导读:本文包含了基于模型的网络控制系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:准ARX模型,多层学习网络,自适应控制
基于模型的网络控制系统论文文献综述
王兰,谢达,董宜平,曹进德[1]（2019）在《基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制》一文中研究指出建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为叁层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为叁层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期）
李志民,徐汉亭,于曼[2]（2019）在《基于分数布朗运动驱动的银行货币存贮网络模型系统风险和最优控制的研究》一文中研究指出从银行间货币流动的动力学角度出发,提出了一个由分数布朗运动驱动的并且有中央银行参与的银行货币存储网络模型.每家银行以特定的比率从其他银行拆借货币,并在一定的情况下可以向中央银行拆借资金,但由此会产生借贷成本.系统中银行的货币存储满足文中给出的随机微分方程,计算并给出了系统风险指标——总体破产概率,系统活动总量的数学表达式,通过线性二次型控制方法,求得银行向中央银行拆借资金的最优成本.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年09期）
聂启鹏,唐明新,杨洋[3]（2019）在《基于神经网络的模型参考控制系统的应用》一文中研究指出以机械手臂作为被控对象搭建了神经网络模型参考控制的仿真模型,利用BP神经网络模型参考控制器对被控对象进行控制仿真试验.通过逐渐增加控制器的训练样本数,逐渐改善控制器的控制效果.在无干扰和有干扰的条件下分别对系统进行控制效果测试,结果表明:BP神经网络模型参考控制器可有效提高被控系统的鲁棒性和自适应性.(本文来源于《大连交通大学学报》期刊2019年04期）
张富生,周绍生[4]（2019）在《区间二型T-S模型网络控制系统的鲁棒H_∞控制》一文中研究指出针对一类具有网络诱导时滞和参数不确定的网络控制系统,研究鲁棒H_∞控制器设计问题。基于区间二型T-S模型,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,引入自由权矩阵来表示Newton-Leibniz公式中各项之间的关系,加入一些附加项,运用不等式放缩和矩阵分解技巧,设计了使系统渐近稳定并满足H_∞性能指标的状态反馈控制器。最后,通过数值仿真实例验证了设计方法的有效性。(本文来源于《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
唐伟强,龙文堃,孙丽娟,黄小丽[5]（2019）在《基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制》一文中研究指出针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年09期）
寇汶淇,雷菊阳[6]（2019）在《基于神经网络的电子节气门系统模型参考自适应控制》一文中研究指出使用多层感知器神经网络模型来识别和控制非线性电子节气门系统。首先,神经网络模型在不同运行条件下辨识,它代表非线性节气门伺服系统的动态特性。其次,使用油门辨识器网络模型来设计和训练神经网络控制器模型,从而使节气门系统的追踪控制位置遵循参考模型。油门辨识器网络模型用于辅助以离线模式训练的神经网络控制器。神经网络控制器使用相同的输入来进行训练,这些输入被反馈到实际的节气门系统以产生相同的输出。通过调整神经网络控制器的权重和偏差参数,使用自适应算法来减小输出之间的差异。对使用神经网络控制器的节气门控制系统的跟踪控制性能与使用经典自适应PID控制器进行比较。仿真结果表明:采用神经网络控制器可实现跟踪控制,满足控制性能的所有需求。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年04期）
刘志超[7]（2019）在《车载网络FlexRay的自适应控制系统模型研究》一文中研究指出当前,汽车产业在飞速的发展,车载网络控制技术日益成熟,出现了先进的无人驾驶汽车以及智能的网联汽车,所以汽车内部的车载控制单元的数量势必也需要增加。利用传统的CAN总线、LIN总线等来实现车载网络中大数据量的接收、发送和处理已经很难满足目前汽车发展的要求,所以具有传输速率更高、容错性能更强、拓扑结构选择更灵活、而且具备事件触发和时间触发特性的新型协议总线FlexRay总线应运而生,很好的满足了当下车载总线的发展要求。FlexRay总线网络可以在电气单元与机械电子部件之间实现可靠、实时、高效的信息传输任务,确保满足将来新的汽车网络技术的发展需求,已经成为下一代车载网络系统的通信标准,在以后的很长时间内都将引领车载网络系统的发展航向,因此研究FlexRay总线网络符合时代发展的潮流。FlexRay车载网络控制系统是由多个传感器、控制器、执行器以及一些电气设备构成的相当复杂的一种分布式控制系统。复杂多变的控制任务以分时复用的方式共享网络带宽资源,但由于网络中数据流量变化的不规则性和网络带宽资源的有限性,会造成数据传输的不稳定性和数据的延时,使得FlexRay网络在传输数据时系统的控制性能和稳定性下降,不能保证车载网络控制系统安全稳定的工作。本文综合考虑控制与调度对车载网络工作的可靠性和稳定性的影响,从提高汽车FlexRay车载网络控制系统工作的稳定性和可靠性的角度出发设计一个基于神经网络的自适应控制系统模型,利用当前时刻汽车车载网络的工作状态,预测下一时刻网络的运行状态,在线自适应调节任务工作量的方式来适应车载网络中动态变化的负载,主要做了如下研究:首先分析FlexRay协议的传输机制,对FlexRay车载网络的网络资源利用率进行数学建模,并对模型中的非线性运算符进行特殊处理简化有效数据长度最优解的求解过程。接着对车载网络的网络资源利用率建立神经网络预测模型,利用实际数据进行训练并测试,确定最佳的隐含层神经元个数;分析比较了常见的几种自适应训练算法的性能,选取trainlm算法对神经网络预测控制模型进行训练,继而设计一个基于FlexRay网络带宽利用率模型的神经网络预测控制系统;最后,运用Matlabsimulink仿真工具建立FlexRay车载网络控制系统的实验仿真模型。通过仿真验证自适应控制系统模型的有效性和可用性。(本文来源于《贵州师范大学》期刊2019-04-03）
