基于Markov链模型的MANET连通性分析

提出一种基于Markov链模型的移动Ad hoc网络（MANET）连通性分析方法。建立节点可靠性分析的Markov链模型,使之便于计算节点的可靠性概率。基于此,建立网络剩余节点数以及故障节点数状态转移的Markov链模型,并推导出计算节点随机网络连通概率的公式。通过Matlab仿真验证了理论分析的正确性。     

网络化时滞控制系统的有限时间稳定性分析

针对网络控制系统中存在于传感器-控制器-执行器间的双时延问题,提出了一种基于Markov模型的状态反馈控制策略.与传统应用Markov随机过程的方式相比,该策略采用两个Markov链描述每一个时延,通过状态反馈把该随机系统描述为具有四个随机参量的离散Markov跳变系统.利用Lyapunov有限时间稳定性理论分析得到该系统稳定的充分条件,并利用线性矩阵不等式(LMI)得到了可行的反馈矩阵.数值仿真结果进一步证明了该策略的有效性.     

闭环网络控制系统研究综述

系统地介绍了目前闭环网络控制系统的研究现状 .基于信息传输延迟的随机时变特性 ,对对象建模、闭环网络系统的确定性控制以及随机控制等各种控制策略进行了论述 .并在此基础上 ,分析了闭环网络控制系统设计中尚待解决的问题以及一些新的研究方向     

转移概率未知下具有双Markov 链的网络控制系统控制器设计

研究一类基于Markov模型的网络控制系统的稳定性和镇定控制器设计问题.针对网络控制系统中受控对象模型的随机切换和通信过程中的丢包问题,利用具有两个独立Markov链的离散时间Markov跳跃系统进行建模.在该Markov跳跃系统模态转移概率矩阵部分元素未知的情况下,充分考虑转移概率的约束条件,给出系统可镇定的充要条件和状态反馈控制器的设计方法.最后通过仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

基于RDMA的区块传输机制设计与实现

随着区块链技术的不断发展,区块的传输延迟成为区块链系统可扩展性的性能瓶颈。远程直接内存访问（RDMA）技术能够支持高带宽和低时延的数据传输,为低延迟区块传输提供了新的思路。因此,结合RDMA原语的特性,设计了用于区块信息共享的区块目录结构,并在此基础上设计并实现了区块传输的基本工作过程。实验结果表明,相较于基于TCP的方案,在1 MB大小的区块上基于RDMA的区块传输机制将节点间的区块传输延迟降低了44%,全网络的区块传输延迟降低了24.4%,在10 000节点规模的区块链上,区块链发生临时分叉的数量降低了22.6%。可见,基于RDMA的区块传输机制充分发挥了高速网络的性能优势,降低了区块传输延迟及临时分叉的数量,提高了现有区块链系统的可扩展性。     

基于网络延时的LQG控制器设计

控制网络中传输延迟的存在,导致确定性闭环网络控制系统转化成一时变不确定性系统.针对网络控制系统中存在小于一个采样周期的传输延迟,提出控制方案,分析建立数学模型,设计出满足要求的时延网络控制器.并通过仿真验证了该结果的正确性,使系统在能控性和稳定性方面得到明显改善.     

网络控制中基于DR模型的预估算法

针对网络控制中的延迟问题,提出了一种基于DR模型进行预估的新的网络控制设计 方法,并深入分析了以实际模型作为DR模型的预估算法的稳定性.该方法通过对状态进行基 于DR模型的预估,克服了传输延迟对网络控制的影响,使得不考虑网络延迟的控制律能够应 用于具有网络延迟的网络控制系统中,同时该方案能够有效地解决网络控制过程中数据包超时 到达或者数据包丢失的问题.     

IEEE802．11DCF机制的三维Markov模型分析与仿真

IEEE802.11分布式协调机制(DCF)是颇具影响力的无线网络标准,协议基于载波检测/碰撞退避多址接人协议和时隙退避算法.针对IEEE802.11DCF饱和状态不能解决无线网络复杂的工作机制,提出三维Markov链(3M)模型,分析IEEE802.11DCF的非饱和性能,各站点在发送成功后随机产生新的数据分组,且到达率满足Poisson分布.三维Markov模型的仿真与理论分析吻合,这表明3M对系统的吞吐率、延迟性能、稳定性等参数有明显的提高与改善.     

