网络控制系统的容错技术综述

本文主要研究网络控制系统中网络诱导时延、数据包的时序错乱以及数据包丢失等的解决方法.通过采用时延以及丢包补偿、预测控制算法等,使得系统具有较好的容错性能.     

基于最优预测状态估计的网络化最优控制

针对网络化控制系统中存在的时变网络诱导时延和数据包丢失,提出基于最优预测状态估计的网络化线性二次型高斯(LQG)最优控制算法.对于存在网络诱导时延的情况,考虑反馈信号的网络诱导时延大于1个采样周期的情况,把网络化最优预测状态估计算法与传统最优控制算法结合,补偿网络诱导时延的影响.对于存在时变数据包丢失的情况,把时变数据包丢失的状态描述为1个二元赋值变量,假定当数据包丢失时目标节点保持上一时刻的值,给出相应的最优预测状态估计器和线性二次型(LQ)最优控制器的设计方法.研究结果表明:分离定理成立;网络化最优预测状态估计方法的缺点在于随着网络诱导时延增大或数据包丢失数目增加,其预测估计误差协方差阵略微增大,从而导致最优控制系统的代价略微增长.仿真和实验验证了算法的有效性和理论分析的正确性.     

具有时滞和丢包的网络化控制系统稳定性分析

将数据包丢失看成一种特殊的时延,研究了同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络化控制系统的稳定性问题.采用动态反馈控制器稳定系统并提高系统的动态性能,得到了总时滞(包括传感器与控制器之间的时滞,控制器与执行器之间的时滞)的表达式,建立了网络化控制系统模型,证明了系统的稳定性判定定理.仿真结果表明了该方法的有效性.     

网络控制系统中的基本问题与时延分析

介绍了网络控制系统的概念 ,论述了网络控制系统中的基本问题 :时变传输周期、网络诱导时延、数据包丢失、单包传输和多包传输、数据包的时序错乱、网络调度、节点的驱动方式及时钟同步等。分析了网络控制系统中的网络诱导时延     

网络控制系统中的基本问题与时延分析

介绍了网络控制系统的概念，论述了网络控制系统中的基本问题：时变传输周期、网络诱导时延、数据包丢失、单包传输和多包传输、数据包的时序错乱、网络调度、节点的驱动方式及时钟同步等。分析了网络控制系统中的网络诱导时延。     

卷取张力转动惯量补偿控制

为提高带钢卷取过程中张力控制的稳定性,利用自适应控制对PID控制器参数进行转动惯量补偿,结果表明,自适应控制系统能够提高张力控制的稳定性.     

传输时延和数据包丢失的网络化系统预测控制

针对具有传输时延和数据包丢失的网络化系统研究了有约束模型预测控制问题。考虑网络控制系统中同时存在时延和丢包的情况,给定时延和丢包的上界值,用预测控制器产生的对应时刻的控制输入补偿网络时延和数据包丢失,通过建立时延状态矩阵将系统模型进行分类并视为切换系统,并通过构造切换Lyapunov函数证明了切换系统的稳定性。为了在提高系统性能的基础上减少计算量,利用部分滚动优化方法进行控制器设计,给出了性能指标的上界和系统渐进稳定的充分条件,通过在线求解LMI问题得到状态反馈控制律。仿真研究验证了该方法的有效性。     

时延离散网络系统的均方指数稳定控制

针对带有随机时延和数据包丢失的不确定离散网络系统,得到了系统的均方指数稳定控制器设计策略。通过把网络诱导时延和数据包丢失看作满足Bernoulli分布的等价时延,并结合等价时延在不同区间上的概率取值,建立了更加切合实际的网络系统数学模型,并在此基础上,结合Lyapunov稳定性理论,对网络系统的均方指数稳定性进行分析,同时给出了输出反馈鲁棒控制器设计方法。仿真算例说明了该方法的有效性。     

基于输出反馈的网络系统控制器的设计

对网络控制系统进行分析,在考虑网络诱导时延和数据包丢失的基础上,基于一定的数据包丢失率和不大于一个采样周期的时延建立数学模型,研究了动态输出反馈网络控制系统指数稳定性和控制器设计问题,将系统建模为结构事件率约束的异步动态系统.利用线性矩阵不等式方法推导出网络接通率约束的系统指数稳定的充要条件,给出了确保系统稳定的控制器设计方法,仿真实例说明研究结果是有效可行的.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

基于特征模型和模糊动态特征模型自适应控制方法的网络控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能.     

