基于网络需求度的变采样周期智能动态调度算法

针对资源受限的网络控制系统,提出基于网络需求度的变采样周期动态调度算法。调度器以控制回路的误差、误差变化率建立模糊规则;控制回路网络需求度的在线确定采用神经网络记忆模糊规则的方法。利用变步长自适应LMS滤波算法预测控制回路中数据包的传输时间,同时根据网络需求度动态分配各回路带宽,对各个控制回路进行采样周期的动态调节,从而使得网络控制系统在不同需求情况下都能有效分配网络资源,使控制系统更加稳定性、传输更加有效性。仿真试验结果表明,控制系统的控制质量得到了有效的提高,保证了系统的控制性能及系统的稳定性。

网络控制系统集成模糊反馈调度器的设计

网络控制系统是一种全分布,网络化的实时反馈控制系统。它是计算机,控制学科及网络技术的综合应用。网络控制系统一方面给系统带来了开放性,数字互连等特点,另一方面由于网络独特的特点也给系统带来了所不希望的性能,例如网络延时,数据丢包及网络资源的竞争,如何解决这些问题成为国际学术界研究的一个热点。基于网络资源的竞争问题,主要研究网络系统的调度方法。在经典的集成反馈调度方法的基础上,将模糊反馈控制理论引入到该调度方法中,设计完成了集成模糊反馈调度器,详细阐述了设计的各个步骤。仿真结果表明,所设计的集成模糊反馈调度器的调度能力优于EDF调度算法,能够有效地处理非线性,不确定性问题,具有良好的鲁棒性能和适应性。