Luận án tiến sĩ nghiên cứu điều khiển trễ trong hệ thống điều khiển phản hồi qua mạng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - PHẠM NGỌC MINH NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN TRỄ TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN PHẢN HỒI QUA MẠNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG Hà Nội - 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - PHẠM NGỌC MINH NGHIÊN CỨU ĐIỀU KHIỂN TRỄ TRONG HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN PHẢN HỒI QUA MẠNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9.52.02.16 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN, ĐIỆN TỬ VÀ VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : PGS.TS Thái Quang Vinh Hà Nội - 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi, hồn thành hướng dẫn PGS.TS Thái Quang Vinh Các kết nêu luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Hà nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả Phạm Ngọc Minh LỜI CẢM ƠN Luận án hoàn thành với nỗ lực không ngừng tác giả giúp đỡ từ thầy giáo hướng dẫn, bạn bè người thân Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lời tri ân tới PGS.TS Thái Quang Vinh, thầy giáo tận tình hướng dẫn tác giả hồn thành luận án Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới thầy, cô giáo cán Viện Công nghệ thông tin, Học viện Khoa học Công nghệ (Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam) nhiệt tình giúp đỡ tạo mơi trường nghiên cứu tốt để tác giả hồn thành cơng trình mình; cảm ơn thầy, đồng nghiệp nơi mà tác giả tham gia viết có góp ý xác để tác giả có cơng bố ngày hơm Tác giả xin cảm ơn tới Viện Công nghệ thông tin – Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, đồng nghiệp phòng Kỹ thuật điều khiển Hệ thống nhúng nơi tác giả công tác ủng hộ để luận án hoàn thành thời hạn Cuối cùng, tác giả xin gửi tới bạn bè, người thân lời cảm ơn chân thành đồng hành tác giả suốt thời gian qua Hà Nội,ngày tháng năm 2020 Tác giả Phạm Ngọc Minh MỤC LỤC MỤC LỤC Danh mục thuật ngữ Bảng ký hiệu, từ viết tắt Danh sách bảng 10 Danh sách hình vẽ .11 MỞ ĐẦU 13 CHƯƠNG - TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KẾT NỐI MẠNG 19 1.1 Đặt vấn đề 19 1.2 Cấu hình hệ thống điều khiển kết nối mạng 21 1.2.1 Cấu hình tập trung 22 1.2.2 Cấu hình phi tập trung 23 1.2.3 Cấu hình phân tán 24 1.3 Mơ hình hệ thống điều khiển kết nối mạng truyền thông 25 1.3.1 Mơ hình hệ thống 25 1.4 Các vấn đề cần giải hệ thống điều khiển kết nối mạng thời gian thực 27 1.4.1 Sự chậm trễ mạng gây 28 1.4.2 Bỏ gói liệu 30 1.4.3 Rối loạn gói liệu 30 1.4.4 Lỗi lượng tử hóa 31 1.4.5 Cấu trúc liên kết mạng thời gian khác 31 1.4.6 Kênh mờ dần 32 1.4.7 Băng thông mạng thay đổi theo thời gian 32 1.5 Mơ hình hóa phân tích độ trễ mạng 33 1.6 Phương pháp lập lịch GSM cho hệ thống điều khiển kết nối mạng 36 1.7 Một số nghiên cứu giới hệ thống điều khiển kết nối mạng 39 1.8 Một số nghiên cứu nước hệ thống điều khiển kết nối mạng 40 1.9 Kết luận chương 43 CHƯƠNG - MƠ HÌNH THU THẬP DỮ LIỆU QUA MẠNG 45 2.1 Mở đầu 45 2.2 Kiến trúc hệ thống điều khiển kết nối mạng 45 2.3 Ảnh hưởng thời gian trễ hệ thống điều khiển kết nối mạng 47 2.4 Phương pháp truyền liệu đo điều khiển qua mạng 50 2.4.1 Hệ thống kết nối mạng từ nhiều nguồn khác 50 2.4.2 Phương pháp kết nối thiết bị đo điều khiển qua mạng 54 2.5 Kết luận