基于延时预测的模型状态反馈网络控制方法

来源期刊：控制工程2012年第2期

论文作者：于晓明 蒋静坪

文章页码：210 - 213

关键词：网络控制系统;延时预测;隐马尔可夫模型;状态逼近;

摘    要：网络延时的存在不仅会使控制系统的动、静态性能变差,还可能会破坏系统的稳定性,造成既有控制方法的失效。针对带有随机延时的网络控制系统,提出了一种基于网络延时实时预测和系统状态逼近的控制方法。首先,建立无延时的理想控制系统模型作为标准控制系统模型;其次,应用基于隐马尔可夫模型(HMMs)的延时预测算法预测网络延时,该方法能够实时自适应学习,以适应网络负载情况的变化,得到更符合实际情况的延时预测值;最后,根据网络延时的预测值、实际网络控制系统与标准控制系统模型的状态之差,来调整控制信号,从而使实际网络控制系统的状态与标准控制系统模型接近、甚至相等,达到期望的控制效果。数字仿真结果表明,这一方法是可行的,能够获得更加快速的动态性能和稳定的静态性能。