利用Lyapunov稳定性分析方法研究一类具有传输时滞的采样负荷频率控制(load frequency control,LFC)系统的稳定性问题。首先,使用PI控制策略,建立时滞相关变量和时滞无关变量分离的采样LFC系统闭环模型。其次,基于闭环函数方法,构造一...利用Lyapunov稳定性分析方法研究一类具有传输时滞的采样负荷频率控制(load frequency control,LFC)系统的稳定性问题。首先,使用PI控制策略,建立时滞相关变量和时滞无关变量分离的采样LFC系统闭环模型。其次,基于闭环函数方法,构造一个新的包含更多系统时滞和采样信息的增广闭环型Lyapunov泛函。再次,使用积分不等式估计Lyapunov泛函导数中的二次型积分项,获得一个低保性的时滞和采样周期相关稳定性新判据。最后,基于稳定判据讨论PI控制器参数与传输时滞或采样周期最大允许上界的关系,揭示传输时滞对采样周期最大允许上界以及对系统性能的影响,计算与仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。展开更多
针对网络控制系统中采样周期时变不确定性对控制性能和网络运行性能的影响,提出一种基于反馈控制原理和预测机理的智能动态调度策略。该策略利用网络资源利用率、截止期错过率以及误差绝对值积分(Integral of the Absolute Error,IAE)...针对网络控制系统中采样周期时变不确定性对控制性能和网络运行性能的影响,提出一种基于反馈控制原理和预测机理的智能动态调度策略。该策略利用网络资源利用率、截止期错过率以及误差绝对值积分(Integral of the Absolute Error,IAE)对消息进行反馈控制调度,保证网络利用率、截止期错过率以及控制性能保持在期望的范围内;利用BP神经网络对网络利用率和数据包执行时间进行预测,实时调整控制系统的采样周期,以适应网络中信息流的变化。仿真试验结果表明该调度算法既能满足控制系统的性能,又提高网络资源的利用率。展开更多
基金supported in part by the Funds of National Natural Science of China (Grant No. 60274099)the Funds of PhD program of MOE, China (Grant No. 20020145007)
文摘利用Lyapunov稳定性分析方法研究一类具有传输时滞的采样负荷频率控制(load frequency control,LFC)系统的稳定性问题。首先,使用PI控制策略,建立时滞相关变量和时滞无关变量分离的采样LFC系统闭环模型。其次,基于闭环函数方法,构造一个新的包含更多系统时滞和采样信息的增广闭环型Lyapunov泛函。再次,使用积分不等式估计Lyapunov泛函导数中的二次型积分项,获得一个低保性的时滞和采样周期相关稳定性新判据。最后,基于稳定判据讨论PI控制器参数与传输时滞或采样周期最大允许上界的关系,揭示传输时滞对采样周期最大允许上界以及对系统性能的影响,计算与仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。
文摘针对网络控制系统中采样周期时变不确定性对控制性能和网络运行性能的影响,提出一种基于反馈控制原理和预测机理的智能动态调度策略。该策略利用网络资源利用率、截止期错过率以及误差绝对值积分(Integral of the Absolute Error,IAE)对消息进行反馈控制调度,保证网络利用率、截止期错过率以及控制性能保持在期望的范围内;利用BP神经网络对网络利用率和数据包执行时间进行预测,实时调整控制系统的采样周期,以适应网络中信息流的变化。仿真试验结果表明该调度算法既能满足控制系统的性能,又提高网络资源的利用率。
