模糊反馈驱动的网络控制系统变采样周期策略

"这篇论文是2010年10月发表在北京交通大学学报上的，主要探讨了网络控制系统的变采样周期调度算法，作者包括尹逊和、李斌、宋永端和张红。文章重点在于设计一种基于模糊反馈的变采样周期算法，以改善网络控制系统的性能。" 在现代工业自动化中，网络控制系统（Networked Control System, NCS）已经成为一个重要的研究领域。这种系统利用网络连接控制器和被控设备，然而，网络的共享特性可能导致通信延迟和不确定性，从而影响系统性能。传统的固定采样周期策略可能无法有效地应对这些挑战。因此，论文提出了一种创新的变采样周期调度算法，旨在优化网络资源的利用，减少控制误差并提高系统的稳定性。 论文首先强调了误差、误差变化率、网络利用率以及采样周期对系统性能的影响。为了应对这些因素，算法分为两个主要部分：网络利用率预测和采样周期调节。预测部分分析当前网络状态以预估未来网络负载，确保系统的实时性。而调节部分则通过网络利用率分配和采样周期计算来实现。 在网络利用率分配阶段，论文引入了模糊控制理论。依据各控制回路的误差和误差变化率，算法可以智能地调整各回路对网络资源的需求，以平衡不同回路的性能需求。接着，通过计算得到的网络利用率和数据传输时间，动态地设定每个回路的采样周期，以适应网络条件的变化。 为了验证算法的有效性，研究人员结合了Earliest Deadline First (EDF)调度算法，并使用TrueTime工具箱进行仿真。仿真结果显示，应用该变采样周期调度算法的网络控制系统在性能上显著优于采用固定采样周期的系统。 这篇论文提出的变采样周期调度算法为解决网络控制系统中的延迟问题提供了新的思路，它能够动态适应网络环境，改善控制质量，具有较高的实际应用价值。这种方法对于提升NCS的稳定性和效率，特别是在网络资源紧张的环境中，具有重要的理论和实践意义。