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题名基于简化模型预测的网络化控制系统设计
被引量：3
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作者
佟世文
钱殿伟
于庆林
赵叶
程光
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机构
北京联合大学机器人学院
北京联合大学工科中心
北京市信息服务工程重点实验室
华北电力大学计算机与控制学院
中国石油工程建设公司北京设计分公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2021年第2期367-374,共8页
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基金
北京市教委科技计划一般项目(KM201811417001)
北京市自然科学基金-北京市教委联合项目(KZ201811417048)
+1 种基金
北京联合大学科研项目(ZK70202001)
北京市自然科学基金-轨道交通联合基金项目(L191006)。
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文摘
针对机理不清、难建模的被控过程,提出了一种基于数据的网络化控制方法。仅根据过程的输入输出数据,先采用模糊聚类建模技术,获得系统的T-S模型,然后利用神经网络对前件隶属度函数的拟合能力,将其转化成显式表达,从而获得一步预测简化模型。再利用递推和反馈校正,获得一系列预测的过程输出,进而将控制系统设计转化成"由未来的偏差及偏差的变化得到未来的控制作用"问题。通过分析典型被控过程的动态响应曲线设计隶属度函数及控制规则,可获得一系列未来的控制作用。再通过选择合适的控制作用即可补偿网络时延和数据丢包的影响。仿真表明,该控制方法在处理随机时延和数据丢包问题上较PID控制有更快的动态响应和更高的精度。
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关键词
模糊聚类建模
网络化控制
模糊控制
神经网络
随机时延
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Keywords
Fuzzy cluster modeling
networked control
fuzzy control
neural network
random delay
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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