摘要
对具有不确定信息传输时延的网络控制系统的优化控制方法进行了研究。首先应用时间戳的BP神经网络对时延加以预测并建立了加热炉网络控制系统的数学模型。基于时间乘误差绝对值积分最小优化策略,给出了一次优化的设计方法,并导出相应的离散状态方程式。基于最优状态反馈提出的二次优化方法进一步提高了控制系统动态性能。最后的仿真和实验结果表明,提出的控制策略能有效地改善系统静态和动态特性。
The optimization of networked control system with uncertain time delay is studied. At first, the timestamped back propagation neural network （BPNN） is used to predict the time delay; and the mathematic model of the networked control system for a heating stove system is obtained. Based on the minimal ITAE （ the integral of the product of time and absolute error） optimal control strategy, the primary optimization design method is given, and corresponding discrete state equations are derived. In order to improve the dynamic performance of the networked control system, the optimal state feedback control based quadratic optimization method is used in this system. Finally, simulation and experiment results demonstrate that the proposed control strategy can obviously improve the static and dynamic responses of the system.
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第9期1967-1973,共7页
Chinese Journal of Scientific Instrument
基金
国家博士点学科专项科研基金(20030335002)
浙江省科技厅(2004C31084)资助项目
关键词
网络控制系统
加热炉
BP神经网络
ITAE优化准则
最优状态反馈
networked control system
heating stove
BP（ back propagation） neural network
ITAE （the integral of the product of time and absolute error） optimization criteria
optimal state feedback
作者简介
黄晓烁，2003年J：浙江大学获硕士学位，现为浙江大学博士研究生，主要研究方向为控制理论及其应用、网络控制系统等。E—mail：xiaoshuo．h@gmail．com何衍，2001年于浙江大学获博士学位，现为浙江大学副教授，主要研究方向为信息融合、多机器人协调。E—mail：heyan@zju．edu．cn蒋静坪，1958年毕业于浙江大学，现为浙江大学教授、博士生导师，主要研究领域为控制理论及应用、计算机实时控制等。E—mail：eejiang@zju．edu．cn
