网络技术在工业控制中的应用

伴随计算机技术、网络技术、信息设备、现代通信技术的高速发展,对控制系统的要求发生了很大的变化。本文沿着现场总线、Ethelmet工业控制网络和基于Internet的工业控制网络的发展脉络,着重分析了各种技术的特点与功能并给出了Ethernet工业控制网络结构与基于Internet的工业控制网络结构。     

基于ControlNet的自动化控制系统中总线分析与比较

针对自动化系统的两类总线技术:ControlNet和 EtherNetlIP,该文对以下几个方面进行比较分析:网络的传输时长、网络的传输速度、网络的链接、网络的通信模型、网络的拓扑结构、网络的应用、网络的组态、数据的触发方式、数据编码率等.通过以上的研究,可以有效地解决用户在使用网络中遇到的问题,对网络进行优化、选择以及应用.     

神经网络及其应用

阐述了神经网络目前流行的前向网络、反馈网络、相互结合型网络、混合性网络 ,并举例说明把神经网络用于机器人控制     

时滞TCP网络滑模预测主动队列管理算法

针对Internet网络系统中存在的网络拥塞问题,提出了一种离散滑模预测主动队列管理(AQM)控制算法。基于离散化TCP动态拥塞窗口模型,设计了具有时滞补偿的滑模预测算法(SMPC);利用当前及过去时刻的系统信息预测网络未来动态,对滑动模态进行实时校正,确保队列快速平稳的到达期望值;基于Lyapunov方法证明了闭环时滞系统渐近稳定的充分条件。以单瓶颈网络系统为对象的仿真结果表明:所设计的滑模预测AQM算法具有很强的稳定性和鲁棒性,控制性能优于PI、RED和SMC等算法;克服了时变长时延等网络不确定因素的影响,有效避免了网络拥塞的发生。     

网络信息控制模式的探讨

网络信息空间的无序已经威胁和破坏着人类的信息自由与网络安全。从网络信息、网络自身信息规范、信息技术以及信息政策等方面对网络信息控制的模式进行了探讨。     

Modbus协议在清洁机器人中的应用

基于网络传感器和网络执行器的控制系统结构简单、可靠性高的优点,本文对清洁机器人控制技术进行了研究,研制了基于Modbus协议的清洁机器人网络传感器、网络执行器和网络化控制系统,设计了控制系统的硬件和软件,介绍了系统的协议标准和数据校验算法,并进行了实验研究。     

利用网络实现远程控制的技术分析

计算机网络远程控制系统的重要组成部分包括主控网络、受控网络和通信协议。文章在论述网络远程控制现状基础上阐述了计算机网络远程控制系统的构成和结构,主要包括主控网络的分类和受控网络的具体组成。然后介绍了受控网络的组成和设计受控网络需要考虑的原则,最后对系统的主要性能和基本概述作了一写简单分析,并论述了利用网络实现电力系统远程控制的相关技术。     

控制网络技术及其实时性分析

网络时代的控制技术正从传统的、集中式和单一的生产控制,发展为智能化、网络化、管理控制一体化的控制模式.本文分析了控制网络的结构,重点讨论了现场控制网络、工业以太网的主要技术和特点,着重研究了控制网络的实时性问题及其解决的途径.     

基于ContrdINet的自动化控制系统中总线分析与比较

针对自动化系统的两类总线技术：ControlNet和EtherNetlIP，该文对以下几个方面进行比较分析：网络的传输时长、同络的传输速度，网络的链接，网络的通信模型．网络的拓扑结构、网络的应用．网络的组态，数据的触发方式，数据蝙码率等。通过以上的研究，可以有效地解决用户在使用网络中遇到的问题，对网络进行优化，选择以及应用。     

自私用户下的网络拥塞控制研究

在IP网络中,当端系统用户以自我利益为中心响应拥塞信息时,将导致网络拥塞控制协议不稳定,甚至拥塞崩溃．需要设计一种不依赖端系统用户自愿合作的、健壮的拥塞控制协议．研究了存在自私用户情况下,IP网络拥塞控制研究进展,指出了进一步研究的方向．     

一种无线传感器网络覆盖的粒子群优化方法

提出一种在无线传感器网络的布设中添加相对较少的汇节点,进而提高网络覆盖度的有效方法.通过引入粒子群优化方法,在既有的随机布设的无线传感器网络中,寻找最佳汇节点位置,同时通过添加汇节点的方法来优化网络的拓扑结构.理论数据和仿真分析表明,粒子群算法的引入,高效可靠,对现有网络的连通性有很大的提升,是一种较优的覆盖优化方法.     