chương 63 CHƯƠNG - MƠ HÌNH ĐIỀU KHIỂN BÙ TRỄ QUA MẠNG TRÊN CƠ SỞ HỆ LOGIC MỜ 64 3.1 Ý tưởng 64 3.2 Bù trễ điều khiển qua mạng sở hệ logic mờ 64 3.3 Mơ hình mạng với nút lưu lượng 67 3.3.1 Cấu trúc mạng với nút lưu lượng 67 3.3.2 Thời gian trễ ước tính gói bị 71 3.4 Phương pháp điều khiển bù trễ sở logic mờ 74 3.4.1 Cấu trúc truyền liệu qua mạng 74 3.4.2 Mơ hình điều khiển robot omni qua mạng 77 3.4.3 Mơ hình tốn học robot Omni 79 3.4.4 Xây dựng luật điều khiển 81 3.4.5 Cấu trúc điều khiển bù trễ qua mạng 83 3.4.6 Logic mờ để điều chỉnh tham số điều khiển robot Omni 85 3.1 Kết luận chương 93 KẾT LUẬN 94 Danh mục cơng trình tác giả 95 Tài liệu tham khảo 97 Danh mục thuật ngữ Thuật ngữ tiếng Việt Thuật ngữ tiếng Anh Bộ điều khiển khả trình Programmable Logic Controller Hệ thống giám sát điều khiển thu thập liệu Supervisory Control And Data Acquisition Giao thức giao diện đa điểm Multi Point Interface Môi trường ứng dụng Google Google App Engine Hệ thống điều khiển kết nối mạng Network Control System Thử lần loại bỏ Try Once Discard Chất lượng dịch vụ Quality of service Chất lượng điều khiển Quality of control Bất đẳng thức ma trận tuyến tính Linear Matrix Inequality Quan sát nhiễu truyền thông Communication Disturbance Observer Hệ thống điều khiển kết nối mạng phân tán Distributed networked control system Phần mềm trung gian lập lịch Gain scheduler middleware Nhiều đầu vào nhiều đầu Multiple-input and Multiple-output Mạng điều khiển khu vực Control Area Network Mạng điều khiển tự động tòa nhà Building Automation and Control Network Giao thức mạng điều khiển phân tán theo tiêu chuẩn IEC 61158 Fieldbus Chiến lược điều khiển tập trung Centralized control scheme Phương pháp điều khiển phi tập trung Decentralized control strategy Mạng nơ ron hồi quy Recurrent Neural Network Khâu lưu giữ bậc Zero-order Hold Mô hình mờ Takagi-Sugeno-Kang Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model Bộ điều chỉnh bậc hai tuyến tính Linear Quadratic Regulator Bộ điều khiển tỷ lệ-tích phân-vi phân Proportional Integral Derivative Bám đa mục tiêu Multi-Target Tracking Giao thức truyền liệu siêu văn HyperText Transfer Protocol Bảng ký hiệu, từ viết tắt Ký hiệu, từ viết tắt Diễn giải PLC Programmable Logic Controller SCADA Supervisory Control And Data Acquisition MPI Multi Point Interface GAE Google App Engine NCS Networked control systems RCNS Realtime Control Networks TOD Try Once Discard QoS Quality of service QoC Quality of control LMI Linear Matrix Inequality CDOB Communication Disturbance Observer DNCS Distributed networked control system GSM Gain scheduler middleware MIMO Multiple-input and Multiple-output CAN Control Area Network BACnet Building Automation and Control Network RNN Recurrent Neural Network 96 Proceedings of the 3rd international conference on advances in mining and tunneling, ISBN:978-604-913-248-3, 21-22 october 2014, Vung Tau, pp 438-446 Phạm Ngọc Minh1, Thái Quang Vinh2,“ Một phương pháp kết nối thiết bị đo điều khiển với máy chủ điện toán đám mây qua mạng internet”, Kỷ yếu Hội nghị - Triển lãm quốc tế lần thứ Điều khiển Tự động hoá, ISBN: 978-604-95-0875-2 VCCA2019, 9/2019 Đặng Mạnh Chính, Thái Quang Vinh, Phạm Ngọc Minh, Vương Huy Hoàng, Vũ Thị Quyên, Dương Đức Hùng, Đặng Thành Trung,” Giải pháp bảo mật liệu đường truyền cho thiết bị Gateway hướng tới công