基于事件驱动的无线网络控制系统的建模与控制

针对同时具有网络诱导时延与丢包的无线网络控制系统,研究了系统的建模与控制问题。考虑到系统随机时延可能大于一个采样周期且伴有连续丢包情况,结合基于事件驱动控制的思想建立了新的数学模型,并进一步给出了无线网络控制系统指数稳定的充分条件。最后用仿真实验验证了该方法的有效性。     

具有丢包的异采样率双环网络控制系统

研究了一类存在数据包丢失的异采样率双环网络控制系统。该系统由内控制环和外控制环组成,内、外控制环的采样周期不同,且由于网络的存在,传输过程会出现数据包丢失问题。采用提升技术将内环扩展成多采样周期模型来解决内环和外环统一建模的问题,利用马尔可夫链来描述数据包丢失情况,并建立综合系统模型。基于李雅普诺夫方法,给出了网络控制系统随机稳定的充分条件,提出控制器的设计方法,并通过数值算例验证了方法的有效性。     

基于广义系统模型的网络控制系统问题

首先研究了当被控对象为广义系统时，基于模型的网络控制系统的运行特性.基于模型的网络控制系统的特点是在传感器与控制器之间添加了一个模拟模型，利用被控对象经过网络传输后的带有误差的信息(包括被控对象的状态量)来对被控对象的原始状态量进行模拟.随后建立了针对广义系统对象的基于模型的网络控制系统数学模型.当网络诱导时延为小于一个采样周期的常数时，对系统的稳定性进行了分析.最后，通过一个数值算例说明了建模方法和稳定性分析判据的有效性.     

网络延时对网络控制系统的影响及其控制对策

随着网络控制系统理论及应用研究的不断进展,网络延时对网络控制系统的影响日益突出,它是恶化系统性能、导致信息不能准时到达、引起系统不稳定的重要因素.在对网络控制及其特点进行分析的基础上,研究了网络延时对网络控制系统的影响,并从减少网络延时的网络优化与调度策略、无模型智能控制策略、鲁棒控制策略等方面出发,对网络延时的控制对策进行了分析和探讨,为进一步有效地实施网络控制提供了可靠途径.     

具有长时延和数据包丢失的NCS的分析与建模

针对网络控制系统中普遍存在的网络诱导时延和数据包丢失问题,在考虑模型中存在噪声和数据包时序错乱的情况下,利用网络控制理论,分析系统具有网络诱导时延和数据包丢失的特性.基于一定的数据包丢失率和随机时延,系统被建模为由结构事件率约束的异步动态切换系统.通过算例验证方法的有效性,该成果对研究NCS具有重要意义.     

网络延时对网络控制系统的影响及其控制对策

随着网络控制系统理论及应用研究的不断进展，网络延时对网络控制系统的影响日益突出，它是恶化系统性能、导致信息不能准时到达、引起系统不稳定的重要因素．在对网络控制及其特点进行分析的基础上，研究了网络延时对网络控制系统的影响，并从减少网络延时的网络优化与调度策略、无模型智能控制策略、鲁棒控制策略等方面出发，对网络延时的控制对策进行了分析和探讨，为进一步有效地实施网络控制提供了可靠途径．     

一类新的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方案

提出了一类新的能够减轻时延对网络控制系统影响的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方法,简要论述了在网络控制系统中融入了BP神经网络后,如何对它进行建模、分析、控制,被选作采样周期的时延可以利用BP神经网络工具进行在线预测,文中还给出了一种新的可以应用于生产实践的网络控制系统推广模型．     

非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制

研究了一类离散时间非线性网络化控制系统的鲁棒跟踪控制问题.在数据传输中,同时考虑了网络诱导时延和数据丢包等网络特征,并将连续时间控制系统的时滞输入方法用于离散时间网络化跟踪控制系统的建模中.利用并行分布补偿技术并且考虑到模糊鲁棒跟踪控制器的激活机制,建立了这类系统跟踪控制的符合系统运行机制的模糊模型.基于Lyapunov稳定性理论,首先针对这类跟踪控制系统的名义模型建立一个镇定条件,使得其满足一个给定的H∞跟踪性能,然后以线性矩阵不等式的形式给出鲁棒跟踪控制器的存在条件.仿真示例说明了所提跟踪控制方法的有效性.     

长时延多包传输网络控制系统的稳定性分析

研究了同时具有大于一个采样周期的随机传输时延及多包传输的网络控制系统的稳定性问题.系统中传感器采用时间驱动,控制器和执行器采用事件驱动的方式,将多包传输控制系统建模为切换控制系统.然后基于切换系统分析方法和稳定性理论,利用线性矩阵不等式方法,得到了网络控制系统指教稳定的充分条件.最后,通过数值算例验证了所提方法的有效性.     

