Research on Network Delays of Networked Control Systems

In networked control systems (NCS), the main problem is time delays induced by communication network, which can deteriorate the performance of the systems, even cause the systems instability. If we know the exact network delays, we can compensate for their effect by modifying the parameters of the controller. Hence how to get the knowledge of these delays in the network is critical. This paper analyzed the different characteristics of network delays from sensor to controller and from controller to actuator and presented the methods of online evaluaticm of these delavs. The experiment shows these methods are valid.     

基于新型Smith预估器的网络控制系统

提出了一种针对网络时延和被控对象时延的新型Smith预估器,以便有效地抑制网络时延对网络控制系统性能的影响.该预估器不包含网络时延预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,适用于网络时延为随机、时变和不确定的网络控制系统.仿真结果表明,在网络时延大于1个乃至数十个采样周期的情况下,基于该新型Smith预估器的网络控制系统具有较强的鲁棒性,且具有良好的动态性和抗干扰能力.     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

不确定多包传输网络控制系统的分析与设计

针对短时延的多包传输网络控制系统,研究了数据包传输次序不确定情况下系统的建模及控制问题.引入了补偿器来补偿多包传输过程中部分数据丢失对系统的影响,同时考虑不确定短时延的影响,将其建模成一类具有参数不确定的离散随机切换系统,并对系统的稳定性进行了分析.仿真结果证明了该方法的有效性.     

Learning User Intention in Networked Mobile Robot Control

Teleoperated networked robot often has unpredictable behaviors due to uncertain time delay from data transmission over Internet. The robot cannot accomplish the desired actions of the remote operator in time, which severely impairs reliability and efficiency of the robot system. This paper investigated a novel approach, learning user intention, to compensate the uncertain time delay with the autonomy of a mobile robot. The user intention to control and operate the robot was modeled and incrementally inferred based on Bayesian techniques so that the desired actions could be recognized and completed by the robot autonomously. Thus the networked robot is able to fulfill the task assigned without frequent interaction with the user, which decreases data transmission and improves the efficiency of the whole system. Experimental results show the validity and feasibility of the proposed method.     

基于空间意义的高速公路收费价格体系模型

为了满足高速公路收费管理的需要,借鉴经济学模式,通过对收费价格的浮动控制,建立基于空间意义的高速公路收费价格体系模型。对空间意义上的不同地区实行差异化价格控制,起到车辆的引导分流作用,也会使公路资源得到充分利用。     

基于移动通信计费模式的高速公路收费信息系统

目前联网高速公路收费信息系统中只有车辆的人口、出口站点信息,缺少车辆的行驶路径信息,收费信息系统中的路径确认采用最短路法,这与高速公路网交通流的实际分布情况存在一定的偏差,并且偏差随着联网规模的扩大逐步增大。为了满足高速公路联网收费管理的需要,借鉴现代移动通信系统计费模式,通过车辆射频识别技术与标识站路径确认方法的实现,将高速公路收费信息系统改为基于现代移动通信系统计费模式的高速公路收费信息系统。     

基于Internet的遥操作机器人系统的鲁棒控制

在基于Internet的遥操作系统中存在时变的通信时延,时变时延会严重影响系统的稳定性和操作性能。本文针对时变的通信时延对系统的影响,将时延变化率建模为系统不确定参数,提出用时间前向观测器预测从机械手的状态,用力、预测的位置和速度反馈消除或减小时延对系统的影响。通过对反馈参数的分析与设计,使整个系统具有鲁棒渐近稳定性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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.     

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法．该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成：网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算．采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期．最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能．