基于逻辑时隙的Ad Hoc网络介质访问延迟分析

根据Ad Hoc网络MAC层DCF的指数退避机制及二维Markov链分析模型,分析退避计数器在退避过程当中每一次递减的时间间隔,提出逻辑时隙的概念,并得出逻辑时隙的3个组成部分,推导出饱和负载条件下DCF的平均介质访问延迟等于逻辑时隙的平均长度乘以成功发送数据所用的平均退避逻辑时隙数.实验表明,该方法能较准确地计算出Ad Hoc网络的DCF介质访问延迟.     

一种带有动态输出反馈控制器的网络控制系统的Markov跳变模型

对于网络控制系统(Networked control systems, NCS)中的随机延迟时变有界, 其上界大于一个采样周期的情况, 建立了带有动态输出反馈控制器的连续时间系统模型. 以此为基础, 应用连续时间系统模型离散化与增广状态空间方法, 建立了受控于有限状态Markov链的离散时间跳变系统模型. 在该系统的稳定性控制器设计中, 给出了一种求内点法的初始可行解的方法, 从而解决了所建模型的可解性问题. 理论分析和车载倒立摆上的仿真计算表明, 由上述模型与改进算法所给出的动态输出反馈控制器能使系统稳定.     

网络控制系统随机稳定性研究

研究了具有随机网络诱导时延及数据包丢失的网络控制系统随机稳定性问题. 本文用一个具有两个状态的马尔可夫链来描述数据通过网络传输时随机数据包丢失过程, 利用马尔可夫跳变线性系统理论, 将网络控制系统建模为一个具有两种运行模式的马尔可夫跳变线性系统, 给出了在状态反馈控制下网络控制系统随机稳定的线性矩阵不等式形式的充分条件, 最后用一个仿真示例验证了该方法的有效性.     

PI tracking control for nonlinear time-varying delay Markov jump systems

This paper considers robust stochastic stability and PI tracking control problem for Markov jump systems with both input delay and an unknown nonlinear function. Based on the traditional PI control strategy, a new controller design scheme is proposed for nonlinear time-delay Markov jump systems which can realize multiple control objectives including robust stochastic stability and tracking performance. By using the Lyapunov stability theory and LMI algorithms, a sufficient condition for the solution to robust stochastic stability and tracking control problem is obtained. Then, the desired controller with PI structure is designed, which ensures the resulting closed-loop system is robust stochastically stable and the system state has favorable tracking performance. Finally, a numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed results.     

随机时滞马尔可夫跳跃系统的比例-积分跟踪控制

针对具有时变时滞和未知非线性的随机马尔可夫跳变系统,基于传统的PI控制策略和线性矩阵不等式算法,提出一种具有随机稳定性能、跟踪性能和鲁棒性能的多目标控制器设计方案.运用Lyapunov稳定性理论并引入L<,1>性能指标,构造出具有PI结构的跟踪控制器,保证了随机马尔可大跳跃系统的稳定性和跟踪性能,实现了系统跟踪性能的优...     

具有双边随机时延和丢包的网络控制系统稳定性分析

针对具有双边随机网络时延和丢包的网络控制系统,首先基于Markov的随机过程描述系统丢包的特性;然后利用系统增广矩阵的方法建立参数不确定的离散时间跳变系统模型,在考虑Markov链转移概率矩阵中部分元素未知甚至完全未知的条件下,采用Lyapunov稳定理论和随机理论的分析方法,设计依赖于丢包特性且满足系统均方稳定要求的时变控制器;最后通过数值算例仿真表明所提出方法的有效性.     

