网络控制系统动态死区反馈调度

为了在负载变化的网络环境中合理调度资源,提出了将死区控制与节点优先级分配相结合的调度器。死区控制可以在不严重影响控制质量,以及不改变系统采样率的情况下节省网络资源。结合优先级的合理分配,所设计的网络控制系统可以在网络负载较轻的时候充分利用带宽资源,在网络重负载的时候实现控制质量的逐渐降低。实验仿真结果表明:所设计的在线动态调度方法可以在变化的工作环境中改善网络控制系统的性能,提高应对工作负载变化的能力。     

不确定网络控制系统的死区调度与控制协同设计方法

针对具有不确定性的多输入多输出(MIMO)网络控制系统,提出了1种调度与控制协同设计方法。为改善网络服务质量(Qo S),将死区调度策略应用于MIMO网络控制系统,并将该系统建模为一类具有不确定性和时延的离散线性系统。为补偿网络诱导时延的影响,构造了1种状态观测器和反馈控制器。基于Lyapunov函数法和锥补线性化方法,给出了系统渐近稳定的充分条件及控制器设计的迭代求解法。针对死区阈值的优化,提出了1种基于二分法的阈值优化迭代算法。仿真算例表明该文方法是有效的。     

基于模糊反馈的网络控制系统分层调度策略

针对基于工业以太网的网络控制系统中控制回路数据、非实时数据和紧急数据共享有限优先队列和网络带宽的特点,综合考虑了控制回路的控制性能要求和非实时节点的网络服务质量要求,提出了基于模糊反馈的分层调度策略。各控制回路和非实时节点的带宽范围由指定的调度节点定时集中分配。在分配的带宽范围内,控制器节点利用系统误差及其变化动态地设定采样周期和数据优先级,非实时节点利用时延和丢包率动态地调整数据包的长度及优先级。与线性最早时限优先、线性最早时限优先+死区调度策略、线性混合业务调度和线性混合业务调度+死区调度策略的对比仿真实验,验证了该调度策略的有效性。     

基于有限带宽的NCS模糊动态反馈调度算法研究

带宽受限是影响网络控制系统正常运行的一个重要因素。将模糊控制理论引入反馈控制实时调度框架体系。提出了基于有限带宽分配的模糊动态反馈调度算法。该算法综合考虑了系统中各控制回路的控制偏差和偏差变化率。通过动态调节各控制回路的优先级,在满足系统的实时性要求的同时,能使网络具有较好的服务质量。仿真结果证明了所设计的算法要优于EDF算法,能够更有效的提高网络控制系统的控制质量。     

工频SPWM逆变电源输出电压的变结构控制

分析了影响５０Ｈｚ ＳＰＷＭ 逆变电源输出电压特性的因素;针对其输出电压控制特性中存在的由于滤波网络导致反馈信号延迟大,进而引起电压超调量大、调节时间长等问题,提出了一种在反馈通道中加入特殊变结构控制的方法,将死区非线性控制与微分加相角超前网络结合起来,以解决电压控制中动、静态特性问题．实验证明该方法是非常有效的．     

网络化控制系统的RM调度优化研究

减少网络堵塞是提高网络化控制系统性能的有效的方法.提出了一种基于RM调度优化算法的研究方法,通过对网络化控制系统中的调度优化算法的分析,网络利用率明显好于未被调度优化的系统.结果表明,合理的调度优化算法能提高控制系统的网络利用率,同时改善了控制系统的动态性能.     

基于多值编码GA—BP混合算法的板形板厚综合预测控制

为克服BP神经网络存在的收敛速度慢、易于陷入局部极值等不足，提出了可以同时优化BP神经网络的结构和参数的基于多值编码方式的嵌入梯度下降算子的混合遗传算法（GA-BP）．并在此基础上针对板形板厚综合系统（AFC-AGC）具有强非线性、强耦合而难以建立精确的数学模型的问题，设计了基于BP网络板形板厚综合预测模型，引入了反馈校正的方法来提高板形板厚控制系统的抗干扰能力．仿真结果表明，该模型可以实现板形板厚的精确控制，为热连轧板形板厚综合控制提供了一个新的有效的方法．     

具有数据丢失的网络控制系统的建模与控制

研究了具有数据丢失的网络控制系统的建模与控制问题．用两种方法将网络控制系统建模成随机系统,并给出了使网络控制系统均方渐近稳定的充分条件．利用线性矩阵不等式设计了相应的状态反馈控制器和输出反馈控制器．     

基于异步动态系统的网络控制系统建模

研究了同时存在数据传输延时与数据包丢失的网络控制系统的建模问题．系统中传感器采用时间驱动，执行器与控制器采用事件驱动，传感器的数据采用单包传输．假设传输延时小于采样周期，且数据包传输的成功率一定，则整个网络控制系统可以描述为一个具有2个事件的异步动态系统．针对对象状态均可测，控制律采用状态反馈的情况，利用双线性矩阵不等式方法，讨论了网络控制系统指数稳定的问题，给出了稳定性的充分条件．     

网络控制系统的模糊动态调度算法研究

针对多回路的网络控制系统,本文同时考虑系统误差和误差变化率,设计了一种基于神经网络的模糊动态调度算法.该算法根据系统中各回路的误差和误差变化率,利用神经网络模糊控制的方法实时调整各回路的优先级,从而实现对网络控制系统的调度.最后,利用TrueTime工具箱建立了包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型,并将其与RM和EDF调度算法进行对比.仿真结果表明,在相同的网络带宽占用条件下,本文所设计的模糊动态调度算法相比于RM和EDF调度算法,产生的网络诱导时延更小,且具有较好的控制性能.