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文檔簡介
1、近年來,隨著計算機網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展,其應(yīng)用已經(jīng)涉及各行各業(yè),網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(Networked Control Systems,NCS)便在這樣的環(huán)境下應(yīng)運而生。它將傳統(tǒng)的通信與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到了工業(yè)控制中去,并融合了傳感器技術(shù)等,以網(wǎng)絡(luò)作為系統(tǒng)各部件之間傳輸數(shù)據(jù)及信號的載體,達(dá)到遠(yuǎn)程監(jiān)控及共享資源的目的,成為近年來國際學(xué)術(shù)界研究的熱點之一。但是,隨著網(wǎng)絡(luò)引入控制系統(tǒng)中,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)丟包和隨機時延不可避免的會對系統(tǒng)的控制效果產(chǎn)生影響
2、,導(dǎo)致控制性能惡化、系統(tǒng)不穩(wěn)定或者穩(wěn)定域變小。
本文以小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)為基礎(chǔ),把傳輸網(wǎng)絡(luò)以及被控對象看作是一個時變的被控系統(tǒng),分別針對具有數(shù)據(jù)丟包和隨機時延的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),設(shè)計了兩種控制方法以實現(xiàn)對控制性能的改善:
第一種方法針對具有數(shù)據(jù)丟包的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),通過小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與PD控制器的復(fù)合控制實現(xiàn)前饋反饋控
3、制,且PD控制器的參數(shù)由模糊推理機自適應(yīng)整定,根據(jù)誤差信號的大小,采用模糊PD控制和直接PD控制的復(fù)合切換控制系統(tǒng),即在小偏差時采用直接PD控制,以獲得比模糊PD控制更高的穩(wěn)態(tài)精度,而在大偏差時采用模糊PD控制,可以得到比直接PD控制更快的動態(tài)響應(yīng)和更小的超調(diào)量。
第二種方法針對具有隨機時延的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),采用Smith反饋補償回路對系統(tǒng)時延進行補償,同時,由于被控系統(tǒng)的時延參數(shù)是隨機的,且越新的數(shù)據(jù)越能反應(yīng)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài),因
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