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1.
针对网络化控制系统(NCS)单纯依赖网络固有资源进行容错控制孤立设计方法的局限性,在分析现有离散事件触发通信机制不足的基础上,提出一种具有动稳过程共同约束的离散事件触发通信机制,并在该通信机制下建立与状态误差相关的闭环故障NCS模型;考虑参数不确定性和外界有限能量扰动的影响,基于Lyapunov稳定性理论与相关技术,给出网络通信触发权矩阵与广义Hz/H指标约束下的满意容错控制器优化求解方法.通过仿真算例,验证新型离散事件触发通信机制的确能在不过分削弱系统性能的前提下,更多地节约网络通信资源,触发参数的选择也与系统性能有对应关系,为工程中选取相关参数提供便利.  相似文献   
2.
针对超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于数据驱动建模技术设计了一种逆补偿环节,以期能有效地补偿故障误差对系统的影响。首先借助故障传感器与正常传感器分别获得带故障误差与实际液位的测量值,然后利用LM-BP神经网络的非线性逼近特性设计超声波液位传感器故障误差的逆补偿环节。为验证该补偿方法的有效性与实际可用性,基于OPC、Matlab、Step7及Simatic等技术搭建PCS半实体实验平台,并将设计的逆补偿环节置于搭建的液位控制半实体平台的补偿环节中进行闭环实验。结果表明,该补偿方法对超声波液位传感器故障误差补偿是有效的,并且可将其应用于实际工程中。  相似文献   
3.
4.
针对具有时变时延和丢包的网络化控制系统,研究了系统在闭环极点具有α-稳定条件约束下,执行器或传感器发生失效故障时的容错设计问题.文中将丢包当作一种特殊时延,综合考虑时延上、下界及时延变化率,通过构造适当的时滞依赖Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出网络化控制系统具有α-稳定容错能力的判别准则,并以求解LM...  相似文献   
5.
针对过程控制系统(PCS)液位控制单元中超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于神经网络建模方法设计了一种并联逆补偿环节,有效地补偿了故障误差对系统的影响.通过实验分别获得故障传感器与正常传感器测得的液位值,并进行相应的预处理;基于上述离线数据,分别利用LM-BP、径向基函数(RBF)神经网络的非线性逼近特性,设计逆映射中的并联补偿环节;为验证传感器故障误差的补偿效果,基于OPC技术与Matlab搭建了PCS半实体实验平台,将设计的并联补偿环节置于搭建的PCS液位控制单元中进行闭环实验.结果表明,所建方法能有效补偿传感器故障产生的非线性误差,抑制了故障影响在系统中的传播,实体实验也显现了方法的工程可用性.  相似文献   
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