神经网络分数阶PID在网络控制系统中的研究与应用

摘要

随着控制理论、计算机技术及通信技术的日益发展和交叉渗透，网络化控制应运而生，并逐渐成为国际学术界研究热点之一。网络化控制系统通过通信网络来实现数据交换，然而，在控制系统中引入网络环节会带来网络诱导时延、数据丢包等一系列问题，为减小或消除网络时延给控制系统所带来的影响，本文在参考了国内外关于网络化控制系统研究理论的基础之上，从系统的建模、控制器设计等方面进行了研究。主要研究及结论如下:
　　首先，本文介绍了网络化控制系统产生的有关背景、发展现状及其特点，并简要分析了网络控制系统中的几个问题。针对网络控制系统中存在的时延问题，在不考虑其他网络因素影响的条件下分别对短时延和长时延的网络化控制系统进行数学建模。
　　其次，分数阶控制器与传统PID控制器相比具有更好的适应性，但由于分数阶控制器引入了两个附加参数λ和μ，从而使分数阶PIλDμ控制器参数的确定变得更加困难。RBF神经网络具有自适应和自学习能力，将其与分数阶PID控制器相结合，有效提高分数阶PID控制器对系统不确定性的适应能力，并对参数在线调整，实现了对时延的良好补偿。
　　最后，在Matlab/Simulink环境下运用TrueTime工具箱建立了网络控制系统仿真平台，以弹簧——阻尼控制系统为研究对象，模拟实际网络控制系统的运行，分别将基于RBF神经网络分数阶PID控制器、神经网络PID控制器、分数阶PID控制器运用于控制系统模型，并进行仿真验证。结果表明基于RBF神经网络的分数阶PID控制器具有较优的控制性能，能够对时延进行有效的补偿，具有很强的鲁棒性和自适应能力。
　　从实验结果可以看出，在只考虑网络延时的情况下，基于RBF神经网络分数阶PID控制器具有较好的控制效果。

目录

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致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 网络控制系统产生的背景

1．2 网络控制系统的发展和研究现状

1．2．1 计算机控制系统发展过程

1．2．2 网络控制系统研究现状

1．3 网络控制系统研究意义

1．4 本文工作安排

第二章 网络控制系统的分析与建模

2．1 网络控制系统中若干问题分析

2．1．1 节点驱动方式

2．1．2 网络延时

2．1．3 数据包传输方式

2．1．4 数据包的时序错乱与丢失

2．1．5 网络调度

2．2 网络控制系统的建模

2．2．1 短时延网络控制系统建模

2．2．2 长时延网络控制系统建模

2．3 本章小结

第三章 神经网络分数阶PID控制器设计

3．1 常规PID控制理论

3．2 分数阶PID控制器

3．2．1 分数阶微积分定义

3．2．2 分数阶PID控制器

3．3 神经网络PID控制器

3．3．1 神经网络模型及特点

3．3．2 神经网络学习法

3．3．3 RBF神经网络PID控制器

3．4 RBF神经网络分数阶PID控制器设计

3．4．1 RBF神经网络分数阶PID控制器结构分析

3．4．2 RBF学习算法

3．5 本章小结

第四章 基于TrueTime的网络控制系统仿真

4．1 仿真软件简介

4．1．1 Matlab软件简介

4．1．2 TrueTime仿真工具箱简介

4．2 仿真流程

4．2．1 控制系统模块初始化

4．2．2 控制任务书

4．3 网络控制系统模型建立及仿真

4．3．1 网络控制系统模型建立

4．3．2 系统仿真分析

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

攻读硕士期间的学术活动及成果情况