2、工业系统的分布式控制与滤波:架构与挑战解析

工业系统的分布式控制与滤波:架构与挑战解析

1. 控制延迟与关键问题

在工业系统中,控制任务的执行可能会因任务抢占和优先级设置而在控制回路中引入非恒定时间延迟(抖动)。每个控制任务包含采样、控制算法和执行三个部分,抖动可能出现在采样和/或执行环节。实时调度会因引入的抖动影响控制系统性能,而控制系统设计会在确定控制任务周期时影响实时调度。因此,需要将控制系统设计与实时调度相结合,以消除抖动影响并满足期望要求。

由此引发了以下几个关键问题:
- 如何为网络系统设计能同时考虑随机延迟和数据包丢失的估计器?
- 如何评估这些估计器的性能?
- 闭环系统何时稳定?在特定实时应用中,如何在大数据包延迟小数据包丢失的通信协议和小数据包延迟大数据包丢失的协议之间做出最佳选择?
- 当考虑互联动态系统时,情况会变得更加复杂,该如何应对?

2. 控制架构概述

为了识别不同控制架构的特点和属性,下面将介绍几种常见的控制架构,包括分散控制、互联系统、准分散控制、分散网络控制、分布式控制、分布式网络控制以及分布式控制与博弈论的关系。

3. 分散控制

在分散控制范式中,工厂被分解为多个相互连接的简单子系统,通常基于单元操作的功能和/或时间尺度差异进行划分。多个本地控制器连接到每个分布式子系统,不同本地控制器之间没有信号传输。

分散控制具有以下优点:
- 降低控制器设计和实现的复杂性。
- 提高处理本地控制器故障的灵活性。
- 减少通信范围要求,降低通信延迟。
- 提高系统冗余性和可靠性。

然而,分散控制也存在一些局限性:

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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