基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.     

具有时延和非时延动态节点的复杂网络同步

为解决具有时延和非时延的动态节点的复杂网络基于自适应反馈的同步问题,采用理论分析和仿真方法,基于Lyapunov稳定性理论和自适应反馈控制理论,设计了线性控制器.研究结果:得到具有时延和非时延的动态节点的复杂网络达到全局指数渐近同步的充分条件,数值仿真验证了方法的有效性.对具有时延和非时延动态节点的复杂网络基于自适应反馈的全局指数渐近同步提供了充足的理论依据,有助于寻求全局指数渐近同步的有效控制途径.     

长时延和丢包的网络控制系统保性能控制

为了研究具有长时延和丢包的网络控制系统保性能控制问题,假设传感器由时钟驱动,控制器和执行器由事件驱动,网络时延在两个采样周期之间,丢包具有马尔科夫跳变特性,利用状态增广的方法,把具有长时延和丢包的网络控制系统建模为具有两种运行模式的离散时间马尔可夫跳变系统,把网络时延转化为系统参数矩阵的不确定性.在此基础上,利用马尔可夫线性跳变系统理论和线性矩阵不等式方法,推导出使网络控制系统随机稳定的保性能控制律存在的充分条件,并给出了设计方法.数例仿真说明了所用方法的有效性.     

长时延和丢包的网络控制系统保性能控制

为了研究具有长时延和丢包的网络控制系统保性能控制问题,假设传感器由时钟驱动,控制器和执行器由事件驱动,网络时延在两个采样周期之间,丢包具有马尔科夫跳变特性,利用状态增广的方法,把具有长时延和丢包的网络控制系统建模为具有两种运行模式的离散时间马尔可夫跳变系统,把网络时延转化为系统参数矩阵的不确定性.在此基础上,利用马尔可夫线性跳变系统理论和线性矩阵不等式方法,推导出使网络控制系统随机稳定的保性能控制律存在的充分条件,并给出了设计方法.数例仿真说明了所用方法的有效性.     

大规模MIMO组网场景中的网络时延预测

针对5G网络规划与优化存在的问题,提出一种融合系统仿真和深度神经网络模型的网络时延预测方法.基于射线追踪模型、高清地图、工程参数等构建时延仿真模型,利用时延仿真模型获取大量时延数据.基于无线通信理论提出三视图特征模型,此模型用于输入特征提取.通过深度神经网络学习时延数据特征,训练神经网络模型,利用神经网络模型预测网络时延.实验结果表明该方法具有可行性和有效性.     

无线网络控制系统时延的计算方法

为了研究由于无线网络的介入而给控制系统带来的时延问题.提出了把无线线性网络中数据包的跳跃现象建模为无限脉冲响应模型的方法,通过对具有三个数据包系统跳跃属性的分析,证明了模型的正确性.以此模型为基础,讨论了数据包的解耦问题.通过无线网络的链接模型及凸函数的性质之间相关联的方法,构造了数据包时延与等待时延和每一跳长度的函数关系;根据此函数,把传输两个数据包时延的计算方法推广到传输三个数据包的网络中,最后应用于具有n个数据包的无线网络中,给出第i个数据包最优时延的计算公式,证明了时延的收敛性.给出的链接模型和时延计算公式有效地解决了无线网络诱导时延问题,提高了网络控制系统的稳定性.     

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.     

基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计

为提高超分辨率时延估计的抗噪性能,提出了基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计算法.在陷波器设计方法基础上,设计出中心频点可精确控制的具有类点通传输特性的窄带滤波器,然后用该滤波器对存在时延关系的两路采样序列进行滤波处理,再依照传统相位差时延估计法,即可获得高精度时延估计.仿真实验表明:相比于基于信号重心插值的超分辨率时延估计法,该方法信噪比范围要高出10,dB,具有广阔的工程应用前景.     

一种NPCCS的时延补偿与控制方法

针对网络时延的存在影响系统稳定性的问题,提出一种基于新型内模控制和Smith预估控制的NPCCS时延补偿与控制方法.以真实网络数据传输过程代替其间网络时延预估补偿模型,在满足被控对象预估模型等于其真实模型的情况下,可实现对网络时延的动态补偿与控制.仿真结果表明,系统具有良好的跟踪性能,较强的鲁棒性和抗干扰能力.     

一种基于OFDM训练序列的精确时延估计方法

提出了一种适用于OFDM系统的基于训练序列的精确时延估计方法.该方法利用频域差分互相关法,精确提取小数时延;在频域补偿小数时延后,再将时域相关法与上升沿法相结合,得到整数时延.由复杂度分析结果可知,当搜索法中获取小数时延的搜索次数大于2时,该方法的小数时延估计计算复杂度与搜索法相比低很多.仿真结果显示,当采样频率为10 MHz、多普勒频移为222.22 Hz、子载波个数为1 024的情况下,根据该方法所实现的时延估计精度能够达到分米级,平均比搜索法高出10 dB;同时,在低信噪比时,该方法比传统的时域相关法具有更健壮的整数时延估计性能.     