基于中断概率的星地网络鲁棒功率控制算法

相较于传统的地面认知网络,星地认知网络链路传输时延较长,因此基于实时信道感知的认知用户中断概率较高。以离散时间马尔科夫链描述授权用户的动态及衰落信道,同时考虑信道转移概率的不确定性,建立基于似然不确定性模型的信道状态马尔科夫链,利用鲁棒的向后递归方法得到离线存储的功率分配矩阵,并对网络中多个用户采用博弈论的方法,进而提出基于中断概率的功率控制算法。仿真结果表明,与RRAP和TS-RS-PA算法相比,该算法在网络延迟存在的情况下能够更有效地降低中断概率并节约能耗。     

随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计

采用滑动扇区方法,研究了不确定随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计问题。首先给出随机马尔可夫跳变系统滑动扇区的定义,然后基于线性矩阵不等式技术,提出一种滑动扇区及变结构控制律设计方法。经过理论证明该控制律能够确保随机马尔可夫跳变不确定系统二次稳定,并有效地抑制抖振。最后数值仿真算例验证了控制方案的有效性。     

Robust stabilization of load frequency control system under networked environment

The deregulation of the electricity market made the open communication infrastructure an exigent need for future power system. In this scenario dedicated communication links are replaced by shared networks. These shared networks are characterized by random time delay and data loss. The random time delay and data loss may lead to system instability if they are not considered during the controller design stage. Load frequency control systems used to rely on dedicated communication links. To meet future power system challenges these dedicated networks are replaced by open communication links which makes the system stochastic. In this paper, the stochastic stabilization of load frequency control system under networked environment is investigated. The shared network is represented by three states which are governed by Markov chains. A controller synthesis method based on the stochastic stability criteria is presented in the paper. A one-area load frequency control system is chosen as case study. The effectiveness of the proposed method for the controller synthesis is tested through simulation. The derived proportion integration (PI) controller proves to be optimum where it is a compromise between compensating the random time delay effects and degrading the system dynamic performance. The range of the PI controller gains that guarantee the stochastic stability is determined. Also the range of the PI controller gains that achieve the robust stochastic stability is determined where the decay rate is used to measure the robustness of the system.     

具有随机时延的网络控制系统周期反馈控制

针对一类具有随机时延的网络控制系统(NCSs)周期反馈控制问题,提出一个新颖的马尔可夫随机时滞系统模型.该模型包括一个分段常数广义采样保持函数(PCGSHF)以及一个用于描述网络诱导时延和数据包丢失的马尔可夫链.应用李亚普诺夫方法以及线性矩阵不等式技术得到了闭环 NCSs 随机稳定的充分条件,并给出了状态反馈控制器和 PCGSHF 的设计方法.最后,通过仿真算例验证了设计方法的有效性.     

基于HTCPN和隐马尔科夫的网络控制系统模型分析

针对具有随机时延的网络控制系统(NCSs),研究其建模与系统分析问题.运用层次时间颜色Petri网(HTCPN)对以PLC为控制器的NCSs进行结构保留形式建模,并以新颖的方式将网络丢包和乱序现象与系统模型结合.重点分析系统中传感器-控制器、控制器-执行器随机时延分布情况,建立时延与网络中数据包运行情况间的关系.在此基础上,利用Baum-Welch算法建立两种时延的隐马尔科夫模型(HMM),进一步验证了HTCPN模型与HMM的等效性.     

Adaptive neural network control of bilateral teleoperation with unsymmetrical stochastic delays and unmodeled dynamics

In this paper, adaptive NN control is proposed for bilateral teleoperation system with dynamic uncertainties, unknown external disturbances, and unsymmetrical stochastic delays in communication channel to achieve transparency and robust stability. Compared with previous passivity‐based teleoperation framework, the communication delays are unsymmetrical and stochastic. By partial feedback linearization using nominal dynamics, the nonlinear dynamics of the teleoperation system are transformed into two subsystems: local master/slave dynamics control and time‐delay motion tracking. By integrating Markov jump systems and adaptive parameters updating, adaptive NN control strategy is developed. The stability of the closed‐loop system and the boundedness of tracking errors are proved using Lyapunov–Krasovskii functional synthesis under specific linear matrix inequalities conditions. The proposed adaptive NN control is robust against motion disturbances, parametric uncertainties, and unsymmetrical stochastic delay, which effectiveness is validated by extensive simulation studies. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.