基于动态矩阵控制的网络控制系统时延补偿策略

针对网络控制系统中的网络时延问题,根据预测控制中动态矩阵控制的特点,提出了一种基于动态矩阵控制的网络时延补偿策略。利用动态矩阵控制算法对网络控制系统中的时延信号的未来情况进行预测,用来补偿其在网络传输中的时延,并结合具体的实例进行仿真实验,通过与传统PID控制的比较,进一步验证了该策略的有效性和优越性。     

软件定义无线传感器网络中低控制负载的睡眠调度

为了克服软件定义无线传感器网络（SDWSN）中控制流量的限制,依据基于能量消耗的连通k邻域睡眠调度算法和软件定义网络（SDN）的特性,提出了一种低控制负载的睡眠调度方案. 首先,利用SDN的网络模型重新设计无线传感器网络的模型;然后,依据新的网络模型,对传统的睡眠调度方案进行改进. 在此基础上,设计出能够降低网络中控制流量的流表,从而降低SDWSN中的控制负载. 仿真结果表明,本文所提出的控制流设计方案在控制流量和数据平面中更新节点状态的平均响应时间要优于SDWSN中的睡眠调度,该方案能够最小化整个网络中的控制流量,在延长网络生命周期的同时降低控制负载.     

网络控制传输时延的补偿控制方法研究

针对网络控制系统具有不确定时延的特性,利用广义预测控制算法对不确定时延的超强适应性,同时结合缓冲区、事件时间混合驱动以及时间标志信息提出一种解决网络随机传输时延、时序错乱和数据包丢失的综合补偿控制方案,从而有效地克服系统在实际运行过程中存在的不确定性问题,取得了很好的控制效果．仿真结果验证了该方案的有效性．     

网络控制传输时延的补偿控制方法研究

针对网络控制系统具有不确定时延的特性,利用广义预测控制算法对不确定时延的超强适应性,同时结合缓冲区、事件时间混合驱动以及时间标志信息提出一种解决网络随机传输时延、时序错乱和数据包丢失的综合补偿控制方案,从而有效地克服系统在实际运行过程中存在的不确定性问题,取得了很好的控制效果．仿真结果验证了该方案的有效性．     

基于可编程数据平面的状态防火墙技术

软件定义网络(software define networking,SDN)实现了控制平面与数据平面的解耦,防火墙功能可以在控制平面实现并向交换机下发策略,但是也会导致各层之间的通信开销不可忽略,并且在控制平面上引入额外的计算负荷。针对上述问题,提出了一种基于可编程数据平面的状态防火墙方法,通过在数据平面设计有限状态机和状态表,实现根据不同的数据包类型制定相应的检测逻辑,将状态的检测和管理逻辑从控制平面转移到数据平面。最后,搭建仿真环境进行验证,结果表明该方法可以实现基于状态的细粒度的访问控制并且减少通信开销。     

基于多参数节点排序的SDN控制器部署策略

针对已有的软件定义网络（SDN）控制器部署关注基于控制消息路由时延最优的问题,引入节点的介数中心性作为参数,分析了介数中心性对于控制器部署位置选择的重要性,并联合节点的可靠性提出了一种基于多参数节点排序方案（MFRS）的控制器位置部署策略,将节点进行排序并分层,依据节点间的连接关系计算出控制权值,最终确定控制器位置. 仿真结果表明,MFRS的控制消息路由跳数小于基于时延的最短路径算法,且基于MFRS的网络可靠性高于基于时延的最短路径算法.     

一种提高SDN控制网络可靠性的方案

给出一种提高软件定义网络(software-defined network,SDN)可靠性的方案。采用集中式控制器,获取带内所有链路的故障率和权重,由此使用启发式算法计算出所有可部署控制器位置上的控制网络可靠指数,据以在最佳的位置部署控制器。在Fat-Tree网络拓扑上的仿真结果表明,与最短路径法准则相比,所给方案在网络丢包率和时延方面均有改善。     

关于SDN网络新技术的分析与应用

SDN是新型网络体系架构,它把传统的硬件网络控制转变成可编程性的网络控制模式,简化了网络设计和操作。基于SDN的框架结构和部署模式,分析其将网络的控制平面与数据转发平面进行分离实现软件控制网络的优势,并探讨了关于SDN的实际市场应用,以及未来存在的挑战。     

基于模型预测控制的异采样率双环网络控制系统仿真

在实际应用中, 为了追求更佳的性能和更低的成本, 网络控制系统往往会采用不同的采样率进行工作。针对一类异采样率双环网络控制系统中的时延补偿问题, 设计了一种模型预测控制MPC 和PID 控制相结合的串级控制算法, 通过状态方程模型预测出未来时刻的输出, 并进行滚动优化, 在线补偿随机网络时延带来的负面影响。进一步利用Matlab/ Simulink 软件对该算法进行了仿真研究。结果表明, 在内外环采样率不同, 网络时延随机变化的情况下, 该算法比PID-PID 和Smith-PID 算法具有更好的控制效果, 验证了该算法的有效性和优越性。     

基于ARM的便携式网络探测器的设计与实现

本文设计了一种基于ARM和嵌入式实时操作系统的便携式网络性能测量仪,采用了分布式网络测量方案.该方案可精确测量网络时延、带宽和丢包率,可使网络性能测量系统更便携.     

