近日，聊城大学数学与系统科学学院陈国梁教授课题组在非均匀采样网络化控制系统前沿方向取得重要研究进展。课题组分别针对电力系统非均匀采样负载频率控制、多传感器多速率采样网络化控制系统的指数稳定性与镇定性设计的难题创新构建新型控制理论与技术框架，依托积分二次约束理论优化算法模型，有效突破了传统方案动态性能弱、计算复杂度高及多速率耦合设计困难等瓶颈，相关成果有效提升了电力系统运行调控稳定性与智能悬架控制系统综合性能，为智能电网、工业自动化及智能车辆装备等领域的技术迭代提供了重要理论支撑与可行方案。
在第一项研究中，非均匀采样负载频率控制对现代电力系统的安全稳定运行至关重要，而开放通信网络引发的传输时延是其面临的主要挑战之一。针对非均匀采样与大时延共存下的系统稳定性问题，研究团队提出了一种基于离散时间反馈互连模型的新方法。该方法在纯离散时间框架下，构建了面向大时延场景的负载频率控制离散模型；进而基于积分二次约束理论，通过引入缩放算子建立标称系统与扰动算子的缩放反馈互连结构，实现了具有衰减率的指数稳定性和启发式采样控制器增益求解算法。在单区域、单区域含电动汽车、三区域含可再生能源的电力系统及IEEE 39节点标准测试系统中的仿真结果表明，该方法相比现有成果，可支持更大的采样间隔与时延裕度，并具备更快的动态响应和更低计算复杂度，验证了其显著优势。
在第二项研究中，多传感器多速率采样网络化控制系统的指数稳定性与镇定性设计，是工业自动化和智能悬架等领域面临的重要技术挑战。面对多个检测通道以不同速率采样、多个零阶保持器以不同速率更新，以及带宽和通信等多重约束，研究团队基于积分二次约束（IQC）理论，构建中介互联系统进行指数稳定性评估，通过算子分裂和引入新算子，在获得更紧算子范数上界的同时显著减少了决策变量；提出了一种基于优化的启发式算法，有效解决了非线性耦合项带来的设计困难。在主动悬架系统实验中，所提控制策略显著衰减了车身加速度，并有效抑制了由路面不平度及异步采样延迟引起的振荡。与传统的单速率采样数据控制相比，该异步方法提供了更大的设计灵活性，在乘坐舒适性和道路保持性之间实现了更优平衡。
两项高水平论文分别以《Large Delay-Dependent Non-Uniform Sampling Load Frequency Control: A Novel Discrete-Time Feedback Interconnection Model Approach》和《Asynchronous Networked Control With Multisensor Fusion: A Hybrid Framework for Active Suspension Optimization》为题，发表在控制工程领域国际权威期刊《IEEE Transactions on Control Systems Technology》（简称TCST）上。陈国梁，聊城大学数学与系统科学学院教授，为两篇论文的第一作者和通讯作者，第一完成单位为聊城大学数学与系统科学学院，北京理工大学和韩国岭南大学共同参与相关课题的研究工作。
（审核 数学与系统科学学院）
