分数阶ＰＩＤ控制在网络控制系统中的应用

分数阶PID控制器较传统整数阶PID控制器增加了2个可调参数,使得其控制器的设计更加灵活,控制性能更加优良．针对网络控制系统（NCS）中的时延以及数据包丢失问题,提出对系统采用分数阶PID控制方法进行补偿,利用MATLAB／TrueTime仿真工具箱对NCS进行仿真研究．仿真实验结果表明,采用分数阶PID控制方法可以对时延以及数据包丢失问题进行有效的补偿,且控制效果明显优于整数阶PID方法．     

网络控制系统的模糊PID控制仿真研究

通过网络控制系统(NCS)结构的介绍,利用Truetime进行NCS仿真,分析网络延时、数据包丢失和传输速率几个主要因素对网络控制系统控制性能的影响.针对网络控制系统的延时特性,设计模糊PID控制器,利用模糊推理的方法在线整定PID的参数,以实时性要求较高的直流电机为被控对象,利用Truetime工具箱在MATLAB平台上进行控制系统的仿真.最后,与常规的PID控制进行对比可知,该算法的控制效果更好.     

基于TTCAN和NCS的鱼雷制导系统结构

研究了时间触发的CAN总线、网络控制系统和基于网络控制原理的鱼雷制导系统。对于基于时间触发的TTCAN，详细分析了高层协议及工作原理。提出基于NCS的鱼雷制导系统一般性结构和设计方法，通过仿真分析了鱼雷网络控制系统存在的时延和数据包丢失等稳定性问题。通过对鱼雷网络控制系统结构、实时网络通信协议和规范的研究，指出NCS将是下一代全数字鱼雷的重要技术基础和结构。     

矩阵实验室的仿真工具TrueTime设计

为了便于研究网络控制系统,使用了基于矩阵实验室的功能强大的TrueTime（TT）网络仿真工具箱.它包括网络和计算机两个接口模块,网络模块支持对六种网络的配置;计算机模块具有模拟/数字的转换器,实时内核,网络接口以及外部通道.研究了在矩阵实验室编译环境下利用TT工具箱进行网络控制仿真的方法和流程,主要包括TT工具箱的调用、初始化、编译、控制算法S函数的调用和网络配置方法等.最后给出了两个利用TT工具箱进行网络控制仿真的实例.通过TT进行网络控制仿真能够较好地再现网络控制系统的特征,具有结果可信程度高、易于实现等特点.     

网络化控制系统中的实时数据采集

网络化控制系统(NCS)中的实时数据采集会影响到NCS的性能和稳定性.本文分析了NCS中实时数据的特点,并对实时数据采集策略中的两个主要内容数据采集模型和数据采集网络调度策略进行了分析.最后提到了NCS中实时数据采集急需解决的问题.     

多任务实时系统仿真软件TrueTime及其应用

本文介绍了一种多任务实时系统仿真软件包TrueTime的组成、功能，并以直流电动机系统的分散控制为例，说明其在网络化控制系统理论仿真研究中的应用。分析表明TrueTime能够仿真多任务实时控制系统的时间特性，可以用来方便地研究网络化控制系统中调度协议对控制系统性能的影响。     

考虑网络丢包的网络化控制系统的广义预测控制

针对丢包现象影响网络化控制系统（NCS）稳定性的问题,设计了一个基于单边网络的广义预测控制器（GPC）．该控制器通过滚动优化确定一系列控制动作,利用该控制作用对基于模型的预测值进行修正,最终计算出向前N步的控制数据,以此来弥补数据丢失给系统带来的影响．经过仿真实验证明在网络存在丢包的情况下,NCS系统仍然能够达到稳定．     

基于Fuzzy-AHP的网络控制系统时延特性评估

基于模糊层次分析法,网络控制系统参照ISO/OSI模型,结合实际控制系统的需要进行了一定的简化,将数据传输的内部时延分为8种,外部延迟分为5种;通过求取某一层相对于总目标的相对重要度,得出了NCS时延的相对重要度,由此确定NCS的主要时延源和极小时延源.这种方法克服了对时延的盲目假设,以利于NCS的时延分析.     

模糊PID算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,传统PID控制方法的参数的非线性增加了对其参数的调整难度。搭建了基于模糊PID控制的网络化控制系统平台,对模糊自适应PID控制算法在网络化控制系统中的参数整定进行了研究,确定了变量隶属函数。在Matlab环境下利用TrueTime工具箱和fuzzy模糊控制模块对传统PID控制算法和模糊自适应PID控制算法进行了仿真比较,结果表明模糊PID控制算法明显地改善了控制系统的动态性能,并且此方法易于实现,便于工程应用。     

网络控制系统中采样周期的优化选取方法

对网络环境下的控制系统时延进行了分析,讨论了系统采样周期和网络时延对网络控制系统的影响,以优化控制系统性能为目标,以网络的可调度性为条件,结合系统控制与网络调度,给出了NCS的优化模型和采样频率的求取方法,并给出了优化实例。结果表明:该调度算法既满足了控制系统的性能,又优化了网络调度,提高了网络资源的利用率,为选择网络控制系统采样周期提供了指导方法。     

一类长时延网络控制系统的无源控制

目的将无源控制引入网络控制系统,研究一类长时延网络控制系统的无源控制问题.方法运用线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov理论,推导闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件及无源控制器的设计方法.结果提出了一类长时延网络控制系统的模型,分析了闭环系统渐近稳定且满足无源性的充分条件,并给出无源控制器的设计方法.结论通过设计无源控制器,使长时延网络控制系统的性能有了很大改善,通过Matlab数值仿真算例,证明了分析方法和结论的有效性.     

网络化控制系统的研究综述

通过实时数据通信网络形成闭环回路的控制系统称为网络化控制系统(NCS)。文章系统地阐述了网络化控制系统的产生和发展,分析了网络化控制系统的特性。通过对当前的研究现状分析着重介绍了网络控制系统的控制方法,最后对网络化控制系统的未来发展作了展望。     

网络化控制系统研究现状与展望

网络化控制系统最主要的结构特性是系统的反馈通过网络构成闭环,比传统控制系统具有安装成本低廉、易于维护、系统灵活可靠等优点;同时,网络传输的引入,使得网络化控制系统研究更加复杂,传统控制理论成果难以直接应用到网络化控制系统中.本文介绍了网络化控制系统的研究现状及未来发展方向.     

鲁棒自适应控制的远程网络控制器设计

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统,提出了一种基于鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制策略。该控制方法首先通过引入一种鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,并基于李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论设计出参数自适应调节律,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,并通过Lyapunov稳定性理论给出了具有时延的闭环NCS的稳定性定理;最后通过仿真结果对比验证了此方法的有效性。     

神经网络预测-PID串级控制在同步发电机励磁控制中的应用

为提高发电机励磁控制系统的稳定性,分析了同步发电机的自并励励磁系统的结构和数学模型,介绍了神经网络预测控制的结构和算法,分别基于PID控制、神经网络预测控制和神经网络预测-PID串级控制算法对自并励励磁系统进行了仿真分析.通过仿真结果的对比分析,说明神经网络预测-PID串级控制在励磁控制中的应用提高了励磁系统的动态性、稳定性和抗干扰能力.