nghiệp 4.0”, Tạp chí khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, 2019 (được chấp nhận đăng) Phạm Ngọc Minh, Nguyễn Tiến Phương, Thái Quang Vinh, “Một mơ hình hệ thống giám sát điều khiển SCADA tảng điện toán đám mây”, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ 18: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông- TPHCM, 5-6/11/2015 Thái Quang Vinh, Phạm Ngọc Minh, Nguyễn Tiến Phương, Phạm Thanh Giang, Phạm Quang Anh, “Nghiên cứu phát triển số dịch vụ đa phương tiện giám sát thông số môi trường sản xuất mạng viễn thông WiMAX khu vực Tây Nguyên”, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVII: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông- Đắk Lắk, 30-31/10/2014 97 Tài liệu tham khảo Tài liệu tiếng Việt [1] Đặng Xuân Kiên trình bày “Giải pháp bù thời gian trễ biến đổi nhiễu mạng hệ thống điều khiển dựa mô hình dự báo Smith thích nghi”, Tạp chí Khoa học công nghệ Giao thông vận tải, số 19-15/2016, pp 13-17 [2] Đặng Xuân Kiên, “Mạng hệ thống điều khiển: Kiến thức tảng định hướng nghiên cứu”, Tạp chí Khoa học cơng nghệ giao thơng vận tải, Số 17-11/2015, Tr.37-41 [3] Hoang Minh Son"Mạng truyền thông công nghiệp" (2014) [4] Phạm Quang Đăng, Bùi Quốc Khánh, LATS “Điều khiển phân tán hệ nhiều trục” năm 2007 [5] Phạm Duy Hưng - LATS “Phát triển thuật toán tự triển khai cho hệ thống đa robot giám sát môi trường trước” [6] Huỳnh Trọng Thưa – LATS “Giảm độ trễ end-to-end tổng lượng tiêu thụ mạng cảm biến không dây” [7] Nguyễn Trọng Các – LATS “Phương pháp nâng cao chất lượng truyền thông tin thời gian thực hệ thống điều khiển phân tán”, 2014 Tài liệu tiếng Anh [8] X Ge, F Yang, and Q.-L Han, “Distributed networked control systems: a brief overview,” Information Sciences, vol 380, pp 117–131, 2017 [9] Rachana A Gupta and Mo-Yuen Chow, “Overview of Networked Control Systems”, Networked Control Systems Theory and Applications, Wang, 98 F-Y, Liu, D (Eds) 2008, XVIII, 344p., Hardcover, ISBN: 978-1-84800214-2 [10] Tipsuwan Y, Chow M-Y (2004) “Gain scheduler middleware: a methodology to enable existing controllers for networked control and teleoperation–Part I: networked control.” IEEE Transactions on Industrial Electronics 51(6):1218– 1227 [11] Wang, F.-Y.; Liu, D (Eds.), “Networked Control Systems Theory and Applications”, 2008, XVIII, 344 p., Hardcover ISBN:978-1-84800-214-2 [12] K D H Thi, M C Nguyen, H T Vo, V M Tran, D D Nguyen, and A D Bui, “Trajectory tracking control for four-wheeled omnidirectional mobile robot using Backstepping technique aggregated with sliding mode control,” in 2019 First International Symposium on Instrumentation, Control, Artificial Intelligence, and Robotics (ICA-SYMP), 2019, pp 131– 134 [13] L Ovalle, H Ríos, M Llama, V Santibáñez, and A Dzul, “Omnidirectional mobile robot robust tracking: Sliding-mode outputbased control approaches,” Control Eng Pract., vol 85, pp 50–58, 2019 [14] H S Vieira, E C de Paiva, S K Moriguchi, and J R H Carvalho, “Unified Backstepping Sliding Mode Framework for Airship Control Design,” arXiv Prepr arXiv1909.03143, 2019 [15] H V A Truong, D T Tran, X D To, K K Ahn, and M Jin, “Adaptive Fuzzy Backstepping Sliding Mode Control for a 3-DOF Hydraulic Manipulator with Nonlinear Disturbance Observer for Large Payload Variation,” Appl Sci., vol 9, no 16, p 3290, 2019 99 [16] P E