网络控制系统的时延估算及补偿

在网络控制系统中,由于带宽等原因,各个节点在交换数据和通信时会出现时延,导致系统性能下降甚至不稳定。通过时延预估的方法,运用时间戳法估算出时延,将时间戳法和Smith预估补偿控制相结合。通过仿真可观察到比较稳定的输出响应。     

网络控制系统中基于时延辨识的模糊控制器研究

针对网络控制问题，建立包含变网络时延及网络传输丢包等的统一模型．提出基于允许误差阈值及最大时延等多重准则的网络调度算法．在被控对象模型已知的情况下，本文采用模糊控制器作为Smith控制的内模控制部分，同时将Smith预估环节与被控对象放在一处，减少了冗余信息的传输，补偿了网络时延．仿真结果说明该调度算法及控制方案对于模型精确已知的一类网络控制对象能取得较好的控制效果．     

大时延系统的新型Smith预估控制器

本文在Smith预估法及其改进型的基础上,给出了一种新的Smith改进型。这种方法通过解除Watanabe法中对控制器的一个约束条件,使具有纯时延系统的控制器设计更为合理,有效地克服了现有方法中存在的问题。仿真例子表明,该方法较好地解决了大时延系统的控制问题。     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

动态矩阵控制在网络时延补偿中的应用研究

在网络控制系统中,随机传输时延大大降低了系统的控制性能,并导致系统的不稳定.针对以太网在网络控制系统中的随机传输时延问题,提出了一种基于DMC的NCS时延补偿控制方案.该方案采用DMC算法设计控制器,同时通过网络时延补偿器和动态缓冲器整定控制量,使系统输出能迅速跟踪突变输入.利用TureTime工具箱进行仿真实验,结果证明了该算法在处理网络控制系统的时延问题时具有有效性和可行性.     

基于时延预测模型的网络补偿控制器设计*

针对网络控制系统中随机双向通道时延引起的不确定性问题,提出一种基于时延在线预测模型改进的补偿控制方法。首先,基于自回归模型构建时延预测模型,通过递推最小二乘法实时更新模型参数以预测前向通道时延,并由区间分割法获得高精度的环回时延;然后,设计状态预估器、网络预测器和时延补偿器对环回时延进行补偿,进一步提高系统性能。采用TrueTime工具箱构建网络闭环仿真系统以仿真实际的网络传输情况,同时对PI控制、传统的时延补偿控制以及改进后的时延补偿控制进行对比实验,验证该方法的优越性。     

基于神经元控制的网络时延补偿策略研究

针对网络控制系统（NCS）中的不确定时延问题,在分析循环服务网络和随机争用网络的时延特性的基础上,提出了一种基于神经元控制器的时延补偿策略.该策略用神经元控制代替常规PID控制,无需建立网络控制系统的精确模型,利用神经元良好的学习能力来克服网络控制系统中不确定时延的影响,并对循环服务网络和随机争用网络这两类网络进行了仿真实验研究.仿真结果表明该策略能保证网络控制系统的良好性能.     

基于Smith预估补偿的地下水位模型参考自适应控制器的设计

针对地下水位控制的纯滞后性和特殊性,本文给出了一种将模型参考自适应控制与Smith-Fuzzy控制器相结合的控制策略,通过对模糊PID参数和Smith预估器滤波时间常数的在线整定与仿真,获得了比普通模糊PID控制和Smith预估器控制更好的控制效果与性能。     

基于Jitterbug的网络控制系统时延补偿的研究

目前控制系统调度策略和控制性能两者的最优化是一个难题。由瑞典Lund学院开发的Jitterbug工具箱,提供了一个分析网络控制系统时延的平台,可以对各种时延情况下的线性闭环控制系统提供静态的性能预估分析。本文基于Jitterbug内部模块特性,利用其特定的调度策略和性能指标函数,针对一类网络控制系统,导出了该实时闭环控制系统的性能优化时延需求,并进行了时延补偿分析。     

大时延对拥塞控制系统性能的影响及补偿方法

针对大时延对计算机网络拥塞控制系统性能的影响,设计了一种基于Smith预估器的拥塞控制算法,并将其推广到多条链路的情况;该算法实现简单,适合计算机控制系统实现,在大时延网络中具有实际应用价值#仿真结果表明,该算法动态响应快,能够有效克服大时延对系统性能的不利影响,大大抑制了队列的不稳定振荡,提高了链路利用率。     

