基于Simulink的嵌入式网络化控制仿真实现

实现了基于simulink/Real-Time Workshop(RTW)的嵌入式网络化控制仿真系统，构建了以ARM7TDMI型cPu为核，运行uclinux操作系统的嵌入式平台。建立了广域网范围的网络环境，通过延时测量实验获得了网络延时统计特性，并针对该网络环境下的分布式控制系统的前向通道和反馈通道分别提出了延时补偿方法。同时系统还为用户提供了离线仿真，和通过网络在线指导现场控制的网络远程监控功能。最后以直流电机为被控对象，在广域网环境下进行了网络化控制系统实验，验证了该系统的有效性。     

HLA多联邦系统的实现问题研究

随着计算机、网络和仿真技术的不断发展，仿真需求和应用范围不断扩大。重用已有系统实现广域网(WAN)上的大规模分布式仿真演练已成为军事训练亟需解决的问题，而实现基于高层体系结构(HLA)的多联邦仿真系统的互连是当前的研究热点，其中应用桥接技术构建多联邦系统是扩大仿真规模的有效途径。研究了桥接成员和多联邦系统的设计与实现原则，并提出了分布式桥接成员(DBF)的概念。     

分布式参数化路径计划技术初探

在讨论了现有分布式虚拟现实系统的缺点的基础上，提出了一种以参数路径计划技术为核心的虚拟现实系统。在这种虚拟现实系统中，共享及管理的对象路径是以时间为参数线性或高阶函数，各个远程分布系统用标准时钟服务器来同步。该方法可以解决广域网络虚拟现实系统的长时间延迟问题，预先进行干涉检查操作并大幅度减少此时网络上的信息量，减少甚至消除显示移动滞后，另外还具有增加捕捉用户动作的平滑度的能力。     

云制造环境下工业机器人远程监控系统设计与实现

考虑到当前针对云制造监控系统的研究比较缺乏，以及已有远程监控系统可扩展性和灵活性不足等问题，以基于深度强化学习的工业机器人智能抓取为应用场景，设计和开发了一个基于微服务架构的面向云制造的远程监控系统，对监控系统进行了需求分析和系统设计，实现了对工业机器人智能抓取过程的远程监控。测试表明系统能够满足云制造中资源提供者、平台运营者和服务使用者三类用户对工业机器人的监控需求。     

采集型多媒体通信与远程监控系统的标准化

针对多媒体网络监控系统缺乏完备标准的技术现状，结合起草公安部《警用远程监控数据格式与接口》行业标准的研究思路，探讨了采集型多媒体通信业务和远程监控系统的标准化问题。又通过为远程监控系统扩充符合IEEE1451标准的智能传感器接口和定义真正多媒体(而非狭义的只有音频和视频媒体)意义上的传输帧格式，给出了具体的解决方案。     

一种复杂装备远程监测与协作诊断系统框架

分析了装备保障过程中远程监测和网络协作故障诊断技术研究的必要性、意义和效益,提出了以公共对象请求代理体系结构(common object request broker architecture,CORBA)为基础的复杂装备网络化故障诊断体系的架构及其实现方案。系统采用现场总线技术组建测控子系统,实现了分布式监控;采用CORBA技术屏蔽了软硬件平台、数据库及网络协议上的异构性,并融入智能代理技术使之进一步具有监测诊断的智能性和自主性;采用KIF实现了知识的共享和重用;采用移动计算技术提高了计算效率。整个系统具有经济、开放、安全、可靠等特点。     

基于Java的分布式测控系统任务调度研究

针对分布式测控系统动态任务调度算法,提出了一种任务迁移的方法。该方法基于Java的对象序列化机制、多线程机制、远程方法调用(remotemethodinvocation,RMI)技术,实现了将重载机上的任务迁移至轻载机上执行。任务迁移的成功使分布式测控系统动态任务调度算法顺利实现,从而有效地提高了系统效率,达到了负载均衡的目标。详细介绍了任务迁移的实现。     

无线传感器网络移动Agent路由算法的研究与仿真

提出一种新的基于虚拟连通拓扑子图的优化模型用于无线传感器网络移动Agent路由．建立包含有效节点的虚扭连通拓扑子图，将Agent访问路径分解为采集子路径和返回子路径，提出一种基于GA与离散PSO的混合算法GAPSO用于求解该问题。该算法可大大降低解空间复杂度，提高搜索效率。仿真结果表明随着网络规模增大，该优化模型优势明显，GAPSO表现出比GA更好的性能。     

基于Virtools/HLA的跨广域网多联邦互联研究

针对分布仿真中跨广域网的多联邦互联问题,提出了一种基于网络游戏技术(Virtools)与高层体系结构HLA相结合的解决方法.在对当前广域网分布仿真应用模式以及游戏引擎Virtools的互联机制分析的基础上,建立了基于Virtools网络模块和HLA/RTI的分层式的多联邦体系结构:基于HLA/RTI构建仿真联邦,通过嫁接成员将这些仿真联邦衔接到Virtools的虚拟会话空间Session,在服务器的协调下,进行整个系统的监控管理以及在该Session内完成联邦数据的交互.该方法一方面继承了HLA在重用性、互操作性方面的优点;另一方面,借助于Virtools增强了仿真联邦跨广域网的交互能力,以及对多联邦的监控和管理能力.对基于该方法的多联邦体系结构、嫁接成员的设计,以及基于Virtools的多联邦的监控和管理方法进行了详细介绍.实践表明该方法能够满足大规模、大范围、复杂仿真应用的需求.     

