具有模糊校正的GPC在网络控制中的应用

针对网络时延影响网络控制系统(NCS)性能的问题,提出采用模糊校正来优化广义预测控制的控制效果.该方法降低了广义预测控制的建模误差对一般系统的影响,更好地解决了网络控制中的时延问题,从而可以更好地对系统实行实时控制.采用Matlab对控制系统进行仿真,结果表明,具有模糊校正的广义预测控制,比单一的广义预测控制的控制效果有明显提高.     

网络控制系统研究综述与前景展望

介绍了网络化控制系统（networked control system, NCS）出现的背景，综述了NCS面临的基本问题和现状，整理了近年来NCS分析与综合方面的研究成果和最新进展．描述了NCS的模型、特点、时延、丢包、稳定性、网络调度等内容，归纳了现有的研究方法．对TrueTime和NS2等仿真工具做了比较详细的阐述．最后，论述了NCS研究中尚待解决的问题，展望了网络控制系统未来的发展前景．     

网络控制系统中的调度问题

网络控制系统（NCS）的控制性能受限于共享的计算资源和网络资源,如何对NCS中的周期和非周期的复杂信息流进行有效的调度成为影响系统控制性能的关键因素。从实时控制角度,分析了NCS中的时态特性和NCS的实时调度问题。同时从实时CPU调度策略、NCS网络调度方法、调度诱导问题及其补偿方法、可调度性分析和调度优化、控制与调度协同设计等方面综述了现有的NCS中的调度理论和方法,并讨论了今后进一步的研究方向。     

NCS中数据传输丢包与控制方法

解决数据包丢失是网络传输的一个基本问题,NCS中数据的丢失意味着会对控制系统的稳定性造成影响。本文研究了网络控制系统中单包丢弃和多包丢弃的现象和描述方法,分析了一种实用的补偿与控制方法。本研究可以看作是对NCS延时研究的一个主要补充。在NCS设计和实际使用过程中,正确对待丢包处理有时是提高系统稳定性的一种有效措施。     

一类非线性网络控制系统镇定的新方法

研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems, NCSs)的镇定问题. 在一般的网络环境中, 通过平行分布补偿技术, 将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统. 利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法, 得到了非线性NCS指数稳定的充分条件, 并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 形式给出了模糊控制器的设计方法. 最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.     

NCS中数据传输丢包与控制方法

解决数据包丢失是网络传输的一个基本问题,NCS中数据的丢失意味着会对控制系统的稳定性造成影响.本文研究了网络控制系统中单包丢弃和多包丢弃的现象和描述方法,分析了一种实用的补偿与控制方法.本研究可以看作是对NCS延时研究的一个主要补充.在NCS设计和实际使用过程中,正确对待丢包处理有时是提高系统稳定性的一种有效措施.     

基于Matlab的网络控制系统仿真平台

为了在不同网络情况下对NCS性能进行比较,并且能够方便控制算法研究,建立了功能完善的网络控制系统（NCS）平台。对Matlab／TrueTime主要特点进行了分析,并利用其核心模块和网络模块,建立了一种NCS仿真模型;详细介绍了基于TrueTime网络仿真环境下NCS仿真模型的构建方法,并针对网络传输中出现的问题进行了实验研究和全面分析,对NCS的时延和丢包实验进行了深人地分析。实验结果表明该平台为NCS研究提供了便捷的途径。     

基于GPC的NCS非整数倍采样周期时延补偿方法

研究具有非整数倍采样周期时延的网络控制系统(NCS)的时延补偿问题.针对NCS中的非整数倍采样周期时延,基于广义预测控制算法并结合线性插值方法,提出一种新的网络时延补偿方法.该方法能得到非整数倍采样周期的控制预测值,同时通过减小执行器读取缓冲区的周期,可有效减少由于执行器时间驱动而引起的等待时延,解决了非整数倍采样周期时延的补偿问题.最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

网络控制系统消息时延的仿真研究

网络时延是网络控制系统(NCS)面临的首要问题,由于受MAC机制、网络负载、网络调度等因素影响,该时延一般是时变和不确定的.传统控制系统仿真软件难以客观反映网络时延的变化,无法用于NCS时延的仿真分析.应用TrueTime仿真工具,对NCS网络时延的主体-消息时延进行仿真研究.首先,给出了利用TrueTime进行NCS仿真的结构框图,分析了TrueTime内核模块和网络模块的功能特点;其次,针对一个具体的NCS,建立了TrueTime仿真模型;最后,通过仿真试验,研究了NCS消息时延的变化特性,所得结论可以指导NCS的分析与设计.     