Simth纯滞后补偿控制器的设计与仿真

由于过程控制系统的纯滞后特性,采用常规PID控制器会产生明显的超调和较大的调节时间;引入Smith预估器后,闭环系统的单位阶跃响应曲线快速、无超调,解决了纯滞后环节影响闭环系统稳定性的问题。     

一类时滞系统的自校正模糊Smith控制器设计

Smith预估控制是解决时滞系统控制的有效方法,但其对系统模型参数的精确要求限制了其应用.而模糊控制本质上属于PD控制,无法消除系统的稳态误差.文中设计了一种自校正模糊Smith 控制器,结合模糊控制、Smith预估器及自校正控制的优点,既保持了模糊控制鲁棒性较强的特点,又消除了系统的稳态误差,且改善了系统的动态性能.仿真结果表明了自校正模糊控制器的有效性和优越性.     

基于施密斯补偿原理的模糊PID控制器设计

针对传统的模糊控制系统难以有效解决具有较大时间滞后对象的控制问题,提出利用施密斯补偿原理能有效解决大滞后过程控制的优点,设计一种具有施密斯补偿原理的模糊PID控制系统并将其应用于某温度被控对象。通过改变被控对象传递函数并进行系统仿真,通过分析仿真结果,说明所设计的具有预估模型的模糊PID控制系统具有较强的鲁棒性。     

网络控制系统中随机传输时延的预测补偿研究

This paper proposes a predictive compensation strategy to reduce the detrimental effect of stochastic time delays induced by communication networks on control performance. Values of a manipulated variable at the present sampling instant and future time instants can be determined by performing a receding horizon optimal procedure only once. When the present value of the manipulated variable does not arrive at a smart actuator, its predictive one is imposed to the corresponding process. Switching of a manipulated variable between its true present value and the predictive one usually results in unsmooth operation of a control system. This paper shows: 1) for a steady process, as long as its input is sufficiently smooth, the smoothness of its output can be guaranteed; 2) a manipulated variable can be switched smoothly by filtering the manipulated variable just using a simple low-pass filter. Thus the control performance can be improved. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated by simulation study.     

Predictive Compensation for Stochastic Time Delay in Network Control Systems

This paper proposes a predictive compensation strategy to reduce the detrimental effect of stochastic time delays induced by communication networks on control performance. Values of a manipulated variable at the present sampling instant and future time instants can be determined by performing a receding horizon optimal procedure only once. When the present value of the manipulated variable does not arrive at a smart actuator, its predictive one is imposed to the corresponding process Switching of a manipulated variable between its true present value and the predictive one usually results in unsmooth operation of a control system. This paper shows: 1) for a steady process, as long as its input is sufficiently smooth, the smoothness of its output can be guaranteed; 2) a manipulated variable can be switched smoothly by filtering the manipulated variable just using a simple low-pass filter. Thus the control performance can be improved. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated by simulation study.     

时延网络控制系统的研究综述

系统介绍了时延网络控制系统的研究现状，包括时延网络控制系统的基本分析和控制系统的建模，并描述了目前针对时延网络控制系统的控制补偿策略。在此基础上分析了时延网络控制系统尚待解决的问题和一些新的研究方向。     

基于神经网络的新型复合速度控制器的设计

针对传统PID控制和神经网络直接逆动态控制各自的特点,提出了将两者相结合构造一种新型复合神经网络速度控制器的方法：基于感应电机间接磁场定向矢量控制系统．对该复合速度控制器进行仿真研究。仿真结果表明,在电机参数变化和负载扰动的情况下,该控制器的应用使感应电机间接磁场定向矢量控制系统具有很好的鲁棒性和抗扰性能：     

基于浮点DSP的抽油机动态补偿控制器

简述了基于浮,DSP的动态无功补偿器,快速准确检测和计算出电网中的各项参数,采用以固态继电器为电容组的切投开关,实现对三相变化负荷的快速跟踪和响应,有效地提高了抽油机供电系统的电能质量。     

基于内模PID控制器的时延网络控制系统的保稳定性设计①

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。     

一种基于模糊RBF神经网络的Smith预估器

为克服带钢热连轧层流冷却系统中大滞后环节产生的不利影响,提高控制精度,提出了将模糊RBF神经网络与Smith预估器相结合的方法。采用基于改进型模糊C-均值聚类算法的RBF神经网络建立预测模型。获得了较高的精度和较快的学习速度。改进后的模糊C-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,且放松了隶属度条件,使得最终聚类结果对预先确定的聚类数目不敏感。将该控制器应用到卷取温度控制中,能把卷取温度控制在598～705℃的范围内,满足了实际生产的需要。