移动机器人递阶网络控制系统

移动机器人是指机器人能够自主运动,能对环境进行感知,并进行决策与路径规划及行为控制等功能的高智能化机器系统.在大多数室外环境中,要求机器完全自主地完成任务,目前还有一定困难[1].网络环境下的移动机器人除了具有传统机器人的一些特点外,还能与外界进行良好的信息交互,能     

基于Struts的移动机器人网络控制系统的实现

近几年,国内外在移动机器人网络控制的研究方面都取得了进展,出现了互联网上远程控制的应用.日本Om ron公司与Tmsuk公司共同开发出了一种貌似小猫的机器人,可通过3G通讯终端设备对它进行远程控制;中国海军总医院和北京航空航天大学共同开发的遥操作远程医用机器人系统,专家可以     

时延广义网络控制系统的建模与分析

对广义网络控制系统进行建模与分析,针对传感器、控制器、执行器的驱动方式,以及系统是否存在脉冲分别建立数学模型.在建模的基础上,对一类具有短时延、传感器采用时钟驱动、控制器和执行器采用事件驱动的广义网络控制系统的因果性、能控性及能观性进行分析,给出了其具有因果性、能控、能观的充要条件.     

具有丢包的短时延网络控制系统的建模与分析

研究一类同时存在丢包和短时延的网路控制系统的建模与稳定性分析问题。针对传感器节点为时间驱动、控制器节点与执行器节点为事件驱动的短时延网络控制系统,将丢包的影响等效为时变的状态时延,从而将该系统建模为一类具有时变时滞的离散线性切换系统。进而,利用Lyapunov函数与线性矩阵不等式方法,给出依赖于连续丢包次数上界的闭环系统渐近稳定的充分条件。数值算例结果表明该法是有效的。     

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.     

网络控制系统中的基本问题与时延分析

介绍了网络控制系统的概念 ,论述了网络控制系统中的基本问题 :时变传输周期、网络诱导时延、数据包丢失、单包传输和多包传输、数据包的时序错乱、网络调度、节点的驱动方式及时钟同步等。分析了网络控制系统中的网络诱导时延     

两种异步情形的网络控制系统的分析与建模

对具有时延、传感器和控制器为时钟驱动、执行器事件驱动方式下,传感器与控制器采样周期成整数倍和采样周期相同但存在时变偏差两种异步情形的网络控制系统的运行特性进行了分析,建立了相应的闭环数学模型.最后通过实例显示了该模型的合理性.     

模糊控制对网络控制系统性能的改善

针对网络时延问题,在分析时延特性的基础上,利用TrueTime工具箱建立网络控制系统的仿真模型。在时延为固定和随机两种情况下,研究其对系统控制性能产生的不利影响。设计了模糊控制器,并在网络中分别存在时延和丢包两种情况下将其与常规PID控制进行性能的比较。仿真结果表明,模糊控制能明显改善时延和丢包对系统性能产生的不利影响,提高了网络控制系统的控制性能。     

非线性网络控制系统的稳定性分析

针对传感器为时钟驱动、执行器、控制器均为事件驱动的一类非线性网络控制系统(net-worked control systems,NCS),通过在信息接收端设置一定长度的缓存,可以将时变的网络诱导时延转化为固定时延,并且将此类NCS建模为一类具有输入输出时延的非线性时延系统.基于建立的模型,利用Lyapunov定理和Razumikhin定理给出了系统渐近稳定的充分条件,同时给出使系统保持渐近稳定的最大允许网络诱导时延.最后通过算例验证了时延小于最大允许网络时延时,NCS是稳定的.     

网络控制系统的控制方法研究

分析了网络控制系统中几类时延的特点及其对控制系统的影响,并对近年所提出的处理周期性和随机时变时延的各种控制方法进行了较为全面的综述与评价,比较了各种方法的优缺点．最后指出了今后可能的发展方向．     

网络控制系统的延时补偿方法

在控制器与执行器直接相连的网络控制系统中,执行器接收端设置寄存器,以整数倍的传感器采样速率读取采样信号,并用其计算控制量,从而使采样信号得到最优利用,进而在一定程度上减小了网络延时。并在此基础上,提出了一种利用系统的状态方程及观测器补偿随机网络延时的方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于以太网的网络控制系统在线时延估计研究

为了解决基于以太网的网络控制系统中数据传输时延给控制品质带来不良影响的问题,从融合控制技术与网络通信技术的角度出发,提出了一种新的控制方案,即运用在线时延估计方法来估计出网络控制回路中的时延特性．在此基础上,结合以太网优先级技术,采用LQG控制算法对网络控制系统进行最优控制设计,并通过实验仿真结果证明了上述方案的有效性．     

网络控制系统时延补偿方法设计与实现

网络时延问题是网络控制系统中的主要问题.对网络时延以及影响时延大小的因素进行分析.从通信技术和控制技术相结合的角度出发,提出在线时延补偿方法,以解决网络时延对系统性能的影响.通过CAN bus网络控制实验平台对该补偿方法的有效性进行验证.实验结果表明,在线时延补偿方法在保证系统稳定性的同时,满足了系统静态性能的要求.     

带随机分布时延的网络控制系统预估补偿控制

网络时延的时变特性导致只有某些时刻的对象输出被控制器端接收,回路时延的形式较复杂.采用开关式的状态观测器,基于接收到的输出估计系统状态,建立状态估计误差系统.为讨论切换系统均方稳定的条件,推导了多随机变量序列的Markov特性,进而在Markov跳跃系统的基础上得到了闭环系统均方稳定的充分条件.该条件由状态估计误差系统与时延状态反馈控制系统的均方稳定条件组成,所以控制器和观测器满足分离特性.此外,通过增广状态向量利用系统的Markov切换特性得到了系统均方稳定的充分必要条件.最后用数值实例验证了预估补偿控制策略的有效性.     

移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究

提出了一种移动机器人的运动控制系统硬、软件结构 .此控制系统是由工业计算机 ,ADT85 0运动控制卡及相关传感器组成 ;其操作系统采用Windows98,用VC 6 .0开发 ,并应用模块化及Windows线程的多任务处理机制实现控制程序设计 ;根据状态反馈控制理论 ,设计了移动机器人路径跟踪控制算法 .实验论证了此控制系统及控制算法的有效性 .     

多时滞不确定网络控制系统的稳定性分析

针对具有多个独立传感器和执行器的多输入多输出(MIMO)网络控制系统(NCSs),在考虑分布时滞和不确定性的情况下,建立了一类网络控制系统的连续时间模型.利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式(LMIs)方法,分析了系统的稳定性问题,给出了基于LMIs形式与时滞相关的渐近稳定判据.通过该方法,能够分析和判定具有多时滞和不确定性网络控制系统的时滞相关稳定性.与现有的方法相比,该方法给出了保证网络控制系统稳定的更小保守性的最大允许时滞边界(MADB),而且结果更具广泛性和一般性.实例和仿真结果表明该方法保守性较小.     

网络控制系统中任务与信息的优化调度

为了提高网络控制系统性能,解决网络控制系统中信息和任务相互约束的问题,设计了同时调度网络控制系统中任务与信息的算法.采用遗传算法优化调度序列,减小系统采样周期和端端延时,优化了系统整体性能.最终形成同步异构系统一个周期内的调度表,确定了系统每个子任务的执行时间和占用资源,解决了不同控制回路资源冲突问题和相同控制回路任务与信息执行顺序的约束问题,并且保证了每个子任务的实时性.仿真表明该算法是有效的.