Mendez-Monroy, I S Dominguez, A Bassam, and O M Tzuc, “Control-Scheduling Codesign for NCS based Fuzzy Systems,” Int J Comput Commun Control, vol 13, no 2, pp 251–267, 2018 [17] Tanaka, K.; Wang, H O (2001); Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, Wiley & Sons, Inc., 2001 [18] C Wang, X Liu, X Yang, F Hu, A Jiang, and C Yang, “Trajectory tracking of an omni-directional wheeled mobile robot using a model predictive control strategy,” Appl Sci., vol 8, no 2, p 231, 2018 [19] Richa Sharma1,, Deepak Nagaria, “Stability Analysis of Networked Control System Using LMI Approach”, International Journal of Engineering & Technology, (2.31) (2018) pp.249-251 [20] Z Gao, Y Yang, Y Du, Y Zhang, and Z Wang, “Kinematic Modeling and Trajectory Tracking Control of a Wheeled Omni-directional Mobile Logistics Platform,” DEStech Trans Eng Technol Res., no apetc, 2017 [21] W Li, C Yang, Y Jiang, X Liu, and C.-Y Su, “Motion planning for omnidirectional wheeled mobile robot by potential field method,” J Adv Transp., vol 2017, 2017 [22] R H Abiyev, I S Günsel, N Akkaya, E Aytac, A Çağman, and S Abizada, “Fuzzy control of omnidirectional robot,” Procedia Comput Sci., vol 120, pp 608–616, 2017 [23] J Santos, A G S Conceiỗao, and T L M Santos, Trajectory tracking of Omni-directional Mobile Robots via Predictive Control plus a Filtered Smith Predictor,” IFAC-PapersOnLine, vol 50, no 1, pp 10250–10255, 2017 100 [24] Z Jia, J Yu, Y Mei, Y Chen, Y Shen, and X Ai, “Integral backstepping sliding mode control for quadrotor helicopter under external uncertain disturbances,” Aerosp Sci Technol., vol 68, pp 299–307, 2017 [25] Y Lin, J Wang, Q.-L Han, and D Jarvis, “Distributed control of networked large-scale systems based on a scheduling middleware,” in IECON 2017-43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2017, pp 5523–5528 [26] X Liang, L Wan, J I R Blake, R A Shenoi, and N Townsend, “Path following of an underactuated AUV based on fuzzy backstepping sliding mode control,” Int J Adv Robot Syst., vol 13, no 3, p 122, 2016 [27] Xuan-Kien Dang, Van-Thu Nguyen, XuanPhuong Nguyen, “Robust Control of Networked Control Systems with Randomly Varying TimeDelays Based Adaptive Smith Predictor” Rangsit Journal of Arts and Sciences, RJAS, Vol No 2, pp.175-186, Dec, 2015 [28] Valery Kamaev, Alexey Finogeev, Ludmila Fionova, Anton Finogeev, “The experience of creating a wireless transport network to the SCADA system in the urban heating system”, Penza State University, Volgograd State Technical University, Russia, 2012 [29] X K Dang, Z H Guan, T Li and D X Zhang, “Joint Smith Predictor and Neural Network Estimation Scheme for Compensating Randomly Varying Time-delay in Networked Control System,” Proc The 24th Chinese Control and Decision Conference, Tai Yuan, China, May 2012 PP 512-517 [30] X.K Dang, “Analysis and Design of Networked Control Systems under the Effect of Time-delays and Disturbances,” Ph.D dissertation, Univ Huazhong, Wuhan, 2012 101 [31] X K Dang, Z H Guan, H D Tran and T Li, “Fuzzy Adaptive Control of Networked Control System with Unknown Time-delay,” Proc The 30th Chinese Control Conference, Yan tai, China, Jul 2011, pp 4622 4626 [32] Hai Lin, Panos J Antsaklis, “Stability and Stabilizability of Switched Linear Systems: A Survey of Recent Results”, IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, VOL 