基于AR模型的时延预测网络补偿控制器设计：性能提升与仿真验证

本文主要探讨了在复杂的网络控制系统中，由于随机双向通道时延导致的不确定性问题。针对这一挑战，研究者提出了一种创新的解决方案，即基于时延在线预测模型改进的补偿控制方法。首先，他们利用自回归模型构建了一个动态的时延预测模型，这种方法允许实时更新模型参数，从而准确预测前向通道的时延变化。为了提升环回时延的精度，研究人员采用了区间分割法，这有助于获取高精度的时延估计。 文章的核心部分是设计了一个包含状态预估器、网络预测器和时延补偿器的控制架构。这些组件协同工作，能够有效地补偿环回时延，从而增强系统的稳定性和响应速度。通过将这种方法与传统的PI控制和单纯的时延补偿控制进行比较，实验结果显示，基于时延预测的补偿控制方案具有显著的优势，能够在保持系统性能的同时，更好地应对网络时延带来的不确定性。 为了验证理论成果的实际效果，研究团队使用TrueTime工具箱构建了一个网络闭环仿真系统，模拟真实世界的网络传输环境。仿真结果表明，新提出的控制策略能够在各种条件下提供更稳定的系统行为，尤其是在处理随机时延时，显示出明显的性能提升。 此外，文章还提到了研究背景，包括国家自然科学基金资助的项目支持，以及作者们的个人简介和研究方向。黄可望专注于人工智能、模式识别和计算机控制，刘婷专注于网络控制系统和随机时延补偿，而潘丰则在生产过程建模和优化与控制领域有着深厚造诣。 这篇论文提供了一种实用且有效的解决网络控制系统中时延问题的方法，对于提高网络控制系统的稳定性及性能具有重要的理论和实践意义。通过对比实验和仿真分析，它展示了基于时延预测模型的补偿控制技术的先进性和优势，为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的参考。