网络控制系统前向通道随机时延在线预测AR模型

"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。