【摘 要】
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随着计算机广泛应用于工业控制系统,信息的网络化给原来的自动化控制技术带来了前所未有的挑战,由网络带来的时延问题就是其中很重要的一个方面。特别是对于实时性要求很高的
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随着计算机广泛应用于工业控制系统,信息的网络化给原来的自动化控制技术带来了前所未有的挑战,由网络带来的时延问题就是其中很重要的一个方面。特别是对于实时性要求很高的系统,网络诱导时延的存在会导致系统性能的下降,甚至使得控制系统不稳定。因此,如何解决网络诱导时延带来的影响,成了迫切需要解决的问题之一。本文主要利用预测控制理论和算法,针对网络控制系统中的时延问题进行了一系列的研究。本文的主要工作和成果如下:首先,研究了基于预测控制的非整数倍采样周期网络时延补偿问题。假设系统采用控制器事件驱动,传感器时间驱动,系统状态的更新频率快于系统输出频率的工作模式,利用线性插值原理计算出与执行器对应的控制量,仿真结果验证了该方法的有效性。其次,研究了存在模型不确定性的网络控制系统的非整数倍采样周期时延补偿问题。将网络的影响转化为系统的模型不确定性,分别采用增加低通滤波器改进的预测控制算法以及基于BP(Back-Propagation)神经网络改进的预测控制算法补偿模型不确定性。同时,仍假设传感器时间驱动、执行器以更高频率读取缓冲区的工作模式,利用线性插值原理计算与执行器对应的控制量。通过仿真对普通预测算法与改进的预测算法做了对比。最后,研究了预测控制应用于网络时延补偿的控制量匹配问题。采用预设时延方法,在控制器端提前预估前向通道时延,利用内建模型计算各个时延条件下系统的输出,并根据该输出计算相应的控制量,仿真结果验证了该方法的有效性。
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