网络控制系统前向通道随机时延在线预测AR模型
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更新于2024-08-26
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"网络控制系统前向通道随机时延的在线多步预测"
这篇研究论文主要探讨了网络控制系统(Networked Control System, NCS)中前向通道的随机时延问题及其不确定性对系统性能的影响。网络控制系统在工业自动化、航空航天等领域广泛应用,但网络传输中的延迟和不确定性是其面临的主要挑战之一。前向通道是从控制器到执行器的数据传输路径,随机时延可能导致控制性能下降和系统稳定性问题。
论文基于时序分析方法,提出了一种自回归(AutoRegressive, AR)模型的时延在线预测模型。AR模型是一种统计模型,用于描述时间序列数据的线性依赖关系,能够捕捉时间序列中的趋势和周期性变化。在这个模型中,通过收集来自反馈通道的执行器端时延信息,经过预处理后用于构建AR模型。递推最小二乘法(Recursive Least Squares, RLS)被用来在线更新模型参数,以适应时延的变化。
为了验证模型的有效性,研究者利用了TrueTime工具箱构建了一个闭环仿真系统。TrueTime是MATLAB的一个扩展工具,专门用于网络控制系统的实时仿真,它可以模拟网络传输中的各种延迟和丢包现象。通过这个仿真环境,可以模拟实际网络条件下的控制行为,并对比不同预测模型的性能。
在实验部分,该模型与基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)的在线预测模型进行了比较。GRNN是一种非线性预测模型,通常在处理复杂数据关系时表现出色。然而,实验结果显示,提出的AR模型在前向通道随机时延的在线多步预测上具有更优的预测性能,这可能归因于AR模型对于线性关系的精确捕捉和在线更新机制的高效性。
关键词涉及的领域包括:网络控制系统、前向通道随机时延、参数更新、多步预测和广义回归神经网络。此外,研究还引用了TrueTime工具箱,这是一个在NCS研究中常用的仿真工具。这篇论文的贡献在于提供了一种新的方法来处理NCS中的延迟问题,有助于提高网络控制系统的稳定性和控制质量。
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2024-10-25 上传
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