54, NO 2, pp308-322, FEBRUARY 2009 [33] I A K Saeed, N V Afzulpurkar, “Real time, dynamic target tracking using image motion,” In Proc IEEE International Conference on Mechatronics, Taipei, Taiwan, pp 241–246, 2005 [34] Dragoslay D S., “Large-scale dynamic systems stability and structure” Dover Publications, INC, New York, 2007, pp.63-103 [35] G C Walsh, Y Hong, and L G Bushnell, “Stability analysis of networked control systems,” IEEE Trans Control Syst Technol., vol 10, no 3, pp 438–446, May 2002 [36] Z Yang & D Xu (2005) – “Stability analysis of delay neural networks with impulsive effects” - IEEE Trans Circuits Syst.-II, vol 52, no 8, pp 517– 521 [37] T Q Vinh and K Hirota, “Decentralized Robust Fuzzy Sliding Mode Control Design of Interconnected Uncertain System”, Joumal of Advanced Computational lntelligence, vol.6, no.1, pp 56-61, 2002 [38] G C Walsh, Y Hong, and L G Bushnell, “Stability analysis of networked control systems,” IEEE Trans Control Syst Technol., vol 10, no 3, pp 438–446, May 2002 102 [39] F L Lian, J Moyne, D Tilbury, “Network design consideration for distributed control systems,” In IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol 10, no 2, pp 297–307, 2002 [40] P I Corkey, P Ridley, “Steering kinematics for a center-articulated mobile robot,” IEEE transactions on Robotics and Automations, vol 17, no 2, pp 215–218, 2001 [41] M Farsi, K Ratcliff, and M Barbosa, “An overview of controller area network” Comput Control Eng J., vol 10, no 3, pp 113–120, Aug 1999 [42] T Q Vinh, H M Dao and H S Bang, “Decentralized Stabilization of Complex Systems by Combination of Conventional and Fuzzy Controls”, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol 7, no 4, pp 423-427, 1999 [43] M Farsi, K Ratcliff, and M Barbosa, “An overview of controller area network” Comput Control Eng J., vol 10, no 3, pp 113–120, Aug 1999 [44] Alexandre Megretski & Anders Rantzer (1997) – “System Analysis via Integral Quadratic Constraints” – Transection On Automatic Control- Vol 42 [45] T W Long, “A self-similar neural network for distributed vibration control,” In Proc The 32nd IEEE Conference on Digital Object Identifier, vol 4, pp 3243 – 3248, 1993 [46] Y Halevi & A Ray (1988) – “Integrated communication and control systems: part I–analysis” - ASME J Dynamic Systems, Measurement and Control,Vol 110, pp.367-373 103 [47] Sandell N, Varaiya P, Athans M, Safonnov M: “Survey of decentralized control methods for large scale systems.” IEEE Transactions on Automatic Control, 1978 April; 23(2), pp.108-128 [48] F Abdollahi, K Khorasani, “A decentralized Markovian jump H∞ control routing strategy for mobile multi-agent networked systems”, IEEE Transactions on Control Systems Technology 19(2) (2011) 269–273 [49] M Andreasson, D Dimarogonas, H Sandberg, K Johansson, “Distributed control of networked dynamical systems: Static feedback, integral action and consensus”, IEEE Transactions on Automatic Control 59 (7) (2014) 1750–1764 [50] N Bauer, M Donkers, N van de Wouw, W Heemels, “Decentralized observer based control via networked communication”, Automatica 49 (2013) 2074–2086 [51] R Carli, F Bullo, S Zampieri, “Quantized average consensus via dynamic coding/decoding schemes”, International Journal of Robust and Nonlinear Control 20 (2) (2010) 156–175 [52] L Cheng, Y Wang, Z.