张阳洋，高立娥，刘卫东,2

(1.西北工业大学 航海学院，西安 710072； 2.水下信息与控制重点实验室，西安 710072)

水下航行器网络控制系统仿真

张阳洋1，高立娥1，刘卫东1,2

(1.西北工业大学 航海学院，西安 710072； 2.水下信息与控制重点实验室，西安 710072)

传统控制系统的设计方法中忽略了通信网络中的时延和数据包丢失等问题，仅通过传统方法设计的控制器来降低其对控制系统产生的不利影响，严重影响了系统的稳定性;对于水下航行器等对系统性能要求较高的水下控制平台，突破传统使其在网络环境下能够稳定运行显得尤为重要;在此背景下，提出了网络控制系统的设计方案，以水下航行器为控制平台，进行系统建模，设计反馈控制器，使用MATLAB仿真工具TrueTime，研究分析了网络体系结构下时延和丢包对传统控制系统动静态性能的影响;仿真结果表明该设计方法优化了系统性能，为系统在发生网络诱导时延和数据包丢失时能够稳定运行，提供了可靠的参考依据;该设计结果具有普适性，也可以用于导弹、坦克等航行器。

水下航行器；网络控制系统；时延；丢包率

0 引言

网络控制系统与传统控制系统的主要区别在于[1]:网络控制系统采用通信网络实现典型空间分布的传感器、控制器和执行器以及其他节点之间的信息交互。控制器通过网络与传感器和执行机构交换信息，并实现对远程被控对象的控制。更广泛意义上的网络控制系统[2]，还包括Internet/企业信息网路所能实现的对工厂车间、生产线以及工程现场设备的远程控制、信息传输以及优化等。

空间分布的器件通过网络的接入对控制系统的动态行为产生重大影响，且通过网络形成的网络控制系统比传统的点对点控制系统要复杂的多，网络传输的共享方式使得网络控制系统存在许多的不确定性，主要问题有网络诱导时延、数据包丢失、数据包通信错乱和噪声干扰等[3]。由于网络控制系统结构的复杂性以及存在的上述问题，传统的控制理论与控制方式已不能直接用到网络控制系统中。针对上述特殊问题，在网络控制系统研究中，一般方法是将控制系统性能和网络服务质量之间的关系进行简化，分别设计使其满足一定传输时延、数据包丢失率。建立其系统模型，分析系统特性、重新评估和建立基于网络的控制理论和控制方法。

1 水下航行器运动模型

水下航行器在水中的运动，在一般情况下可以看做是刚体在液体中的空间运动[4]。本文中水下航行器在空间中的运动是六自由度的运动，即水下航行器体坐标系相对于地面坐标系的位置可以由六个参数来描述，分别是水下航行器体坐标系原点相对地面坐标系下的位置参数x0，y0，z0，以及相对于地面坐标系的角度θ、ψ、φ参数。θ是俯仰角，是水下航行器体纵轴ox与地平面的夹角；ψ是偏航角ox轴在地平面的投影与参考航向角之间的夹角；φ为横滚角，是立轴oy与经过水下航行器纵轴的铅垂面之间的夹角。由于扰动外力及力矩对各自由度的运动产生不同的影响，同时水下航行器表现出很强的非线性。为了建立水下航行器的运动方程，需要对复杂的系统进行必要的简化。水下航行器具有良好的均衡系统和浮力调整系统，保持水下航行器质量和重心基本不变，不计水下航行器的惯性积项，不计水下航行器在航行过程中可能存在的质量及质量分布的变化。根据牛顿第一定律和动量定理，结合水下航行器运动受到的外力作用，水下航行器六自由度空间运动方程如下；

偏航方程:

mxc(vxωy-vyωx)+(Jxx-Jzz)ωzωx=

(1)

辅助方程：

(2)

(3)

(4)

vz(sinψcosφ+sinθcosψsinφ)

(5)

(6)

vz(cosψcosφ-sinθsinψsinφ)

(7)

(8)

(9)

(10)