基于LSTM模型的SCR喷氨串级预测控制

常规PID对时变、时滞的SCR系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求。因此提出一种基于长短期记忆神经网络（LSTM）滚动预测的串级预测控制策略。将LSTM网络预测输出组装成下一时刻输入数据,建立能自动微调的SCR系统模型;通过将LSTM网络与预测控制方法相结合应用于SCR喷氨优化控制中,并在此优化控制方案基础上加入PID控制,建立喷氨量的串级预测控制系统。结果表明：该控制策略对于SCR系统调节速度快、动态控制性能好、能克服模型失配的影响。     

基于SDN与NFV的服务功能链编排算法

在服务功能链(SFC)部署的资源编排问题中, 基于软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV)融合的技术背景和SDN控制器、网络功能虚拟化与物理底层计算资源层组成的3层架构,提出了一种基于SDN和NFV的主动控制资源优化算法。首先通过多标准的聚合多准则效用算法对用户效用进行建模,将优化目标转化为最大化用户效用的问题;然后根据算法对未来状态的预测以及对网络利用率的实时监控,对到达的SFC请求进行决策并发出控制指令,以此为依据占用虚拟化网络功能持有的底层资源。仿真结果表明,与静态的时序资源分配算法相比,主动控制资源优化算法在资源利用率、接受率、创造用户效用等方面具有更好的性能。     

基于LSTM模型的SCR系统喷氨量串级预测控制

常规PID对时变、时滞的选择性催化还原脱硝技术(SCR)脱硝系统控制效果不佳,难以满足环保排放要求,因此提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络滚动预测的串级预测控制策略。将LSTM网络预测输出作为下一时刻输入数据,建立能自动微调的SCR系统模型;将LSTM网络与预测控制方法相结合应用于SCR喷氨优化控制中,并在此优化控制方案基础上加入PID控制,建立喷氨量串级预测控制系统。仿真结果表明:该控制策略对于SCR系统具有调节速度快、动态控制性能好等优点,且能克服模型失配的影响。     

基于水幕冷却流量过程的模糊建模与控制

分析了首钢中厚板轧后处理中的水幕控冷工艺过程,提出了一种双闭环流量比值模糊控制系统方案.利用模糊逻辑与神经网络相结合的方法对水幕动态流量过程进行了理论分析、模糊建模,设计了模糊控制器.借助于MATLAB语言及其模糊控制工具箱进行了仿真验证.结果表明,所建的模型和所采用的控制策略是行之有效的,控制性能品质满足生产工艺的要求.     

可重构网络体系下的组播机制

提出一种在可重构网络体系下的聚合组播机制. 采用网络编码技术可提高组播通信的传输性能,在保障聚合组播能减少路由状态、提高可扩展性的前提下,减少聚合组播的带宽浪费. 利用可重构网络的逻辑上集中控制和全局网络拓扑视角,优化网络编码与聚合组播算法. 通过随机网络拓扑模型下的性能仿真实验分析,与传统的聚合组播相比,该机制可在组播状态和带宽浪费之间达到较好的均衡.     

制粉系统球磨机的神经网络预测控制

通过对制粉系统球磨机这一非线性被控对象建立神经网络预测模型,提出了基于神经网络预测控制器的非线性预测控制方法。为了克服大多数非线性系统预测控制在线计算量大的问题,在预测控制性能指标约束下,采用非线性优化求解技术,得到当前工作点的最优预测控制量,用来训练神经网络预测控制器,最终实现非线性系统的神经网络直接预测控制。新的方法大大减少了在线计算量,仿真试验结果证实了所提方法的有效性。     

Ad hoc网络中自愈路由协议研究

提出了基于AODV(Ad hoc on demand distance vector)路由协议的自愈模型（SHAODV）,旨在提高对节点移动和通信中断的抵抗力。利用路由接纳控制（CAC）来保障建立长寿命路由;通过监测接收信噪比来判断链路的稳定程度,在链路断开之前将不稳定路由本地自愈;路由优化方案能将修复后的路由优化。仿真结果表明,该协议模型具有低路由开销和抗中断性等优点。     

一种面向智慧交通的车联网网络流量估计方法

随着5G网络的快速部署,车联网、物联网、边缘计算等迅速发展,车联网络流量测量面对诸多挑战.研究了面向智慧城市的车联网流量估计问题,提出了一种基于软件定义网络的车联网流量估计方法.基于软件定义网络架构获得粗粒度的车联网络流量测量值,构建了基于自回归移动平均模型的细粒度测量模型,并提出一种启发式算法来获得精确的流量估计结果...