网络控制系统的信息安全研究

基于网络控制系统(networkedcontrolsystem,NCS)的网络空间特性,分析了NCS信息安全的体系结构,讨论了针对NCS的各种安全策略,提出了自律分散NCS安全体系,设计具有自律可控性和自律可协调性的NCS安全体系的新方法,给出了NCS的信息安全评价标准,指出了NCS的网络信息安全应进一步研究的若干问题。     

基于网络演算的网络控制系统确定性延迟模型

延迟对网络控制系统（NCS）的研究有着重要的影响．针对控制网络的特殊性，总结、拓展了网络演算理论，结合控制网络拓扑结构以及数据调度策略，得出了基于网络演算理论的NCS网络一般性延迟模型及延迟上界，使得对NCS确定性延迟的研究更符合完备性的要求．     

基于网络模型的综合多速率采样预测控制器

针对网络控制系统(NCS)中存在的网络延迟和数据丢包问题以及网络控制系统的多采样率特性,将预测控制器和网络延迟补偿器相结合,提出一种基于网络模型的综合多速率采样预测控制器.预测控制器利用多步预测、滚动优化、反馈校正控制策略补偿了传感器-控制器传输延迟,网络延迟补偿器补偿了控制器-执行器传输时延和一些未知网络延迟.仿真试验表明,该算法对网络延迟和数据丢包具有一定的补偿作用,提高了网络资源利用率并且保证闭环网络控制系统渐近稳定.     

基于神经网络模糊PID的足球机器人控制算法研究

通过对足球机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了神经网络模糊PID控制技术应用于足球机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与神经网络模糊控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性,利用神经网络模糊控制提高控制的快速性与自适应性。针对足球机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于神经网络和模糊控制相结合动态调整PID控制器的三个参数KP,KI,KD的设计方法。实验证明该方法增强了控制器的调节能力和简化了控制器设计,同时本方法对模型和环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

网络控制系统的网络安全研究

基于网络控制系统(networkedcontrolsystem,NCS)的基本概念,分析了NCS网络安全体系结构和动态需求,讨论了确保NCS网络安全的各种安全机制,提出了自律分散NCS安全体系策略,指出了如何设计具有自律可控性和自律可协调性的NCS安全体系的思想方法,并给出了相应的模型结构。     

网络控制系统集成模糊反馈调度器的设计

网络控制系统是一种全分布,网络化的实时反馈控制系统.它是计算机,控制学科及网络技术的综合应用.网络控制系统一方面给系统带来了开放性,数字互连等特点,另一方面由于网络独特的特点也给系统带来了所不希望的性能,例如网络延时,数据丢包及网络资源的竞争,如何解决这些问题成为国际学术界研究的一个热点.基于网络资源的竞争问题,主要研...     

模糊预测控制发展的概况

模糊预测控制(FPC)是近年来发展起来的新型控制算法,是模糊控制和预测控制相结合的产物。在预测控制的模型预测、反馈校正、滚动优化的机理下,对模糊预测控制近20年来的发展概况和实现形式作了归纳,指出模糊模型引入预测控制,体现了预测控制向智能控制方向拓展的趋势,更符合人们的控制思想,可进一步提高控制的效果,并就其有待解决的问题发表了一些看法。     

Design of a Networked Tracking Control System With a Data-based Approach

Tracking control is a very challenging problem in the networked control system (NCS), especially for the process with blurred mechanism and where only input-output data are available. This paper has proposed a data-based design approach for the networked tracking control system (NTCS). The method utilizes the input-output data of the controlled process to establish a predictive model with the help of fuzzy cluster modelling (FCM) technology. Then, the deduced error and error change in the future are treated as inputs of a fuzzy sliding mode controller (FSMC) to obtain a string of future control actions. These candidate control actions in the controller side are delivered to the plant side. Thus, the network induced time delays are compensated by selecting appropriate control action. Simulation outputs prove the validity of the proposed method.