同步发电机模糊PID励磁控制研究

有效的发电机励磁控制是提高电力系统动态性能的主要手段之一。提出了一种基于电压和角速度信号联合反馈的模糊PID控制方案,利用模糊推理整定PID参数,以增强对动态环境的适应性。针对单机无穷大系统,设计模糊推理规则,获得自适应控制参数。仿真结果表明,本控制方法对动态扰动具有较好的鲁棒性。     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

一种基于应用层的安全保密IP电话QoS保障方案及实现

提出了一种基于应用层的安全保密IP电话QoS保障方案并实现.在语音加解密过程中,通过多缓冲区的合理设置和加密模式的设计,降低了时延和带宽.针对网络丢包问题,提出了一种改进的错误隐藏技术,并与前向纠错技术集成应用,较好地完成了丢失包的恢复.采用自适应播放延迟方法,解决了时延抖动所导致的语音播放不流畅问题.在模拟发生包丢失和包错序的网络环境中进行了测试,IP电话在满足安全保密通信的前提下,时延、带宽和丢包率等指标都达到了商用电话的标准,具有较强的实用性.     

模糊参数自适应PID控制器在张力控制中的应用

应用模糊参数自适应PID控制器实现线切割机钼丝的张力控制，减小钼丝的抖动频率和幅度，提高线切割加工质量．设计了基于模糊参数自适应PID控制器的线切割机钼丝恒张力伺服控制系统，较好地解决了钼丝张力的恒定控制问题，提高了系统的动态品质，改善了系统的鲁棒性．     

采用自适应模糊PID控制的多级齿轮振动主动控制

针对齿轮传动系统在动态激励的作用下产生的多谐波复杂振动,设计一种在低速轴和高速轴分别安装有压电促动器的主动控制结构;提出一种将传统PID控制和自适应算法相结合的自适应模糊PID算法,抑制能量较高的多个谐波振动.在ADAMS平台建立齿轮传动系统虚拟样机,作为被控对象子模块,并在MATLAB/Simulink平台上加载控制算法对系统进行联合仿真.仿真结果表明:在不同转速下,自适应模糊PID控制算法对谐波振动具有良好的控制效果,且优于经典PID控制.     

高温熔体粘度测试仪的温度控制技术

介绍了高温熔体粘度测试仪的组成和功能.分析了高温熔体粘度测试仪温度控制系统的特点.为了提高加热速度和温度控制精度,提出了阈值控制策略与自适应模糊PID控制相结合的控制算法.在高温炉当前温度值与设定温度值偏差较大时,为了保护系统和提高加热速度,运用阙值控制策略对系统进行控制,在高温炉当前温度值与设定温度值偏差较小时,运用自适应模糊PID控制,以保证控制精度.仿真研究和试验测试证明,该控制算法在保证控制精度的基础上,能很好地提高系统的动态性能.     

基于柱形容器缠绕特性的控制稳定性分析

针对玻璃纤维缠绕机在工作中由于张力不稳定导致的线型变化,以及在高速缠绕模式下的张力调节不稳定的问题,设计了自适应模糊PID控制策略以及适用于高速缠绕工况的滑模控制策略。首先,针对缠绕工况建立缠绕动力学模型、张力控制模型;其次,引入模糊PID控制策略和滑模控制策略分别对不同工况下的缠绕特性进行MATLAB-Simulink仿真,寻找最优控制策略;最后,基于被验证的最优控制策略进行实验。结果表明,在模糊PID控制的调节下,不同速度变化下的缠绕张力相对于无控制得到较好改善,提高了柱形容器在缠绕时的线性稳定性和张力稳定性。模糊PID控制对缠绕时的张力调节精度优于滑模控制,为大型管道缠绕设备提供了新的研究思路。     

一种基于模糊排队论的网络拥塞控制算法

在分析和比较现有的主动队列管理(AQM)的网络拥塞控制算法基础上,将模糊控制理论与排队论相结合,提出了一种适合于动态控制队列长度的拥塞控制算法。该算法根据路由器中队列长度的变化情况,对源端数据包的丢弃概率进行模糊控制,从而避免网络拥塞,提高路由器处理的实时性。通过matlab仿真,验证了此算法能够减小排队的延时、提高带宽利用率以及稳定队列的长度。     

非线性大滞后系统的单神经元模糊预测控制

提出一种单神经元模糊预测PID控制策略,无需对复杂控制过程建立数学模型,只要检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制修正单神经元PID控制规则,即可对非线性大滞后系统实现自适应控制.对于大滞后扰动系统,在稳定性、快速性、鲁棒性方面明显优于常规单神经元PID控制器.仿真结果表明,该方法应用于非线性大滞后系统具有良好的控制品质.