首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
针对存在信号传输诱导时延的网络化控制系统,利用Matlab truetime2.0对控制系统进行建模,通过以往系统时延采样数据,对当下网络控制系统时延值进行神经网络预测,得到控制系统实时时延值,使之成为无延迟系统,消除传输时延对系统控制稳定性的影响.基于网络控制系统时延不确定特性提出基于麻雀搜索算法(Sparrow S...  相似文献   

2.
本文介绍了网络控制系统延时模型的建立,论述了如何对延时模型的稳定性进行分析,并在MATLAB环境下进行了仿真。  相似文献   

3.
基于BP神经网络PID的控制系统研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文增红 《数字社区&智能家居》2013,(10):6375-6377,6405
该文选取在工业上具有广泛应用的电加热炉为对象。电加热炉系统是一个双输入双输出系统,有耦合,相互影响,相互干扰。针对控制对象强耦合的特点,设计了基于BP神经网络的参数PID控制算法,采用前馈补偿方法实现解耦,通过仿真研究,结果表明该方案控制系统的调节品质比传统的PID控制水平有了明显的提高。  相似文献   

4.
文增红 《数字社区&智能家居》2013,(28):6375-6377,6405
该文选取在工业上具有广泛应用的电加热炉为对象。电加热炉系统是一个双输入双输出系统,有耦合,相互影响,相互干扰。针对控制对象强耦合的特点,设计了基于BP神经网络的参数PID控制算法,采用前馈补偿方法实现解耦,通过仿真研究,结果表明该方案控制系统的调节品质比传统的PID控制水平有了明显的提高。  相似文献   

5.
热能作为整个世界的重要能源,而我们所说的集热就是收集热能,在这个收集热能的过程中我们会遇到许多的问题,首先也是最重要的我们要满足集热的底线要求,从而可以始供热达到我们的预期和期望,其次在集热的过程中要使收集的热量最大化,尽可能地消耗少的能源和用少量材料来使收集到的热量更多从而使整个系统达到节能环保的作用。对于整个集热控制系统我们采用一种新型的控制算法—神经网络PID算法,基于神经网络和PID算法相结合可以很好地弥补传统PID算法的缺陷以及不足,再通过PLC控制使整个集热控制系统更加完善,达到集热和节能的作用。  相似文献   

6.
网络控制系统中存在的随机时延会导致系统的性能变差甚至不稳定。通过对随机时延的分析,建立了一个基于内模PID控制原理的网络控制系统模型,并以工业过程控制中经常用到的二阶对象为控制对象,完成了网络环境下的内模PID控制器的设计。仿真对比表明,该控制器对系统性能进行了补偿,保证了系统具有良好的稳定性能。  相似文献   

7.
基于神经网络PID电子负载控制系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
以电子负载为研究对象,针对其控制系统复杂的非线性和时变性,常规的PID控制方法存在着精度低,自适应能力不强等缺点,以定点32位DSPTMS320F2812作为控制芯片,结合神经网络和常规PID设计了一种神经网络PID控制器.仿真结果表明,通过神经网络PID控制器,能够在线调整PID控制参数,使系统具有更小的超调量和更短的调节时间,而且系统的精度和稳定性也得到大大的提高.神经网络PID控制器是一种动态特性和静态特性良好的控制器,在电子负载控制实验中可以获得满意的控制效果.  相似文献   

8.
提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器(PID-NNC),该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有神经网络自学习,自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单,可靠性高的特点,且控制器的算法采用的是优化的BP算法,可以避免网络陷入局部极小点,也可以加快网络的训练速度,所以该控制器可以对具有非线性,时变性和不确定性等复杂系统实行控制。利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究,其仿真结果表明该控制器具有很好的控制效果。  相似文献   

9.
基于神经网络模式的PID控制是PID控制规律与神经网络的动态结合,本文分析了此控制的局限性,并提出了改进算法,扩大了此控制的适用范围。用Matlab软件对改进的算法进行仿真,结果证明改进的算法有很好的收敛效果,从实验上验证了算法的有效性。  相似文献   