MFNN的有效训练算法——变尺度方法的优化训练算法

在神经网络中应用最广泛的是一种前馈神经网络 在分析了神经网络原理后 ,针对该网络B P算法收敛速度慢的不足 ,提出了变尺度方法的优化训练算法     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

基于LonWorks技术测控网络的流量控制方法研究

采用速率反馈方式的流量控制策略,在LonWorks总线网络节点上增加控制器和缓冲队列,是改善网络的公平性,提高网络的信息吞吐量,降低网络反馈信道的错误率的有效方法.该策略及算法不仅可优化LonWorks总线网络的通信传输质量,而且对于解决其他包含CSMA协议的工业控制网的同类问题也有参考价值.     

基于MMSE的快跳频系统多用户检测算法

针对快跳频多址系统,提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的多用户检测算法.首先对接收矩阵的最大行进行判决,计算最大行信号的接收功率平均值和最小均方误差,选择最小MMSE的行作为期望用户的检测输出.仿真结果表明,本算法能提高无中心功率控制网络的容量和比特错误概率(BER)性能,同时,适合异步跳频网络的信号检测.     

卫星ATM网络中结合DA协议的接纳控制

为充分利用卫星通信系统的链路资源,针对卫星异步传递模式(ATM)网络的特点,在链路资源按需分配(DA)协议的控制论模型基础上,研究了该协议对业务统计特性的影响,并且基于跨层设计的思路提出了一个结合媒介访问控制层DA协议的接纳控制算法。分析与仿真结果表明:该算法与不考虑DA协议的接纳算法相比,在一定的接纳门限范围内能够接纳更多的连接。该算法增加了网络的业务接纳率,提高了卫星链路资源的利用率。     

移动智能体网络的优化功率控制及同步

从网络拓扑结构连通性与网络整体同步行为的内在关联出发,提出一种移动智能体网络的功率控制策略.首先确定满足网络拓扑结构连通的最小感知半径;其次以提高整个移动智能体网络的拓扑结构抗毁性为优化目标提出一种代价函数,在最大功率限制下的最大感知半径及保证连通的最小感知半径的范围内采用粒子群优化算法(PSO)予以优化,寻求同时满足网络连通性与抗毁性需求的个体感知半径;随后基于该控制策略,以个体感知邻域内运动方向偏差最大的2个邻居个体运动方向的中值作为个体下一时刻的运动方向,研究了移动智能体网络的快速同步问题.仿真结果表明:通过调节个体感知半径,移动智能体网络的功率控制和抗毁性能得到了提高.     

基于博弈论的Femtocell双层网络的功率控制算法

在由Macrocell和Femtocell（家庭基站）组成的双层网络中,当Macrocell和Femtocell共享频谱资源时,两层网络之间必然存在信号干扰.文中考虑各Femtocell用户受其余用户的干扰总和是不相等的,将该干扰因子引入代价函数,提出了改进的基于Stackelberg博弈的功率控制方法,证明了该博弈不仅存在纳什均衡,且均衡点唯一.同时,考虑到在博弈均衡后,部分Femtocell用户的信干噪比（SINR）无法满足正常通信的最低SINR要求,提出一种基于自适应干扰控制算法,该算法通过控制部分Femtocell用户对宏基站的干扰,从而增加可正常通信的Femtocell用户数量.Matlab仿真结果表明,改进后的算法不仅能使均衡点唯一,而且提高了Femtocell用户的性能,同时能使更多Femtocell用户满足SINR下限要求.     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

基于公平策略的核心无状态公平队列算法

提出了一种基于公平策略的CSFQ (Core-Stateless Fair Queueing )算法,通过动态阈值缓存管理机制,根据缓冲资源的占用率和数据流的到达速率共同决定丢包概率,减少了无谓、不公平丢包现象.根据非响应流UDP数据包空间分布特点,当网络拥塞时增加CHOKe机制对缓存进行管理,有效解决了响应流TCP和非响应流UDP之间的不公平问题.NS仿真实验表明,该算法在现实网络环境下能显著提高缓冲资源的利用率,保证了带宽在TCP、UDP数据流之间的公平分配.