实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度

提出一种基于模型预测控制(MPC)的反馈调度算法(FS-MPC),可以在有限计算资源的情况下改进实时控制系统的性能.将被控的实时调度过程模型化为受约束的任务集密度控制问题.在FS-MPC算法中,约束条件保证任务集在最早截止时限优先(EDF)算法下是可调度的;同时,MPC的优化目标通过减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近100%,从而提高控制任务的优先级,降低输出抖动.仿真结果表明,在有限计算资源的情况下,FS-MPC显著地降低了由调度过程引起的控制性能损失.     

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。     

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。     

反馈调度减少实时控制任务的输出抖动

提出一种反馈调度的方法在线调节控制任务的截止时限,从而减少输出抖动．反馈控制器采用比例算法,通过对其参数的自调整以动态满足整个任务集的可调度性．控制算法被公式化为一个截止时限分配表达式．仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于模糊模型的大范围预测平均控制器

将预测控制思想推广到模糊模型，导出一一类基于模糊模型的大范围预测平均控制算法，仿真结果表明，当被控对象为一复杂动态过程时，此类算法明显优于单独模糊控制器和单独的预测控制器。     

反馈切换式控制器

本文在分析和修改了R.S.兰哈瓦提出的切换控制器后,给出了更加完善和实用的反馈切换式控制器。这种控制器的基本原理是:根据误差的大小,误差变化速率以及方向自动地改变反馈极性和控制策略。为使大惯性系统获得较快而又无超调的动态特性提供了一种简便而又实用的控制方法。     

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。     

基于有限反馈MIMO下行多用户调度算法

针对基于有限反馈ZF预编码的MIMO多用户下行系统,提出了一种用户较少情况下的低复杂度调度算法.本算法以系统吞吐量的下限为目标函数,通过吞吐量下限最大化的办法选择用户,使系统获得多用户分集增益,从而增加了系统吞吐量.同时为了解决总反馈量随用户数线性增加的问题,提出了基于门限反馈的办法降低总的反馈速率.仿真结果表明：本算...     

城市供水系统的优化调度模型研究

阐述了优化调度模型的3个基本组成部分：优化调度模型，用水量预测模型和管网宏观模型。分析调度系统的建模方法，为选择优化调度方法提供依据。     

Hadoop平台下基于资源预测的Delay调度算法

针对Delay算法的不合理等待问题, 提出一种基于资源预测的Delay调度算法（RFD）, 该算法基于对资源可用性的预测方法合理地调度作业. 实验结果表明, 在Hadoop机群一般应用场景下, 该调度算法与已有算法相比, 在保证作业本地化计算Map任务比例相近的同时, 将作业平均运行效率提高28.8%, 明显提高了Mapreduce作业的执行效率.     

状态反馈预估控制系统研究

应用线性系统理论对预估控制系统进行了理论分析。结果表明 ,在状态反馈预估控制系统设计中 ,预估控制律对非奇异的线性变换及非奇异的输入变换具有不变性 ,并且状态反馈预估控制不改变系统的零点。该结果为状态反馈预估控制系统的分析与设计及实际应用提供了理论依据。     

基于带偏差CARMA模型的广义预测控制算法

本文提出了一种基于带偏差 CARMA 模型的广义预测控制器。推广了 D.W,Clacke,袁震东等人的工作.仿真试验表明:通过对增加的可调量的选择,控制器具有良好的适应性和鲁棒性.     

Wiener型系统基于神经网络的在线训练算法广义预测控制

利用RBF神经网络在训练算法和广义预测控制算法进行了Wiener型非线性模型预测控制的研究，仿真表明这种做法是可行的。     

模型预测控制反馈校正系数的在线整定

模型预测控制在处理不可测干扰时有明显的局限性，特别是对于类似斜坡一样的干扰，控制作用十分缓慢。对此，提出了一种对其反馈校正系数的在线整定方法，在各种不同动态的不可测干扰存在的情况下，能显著提高预测控制的控制性能。     

考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略

为了解决快速频率恢复和缓慢实际功率调度之间的时间尺度分离问题,提出一种考虑优化调度的微电网频率恢复分布式预测控制策略。引入的一致性策略能够在同一时间尺度上处理优化调度和频率恢复,另外提出的实际功率调度方案分布式模型预测控制解决了通信延迟、通信中断和即插即用情景,并且将下垂、实际功率传输和相位角方程作为等式约束,从而预测每个微电网的行为。此外,终端值和不等式约束有助于确定可行解空间的界,从而减少优化时间。在4种测试情景下对控制器的动态性能进行实验评估,结果证明该控制器对负载变化和通信问题具有较强的鲁棒性,并且保证了频率快速回复与高效功率调度。     

一种基于多面体描述系统的非线性预测控制

利用泰勒级数对系统线性化；采用对每个偏导数取最大最小的方法构造多面体，描述系统包裹原非线性系统；对由多面体描述系统各个顶点构成的多个线性预测模型设计相同的反馈控制器，该反馈控制器可以通过有线性矩阵不等式约束的半正定线性规划得到，满足系统实时优化的需要．系统的稳定性由多面体描述系统的稳定性保证．     

基于实时操作系统的反馈调度算法实现

对常见实时操作系统(RTOS)类型进行讨论。阐述了RTOS中实现多任务调度的基本原理,剖析了S.Ha.R.K.内核。在此基础上重点研究了反馈调度算法在该内核上的实现,给出了实现的框架结构,以及重要程序的伪代码;并对提出的两种反馈调度算法在实现方面的性能进行了评价。