网络化控制系统时延测量、分析与预测

针对网络化控制系统（NCS）中的随机时变时延,采用自行开发的基于应用层的测试软件,按照IETF（The Internet Engineering Task Force）的RFC2544规范,进行了6个多月实际测量,获得了170余万个网络时延数据;通过对实验数据进行相关分析,建立了网络时延的自适应自回归（AR）模型;并用自适应最小均方差（LMS）算法对实测的网络时延进行了估计和预测,实验结果表明了算法的有效性。     

基于隐马尔可夫模型的网络控制系统延时状态估计

网络控制系统(NCS)中存在不确定的网络延时,使网络控制系统的分析和设计十分困难;针对这一问题,采用隐马尔可夫模型(HMM)的隐含层状态估计算法,以校园网络为实验平台,通过观测到的网络控制系统输出信号来获得估计信号,从而间接地对被随机时延噪声污染而存在顺序混乱的状态信号进行估计;并对不同时间间隔条件下,直接状态估计和扩展空问状态估计这两种方法的适用性进行了分析比较;实验结果表明在中小型网络控制系统中,基于隐马尔可夫模型的时延估计方法是简单、有效的.     

基于神经元控制的网络时延补偿策略研究

针对网络控制系统（NCS）中的不确定时延问题,在分析循环服务网络和随机争用网络的时延特性的基础上,提出了一种基于神经元控制器的时延补偿策略.该策略用神经元控制代替常规PID控制,无需建立网络控制系统的精确模型,利用神经元良好的学习能力来克服网络控制系统中不确定时延的影响,并对循环服务网络和随机争用网络这两类网络进行了仿真实验研究.仿真结果表明该策略能保证网络控制系统的良好性能.     

存在数据包丢失NCS系统的补偿估计器的建模与分析

对同时存在网络诱导时延及数据包丢失的一类网络控制系统进行了研究和分析。针对时延网络系统存在的数据包丢失,设计出包丢失估计补偿器,用补偿器的信息来更新控制器并建立系统模型,从而有效降低了时延和丢包对系统的影响,最终提高系统性能。与此同时,通过李亚普诺夫稳定性理论来对闭环系统进行了稳定性分析,并给出控制器的设计方法。最后,通过了实例仿真,证实了带补偿器和估计器的网络控制系统设计的有效性。     

网络控制系统的模糊自适应PID控制

针对网络控制系统中网络时延补偿的问题,提出了一种模糊自适应PID控制器的设计方法,通过利用在线时延估计方法对时延进行预估计,根据估计时延值在线调节PID三个参数,从而改善系统的性能。对基于控制局域网络(CAN)总线的典型工业过程进行了仿真实验。结果表明,与常规PID的控制器比较,采用设计的PID控制器能补偿网络上的时延,更加有效的抑制了时延对网络控制系统的影响并提高了系统的性能。     

广义预测与递推最小二乘法相结合的预测控制

针对网络控制系统的时延具有随机、时变等特性,提出一种广义预测与递推最小二乘法相结合的预测控制策略。首先针对网络随机时延性,采用广义预测控制算法对随机时延进行估计,并采用网络延迟补偿器根据当前时刻的最新控制信号对网络系统实现有效控制,然后采用递推最小二乘法对被控对象模型参数进行在线辨识,并采用仿真实验测试其与其他控制策略的优劣。仿真结果表明,该控制策略较好地解决了网络控制系统的随机时延难题,改善了网络控制系统在参数突变情况的性能。     

移动机器人网络控制系统的输出反馈控制

以线性时不变系统为被控对象,建立了四轮移动机器人网络控制系统的离散数学模型。诱导时延是影响系统性能的关键因素,通过在节点中设置缓冲区的方法可以将网络控制系统中的随机诱导时延转化为确定性时延,从而将网络控制系统由随机系统转化为确定性系统。通过被控对象移动机器人控制实验系统,设计了一个能处理网络诱导时延的输出反馈控制器,分析了采样周期和网络诱导时延对网络控制系统稳定性的影响。仿真结果表明了该控制器和控制策略的正确性及有效性。     

基于弹性控制器的网络控制系统稳定性分析

研究了一类不确定网络控制系统的弹性控制器设计问题。针对一类具有不确定参数的被控对象模型,考虑网络诱导时延的作用,建立基于弹性反馈控制器的网络控制系统闭环模型。采用Lyapunov方法,给出保证该闭环系统稳定的允许时延上界。仿真结果证明了本文方法的正确性和有效性。     

网络控制系统的时延相关状态反馈控制器设计

研究了具有时延、丢包和数据包时序错乱的网络控制系统镇定问题.为了有效提高系统的控制性能,本文根据网络控制系统的特点提出一种时延相关状态反馈控制方法,并将闭环网络控制系统建模为离散时间切换模型.在此基础上,通过构造依赖于参数的Lyapunov函数给出了闭环网络控制系统的稳定条件和镇定控制器设计方法.仿真结果和实验结果表明所提方法的有效性和可用性.     

网络控制系统的稳定性分析

在网络控制系统中,由于网络的通讯带宽的限制、信息(包括传感器信号,控制器信号,等等)的碰撞等诸多原因,不可避免地会使信息在传输过程中存在时延,称之为网络诱导时延.网络诱导时延是导致控制系统的性能降低,甚至使得系统不稳定的主要因素.为了克服网络诱导时延对控制系统造成的影响,建立了具有参数不确定性的线性网络控制系统模型,利用Razumikhin和Laypunov定理来估计传输时延的最大界,给出了网络控制系统渐进稳定的充分条件.并且由LMI方程给出了稳定的控制器增益K.仿真实例证明了结论的有效性.     

