基于神经网络预测远程控制系统中信息延时的研究

针对基于互联网的远程控制系统中控制信息和反馈信息传递时的不确定延时的问题,提出了使用神经网络预测不确定性延时的方法,通过“先预测,后校正”的思想及误差修正的方法,来保证系统的稳定性,并且具有良好的动态特性。仿真研究表明,采用神经网络预测延时是有效的。     

基于SSA-BP神经网络的网络控制系统延时预测

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...     

网络化控制系统的预测控制方法设计

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.     

基于QoS 性能补偿的远程控制系统

以远程控制中基于特定网络的QoS (Quality-of-service) 性能补偿为研究内容, 首先对QoS 在线监测方法进行研究,进而探讨在给定系统性能指标和特定网络的QoS 性能下的远程控制器设计问题, 最后利用自行开发的远程控制系统,通过校园网对实验室三阶水槽液位控制系统进行远程控制实验研究. 实验结果表明基于QoS 性能补偿的控制方法具有较好的可行性.     

远程控制系统互联网传输时延预测算法的研究

由于互联网传输时延的存在,远程控制系统的稳定性很难保证,互联网时延的精确预测在改善远程控制系统的动态性能方面扮演着重要的角色。从网络通信的原理出发,分析了互联网传输时延的构成以及其不确定性特征后,提出了采用随机过程AR模型预测不确定性的互联网传输时延的方法。最后通过预测时延仿真实验表明该方法的有效性。     

远程控制系统互联网传输时延预测算法的研究

由于互联网传输时延的存在,远程控制系统的稳定性很难保证,互联网时延的精确预测在改善远程控制系统的动态性能方面扮演着重要的角色.从网络通信的原理出发,分析了互联网传输时延的构成以及其不确定性特征后,提出了采用随机过程AR模型预测不确定性的互联网传输时延的方法.最后通过预测时延仿真实验表明该方法的有效性.     

含有死区输入的Hammerstein系统的网络预测控制

文中对具有死区输人特性的一类Hamrnerstein系统提出了网络预测控制方法。此方法借鉴广义预测控制的思想,首先对Hammerstein模型的线性部分,求得中间变量的预测值,并通过对死区求逆得到控制信号的预测值。在被控对象的缓冲区中选取最靠近当前时刻的控制输入预测值作为当前的控制输入,以用来补偿网络诱导时延。实验结果表明,采用了广义预测控制之后,系统的响应速度明显提高。证明广义预测控制可以很好地补偿前向以及反馈通道的诱导时延。     

含有死区输入的Hammerstein系统的网络预测控制

文中对具有死区输人特性的一类Hamrnerstein系统提出了网络预测控制方法。此方法借鉴广义预测控制的思想,首先对Hammerstein模型的线性部分,求得中间变量的预测值,并通过对死区求逆得到控制信号的预测值。在被控对象的缓冲区中选取最靠近当前时刻的控制输入预测值作为当前的控制输入,以用来补偿网络诱导时延。实验结果表明,采用了广义预测控制之后,系统的响应速度明显提高。证明广义预测控制可以很好地补偿前向以及反馈通道的诱导时延。     

基于Internet的远程控制系统研究

在介绍目前国际上基于Internet的远程控制系统研究现状的基础上，讨论网络远程控制体系的结构组成．分析了控制与观测过程中网络不确定性时延对系统稳定性的影响，提出状态空间的描述方法与基于S域输入输出模型以及相应的时延补偿策略。     

网络控制系统中考虑动态延时的广义预测控制算法

基于网络控制系统的状态空间统一模型和对网络动态延时的预测,提出了一种预测步数可变的广义预测控制算法,并基于实际对象的数学模型进行了仿真验证．结果表明,所提算法可很好地适应延时波动,且具有较好的控制效果．     

网络控制系统的时延预估器及稳定性分析

针对网络控制系统中网络延时对系统的影响,分析了两种网络延时的特点,建立了网络时延预估模型,重点对从控制器到执行器的网络延时的不确定性进行了预估分析,进而将不确定性延时的网络控制系统转换为确定时延时,并且通过分析系统的时滞离散方程的矩阵特征值的特性,给出了离散系统方程的稳定性条件。最后通过数值例子验证了该方法的有效性。     

A new networked predictive control approach for systems with random network delay in the forward channel

This article is concerned with the design of a networked predictive control (NPC) scheme with random network delay in the forward channel. A new design method of NPC is proposed. Correspondingly, the necessary and sufficient conditions on the stability of the closed-loop networked control system are derived. The merit of the proposed design method lies in its decreased conservativeness, which is achieved by packing the current predictive control signal with history predictive signals. By this means, the future plant input is known. Therefore, the state predictor can be designed such that its performance and stability will not be affected by the future input of the plant, while the existing design methods of NPC cannot do so. The proposed design method is shown to be much less conservative than the existing result through several examples.     

基于BP神经网络的网络控制系统调度

为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源,提出了利用BP神经网络,通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练,预测调度器下周期可能产生的数据,进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明,所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能,进一步提高应对负载变化的能力。     

基于DFNN的动态矩阵网络控制系统的应用研究

针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想的控制效果。     

基于RBF神经网络与Smith预估补偿的智能PID控制

针对工业控制中普遍存在的大滞后现象,提出了一种将RBF神经网络算法和Smith预估补偿算法与传统的PID控制器相结合的智能RBF-Smith-PID控制策略。该方法利用RBF神经网络的在线学习、控制参数自整定能力,和Smith预估补偿对纯滞后系统的良好控制,有效地克服了常规PID控制的缺陷,提高了系统的鲁棒性和自适应性,对纯滞后系统起到了良好的控制。     

时滞系统的LM-Smith神经网络控制器

针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点,提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型,实时辨识时变被控对象,使预估模型能准确跟踪被控对象,实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强,改善了经典Smith控制的控制效果。     

基于神经网络的预测控制算法

针对某炼油厂油品车间柴油调和过程这个多输入多输出复杂对象进行了神经网络内模控制的仿真研究,其中在线优化算法采用线性规划的方法.神经网络预测控制正是克服了传统控制思想的束缚,通过对象的输入输出特性建立对象的数学模型,而不必通过复杂的系统辨识来建立过程的模型.对仿真结果进行了比较,结果表明神经网络预测控制算法对复杂对象具有较好的控制作用.     

带有输出传输时延的网络化控制系统基于观测器的FDI设计

将网络控制系统(NCS)看成一个具有输出时延的采样控制系统, 并建立了其数学模型. 接着构造了一个故障观测器, 产生了系统故障的指示器残差. 然后在此基础上介绍了一种故障检测和分离 (FDI)的方法, 总结了FDI观测器的设计算法. 最后, 一个实例证明了此方法的可行性.     

带有输出传输时延的网络化控制系统基于观测器的FDI设计(英文)

将网络控制系统(NCS)看成一个具有输出时延的采样控制系统, 并建立了其数学模型. 接着构造了一个故障观测器, 产生了系统故障的指示器残差. 然后在此基础上介绍了一种故障检测和分离 (FDI)的方法, 总结了FDI观测器的设计算法. 最后, 一个实例证明了此方法的可行性.     

神经网络内模控制在非线性时滞系统中的应用研究

针对工业中常见的时滞现象,提出把内模控制方法和神经控制原理有效结合起来,利用一种改进RBF神经网络对被控对象的模型和控制器进行自适应辨识,通过对实验室电加热炉这种典型一阶滞后对象实验,仿真表明,所提出的方法具有良好的控制特性,在系统受到干扰或对象参数发生变化的情况下,仍然具有良好的自适应性和鲁棒稳定性。