自适应单神经元PSD算法在分布式智能灯光控制中的应用

“基于单神经元自适应PSD算法的分布式智能灯光控制” 本文研究的是在智能灯光控制系统中应用单神经元自适应PSD（比例求和微分）算法的问题。现有的灯光控制算法在面对系统模型变化时往往表现不佳，而此研究提出了一种新的解决方案。单神经元自适应PSD算法以其自学习特性，能够根据系统误差实时调整控制器参数，增强了算法对环境变化的适应性。 在分布式控制框架下，该算法与无线传感器/执行器网络的分簇机制相结合，形成了一套全面的自适应策略。通过无线传感器/执行器网络，可以实现对灯光系统的分布式监控和控制，提高系统的灵活性和可靠性。分簇机制则有助于减少通信开销，提高网络效率。 论文中，研究人员构建了一个基于无线传感器/执行器网络的灯光控制实验平台，以此为实际对象设计并实施了控制器。通过仿真对比，当系统模型发生变化时，新提出的自适应PSD控制算法相比于传统的分布式PID控制算法，展现出更优的控制性能和更强的鲁棒性。这表明该算法在应对不确定性、非线性和动态变化的系统环境中具有显著优势。 作者杨家伟和胥布工分别作为硕士研究生和教授，专注于无线传感器/执行器网络和网络化控制系统的理论与应用研究。他们的工作为智能灯光控制领域提供了新的思路，对于提升城市照明系统的智能化水平和节能效果有着重要意义。 这篇论文探讨的是一种创新的智能灯光控制方法，它利用单神经元自适应PSD算法的动态适应能力和无线传感器/执行器网络的分布式特性，实现了对灯光系统高效、鲁棒的控制。这一成果为未来智能城市、绿色建筑等领域的智能照明系统设计提供了理论支持和技术参考。