基于神经网络的模糊动态调度算法在网络控制系统中的应用

"网络控制系统的模糊动态调度算法研究 (2009年) - 尹逊和, 李斌, 崔庆权, 贾立军" 这篇论文主要探讨了在网络控制系统（Networked Control System, NCS）中，如何通过一种基于神经网络的模糊动态调度算法来改善多回路控制的性能。网络控制系统是指控制系统中的传感器、控制器和执行器通过网络进行通信和数据交换，而这种通信可能会受到网络延迟和带宽限制的影响。 在传统的网络控制系统中，调度算法通常包括Rate Monotonic (RM) 和 Earliest Deadline First (EDF) 等。然而，这些算法可能无法充分考虑系统误差和误差变化率，这在多回路系统中可能造成控制性能下降。论文提出的新方法引入了模糊控制理论，通过神经网络来实时评估和调整各个控制回路的优先级。这种方法的优势在于，它可以根据当前的系统状态，即各回路的误差和误差变化率，动态地调整控制策略，从而优化系统的整体性能。 在设计过程中，神经网络作为模糊控制器的一部分，能够学习和适应系统的非线性特性，并据此作出调度决策。通过TrueTime工具箱，一个用于实时操作系统（RTOS）仿真的Matlab/Simulink扩展，作者构建了一个包含模糊动态调度器的网络控制系统仿真模型。通过与RM和EDF调度算法的比较，仿真结果显示，新提出的模糊动态调度算法在占用相同网络带宽的情况下，能显著减少网络诱导的时延，并且保持良好的控制性能。 关键词如“网络控制系统”、“调度”、“模糊控制”和“神经网络”揭示了论文的核心内容。其中，“网络控制系统”是研究的背景，“调度”是解决的问题，“模糊控制”和“神经网络”是采用的技术手段。中图分类号“TP273”表明这属于自动化技术与计算机技术领域，文献标志码“A”则表明这是一篇原创性的学术研究论文。 这篇2009年的研究为网络控制系统的调度问题提供了一种创新的解决方案，利用神经网络和模糊控制理论提高了系统在面临网络延迟时的鲁棒性和控制精度。