水下航行器运动模型参照潜艇的六自由度模型。为方便控制系统的设计、调试，保留起主导作用的水动力参数，忽略次要项，并作如下假设：航向运动是指水下航行器在水平面(地面坐标系的x0O0z0平面)内的运动。水下航行器的航向运动包括水下航行器浮心在水平面内运动和绕Ox，Oy轴转动的合成运动。在水下航行器航向运动中vy，ωz，y0等于零，θ是小量，可近似认为sinθ=0，cosθ=1，α是小量，可近似认为sinα=0，cosα=1，Θ是小量，可近似认为sinΘ=0，cosΘ=1。如果水下航行器有性能良好的横滚控制，扰动引起的横滚能很可以得到如下简化的水下航行器运动方程：

简化后偏航方程：

(11)

运动参数：

(12)

(13)

2 水下航行器控制系统仿真模型

根据水下航行器水下空间运动特点，设计了航向运动PID控制器，在MATLAB/Simlink下搭建非网络体系下控制系统的仿真模型[5]。使用MATLAB/Simulink环境下的TrueTime工具箱，搭建网络控制系统仿真模型。

2.1 传统水下航行器PID控制系统仿真

在众多的控制算法中，PID控制是迄今为止最通用的控制方法，PID控制器有结构简单，对模型误差具有一定的鲁棒性及易于操作等优点[6]。选取某航行器航向控制系统为例，分析时延对系统稳定性所造成的影响。航向控制系统的主要任务是稳定和控制航行器的航向，使航行器能够按设定航向运动，尽可能不受外界干扰的影响，消除航行器对设定航向的偏差。其原理图如图1所示。

图1 水下航行器航向控制系统原理图

其中:ψg为设定航向，ψT为实际航向。

舵机的传递函数为：

航行器航向状态方程为：

Y=Cx+Du

其中矩阵系数为：

PID控制器的参数为：

KP=0.435KI=0.0001KD=0.2

给系统输入方向舵角指令输入为15°，观测输出信号的曲线，仿真结果如图2所示。

图2 传统PID控制系统下仿真结果

由图可知，方向舵角指令为15°时，系统调节时间为42s，控制系统性能稳定。

2.2 网络控制系统仿真模型

研究的网络化控制系统采用基于CSMA/CD技术的CAN通信[7]。在网络传输过程中，存在数据碰撞和节点竞争失败，很可能导致要传输的数据包丢失。虽然大多数网络具有重传机制，但重传受时间限制，超过限定时间，数据包仍会丢失。一个稳定运行的网络控制系统容许一定量的数据包丢失，但数据包丢失率超过一定值时，将会导致系统失稳。在水下航行器控制系统中，传感器采样测量水下航行器的航行状态数据后，定时周期性的传输给控制器，用以解算控制信号，然后将控制量传输给艉部的舵机执行机构，操纵舵面，调节水下航行器航行姿态，使水下航行器规避障碍或完成水中航行作业等。这些数据具有发送频率快、每帧数据包长度短、实时性强的特点，同时接收端要接收到完整的数据包。根据水下航行器的上述特点，采用CAN总线网络。CAN总线，即控制器局域网络(ControllerAreaNetwork)的简称，相比于其他现场总线，CAN网络节点间的数据通信实时性强，各节点根据总线访问优先权采用无损结构的逐位仲裁的方式竞争向总线发送数据，并且网络中所有节点同时接收到相同的数据。CAN网络容易形成冗余结构，便于水下航行器现场进行功能节点配置，提高系统的可靠性和系统的灵活性。网络化控制系统中各电子功能节点间的数据传输是通过网络进行的，这是与传统控制系统最大的区别。整个网络控制系统的基本结构如图3所示。

图3 典型的网络化控制系统结构

其中R(s)、Y(s)、E(s)和分别是系统参考输入、输出量和偏差的拉氏变换。被控对象为GP(s)，而PID控制器为Gc(s)。

网络控制系统的仿真需要实现对控制策略和网络资源调度的联合仿真，目前的仿真工具有很多，但很少有工具支持控制与实时调度同时仿真，大部分都忽略了网络资源调度策略对系统性能的影响，未提供对网络资源调度策略的仿真接口[8]。本文介绍MATLAB/Simulink环境下的TrueTime工具箱，用于研究各种网络协议对控制系统性能的影响。TrueTime是Lund Institute of Technology 的Henriksson等人提出的，基于Matlab/Simulink的实时控制与网络控制仿真工具箱。TrueTime由模块库和mex文件组成。TrueTime仿真器可针对当下主要通信网络协议，研究不确定因素(如扰动、网络传输延时等)对系统控制性能的影响，设计时变系统的控制器，进行系统时延补偿仿真以及CPU占用率、网络信息调度方法的研究与仿真等[9]。利用TrueTime模块与普通的Matlab/Simulink模块连接，形成需要的实时网络控制系统，通过对TrueTime模块初始化、编写用户定义的任务代码函数，实现用户需要的NCS仿真。