基于T-S云模型的非线性网络化控制系统保性能鲁棒容错控制

基于T-S云模型对一类具有参数不确定的非线性网络化控制系统,考虑网络延时和丢包的影响,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,推证出确保非线性网络化控制系统在执行器或传感器发生失效故障时具有保性能鲁棒容错性能的时滞依赖充分条件,并以求解线性或非线性矩阵不等式的方式给出控制器的设计方法.最后以一个仿真算例验证文中所述方法的可行性和有效性.     

基于拟T-S模型的网络化控制系统鲁棒性分析

在传感器、控制器和执行器均工作于时间驱动的工作模式下,综合考虑网络化控制系统(NCS)出现时延和丢包问题,提出一种拟T-S模糊模型.以时延和丢包出现的概率作为隶属度,根据丢包出现在系统中的不同环节,分别构造相应的系统模型,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法证明系统的稳定性.在系统存在外部扰动输入的情况下,构造相应的反馈控制器,并通过对一个二阶倒立摆系统的数值分析证明系统具有一定的鲁棒控制律.     

基于输出反馈的网络化控制系统鲁棒容错控制

研究一类具有时延不确定性网络化控制系统的鲁棒容错控制问题.基于网络化控制系统时延模型,应用Lyapunov稳定性理论和LMI方法,采用输出反馈控制策略,推证出保证闭环网络化控制系统在执行器或传感器发生失效故障时仍渐进稳定的的充分条件,给出容错控制器的设计方法,最后以仿真算例得到系统零状态响应曲线,分析曲线所得结论说明此方法的可行性和有效性.     

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．     

不确定时滞系统的鲁棒容错控制

研究了一类线性不确定时滞系统的鲁棒容错控制问题.针对具有状态滞后,且假定状态和控制输入的不确定项均是范数有界的线性系统,通过引入状态反馈和时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,给出了一个此类系统在传感器失效情况下具有鲁棒容错性能的充分条件,并通过求解线性矩阵不等式组得到容错控制器设计结果.最后用算例验证了该设计方法的有效性和可行性.     

不确定时滞系统的Min-Max预测控制

对于状态和输入有约束的离散不确定时滞系统,提出Min—Max预测控制方法,将有限预测时域以后的鲁棒性能指标用终端惩罚近似,而终端惩罚用线性矩阵不等式(LMI)离线求解,因此无限时域的代价转化为有限时域代价,使得Min—Max优化问题求解简单,保留原有的鲁棒稳定性．给出了该方法稳定性的充分条件,通过仿真验证了此方法的有效性．     

不确定网络控制系统的保性能可靠控制

针对网络传输过程中存在时延、丢包和错序等非理想网络状况的网络控制系统模型,研究了系统的鲁棒稳定性控制问题,基于Lyapunov稳定性理论,得到了状态反馈形式的鲁棒控制律.并且针对执行器可能发生故障的情况,通过引入故障矩阵,研究了系统的保性能可靠控制.利用线性矩阵不等式(LMI)方法和锥补线性化迭代(CCL)算法,将非凸优化问题转化为凸优化问题,求得一组性能指标上界的次优解.最后通过MATLAB数值仿真实例,验证了文中所用方法的正确性和有效性.     

基于滞后时间削弱器的模糊PID控制系统设计与仿真

针对大滞后对象控制难以及其PID参数整定难的问题,提出一种有效控制大滞后对象的方法.首先利用滞后时间削弱器将大滞后对象演变成小滞后的等效对象,然后用模糊控制对PID参数进行在线自整定,即构成模糊PID控制器,进而对小滞后的等效对象进行自适应控制.仿真结果表明,该控制系统与常规PID控制系统相比,具有良好的动、稳态特性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

带有状态时滞的多采样率线性离散时间系统的最优预见控制器设计

研究了一类具有状态时滞的多采样率离散时间控制系统,对这类系统给出了一种最优预见控制器的设计方法.首先利用离散时间系统提升技术,把所研究的系统转化成单一采样的扩大系统;然后利用构造扩大误差系统的方法引入积分器;再对扩大误差系统应用通常的线性二次型最优预见伺服系统设计方法设计控制器,从而得到原系统的最优预见控制器.同时还对扩大误差系统的能控性和能观测性进行了讨论,并通过数值仿真说明了控制器的有效性.     

主动变采样周期方法在网络化控制系统中的应用

针对基于Internet的网络控制系统中由于控制器位置变化可能导致控制性能下降甚至不稳定的问题,提出了主动变采样周期的网络化控制器设计方法. 为变采样周期的网络化控制系统建立了离散数学模型,采用Lyapunov方法给出了短延时情况下主动变采样周期网络控制系统闭环稳定的充分条件,并在倒立摆网络化控制系统中进行了实验验证. 实验结果证明了采用固定采样周期的控制器在网络位置变化后可能使系统不稳定,采用主动变采样周期的状态反馈控制方法设计的控制器在网络位置变化后仍然可以使系统稳定.