-G Hou, M Tan, Z Cao, “Sampled-data based average consensus of secondorder integral multi-agent systems: Switching topologies and communication noises”, Automatica 49 (5) (2013) 1458– 1464 [53] W Chen, X Li, L Jiao, “Quantized consensus of second-order continuous time multi-agent systems with a directed topology via sampled data”, Automatica 49 (2013) 2236–2242 104 [54] A Das, F Lewis, “Distributed adaptive control for synchronization of unknown nonlinear networked systems”, Automatica 46 (2010) 2014– 2021 [55] D Dimarogonas, E Frazzoli, K Johansson, “Distributed event-triggered control for multi-agent systems”, IEEE Transactions on Automatic Control 57 (5) (2012) 1291–1297 [56] L Ding, Q.-L Han, G Guo, “Network-based leader-following consensus for distributed multi-agent systems”, Automatica 49 (7) (2013) 2281– 2286 [57] M Donkers, W Heemels, “Output-based event-triggered control with guaranteed L∞-gain and improved and decentralized event-triggering”, IEEE Transactions on Automatic Control 57 (6) (2012) 1362–1376 [58] P Ellis, “Extension of phase plane analysis to quantized systems”, IRE Transactions on Automatic Control (2) (1959) 43–54 [59] P Frasca, “Continuous-time quantized consensus: convergence of Krasovskii solutions”, Systems & Control Letters 61 (2) (2012) 273–278 [60] E Fridman, U Shaked, V Suplin, “Input/output delay approach to robust sampled-data H∞ control”, Systems & Control Letters, 54 (3) (2005) 271– 282 [61] Y Gao, L Wang, “Sampled-data based consensus of continuous-time multi-agent systems with time-varying topology”, IEEE Transactions on Automatic Control 56 (5) (2011) 1226–1231 [62] H Gao, J Wu, P Shi, “Robust sampled-data H∞ control with stochastic sampling”, Automatica 45 (2009) 1729–1736 105 [63] X Ge, Q.-L Han, “Distributed event-triggered H∞ filtering over sensor networks with communication delays”, Information Sciences, 291 (2015) 128–142 [64] X Ge, Q.-L Han, X Jiang, “Distributed H∞ filtering over sensor networks with heterogeneous Markovian coupling intercommunication delays”, IET Control Theory and Applications (1) (2014) 82–90 [65] X Ge, Q.-L Han, X Jiang, “Sampled-data H∞ filtering of Takagi-Sugeno fuzzy systems with interval time-varying delays”, Journal of the Franklin Institute, 351 (5) (2014) 2515–2542 [66] X Ge, Q.-L Han, X Jiang, “Distributed fault detection over sensor networks with Markovian switching topologies”, International Journal of General Systems, 43 (3-4) (2014) 305–318 [67] Z.-H Guan, Z.-W Liu, G Feng, M Jian, “Impulsive consensus algorithms for second order multi-agent networks with sampled information”, Automatica 48 (7) (2012) 1397–1404 [68] M Guinaldo, D Dimarogonas, K Johansson, J S´anchez, S Dormido, “Distributed event-based control strategies for interconnected linear systems”, IET Control Theory and Applications (6) (2013) 877–886 [69] M Guinaldo, D Lehmann, J S´anchez, S Dormido, K Johansson, “Distributed event triggered control for non-reliable networks”, Journal of the Franklin Institute 351 (2014) 5250–5273 [70] G Guo, L Ding, Q.-L Han, “A distributed event-triggered transmission strategy for sampleddata consensus of multi-agent systems”, Automatica 50 (5) (2014) 1489–1496 106 [71] R Gupta, M.