张沛尧[8]（2019）在《过热器喷水减温系统神经网络逆模型及汽温优化控制》一文中研究指出在以区域电网为中心的负荷管理模式下,随着新能源发电上网的比例逐步提高,大容量火电机组参与电网深度调峰越来越频繁,导致机组常常运行于大范围变负荷的工况,这给机组的控制水平提出了更高的要求。大容量火电机组的过热汽温具有非线性、大时滞、强耦合等特点,传统控制方法在机组深度调峰时效果难以保证,经常出现超温和调节时间过长等问题,造成受热面和蒸汽管道材料的衰减速度加快,既影响机组安全又降低使用寿命。应用智能优化控制策略来提高过热汽温的控制品质,是汽温控制的重要研究方向。本文在分析超临界机组的运行特性基础上,采用神经网络方法对过热器喷水减温系统特性进行逆建模,在此基础上研究基于神经网络逆控制的过热汽温喷水减温优化控制方案。文中首先论述了几种神经网络的结构、训练方法,并介绍了神经网络逆控制的概念和逆控制器的设计原理。通过分析机组过热器喷水减温系统的的特性及汽温影响因素,选取合适的网络输入输出参数,分别采用BP、RBF、Elman叁种不同的神经网络,建立喷水减温系统的神经网络逆模型,并利用600MW机组的动态数据,进行逆模型的离线训练,比较不同模型的建模精度。在逆模型建立的基础上,选用精度较高的Elman神经网络逆模型,研究喷水减温系统的神经网络逆控制方案,并借助仿真机进行详细的大范围变负荷控制仿真实验。结果表明:本文提出的神经网络逆控制方法,可有效改善超临界机组过热汽温的控制品质,提高机组的运行灵活性,展示了良好的工程应用前景。(本文来源于《华北电力大学》期刊2019-03-01）
张兆宁,李文雅[9]（2019）在《进近管制系统风险控制网络模型》一文中研究指出为降低进近管制系统的风险水平,保证飞行的安全性,基于过程方法识别进近管制系统中的风险,并确定相应的风险控制策略;通过构建虚拟风险节点扩展的风险控制网络图,将单一风险因素的控制问题转化成相互关联的整体的风险组合控制问题,建立进近管制系统的风险控制网络模型,确定风险控制的最优组合方案;应用该模型进行算例分析。结果表明:运用该模型获得的系统风险降低值为19. 30,所需控制成本为22. 70万元;用该模型可确定出最优的组合控制方案,降低系统的风险水平。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2019年02期）
毕祥玉[10]（2019）在《基于T-S模糊模型的网络控制系统稳定性分析》一文中研究指出针对一类T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统在数据丢包与执行器故障情况下的稳定性问题进行研究。首先,针对数据传输时的丢包现象,采用满足伯努利随机分布的随机变量加以表示,并采用Markov过程表示执行器随机故障现象;其次,基于分段二次Lyapunov函数,给出一个H∞静态输出反馈控制器设计的充分条件;接着采用Finsler引理分离条件中的耦合项,基于线性矩阵不等式,给出闭环系统满足H∞性能随机稳定的充分条件;最后通过数值算例验证提出的可靠分段H∞控制器设计方法的有效性与可行性。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年05期）
基于模型的网络控制系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从银行间货币流动的动力学角度出发,提出了一个由分数布朗运动驱动的并且有中央银行参与的银行货币存储网络模型.每家银行以特定的比率从其他银行拆借货币,并在一定的情况下可以向中央银行拆借资金,但由此会产生借贷成本.系统中银行的货币存储满足文中给出的随机微分方程,计算并给出了系统风险指标——总体破产概率,系统活动总量的数学表达式,通过线性二次型控制方法,求得银行向中央银行拆借资金的最优成本.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基于模型的网络控制系统论文参考文献
[1].王兰,谢达,董宜平,曹进德.基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制[J].应用数学和力学.2019
[2].李志民,徐汉亭,于曼.基于分数布朗运动驱动的银行货币存贮网络模型系统风险和最优控制的研究[J].系统工程理论与实践.2019
[3].聂启鹏,唐明新,杨洋.基于神经网络的模型参考控制系统的应用[J].大连交通大学学报.2019
[4].张富生,周绍生.区间二型T-S模型网络控制系统的鲁棒H_∞控制[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版).2019
[5].唐伟强,龙文堃,孙丽娟,黄小丽.基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制[J].系统工程与电子技术.2019
[6].寇汶淇,雷菊阳.基于神经网络的电子节气门系统模型参考自适应控制[J].化工自动化及仪表.2019
[7].刘志超.车载网络FlexRay的自适应控制系统模型研究[D].贵州师范大学.2019
[8].张沛尧.过热器喷水减温系统神经网络逆模型及汽温优化控制[D].华北电力大学.2019
[9].张兆宁,李文雅.进近管制系统风险控制网络模型[J].中国安全科学学报.2019
[10].毕祥玉.基于T-S模糊模型的网络控制系统稳定性分析[J].软件导刊.2019