基于PROFIBUS-DP的网络控制系统

提出了基于PROFIBUS-DP的现场总线的计算机控制系统的网络结构,介绍了PROFIBUS-DP的主要特点及基于PROFIBUS-DP现场总线的网络控制系统,主要包括网络的构成与通信,该系统以PROFIBUS-DP为现场底层网,上层为工业以太网,是PROFIBUS与以太网的成功结合,并以此为基础,为进一步实现CIMS系统提供了一条途径。     

量化反馈控制与估计的综述（英文）

This paper serves as a tutorial paper for a new area of research in control systems, namely, quantized feedback control and estimation. This area is motivated by the increasing need of incorporating communication networks in a control system. In such a framework, feedback information needs to be transmitted over a digital network, which results in a mumber of new challenges for estimation and control design. The focus of this paper is to introduce a mumber d recent results on the design of quantisets for the purposes of control design and state estimation.uantized feedback control, networked control, quantized estimation, robust control.     

电力信息物理系统建模与控制研究综述

基于现有电力信息物理系统的最新研究,总结归纳了基本架构,并根据技术特性对其进行分类。介绍了最新的电力信息物理系统建模与控制的研究方法,分析了各环节的建模和控制方法,并对电力信息物理系统的建模与控制研究进行了展望。     

制粉系统球磨机的神经网络预测控制

通过对制粉系统球磨机这一非线性被控对象建立神经网络预测模型,提出了基于神经网络预测控制器的非线性预测控制方法。为了克服大多数非线性系统预测控制在线计算量大的问题,在预测控制性能指标约束下,采用非线性优化求解技术,得到当前工作点的最优预测控制量,用来训练神经网络预测控制器,最终实现非线性系统的神经网络直接预测控制。新的方法大大减少了在线计算量,仿真试验结果证实了所提方法的有效性。     

基于频域方法时滞系统H∞控制的新结果

时滞系统多出现在工程实践中,如通信网络、化工过程、远程手术系统等.时滞的存在使系统的分析和控制设计更为复杂.本文总结了作者在时滞系统H∞控制方面的研究成果,主要内容包括标准H∞控制问题、时滞型Nehari问题和控制器参数化及控制器实现等,并提出了今后有待研究的一些问题.     

Support vector regression-based internal model control

This paper proposes a design of internal model control systems for process with delay by using support vector regression(SVR).The proposed system fully uses the excellent nonlinear estimation performance of SVR with the structural risk minimization principle.Closed-system stability and steady error are analyzed for the existence of modeling errors.The simulations show that the proposed control systems have the better control performance than that by neural networks in the cases of the training samples with small size and noises.     

复杂网络动力学与智能控制

智能如何产生, 其动力学行为如何演化、如何控制? 针对这些问题, 本文从复杂网络和动力学系统的角度简要综述智能控制的相关研究: 讨论复杂网络、动力学系统、神经科学和智能控制交叉研究的内涵和挑战问题; 概述牵制控制、混杂控制、自适应控制及复杂网络可控性等研究进展。并探讨复杂网络动力学与智能控制在脑科学与机器行为学中的相关应用及研究方向。     

Inverse Modeling of Nonlinear Systems and Application

Manyplantsarenonlinearandtime-yaring.Itisdifficulttodescribetheseplantsinamathematicalwayprecisely.Thereforebothclassicalandmoderncontroltheoriesthatbasedonmathematicalmodelstakepooreffecton'controllingthem[11.Fortunately,neuralnetworkcontrolhasmadeg...     

神经网络在控制中的应用

在非线性系统的控制中，神经网络已成为强有力的工具．本文探讨了人工神经网络在建模和控制领域的研究概况，并对其发展趋势作了展望     

时效网络结构及动力学研究进展综述

在时效网络中连边激活的时效特征能够显著影响相同时间尺度下网络系统的动力学行为，是当前网络研究的热点课题之一。该文从时效网络的建模方法、时效网络的结构特性及相关统计力学、时效网络中的传播动力学、时效网络与人类行为结合的统计特性及目前常用的处理时效网络的理论方法等多方面对时效网络的研究进展进行综述，并对目前的国内外研究现状进行分析，提出了时效网络面临的几个关键科学问题，展望了该领域未来的研究方向。     

灰色系统建模在控制领域的应用

鉴于灰色系统建模与目前控制领域常用的其他建模方法相比。具有所需数据少。实时性好等优点。探讨了将灰色建模应用于控制领域。求取被控对象传递函数的方法。为控制领域寻求实时有效的建模与控制策略提供了理论和方法上的支持。