-Y Chow, “Network control system: Overview and research trends”, IEEE Transactions on Industrial Electronics 57 (7) (2010) 2527– 2535 [72] G Gu, L Qiu, “Networked control system for multi-input plants based on polar logarithmic quantization”, Systems & Control Letters 69 (2014) 16– 22 [73] G Hui, H Zhang, Z Wu, Y Wang, “Control synthesis problem for networked linear sampled-data control systems with band-limited channels”, Information Sciences 275 (2014) 385–399 [74] X.-C Jia, X.-B Chi, Q.-L Han, N.-N Zheng, “Event-triggered fuzzy H∞ control for a class of nonlinear networked control systems using the deviation bounds of asynchronous normalized membership functions”, Information Sciences 259 (2014) 100–117 [75] X Jiang, Q.-L Han, “On designing fuzzy controllers for a class of nonlinear networked control systems”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems 16 (4) (2008) 1050–1060 [76] X Jiang, Q.-L Han, S Liu, A Xue, “A new H∞ stabilization criterion for networked control systems”, IEEE Transactions on Automatic Control 53 (4) (2008) 1025–1032 [77] X Kang, H Ishii, “Coarsest quantization for networked control of uncertain linear systems”, Automatica 51 (2014) 1–8 [78] Z Li, Z Duan, F Lewis, “Distributed robust consensus control of multiagent systems with heterogeneous matching uncertainties”, Automatica 50 (2) (2014) 883–889 107 [79] T Li, M Fu, L Xie, J.-F Zhang, “Distributed consensus with limited communication data rate”, IEEE Transactions on Automatic Control 56 (2) (2011) 279–292 [80] Z Li, X Liu, W Ren, L Xie, “Distributed tracking control for linear multiagent systems with a leader of bounded unknown input”, IEEE Transactions on Automatic Control 58 (2) (2013) 518–523 [81] T Li, L Xie, “Distributed consensus over digital networks with limited bandwidth and timevarying topologies”, Automatica 47 (2011) 2006– 2015 [82] T Li, J.-F Zhang, “Mean square average-consensus under measurement noises and fixed topologies: Necessary and sufficient conditions”, Automatica 45 (2009) 1929 1936 [83] T Li, J.-F Zhang, “Consensus conditions of multi-agent systems with time-varying topologies and stochastic communication noises”, IEEE Transactions on Automatic Control 55 (9) (2010) 2043–2057 [84] S Liu, T Li, L Xie, M Fu, J.-F Zhang, “Continuous-time and sampleddata-based average consensus with logarithmic quantizers”, Automatica 49 (2013) 3329–3336 [85] Q Liu, Z Wang, X He, D Zhou, “A survey of event-based strategies on control and estimation”, Systems Science & Control Engineering: An Open Access Journal, (2014) 90–97 [86] Q Liu, Z Wang, X He, D Zhou, “Event-based H∞ consensus control of multi-agent systems with relative output feedback: The finite-horizon case”, IEEE Transactions on Automatic http://dx.doi.org/10.1109/TAC.2015.2394872 Control (2015) 108 [87] H Liu, G Xie, L Wang, “Necessary and sufficient conditions for solving consensus problems of double-integrator dynamics via sampled control”, International Journal of Robust and Nonlinear Control 20 (2010) 1706– 1722 [88] S Liu, L Xie, H Zhang, “Distributed consensus for multi-agent systems with delays and noises in transmission channels”, Automatica 47 (2011) 920–934 [89] M Mahmoud, A Memon, “Aperiodic triggering mechanisms for networked control systems”, Information Sciences, 296 (2015) 282–306 [90] M Mazo, M Gao, “Asynchronous decentralized event-triggered control”, Automatica 50 (12) (2014) 