预测函数控制在网络控制系统的应用

传感器、控制器与执行器的数据经网络进行传输与交换的闭环控制系统称为网络控制系统.由于网络的引入,网络带宽的限制使得控制系统中不可避免的引入了一些新问题.目前网络控制系统的分析与设计已成为控制界研究的新热点.本文根据网络控制系统特点,提出了存在随机时延的网络控制系统的预测函数控制策略,通过此策略设计控制器从而解决了网络控制系统的时延补偿问题.通过仿真实验证明,本文所提出的控制策略对于随机时延的网络控制系统具有很好的补偿效果.     

广义预测算法在网络控制系统中的应用

在网络控制系统中,由于网络的引入不可避免的导致信息的延时.从而使得控制系统的性能下降甚至导致系统不稳.本文在分析网络时延特性的基础上,采用广义预测控制策略对进行时延补偿,并利用Matlab对被控对象进行了仿真实验研究.仿真结果表明该控制策略能使得网络控制系统具有良好性能.     

基于OPNET的网络化控制系统时延分析

本文基于网络仿真软件OPNET,设计了网络化控制系统的仿真平台。在该仿真平台上实现了网络化控制系统中广义对象节点和控制器节点的功能,展示了网络模型的搭建过程,测量了网络中点对点的时延,并且进一步分析在发包大小、发包时间间隔不同的条件下时延的分布特征。该仿真平台为提高网络化控制系统的性能提供更加有效的验证途径。     

网络控制系统反馈和前向通道的随机时延补偿

针对网络化控制系统的网络诱导时延,提出了一种改进的补偿时延的预测控制方法。对于反馈通道,根据测量的反馈时延设置预测步长,采用柔性控制增量算法设计预测控制器对时延进行补偿。对于前向通道,前向时延相对控制器来说是未知的,为此在系统输出端和前向通道间添加一个反馈补偿环节,设计一个控制补偿器估算出历史时刻实际作用于被控对象的控制量与控制器在此时刻输出的控制量之间的误差,用该误差来补偿前向时延的影响。当被控对象参数缓慢变化或未知时,给出了渐消记忆递推最小二乘辨识算法的网络化反馈修正算法。最后对闭环系统的稳定性做了分析并通过仿真验证了该策略的有效性,保证了网络化控制系统的良好性能。     

基于动态矩阵方法的网络控制系统补偿策略

针对网络控制系统数据包不确定的问题,分析了该特性对网络控制系统的影响以及目前的控制方法,设计了控制器节点由事件-时间驱动,传感器节点和执行器节点由时间驱动的分布式网络控制系统模型.在此基础上,根据预测控制中动态矩阵方法具有的简单实用的特点,提出了基于动态矩阵方法的时延控制和数据包丢失补偿策略.应用此策略进行了仿真,结果表明补偿后的系统输出与存在网络时延,但数据包按时到达的系统输出几乎一致,验证了该策略的有效性.     

网络化时延补偿策略及其在三容系统中的应用

网络诱导时延在网络控制系统中是不可避免的,并且对控制系统性能有非常重要的影响.为了解决网络化控制系统的时延问题,研究了具有时变传输时延的网络化控制系统的稳定性问题.时变的时延可以看作是平均时延和不确定时延之和.具有长时延的网络控制系统可以建模为具有结构不确定性的离散时间模型.基于这个模型,通过求解一个迭代linear matrix inequality,给出了使闭环系统稳定的控制器.通过对三容系统的仿真研究,证实了所提方案的有效性.     

基于模型的时延网络控制系统的研究

针对网络存在时延情况,研究了一种基于模型控制器的网络控制系统的稳定性条件.利用被控对象的信息,网络控制系统尽可能减少传输的数据量以适应网络带宽的需求.给出了在这种网络时延条件下,系统稳定时更新时间h与网络时延τ所应满足的充分必要条件.通过Matlab的仿真实验,表明了该结论的正确性和有效性.     

时延网络控制系统的稳定性分析

网络控制系统是一种新兴的通过网络传输数据的实时反馈控制系统.基于线性时不变控制对象,在仅存在不大于一个采样周期的时延影响的情况下,建立了该网络控制系统的离散模型,并基于此模型进行稳定性分析,并得出了判断系统达到渐进稳定的方法,最后进行了仿真验证,仿真结果表明该方法正确有效.     