仿真模型，如图4所示。由图4可知，该仿真模型用到了TrueTime中的4个Kernel模块，分别是NCS(networked control systems)系统中的扰动模块(Interference Node1)(模拟来自网络系统的其他数据信号)、执行器(Actuator Node2)、控制器(Controller Node3)、模块传感器(Sensor Node4)模块，另外，还有TrueTime的网络模块Network，用于网络数据传输[10]。TrueTime Kernel具有灵活的实时内核，内嵌A/D和D/A转换器接口、网络接口(输入输出通道)、公共资源(CPU、监视器、网络)的调度与监控输出端口等。内核模块按照用户定义的任务工作，任务执行取决于内部事件和外部事件，以中断方式产生。当外部和内部中断发生时，用户定义的中断句柄被调用去执行中断服务程序。中断句柄工作相当于一个任务，一个中断句柄被定义为标识符优先级和代码函数，任务的执行与中断句柄都由用户编写的代码函数实现。

图4 网络控制系统仿真模型

分析时延对控制系统性能的影响，先设定网络模块TrueTime Network的参数，网络系统为1个，网络节点数为3个，数据速率选BR=10 Mbps，网络模块采用CSMA/AMP(CAN总线)方式，网络信息在传输中的数据丢失率(Loss probability)选取0，网络随机干扰由任务代码实现[11]。

3 网络对航向运动控制系统性能的影响

CAN总线中各节点根据各自的优先权访问网络资源，产生竞争时，各节点按照各自优先级由高至低依次发送数据。随着网络中节点数量增加，网络流量增大，网络资源竞争激烈，由于网络带宽有限，网络可能一直被较高优先级的节点访问，而低优先级的节点无法访问网络进行数据传输，使控制网络中的诱导时延增大，导致网络拥塞现象，甚至系统崩溃[12]。在实际控制网络中，通常存在网络诱导时延和数据包丢失，本节以水下航行器航向运动PID控制系统为例，设方向舵角指令输入为15°，分析时延和数据包丢失对控制系统性能的影响[13]。

3.1 网络时延对控制系统性能的影响

设系统采样周期T=10 ms，系统时延为τ，网络数据包丢失率r=0(即无数据包丢失)，仿真时间为100 s，研究时延对对控制系统的影响。

对应的系统响应情况如图5～6所示。

图5 τ=10 ms 航向控制仿真曲线

从图5可以看出，在τ<10 ms时，系统响应与非网络控制系统的结果比较基本无变化，系统对航向指令的响应也基本无变化，但当τ=11 ms时，系统开始出现比较明显的变化。这说明网络时延如果控制在一个采样周期内，对控制系统影响基本不大。时延超过一个周期，系统响应出现明显的变化，系统动态性能受到了较大的影响，系统已经不再稳定。

3.2 数据包丢失对控制系统性能影响

设网络时延τ=0(即系统无网络时延)研究数据包丢失对控制系统的影响。时延参数由程序代码实现，其余参数设置网络系统为1个，网络节点数3个，数据速率BR=10 Mbps。

对应系统响应如图7～8所示。

图8 r=0.1 航向控制仿真曲线

由图7可以看出丢包率r<0.02 时，控制系统响应变化比较小。当r=0.1 时，系统性能出现明显变化，控制系统变为不稳定。

3.3 同时具有时延和丢包对控制系统性能影响

将网络延时和数据包丢失同时加入控制系统，研究其对控制系统性能的影响。

对应系统响应如图9～10所示。

图9 r=0.02 τ=3 ms 航向控制仿真曲线

图10 r=0.1 τ=6 ms 航向控制仿真曲线

由图9可以看出当时延和数据丢包同时存在时，丢包率为0.02，时延为3 ms时，系统响应变化不大，但当丢包率为0.1时，系统响应有了较明显的变化。所以为了保证系统的性能指标，则时延需小于一个周期，丢包率不超过0.1。

