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基于D稳定域和ITAE准则的主动队列管理算法 被引量:8
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作者 王秀利 王永吉 +1 位作者 周辉 蔡开元 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期3092-3103,共12页
主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性... 主动队列管理(active queue management,简称AQM)是网络拥塞控制的研究热点之一,其中的关键问题是如何设计反馈控制策略.提出一种新的基于D稳定域和时间乘以误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,简称ITAE)性能准则的比例-积分-微分(proportional-integral-differential,简称PID)优化设计方法(简称DITAE-PID),并用于AQM控制器的设计,控制闭环系统的理想动态性能.首先在复平面上设定一组理想的D稳定域,然后以ITAE为目标函数,通过数值优化算法求出控制器的参数,使得闭环系统的所有特征根都在D稳定域内,以降低排队延时,提高有效吞吐量.对比仿真实验结果表明,该算法能够预先探测和控制拥塞,有较好的鲁棒性,链路利用率更高,丢包率更小,平均队列长度更趋于期望值,同时,趋于期望队列长度的时间更短,其综合性能明显优于典型的随机早期探测(random early detection,简称RED)和比例-积分(proportional-integral,简称PI)算法. 展开更多
关键词 主动队列管理 拥塞控制 pid控制 d稳定域 ITAE
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基于神经网络的不稳定时滞对象控制 被引量:2
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作者 张晓迪 蔡云泽 +1 位作者 何星 张卫东 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1033-1038,共6页
针对过程控制工业中的一类不稳定时滞对象存在的难以稳定、鲁棒性差、对输入的变化和扰动十分敏感的问题,采用了基于神经网络的双自由度控制结构.在利用内环控制器镇定对象并且提高系统反应速度、减轻输出的振荡的同时,结合Guillermo等... 针对过程控制工业中的一类不稳定时滞对象存在的难以稳定、鲁棒性差、对输入的变化和扰动十分敏感的问题,采用了基于神经网络的双自由度控制结构.在利用内环控制器镇定对象并且提高系统反应速度、减轻输出的振荡的同时,结合Guillermo等提出的比例-积分-微分(PID)参数镇定区域理论优化设计外环BP神经网络控制器的学习范围、学习方式和初始参数,改善系统设定值跟踪和扰动抑制的性能,提高系统鲁棒性.仿真结果表明,即使在建模有误差的情况下,该控制结构仍能比传统双自由度PID控制有更好的控制效果和鲁棒性. 展开更多
关键词 不稳定时滞过程 神经网络控制 双自由度控制 鲁棒性
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