基于互联网的过程控制系统的时延补偿

为了克服不确定性变化的时延影响,基于互联网的过程控制系统的动态性能,在传统的控制系统结构中设计了带时延预测器的网络时延补偿环节．该时延预测器采用AR模型对互联网的传输时延进行在线预测,仿真结果表明在时延变化不太剧烈、稳定性比较好的情况下,有85．3％的时延预测值预测误差在5％以内,利用AR模型取得了很好的预测效果．通过基于互联网的水箱控制系统实验表明：采用该网络时延补偿环节既能保证控制系统的稳定性,又能缩短控制系统稳定的调节时间和减少超调量,改善控制系统的动态性能．     

基于TrueTime的网络控制系统仿真平台的构建及其仿真分析

TrueTime是基于MATLAB/Simulink的网络控制系统仿真工具箱,是目前使用较为广泛的网络控制系统虚拟仿真工具。介绍了一种基于TrueTime的网络控制系统仿真平台,并用基于TrueTime的弹簧-阻尼系统仿真模型为实例,说明该仿真平台的构建方法,同时通过与MATLAB的阶跃响应曲线对比,证明该仿真模型可以很好地模拟网络环境。针对网络控制系统中网络时延和数据包的丢失这两个主要问题,通过对仿真结果的分析,验证网络时延、数据丢包等因素对网络控制系统控制性能的影响。     

Study on the network delay of periodic information in the NCS based on EPA

The network delay of the periodic messages transmission in the network control system (NCS) based on Ethernet for plant automation (EPA) is analyzed from the theoretical and experimental perspective in this paper. The composition and the characteristics of the network delay of EPA periodic messages transmission in a subnet is studied through analyzing the information transmission regularity and EPA deterministic scheduling mechanism. On this basis, the queuing delay at communication schedule management entity (EPACSME) that is the most important component of network delay is analyzed, during which the formulas for the queuing delay of periodic messages and other real time parameters are proposed. Furthermore, an experiment is developed to test each component of network delay of periodic messages transmission in a EPA subnet. According to the experimental and the theoretical analysis, the conclusion is drawn that the delay during which the periodic messages wait for the periodic messages transmission time slice is the main factor that causes considerable network delay, and improvement method is presented.     

Analysis of PROFIBUS-DP Network Delay and Its Influence on the Performance of Control Systems

This paper analyzes PROFIBUS-DP network delay in detail and presents the calculational formula of its maximum time-delay, which is significant to the research of PROFIBUS-DP. At the same time, the paper puts forward a method of simplifying the network induced time-varying indeterminate system according to the features of the network. Through the analysis of a pump-control-motor system which is composed of PROFIBUS-DP network, it illustrates the network＇s influence on the performance of control systems. This method helps to design and analyze the network＇s influence on the performance of control systems, which is of considerable practical value in a time when network control systern is widely used.     

非线性的实时网络控制系统稳定性分析

研究了一般的连续型非线性网络控制系统,利用Razumikhin方法针对网络诱导延时,通过设计状态反馈控制器,得出了使系统状态一致稳定的条件,即状态反馈矩阵和网络诱导延时的最大允许值之间的关系,这是保证闭环系统一致稳定的一般条件.并由此结论给出了一类连续型线性网络控制系统状态反馈矩阵的范数估计及网络最大诱导延时的估计.该结论是基于依赖时滞的方法得出的.最后的数值仿真例子表明该方法的有效性.     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

基于混杂系统技术的网络控制系统的建牛与稳定性分析

针对网络控制系统中网络带宽受限所产生的传输延时问题提出一种基于混杂系统技术的建模方法,采用动态输出反馈形式给出了闭环网络控制系统描述,将采样周期和传输延时为常数的情况推广到时变情况,使所建立的模型更具有一般性;并运用混杂系统理论分析了网络控制系统的稳定性,避免了将其转化成一般延时系统构造Lyapunov函数所带来的困难.增大系统稳定域的同时,使系统具有良好的动态性能.仿真结果说明了此方法的可行性和有效性.     

基于模型参考的锅炉燃烧系统神经网络控制和辨识

大纯时延、煤种多变和蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。对非线性延迟系统延迟时间的神经网络辨识方法进行了研究,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于神经网络动态补偿的模型参考自适应控制策略相结合,可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制。仿真结果表明:这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快、鲁棒性能好等优点。     

GA-Elman网络的网络控制系统预测

为了消除网络时延对网络控制系统的影响,采用Elman神经网络预测系统时延采样值,并用遗传算法优化神经网络权值阈值.实验仿真表明:经遗传算法优化后的Elman神经网络具有很好的预测精度及动态性能,能够消除时延的影响,并验证了该方法对时延采样值预测的有效性.     

RBF网络自整定PID控制在网络化控制系统中的应用

文章针对网络化控制系统普遍存在的时延问题,介绍了一种基于径向基函数神经网络自整定PID的控制策略.在Matlab/Simulink环境下搭建了基于TrueTime工具箱的网络控制系统的仿真平台.仿真结果表明:与常规PID控制相比,神经网络自整定PID控制算法可有效地提高系统的鲁棒性和自适应性,且此方法易于实现,便于工程...     

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.