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1.
针对网络控制系统中前向通道和反馈通道同时存在随机延迟及延时不确定的问题,通过实例分析了随机延时对闭环控制系统影响的根源,提出了通过基于神经网络的预测控制方法解决存在网络随机延时的控制系统闭环控制的可行性。仿真结果表明该方法能够反映并预测该测量数据所代表的网络路径之间的时延特性,并能在基于Internet的闭环控制系统的设计中有效地替代实际网络进行研究;而所用的方法具有快速、准确的特点,能用于在线学习网络模型并对网络的时延值进行预测,为基于Internet的远程闭环控制提供了新的思路。 相似文献
2.
针对网络延时的问题,本文提出了一种改进的模型预测控制方法.该方法是利用MPC(模型预测控制)预测的将来控制信号来补偿前向通道出现的延时或中断,同时用一个预测器来补偿反馈通道延时.文中描述了它们的控制特性并讨论了该网络控制系统的稳定性,并用实例仿真验证该方法的可行性和有效性. 相似文献
3.
网络控制系统补偿器设计及稳定性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决网络延时对网络化控制系统性能的影响, 从控制的角度提出基于系统模型的补偿器设计方案以解决网络延时问题. 通过对广义预测控制算法GPC状态空间形式的推导, 设计具有多步预测功能的网络控制器, 实现前向通道的延时补偿; 构造具有延时补偿功能的状态观测器以补偿反馈通道延时. 分析了使用上述延时补偿策略所构成的闭环网络控制系统的稳定性. 通过对不同网络延时补偿的仿真实验, 证实了该补偿算法能有效改善控制系统性能并保持系统的稳定. 相似文献
4.
传统的数字系统延时控制过程不能对系统的时间延迟进行准确预测,导致其存在拟合率低、网络传输延时过长和负载率低的问题.为解决上述问题,基于神经网络设计了新的无缓冲数字系统延时控制模型.使用时间戳技术记录采集到的数据包时间,并根据延时预测器预测在线网络延时.采用神经网络SMITH预估结果对无缓冲数字系统延时进行预估补偿,在SMITH估计模型的基础上构建无缓冲数字系统延时控制模型.通过PIP控制算法获得无缓冲数字系统延时控制模型的最优解.实验结果表明,上述模型的拟合率和负载率均较高,且能够有效减少网络传输延时,充分说明了上述模型的有效性. 相似文献
5.
针对Internet网络测控系统的网络延时、时序错乱和数据丢包现象,引入时间序列分析方法,构建了DMC多步预测控制模型;采用时间序列排序与插值,解决时序错乱和数据丢包问题;对于系统的反馈通道延时,提出基于信息缺失下的改进DMC多步预测控制,减小其影响;对于系统的前向通道延时,在新的控制信息未到时,利用多步预测的第N步信息顺序控制。整个系统通过TRU-ETIME仿真,当网络延时在20倍采样周期内时,系统控制实时。结果表明改进DMC在减小网络延时、时序错乱和数据丢包对系统的影响是可行的。 相似文献
6.
为解决通讯延时对编队控制造成的不利影响,研究网络化多智能体在通讯延时情形下的主从式预测编队控制问题,提出一种主从式预测编队控制架构.在该架构中,所有智能体都基于延时状态预测自身当前时刻状态,用于主动补偿反馈通道延时.主智能体将自身未来预测状态发送给各从智能体,从而主动补偿主从智能体间的通讯延时.仿真结果验证了所提出主从式预测编队控制架构的可行性和灵活性. 相似文献
7.
基于ARM的网络远程闭环控制机理研究与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对网络远程控制的研究大部分还只是停留在开环控制或工业专用网络的问题,本文提出了一种基于Internet的远程闭环控制方案,根据该方案设计并实现了一个基于Internet的ARM网络远程控制器和本地控制器,在实验室搭建了网络远程闭环控制物理模拟实验平台,并在该平台上,针对大惯性水位控制对象和网络传输延时的不确定性问题,设计了一种基于在线信息排队的网络延时补偿方法,该方法克服了网络拥塞与不确定性延时对系统的影响,进行了网络远程闭环实时控制实验,得到了较好的控制效果。 相似文献
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9.
网络化控制系统(NCSs)是一种通过实时化网络进行数据传输的控制系统.控制系统中的传感器、控制器、执行器等往往通过网络连接起来形成闭环控制系统.然而实际系统中由于带宽限制等客观因素,存在有因网络诱导延迟而引起的系统性能下降问题.考虑了前向通道,反馈通道中同时存在网络诱导时延情况下的网络预测控制(NPC)设计问题,提出了一种新的网络预测控制方法,用以克服网络诱导时延对系统性能带来的影响. 相似文献