10.
网络控制延时解决方案探讨   总被引:2,自引:1,他引:1  
对基于Web的LonWorks远程监控系统中存在网络延时对系统性能造成的影响,提出了一种延时预估补偿的控制方法.  相似文献   

11.
郑劭馨  薛薇  薛艳君 《控制工程》2008,15(3):232-234
为了解决网络诱导时延给网络化控制系统(Networked Control Systems,NCSs)带来的不利影响,在分析Ethernet时延特性的基础上,提出了一种不依赖于网络诱导时延精确数学模型的改进的神经元PID控制器。该控制器利用单神经元实现自适应PID控制,利用神经元良好的学习能力克服网络化控制系统中不确定的网络诱导时延的影响。改进的神经元PID控制器根据有限的时延信息动态调整用于计算控制输出量的参数,该控制器还利用一种在线调整规则对神经元的比例系数进行在线更新,并针对Ethernet这类网络进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法能有效提高控制系统的性能。  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
网络控制系统中的时延分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了网络控制系统的概念,论述了网络控制系统中的基本问题并分析了网络控制系统中的网络诱导时延。  相似文献   

14.
存在时延和数据丢失的网络控制系统的控制器设计   总被引:7,自引:1,他引:7  
研究了存在时延和数据丢失的网络控制系统的控制器设计问题.鉴于数据丢失现象和网络诱导时延的存在,将网络控制系统建成随机时延切换模型.利用李亚普诺夫方法,给出了使网络控制系统均方渐近稳定的新颖且与时延相关的条件.基于这个条件,理想的控制器可通过求解若干个线性矩阵不等式得到.利用一个数值例子证明了方法的有效性.  相似文献   

15.
考虑实际模型的不确定性,针对一类具有不确定线性参数的网络控制系统,给出具有网络诱导时延及不确定线性参数的被控对象模型,设计其动态反馈控制器,建立基于动态反馈控制器的网络控制系统闭环模型.采用Lyapunov方法,给出保证该系统稳定的最大允许时延上界.仿真结果表明系统模型及控制器设计的合理性,所得最大允许时延上界保守性更弱.  相似文献   

16.
针对如何保证精确的分布式时钟同步以实现预期的实时调度和控制问题,通过对一类基于全双工交换式以太网并采用总线型拓扑的网络化控制系统时延特征的分析,结合网络精确时钟同步协议,在分析了其可行性的基础上,给出了网络化控制系统时钟同步的设计及实现方法.  相似文献   

17.
网络控制系统研究综述与前景展望   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

18.
NCS(网络控制系统)中的随机时延会导致系统的不稳定.本文从控制策略的角度,在NCS中加入内模控制.在内模通道中增加AR-BP神经网络时延预测方法;针对被控对象数学模型与被控对象不一致而引起的控制性能降低问题,提出利用模糊控制规则实时调整滤波器参数的方法.仿真结果表明,在内模通道中增加AR-BP神经网络时延预测环节,能...  相似文献   

19.
针对网络控制系统(NCS)中存在的时延可能大于一个采样周期,以及网络传输存在丢包可能的情况,提出了改进的动态矩阵控制(DMC)算法,通过在线纠正系统的阶跃响应系数来处理时延造成的系统误差,并通过建立缓存器,当数据传输过程中出现丢包时利用动态矩阵算法计算控制量及未来输出预测值的冗余信息来替代丢失的实时信息,减少丢包对系统性能的影响.最后通过基于TrueTime的实时仿真系统研究,对比了不同时延及丢包率情况下改进算法与传统动态矩阵控制算法的效果,表明随着时延和丢包率的增大,改进动态矩阵算法的优势明显,从而验证了该方法的有效性.  相似文献   

20.
傅磊  戴冠中 《测控技术》2007,26(9):29-32
网络化控制系统中,各种恒定、时变或者随机的网络时延会导致系统控制性能的下降甚至不稳定。针对基于交换式以太网所造成的随机网络时延问题,结合对系统结构及时延特征的分析,给出了一种基于广义预测控制的控制方法,该方法采用网络时间戳机制和模型的在线辨识,能够准确地测量系统输出并及时对预测值进行在线修正,实现对随机时延的网络化控制系统的有效控制。最后通过仿真验证了该方法的有效性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号