Одним из актуальных направлений теоретических и экспериментальных исследований является анализ, моделирование и синтез технических систем с вероятностными взаимодействиями элементов. Работа посвящена разработке имитационных моделей для исследования одного класса таких систем – сетевых систем управления. В качестве каналов передачи данных в таких системах используются промышленные или общедоступные цифровые компьютерные сети. Использование компьютерных сетей в системах управления приводить к новым проблемам: случайная временная задержка в процессе передачи, вероятная потеря пакета данных, возможность асинхронной работы элементов системы. Не учет этих факторов может привести к потере устойчивости системы управления. Для исследования указанных проблем предлагается использовать имитационные модели соответствующих систем управления. В работе разработаны имитационные модели для цифровой системы управления без запаздывания в канале передачи, сетевой системы управления с сетевым каналом связи между датчиком и контроллером. При этом рассмотрены случаи, когда время передачи по сетевому каналу не превышает времени такта квантования и когда время передачи по сетевому каналу может превысить время такта квантования. Для рассмотренных случаев разработаны соответствующие имитационные модели. При моделировании сетевой системы управления, в которой время передачи пакета данных по сетевому каналу могло превысить время такта квантования, предполагалось, что у датчика и контроллера имеется бесконечно большой буфер. Для простоты моделирования было сделано предположение, что, если пакет данных от цифрового датчика не будет передан за один такт квантования на контроллер, то он помещается в буфер датчика. При возможной передаче данных по каналу все пакеты из буфера датчика передаются в буфер контроллера. Предполагалось, что контроллер обрабатывает поступающие данные из буфера последовательно – один пакет в каждый такт квантования. Для моделирования таких ситуаций было предложено использовать соответствующие разработанные случайные процессы. Моделирование функционирования цифровой и сетевых систем управления было проведено в среде Simulink системы Matlab.

система, управление, вероятность, взаимодействие, канал, сеть

1. Абрамов Г.В., Емельянов А.Е., Колбая К.Ч. Анализ времени передачи данных в распределенных сетях с конкурирующим доступом // Вестник ВГУ. 2016. № 4. С. 61–67.

2. Битюков В.К., Емельянов А.Е. Модель канала передачи со случайной задержкой и потерей пакетов данных для сетевых систем управления // Вестник ВГУИТ. 2015. № 3. С. 68–73.

3. Burger M., Zelazo D., Allgower F. Hierarchical clustering of dynamical networks using a saddle-point analysis/ IEEE Transactions on Automatic Control. 2013. V. 58. P. 113–124.

4. Chen X., Hao F. Periodic event-triggered state-feedback and output-feedback control for linear systems. Control, Automation and Systems. 2015. V. 13. № 4. P. 779–787.

5. Fuhrmann P.A., Helmke U. Reachability, observability and strict equivalence of networked linear systems. Mathematics of Control Signals and Systems. 2013. № 2. P. 299–306.

6. Gommans T., Antunes D., Donkers T., Tabuada P., Heemels W. Self-triggered linear quadratic control. Automatica. 2014. V. 50. № 4. P. 1279–1287.

7. Hua M.-D., Hamel T., Morin P., Samson C. Introduction to Feedback Control of Underactuated VTOL Vehicles: A Review of Basic Control Design Ideas and Principles. IEEE Control Systems. 2013. V. 33. № 1. P. 61–75.

8. You K.-Y., Xie L.-H. Survey of Recent Progress in Networked Control Systems. ActaAutomaticaSinica. 2013. V. 39. № 2. P. 101–117.

9. Wu H. Cloud-Based Net – worked Visual Servo Control. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2013. V. 60. P. 554–566.

10. Zhang L. Network-Induced Constraints in Networked Control Systems – A Survey. IEEE Transactionson IndustrialInformatics. 2013. V. 9. P. 403–416.