43、自主计算系统中的反馈控制:挑战与机遇

自主计算系统中的反馈控制:挑战与机遇

1. 控制器的优势

在自主计算系统中,某些控制器展现出了显著的优势。它们在计算成本极低的情况下,能让系统表现出更安全的行为。例如,在面对巨大的系统过载时,这些控制器可以自动避免系统崩溃,无需操作人员手动重新调整相关参数。

从图表数据来看,以延迟控制和拒绝率控制为例:
|控制类型|有控制情况|无控制情况|
| ---- | ---- | ---- |
|延迟(s)|在一定时间内相对稳定,能控制在较低水平|波动较大,可能达到较高值|
|放弃率(%)|相对较低且平稳|可能出现较高的波动和峰值|

通过这些数据可以直观地看到控制器对系统性能的积极影响。

2. 多自主管理循环的协调

真实的自主系统通常需要多个管理循环,这些循环的设计复杂,且可能存在不同的类型,如定量型、同步型、涉及学习型等。然而,如果这些管理循环不协调共存,就会导致行动的不一致或冗余。

为了解决这个问题,我们采用离散控制来处理管理者之间的交互。在一个多循环多层级系统中,可控制的管理者可以组合成复合结构,在分层框架下进行协调。具体来说,基于一种分层结构,顶层的自主管理器(AM)负责协调下层的管理器。

下面是一个简单的分层协调结构示意:

graph LR
    A[顶层AM] --> B[下层管理器1]
    A --> C[下层管理器2]
    B --> D[被管理元素1]
    C --> E[被管理元素2]
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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