基于时延动态补偿的网络控制器的设计

在网络控制系统中由于网络带宽的限制,不可避免地使网络系统产生网络诱导时延,从而导致系统性能下降甚至不稳定。文章针对延时不确定使得Smith预估补偿控制效果差的问题,提出了新的Smith补偿控制算法,根据控制器反馈信息对网络延时进行动态补偿,并与模糊PI控制方法相结合,构成Smith预估模糊PI控制器,使得闭环控制系统即使在模型失配的情况下,仍具有较高的稳定性、较强的鲁棒性。仿真结果表明,该方法可行有效。     

网络控制系统的时延估算及补偿

在网络控制系统中,由于带宽等原因,各个节点在交换数据和通信时会出现时延,导致系统性能下降甚至不稳定。通过时延预估的方法,运用时间戳法估算出时延,将时间戳法和Smith预估补偿控制相结合。通过仿真可观察到比较稳定的输出响应。     

基于延时预测的模型状态反馈网络控制方法

网络延时的存在不仅会使控制系统的动、静态性能变差,还可能会破坏系统的稳定性,造成既有控制方法的失效。针对带有随机延时的网络控制系统,提出了一种基于网络延时实时预测和系统状态逼近的控制方法。首先,建立无延时的理想控制系统模型作为标准控制系统模型;其次,应用基于隐马尔可夫模型(HMMs)的延时预测算法预测网络延时,该方法能够实时自适应学习,以适应网络负载情况的变化,得到更符合实际情况的延时预测值;最后,根据网络延时的预测值、实际网络控制系统与标准控制系统模型的状态之差,来调整控制信号,从而使实际网络控制系统的状态与标准控制系统模型接近、甚至相等,达到期望的控制效果。数字仿真结果表明,这一方法是可行的,能够获得更加快速的动态性能和稳定的静态性能。     

工业过程控制算法设计与仿真

传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但由于它必须依赖被控对象精确的数学模型,在实际应用中存在局限。要克服Smith算法的局限性,采用一种具有比例、积分和微分神经元的PID神经元网络(PIDNN)与Smith预估器结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PID神经元网络的自适应、自学习和在线自调整控制器的参数的功能,解决大纯滞后系统的控制问题。仿真结果表明该Smith-PIDNN算法简单,稳定且收敛速度快,能够很好地改善大纯滞后系统的性能指标。     

Elman网络在Smith预测控制中的应用

Smith预测控制在实际应用中的难点在于很难得到实际系统精确的数学模型. 通过Elman网络拟合传统Smith估计器的模型误差, 并对其进行补偿. 实验结果表明, 这种基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力, 只要对纯滞后环节精确建模, 就可以完全抵消纯滞后环节对控制品质及系统稳定性的不利影响. 这种方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

基于UDP传输协议的网络时延仿真研究

在基于UDP传输协议的各种网络中,数据包传输的时延是随机的,为了能够研究不同的控制算法对远程控制系统的影响,就必须保证远程控制系统中网络时延环节的一致性,为此必须对网络时延进行仿真.使用结构数组对网络时延进行了仿真.将数据报的信息存放在与其网络时延相对应的结构数组元素中,在每个采样点系统只使用结构数组相应元素中的信息,实现了对数据包网络时延的仿真.在基于时间驱动工作方式的控制系统中,可以采用这样的方法实现UDP传输协议下的网络时延仿真.     

无线通讯网络功率和流量的预联合控制

To mitigate the loop delay in distributed wireless networks, a predictive power and rate control scheme is proposed for the system model that also accounts for the congestion levels and input delay instead of state-delayed in a network. A measurement feedback control problem with input delay is formulated by minimizing the energy of the difference between the actual and the desired signal-to-interference-plus-noise ratio (SNR) levels, as well as the energy of the control sequence. To solve this problem, we present two Riccati equations for the control and the estimation for the time delay systems. A complete analytical optimal controller is obtained by using the separation principle and solving two Riccati equations, where one is backward equation for stochastic linear quadratic regulation and the other is the standard filtering Riccati equation. Simulation results illustrate the performance of the proposed power and the rate control scheme.     

MIMO网络控制系统的稳定性分析

推导了多输入多输出网络控制系统的时滞离散时间数学模型，此模型包括了控制网络的网络延时．提出了一种新的网络控制系统稳定性分析方法，得到了使系统稳定的各网络延时应满足的条件．只要系统的网络延时满足这些条件，网络控制系统的极点便分布在复平面内的一个圆形区域内．若此圆形区域在单位圆内，网络控制系统就是稳定的．仿真实验验证了所提理论的有效性．     

非参数模型控制在液位控制系统中的应用研究

针对工业控制过程中液位系统的时变和明显的滞后特征,研究了非参数模型控制方法在液位控制系统中的设计方案,讨论了控制算法中引入的伪偏导数的在线估计问题,实现了通过液位系统的输入输出信息并利用递归最小二乘法对伪偏导数进行在线估计的过程,仿真实验验证了非参数模型算法对液位控制的鲁棒性、快速性及抗干扰性,通过仿真比较,展示了该算法性能优于PID算法和模糊控制的结果.     

一种基于区间分割的网络控制系统时延补偿方法

网络控制系统中的时延是影响系统稳定性和动态性能的一个关键因素．本文在对网络时延进行大量测量分析的基础上，通过改进传统网络控制系统结构，提出了基于区间分割的时延补偿方法．仿真结果表明该方法可以显著改善网络控制系统的性能．