基于观测器的鲁棒模型预测控制算法

对于含有未建模动态的输入受限离散时间线性系统,当系统状态不可测时,提出一种基于状态观测器的鲁棒模型预测控制算法。该算法采用双模型控制结构,将不变椭圆集同时应用于估计状态方程和误差方程,保证算法的稳定性和可行性,并同时给出系统稳定和可行的条件。     

基于拥塞控制的AQM算法研究

在对网络拥塞控制进行分析的基础上,介绍了AQM(Active Queue Management)算法的特点及网络流量特征对AQM算法的影响。根据AQM算法的发展概况,将AQM算法中的DropTail算法、RED(Random Early Detection)算法、Adaptive RED算法、PI算法、REM(Random Early Marking)算法和AVQ(Adaptive Virtual Queue)算法进行了比较评价。并对AQM算法的反馈方式及AQM算法的控制理论进行了较为详细的分析与探讨。     

基于拥塞控制的AQM算法研究

在对网络拥塞控制进行分析的基础上，介绍了AQM（Active Queue Management）算法的特点及网络流量特征对AQM算法的影响。根据AQM算法的发展概况，将AQM算法中的Drop Tail算法、RED（Random Early Detection）算法、Adaptive RED算法、PI算法、REM（Random Early Marking）算法和AVQ（Adaptive Virtual Queue）算法进行了比较评价。并对AQM算法的反馈方式及AQM算法的控制理论进行了较为详细的分析与探讨。     

一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)拥塞控制算法

有效的拥塞控制机制是保证Internet稳定运行的关键因素之一,网络拥塞控制系统本质上是一个时滞系统,传输时延是网络拥塞控制必须考虑的一个重要因素.本文应用Smith预估控制原理,在进行适当模型拟合处理的基础上,提出了一种基于Smith预估器的主动队列管理(AQM)算法(AQMAlgorithmbasedonsmithpredictor算法,简称Smith-PI),新算法结构简单,易于配置,具有良好的鲁棒性和网络控制性能,同时克服了大时滞给队列稳定性造成的不利影响。通过仿真表明,采用Smith-PI算法,对于限制系统振荡超调量的作用非常明显,同时能使网络具有更快的响应速度及更平稳的队列,而当网络时延增大时,算法能使网络的动态性能依然保持良好,使得缓存队列迅速收敛到稳定值。     

大时滞网络中的自适应拥塞控制算法

根据内模控制器(IMC)的设计方法,设计出适合于大时滞网络,具有时滞补偿能力的主动队列管理(AQM)控制器。为了使控制器适合网络的动态变化,再使其系数根据网络的变化自适应地做出相应的修正。最后通过NS-2仿真,验证了该算法的可靠性。     

基于FCMAC的鲁棒自适应迭代学习控制算法

工业机器人在改变运动轨迹时往往伴随着系统噪声、干扰的引入以及自身的惯量参数发生变化,采用传统的迭代控制算法难以达到高精度、高速控制的要求.将自适应与鲁棒控制与迭代控制相结合,提高迭代算法的控制精度;给定任务发生改变时,引入模糊小脑关节控制器作为前馈控制,经历史控制经验训练后估算出变化后系统的期望估计输入,作为迭代控制器...     

一类带时滞状态扰动系统的自适应鲁棒镇定

针对一类带时滞状态扰动的系统,讨论了系统的鲁棒自适应镇定问题.当扰动有界且界未知时,运用自适应控制方法,设计出一类自适应控制器.采用Lyapunov＿Karasovskii函数方法,证明了文中所提出的控制器可鲁棒镇定该系统.     

多通道ATM 网络鲁棒拥塞控制

拥塞控制对ATM网络有效、稳定运行具有重要的作用，在单瓶颈多通道的网络模型下，基于Smith预估原理，提出一种新颖的鲁棒拥塞控制器设计方案，这种基于速率的拥塞控制可以保证ABR的服务质量(QoS)，理论分析和仿真结果表明，所提出方案收敛速度快，对网络的不确定因素具有较强的鲁棒性。     

一类不确定系统的鲁棒自适应控制算法

对具有有界扰动和未建模动态的多变量系统,设计鲁棒稳定的自适应控制律,并进行了稳定性分析。在设计中,采用死区与正规化信号相结合的方法,控制器采用极点配置的形式。正规化信号的引入,使得建模误差和扰动产生的影响对正规化信号有界。对极点配置控制律中出现的奇异性用投影算法加以消除。与其他一些文献上的算法相比,该算法较为简单,易于执行。     

时滞线性区间系统的鲁棒稳定与鲁棒镇定

利用一个微分不等式给出了几类具有区间 系数的时滞系统的鲁棒稳定和鲁棒镇定的充分条件,这些条件只需判断一个常数矩阵是否为 M矩阵,使用方便．     

基于模糊推理的鲁棒主动队列管理算法

基于常规控制理论的主动队列管理(AQM)算法在复杂动态网络环境下对参数变化比较敏感,难以保证队列稳定性且缺乏鲁棒性。针对上述问题提出基于队列长度和链路速率相对变化率的模糊AQM算法,以队列长度与期望队列长度以及链路速率与链路容量的相对误差量作为网络拥塞指示,采用模糊推理得出中间节点的丢包概率。仿真实验表明,该算法具有良好的队列稳定性和较小的队列延时,对网络的非线性和负载波动等不确定因素具有鲁棒性。     