3197–3203 [91] M Mazo, P Tabuada, “Decentralized event-triggered control over wireless sensor/actuator networks”, IEEE Transactions on Automatic Control 56 (10) (2011) 2456–2461 [92] X Meng, T Chen, “Event based agreement protocols for multi-agent networks”, Automatica 49 (7) (2013) 2125–2132 [93] A Nedic, A Olshevsky, A Ozdaglar, J Tsitsiklis, “On distributed averaging algorithms and quantization effects”, IEEE Transactions on Automatic Control 54 (11) (2009) 2506–2517 [94] R Olfati-Saber, R Murray, “Consensus problems in networks of agents with switching topology and time-delays”, IEEE Transactions on Automatic Control 49 (9) (2004) 1520–1533 [95] R Olfati-Saber, J Fax, R Murray, “Consensus and cooperation in networked multi agent systems”, Proceedings of The IEEE 95 (1) (2007) 215–233 109 [96] Y Cao, W Yu, W Ren, G Chen, “An overview of recent progress in the study of distributed multi-agent coordination”, IEEE Transactions on Industrial Informatics (1) (2013) 427–438 [97] Z.-H Pang, G.-P Liu, D Zhou, M Chen, “Output tracking control for networked systems: A model-based prediction approach”, IEEE Transactions on Industrial Electronics 61 (9) (2014) 4867–4877 [98] P Papachristodoulou, A Jadbabaie, U Măunz, Effects of delay in multiagent consensus and oscillator synchronization”, IEEE Transactions on Automatic Control 55 (6) (2010) 1471–1477 [99] C Peng, Q.-L Han, “A novel event-triggered transmission scheme and L2 control co-design for sampled-data control systems”, IEEE Transactions on Automatic Control 58 (10) (2013) 2620–2626 [100] C Peng, Q.-L Han, D Yue, “Communication-delay-distribution- dependent decentralized control for large-scale systems with IP-based communication networks”, IEEE Transactions on Control Systems Technology 21 (3) (2013) 820–830 [101] C Peng, Q.-L Han, D Yue, “To transmit or not to transmit: A discrete event-triggered communication scheme for networked TakagiSugeno fuzzy systems”, IEEE Transactions on Fuzzy Systems 21 (1) (2013) 164–170 [102] C Peng, D Yue, Q.-L Han, “Communication and control for networked complex systems”, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015, DOI 10.1007/978-3-662-46813-5 [103] C Persis, R Sailer, F Wirth, “Parsimonious event-triggered distributed control: A Zeno free approach”, Automatica 49 (2013) 2116–2124 110 [104] R Postoyan, N van de Wouw, D Neˇsi´c, W Heemels, “Tracking control for nonlinear networked control systems”, IEEE Transactions on Cybernetics 59 (6) (2014) 1539–1554 [105] J Qin, H Gao, “A sufficient condition for convergence of sampled-data consensus for doubleintegrator dynamics with nonuniform and timevarying communication delays”, IEEE Transactions on Automatic Control 57 (9) (2012) 2417–2422 ... vịng điều khiển phản hồi thực thơng qua mạng truyền thông Khi hệ thống điều khiển phản hồi truyền thống thực qua kênh truyền thông chia sẻ với nút khác bên ngồi hệ thống điều khiển, hệ thống điều. .. trúc mạng hệ thống điều khiển 46 Hình 2.2 Mơ hình hệ thống điều khiển kết nối mạng có trễ truyền thống 48 Hình 2.3 Thời gian hệ thống điều khiển kết nối mạng 49 Hình 2.4 Mơ hình hệ thống. .. luận án tiến sỹ là: ? ?Nghiên cứu điều khiển trễ hệ thông điều khiển phản hồi qua mạng? ?? Mục tiêu luận án tập trung nghiên cứu giải hai vấn đề sau đây: 1) Nghiên cứu, phân tích đánh giá ảnh hưởng số