4 结论

本文分析了网络化环境给控制系统带来的时延及数据包丢失等问题。运用Truetime网络仿真工具进行了系统仿真，以水下航行器航向控制系统为例，得出结论：以系统一个采样周期的时间为参照，在只存在时延的情况下，当时延小于一个采样周期时，控制系统稳定且动静态性能变化不大；当时延大于一个采样周期时，系统性能相应明显变差。只存在数据包丢失时，丢包率达到0.1时，系统性能变差。而同时存在时延和数据丢包时，丢包率小于0.1，时延小于一个周期时，系统特性基本满足性能指标要求。与传统控制系统采用点对点的信息无损传送方式相比，网络控制系统具有交互性好、减少系统布线、易于维护和扩展、增加系统的柔性和可靠性等诸多优点，这些都是传统控制系统无法比拟的。本设计中获得的结果作为水下航行器实际运行的可靠依据，也可以用于导弹、坦克等航行器。

[1] 王金云, 杨在林, 王孟军,等. 美军无人水下潜航器技术发展综述[J]. 飞航导弹, 2015(11):54-58.

[2] 凌 强，顾慧卉. 带宽约束下网络化控制系统的量化研究综述[J]. 控制工程,2011(6):913-917.

[3] Kim S W, Lee E, Choi M, et al. Design Optimization of Vehicle Control Networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2011, 60(7): 3002-3016.

[4] Packard G E, Stokey R, Christenson R, etal. Hull inspection and confined area search capabilities of REMUS autonomous underwater vehicle[J]. Oceans. IEEE, 2010:1-4.

[5] 薛定于，陈阳泉. 基于MATLAB/Simulink的系统仿真技术与应用[M]. 北京：清华大学出版社,2006.

[6] Hoffmann C, Werner H. A Survey of Linear Parameter-Varying Control Applications Validated by Experiments or High-Fidelity Simulations[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2014, 23(2):416-433.

[7] Antsaklis P, Baillieul J. Special Issue on Technology of Networked Control Systems[J]. Proceedings of the IEEE, 2012, 95(1):5-8.

[8] 陈 波，孟朝明.Truetime的网络控制系统仿真研究[J].控制工程,2008(5):501-503.

[9] 吕志刚. 基于CAN总线的水下航行器分布式控制系统的研究与设计[J]. 舰船电子工程, 2015, 35(4):147-149.

[10] Yoerger D R, Newman J, Slotine J J E. Supervisory control system for the JASON ROV[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2012, 11(3):392-400.

[11] Antsaklis P, Baillieul J. Special Issue on Technology of Networked Control Systems[J]. Proceedings of the IEEE, 2012, 95(1):5-8.

[12] 李 乐, 刘卫东, 李娟丽. 网络化无人水下航行器CAN总线调度方法[J]. 火力与指挥控制, 2012, 37(2):42-45.

[13] Han Y, Antsaklis P J. Event-triggered real-time scheduling for stabilization of passive and output feedback passive systems[A]. American Control Conference (ACC)[C]. 2011: 1674-1679.

Networked Control System Simulation of Underwater Vehicle

Zhang Yangyang1, Gao Lie1, Liu Weidong1,2

(1.School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072,China；2.Underwater Information and Control Key Laboratory, Xi’an 710072,China)

The problem of delay and packet loss in the communication network was neglected by the design method of the traditional control system. The traditional control method is adopted to reduce the adverse influence on the control system, which seriously affects the stability of the system. For underwater control systems, such as underwater vehicles, which require high system performance, it is very important to break through the tradition to make it run stably in the network environment. Under this background, the design of networked control system is proposed. Underwater vehicle is used as the control platform, the system is modeled and the feedback controller is designed. using TrueTime, the MATLAB simulation tool, we study and analyze the time delay and packet loss on the dynamic or static performance of the traditional control system under network architecture. The results of simulation show that the method can greatly optimize the performance of the system and provide a reliable reference for the system to run stably when the network induced delay and packet loss. The design results are universal, can also be used for missiles, tanks and other aircraft.

underwater vehicle; network control system; time delay; packet loss rate

2017-01-18；

2017-02-27。

国家自然基金项目(61473224);水下信息与控制重点实验室基金(9140C230202150C23001)。

张阳洋(1991-)，女，黑龙江哈尔滨人，硕士研究生，主要从事网络化控制系统的方向的研究。

1671-4598(2017)07-0102-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.07.026

TP3

A