从递阶控制CIMS到分布式控制CIMS

在当今的ＣＩＭＳ中所采用的递阶控制结构中存在许多问题．为了提高系统的效率、柔性、容错性、可靠性和开放性，分布式控制结构得到越来越高度的重视．本文分析了传统的ＣＩＭＳ中的多层递阶结构，讨论了一些在ＣＩＭＳ中常用的分布式制造模式，如精益生产、智能制造系统、生物型制造系统、单元制造系统、独立制造岛和协同制造系统等．并简要地描述了分布式ＣＩＭＳ的基本结构．     

虚拟实验室网络体系结构研究

给出虚拟实验室的一般定义，在此基础上，提出基于远程控制与共享的虚拟实验室的网络结构，即通过网关机制，实现低层控制网络与Internet的互连，从分析现有Internet基本运行机制入手，指出了它用于远程控制存在的主要缺陷，并在网络拥塞控制机制方面，提出了一些改进算法，远用目前国际流行的网络研究工具－－VINT，进行了仿真研究。     

网络化指挥控制中心性建模评估研究

复杂网络在核心节点遭到蓄意攻击时表现出来的网络脆弱性,促使在发挥网络化作战协同优势的同时,必须充分重视网络化指挥控制的中心性评估工作,以及早发现这些敏感节点。在构建网络化指挥控制模型的基础上,综合考虑影响节点差异的组成要素,提出了应用于中心性评估的节点收缩改进方法,并通过实验分析验证了方法的有效性和可行性,从而为网络化作战条件下的指挥控制核心节点评估提供了新的研究思路和分析方法。     

复杂工业过程中分布式免疫控制算法的研究

针对工业过程中子系统同构异参难以控制的问题,提出了一种获取控制规则的方法。该方法效仿人工免疫网络维持免疫应答稳定平衡的机理在线学习不同操作工人的控制经验,通过免疫进化和学习来优化已有的控制经验,并对该算法进行了初浅分析,且应用于生物发酵罐的温度控制。仿真和实验表明:该算法具有分布学习的能力,控制效果优于手工控制,能够较好的解决同构异参过程控制问题。     

星载SAR干涉测量中伴随卫星编队构形保持与姿态控制的协同

研究星载SAR干涉测量中伴随卫星编队构形保持与姿态控制的协同问题。首先,简介主SAR卫星与伴随卫星编队所构成干涉测量系统的工作原理,当主SAR卫星施加偏航导引补偿多普勒频移时,为实现波束指向同步,伴随编队需进行构形与姿态的协同控制。给出协同控制框架结构图,通过设置轨道协同规划器与姿态协同规划器明确了解决方案;进而从构形规划、姿态规划、构形与姿态协同控制三方面具体地阐述伴随编队的协同控制技术。最后对构形保持、姿态规划和姿态控制进行数值仿真,结果表明伴随编队的协同控制满足波束指向同步要求,所提出的协同控制方案具有可行性。     

基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方法与仿真研究

给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成：第一个神经网络（NNI）用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性，以实现系统的线性化；由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态，因此引入第二个神经网络（NN2）来在线的补偿NNI的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出，保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中，数字仿真结果表明该控制方案有效。     

大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制

根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式，提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中，RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识，神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构，并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性，可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

基于RBF网络非线性系统逆控制的一种设计方案

基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性对象,从而使非线性对象的控制问题转换为线性对象的控制问题。仿真实验证明该控制策略不仅能使系统具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,而且具有较强的鲁棒性。     

基于GASA算法的网络控制系统的控制器设计

提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合策略，用于单包传输下的线性网络控制系统中远程PID控制器的设计。这种新的混合策略被称为GASA算法。由于网络导致的延迟存在，GASA算法被用于确定最佳的PID增益。在求解过程中，GASA算法在各温度下依次进行GA和SA搜索，其中SA的初始解来自GA的进化结果，SA经过Metropolis抽样过程得到的解又成为了GA进一步进化的初始种群，而温度的更新由退温操作来控制。对设定的性能指标如超调量和调整时间的违背量将作为GAsA适应度函数中的惩罚项。本文对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试，并与修正Ziegler-Nichols法的优化结果进行比较，结果表明在对网络导致的延迟没有任何先验知识的情况下，用于网络控制系统中远程控制器设计的GASA算法能够获得满意的控制效果。