點帶寬分配規(guī)則，這樣就使得保證性能質(zhì)量的前提下，整個系統(tǒng)的運行維持在較高質(zhì)量的服務下。另外，當系統(tǒng)中部分節(jié)點需要較高的控制要求時，可以再訓練之初縮小其訓練范圍，以保證該節(jié)點的訓練結果處于要求范圍。

N為控制節(jié)點的個數(shù)；τi即為對應控制器閉環(huán)延時約束。顯然，一個NCS中，實際負載小于網(wǎng)絡最大承載量時系統(tǒng)才是可調(diào)度的[9CD*212]。在一個設計之初，網(wǎng)絡的負載能力是一定的，最佳負載量B也可以根據(jù)總負載量給出。因此，根據(jù)上述描述，適應度函數(shù)可以表示為：

在此適應度函數(shù)下，網(wǎng)絡的閉環(huán)延遲參數(shù)訓練以尋求適應度函數(shù)的最小值為目標。顯然，在訓練之初，當各回路均采用所提供的最大延時上限仍不能滿足網(wǎng)絡負載條件時表明，各節(jié)點的控制要求在網(wǎng)絡承受范圍之外，此時，參數(shù)的訓練沒有實際意義，應當改變節(jié)點控制要求或者網(wǎng)絡初始條件，在此只考慮一般情況下的設計問題。

另外遺傳算法的完成過程中需要對種群變量進行選擇，交叉，變異的操作，即

a.選擇。在此采用聯(lián)賽選擇法，新種群產(chǎn)生后隨機選擇K個個體進行比較，選擇最優(yōu)個體進入下一代。參與選擇的個體放回父代，如此反復，直到產(chǎn)生N個個體。

b.交叉。選擇均與交叉方式，每個父代基因等概率的參與交叉運算，每一代中交叉的概率為Pr。

c.變異。為了使搜索在整個空間內(nèi)移動，并且增加基因的多樣性，在此選擇均勻變異，從父代中隨機選擇K個個體，隨機選擇某個基因進行一定范圍的隨機值替換，選擇的概率PB事先給出。

完成上述定義后，給出初始種群的數(shù)量N，以及終止迭代條件(最大迭代次數(shù)和適應度函數(shù)目標)，最后設定相關操作概率后按照圖3進行迭代，即可得到每個控制器閉環(huán)延遲約束。基于遺傳算法的NCS控制器設計流程為：

a.給定網(wǎng)絡初始條件，確定網(wǎng)絡最佳負載B。

b.根據(jù)網(wǎng)絡控制節(jié)點的采樣時間限制，確定各個節(jié)點閉環(huán)延遲約束的范圍(τi，Ti)。

c.判斷網(wǎng)絡性能是否滿足最差延遲時間要求，如果不能滿足，進行初始條件的重新協(xié)調(diào)，如改變給定網(wǎng)絡條件，降低控制要求等。

d.在網(wǎng)絡條件滿足整定要求的情況下，依照網(wǎng)絡最佳負載(取網(wǎng)絡帶寬的80%)對個控制閉環(huán)延遲約束時間進行遺傳算法整定。訓練時，各參數(shù)的變化應當以單包傳輸時間為基本時間單位，得出每個控制器的閉環(huán)延遲約束(τ1，τ2，τ3…τi…τN)。

e.按照整定參數(shù)指導每個控制器的設計，同時指導網(wǎng)絡的調(diào)度。此時，網(wǎng)絡產(chǎn)生的信息量，即為此網(wǎng)絡條件下的最佳負載信息量。

3數(shù)字實例

為驗證所提方法的實用性，在此，給出一個針對10個被控對象節(jié)點的NCS優(yōu)化實例，同樣在參數(shù)優(yōu)化時忽略由執(zhí)行計算帶來的延時部分，針對10個被控對象，需要進行(τ1，τ2……τ10)的優(yōu)化，根據(jù)系統(tǒng)條件，每個回路限制采樣時間(s)不得超過(0.05，0.05，0.055，0.06，0.065，0.07，0.07，0.09，0.1，0.12)。所仿真的網(wǎng)絡參數(shù)模型如表1所示。

表1　仿真網(wǎng)絡參數(shù)模型

對系統(tǒng)10項閉環(huán)延時約束進行合理范圍內(nèi)的優(yōu)化訓練，時間最小取值為0.001 s，以此為時間單位經(jīng)遺傳算法訓練，在遺傳算法中給定初始種群數(shù)為10，最大迭代次數(shù)為100次，交叉概率Pr設定為0.85，變異概率PB設定為0.07。按照前述流程進行迭代。運算截止后得出控制器閉環(huán)延時約束條件如表2所示。

表2　遺傳算法優(yōu)化仿真結果

4結束語

繼DCS，F(xiàn)CS之后NCS成為工控領域又一個新的研究熱點，雖然目前在NCS方面的研究大多基于理論層面，但是相信，其應用在不久的將來一定會普及。同時，需要認識到的是NCS在帶來數(shù)據(jù)共享和控制靈活等方面優(yōu)勢的同時也伴隨著許多像控制延時，數(shù)據(jù)擁塞這樣的問題，尤其是快速發(fā)展的在無線網(wǎng)絡中，由于通信條件的限制，丟包問題和能量損耗問題等[13]尤為嚴重。此外，在該領域中，高級算法的應用很少涉及[14]，因此，提出了基于遺傳算法的控制器延時參數(shù)優(yōu)化算法。但是，該方法在一定程度協(xié)調(diào)了網(wǎng)絡控制質(zhì)量與服務質(zhì)量的同時也存在著許多問題，如通過該算法優(yōu)化只能得到一組參數(shù)，但是實際系統(tǒng)中可能存在多組最優(yōu)解等。另外，在其他學者成果的基礎上理論性地提出了一種優(yōu)化方法，仿真結果表明，網(wǎng)絡工作時處于最佳負載附近。

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