基于定量反馈理论的时滞系统自抗扰控制参数整定

工业过程对象普遍存在时滞、模型参数不确定性和外部扰动多等特点,传统Smith预估控制方法难以设计出满足期望性能的鲁棒控制器.针对模型参数不确定性和外部扰动,本文采用自抗扰控制技术进行估计和补偿.针对系统存在时滞的特点,本文提出改进Smith预估器结构,提升扩张状态观测器对于扰动估计的实时性.在此基础上,本文以一阶时滞系统为例提出了控制器参数整定方法.首先根据最优参数选取准则确定预估器模型,然后在等效模型框架下采用定量反馈理论整定自抗扰控制器参数,确保控制系统达到预期性能指标.在仿真实验中,将所提出方法与几种常见时滞系统控制方法进行比较,通过设定值跟踪、抗扰及蒙特卡罗实验验证了所提出方法具有良好抗扰能力与鲁棒性.     

生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法

软件定义光网络(SDON)作为智能光网络中最新一代网络架构,其控制平面承载着诸多核心功能,其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络(SCD)控制器部署算法,在保证用户对网络生存性需求的前提下,利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控制时延和减少控制器部署个数,降低控制冗余,并利用联合判决条件选择管控中心部署节点,协调控制器间的工作。实验表明:首先,所提算法可以百分之百保证用户对网络的生存性要求;其次,所提算法相对于C-MPC算法至少降低了15%的网络故障告警概率,提高了网络生存性;同时,相对于以时延为约束的部署算法减少了约40%的控制器部署个数。特别是在生存性要求较高的场景中,所提算法表现出良好的适应性。此外,管控中心的部署算法在复杂的大规模网络中,可以动态地满足用户对网络生存性不同程度的需求。