基于源端控制规律的主动队列管理算法

将TCP源端的拥塞控制规律引入路由器端的拥塞控制问题,提出一种高性能的主动队列管理算法ERFU,综合考虑路由器输入流的流量速率与内部负载程度,无需设置多样的参数,直接依据TCP源端的拥塞控制规律,更新数据包的丢弃(标记)概率,具有较低的算法需求和优越的算法性能。通过仿真与ERED相比较,证明ERFU在随机流、突发流2种网络状况下均具有更优良的性能。     

具有通信时延的AQM控制算法的稳定性

具有通信时延的AQM控制算法是一个复杂的动态非线性反馈系统.为了调查通信时延对Internet服务质量的影响,借助广义Nyquist判据研究了具有通信时延的AQM策略的稳定性.通过对网络系统的传递函数的分析,得到了各通信回路时延相同和时延不同条件下网络系统在平衡点的稳定性判据.这些结论表明,影响Internet性能的关键因素之一的通信时延在Internet通信过程中起着重要的作用.最后仿真验证了该判据的有效性.     

具有最小时间加权平方误差积分的主动队列管理算法ISTE-PI

针对现有基于控制论的主动队列管理(AQM)算法的不足,在不忽略TCP/AQM传递函数模型中时滞环节的条件下,将TCP短流和UDP流作为干扰信号引入AQM控制器的设计过程,并借助最小"时间加权平方误差积分(ISTE)"控制方法,设计了一个基于PI控制器的AQM算法ISTE-PI.与现有算法相比,ISTE-PI算法同时具备响应速度快、抗干扰能力强、能用于大时滞网络环境且鲁棒性好等特点.鉴于Internet网络流量由TCP长流、TCP短流和UDP流构成,且是大时滞网络,因此ISTE-PI算法能更好地适应Internet网络环境下的主动队列管理.     

稳定裕度与网络特征参数无关的AQM算法

针对现有基于控制论的主动队列管理(AQM)算法的不足,设计一种稳定裕度与网络特征参数(往返时延、通过瓶颈链路的TCP连接数、瓶颈链路的容量)无关的基于PI控制器的AQM算法GPM-PI。该算法响应速度快、计算开销小,能用于大时滞网络环境,抗干扰能力强(对TCP短流和UDP流有良好的控制能力),鲁棒性好,能更好地适应Internet环境下的主动队列管理。     

基于高层模糊变结构控制的主动队列管理算法

从控制论的角度出发,主动队列管理算法将IP层纳入到拥塞控制机制.该文根据TCP拥塞控制机制的线性化模型,利用线性化模型时延因子的多项式表达式,提出了基于高层模糊变结构控制主动队列管理算法,简化了控制器的设计.NS仿真结果显示本算法提高了拥塞控制的性能和鲁棒性,有效地补偿了时延因子对于控制性能的影响.     

大延时网络中基于单神经元-Smith的AQM算法

本文利用智能控制理论设计了针对大延时网络的单神经元-Smith AQM(Active Queue Management)算法。对算法的设计目标、参数整定规则等问题进行了深入研究,最后的仿真结果验证了该算法在大延时网络主动队列管理中的有效性。     

单神经元自适应PID控制器在AQM中的应用

主动队列管理(AQM)对于保持TCP网络高性能是一种有效的策略。AQM的基本机制是调节数据包进入路由器缓冲区的速率,从而避免网络拥塞。针对传统PID控制器在拥塞控制过程中参数固定的缺点,将神经网络理论引入AQM的研究中,设计了一种改进的单神经元自适应PID主动队列管理器。基于NS2平台的仿真结果表明,与PID控制器及传统的单神经元自适应PID控制器相比,改进的控制器对网络环境的变化有更强的适应能力和更好的稳定性。     

一种新的具有鲁棒性动态二进制时隙防碰撞算法

在射频识别系统中,由于信道共享的原因,会发生标签碰撞现象,从而导致阅读器的漏读,因此防碰撞算法在射频识别系统的设计中占有极其重要的地位。现有传统的动态二进制时隙防碰撞算法具有对标签要求不高的优点,非常适用于采用被动标签的RFID系统,但实际使用过程中,由于距离等外界因素会出现弱标签现象,现有算法对此不具有鲁棒性。因此,本文提出一种新的具有鲁棒性动态二进制时隙防碰撞算法,该算法在传统的动态二进制时隙防碰撞算法的基础上,增加一个未确定的标签队列,大大提高了系统的鲁棒性。实验显示该算法比传统BSA识别次数减少55%,同时保证了较好的鲁棒性。