随着计算机技术的迅猛发展,控制系统规模的日益扩大和网络技术的不断提高,网络化控制系统应运而生,成为控制领域的研究热点。由于网络化控制系统结构复杂,即使微小的故障也可能对系统造成致命的影响,因此,随着系统安全性、可靠性要求的日益增加,容错控制成为网络化控制系统发展和设计的关键问题。模型预测控制为容错控制提供了一个合适的“可执行结构”,并且其在线滚动优化的机制能很好地维持故障后系统的性能。论文以包含网络的广义被控对象为NCS的研究对象,考虑小于一个采样周期的定值时延,在执行器发生故障的情况下,基于模型预测控制方法进行容错控制研究。首先,为使预测模型与对象模型尽可能匹配,将故障诊断单元提供的故障估计信息,引入到已建立的带网络诱导时延的预测模型中,建立带故障项的MPC预测模型;随后,为减小环境干扰等因素对预测输出的影响,利用对象的实际输出对预测输出进行修正;同时,为了使故障后的系统仍能很好的维持系统性能,在标准的带参考轨迹目标函数的基础上,引入带域带约束的目标函数,根据含有故障估计信息的预测输出选择合适的目标函数,保证发生故障后系统的性能不会显著退化,实现对发生执行器故障的网络化控制系统的容错控制。为了验证本文所提容错控制方法的有效性和可行性,在Matlab/Simulink仿真环境中,针对所选择的仿真对象,分别搭建正常系统、执行器故障而无容错控制的系统、带故障项的预测模型的容错控制系统、预测输出修正的容错控制系统、目标函数选择的容错控制系统的仿真环境,进行仿真验证,并对仿真结果进行分析总结。结果表明,在网络化控制系统的执行器发生故障后,采用本文所提的容错控制方法,能使发生故障后的系统得到尽快恢复,并能有效维持系统性能。通过论文的仿真结果可以看出,本文所提的容错控制方法,不仅能有效的保证故障后系统的稳定性,使系统尽快从故障中恢复过来,还能维持系统性能不至于显著退化,达成了既定的研究目标。