一种基于无线环境预测的TCP拥塞控制改进机制

可靠传输协议TCP是有线网络成功的关键,它把丢包作为拥塞标志,迅速启动拥塞控制减轻网络负荷。然而,无线网络丢包主要是由于误码、切换等原因造成,如果无差别地启动拥塞控制会造成端到端性能恶化,表现在过激的发送窗口调整、吞吐量的急剧下降。在分析TCP吞吐量模型的基础上,提出一种基于神经网络区分误码和拥塞的新机制,实现无线环境的TCP拥塞控制。仿真结果表明,该机制改善了无线环境下TCP的性能。     

用马尔可夫调制的泊松过程近似多分形突发流量研究

研究了用马尔可夫调制的泊松过程(MMPP)对Internet多分形流量突发行为进行近似建模的能力. MMPP可用于描述适当时间尺度范围内流量的变化以及相关性, 而且它可作为排队系统输入过程得到分析结果. 描述了刻画突发流量行为的重要统计量, 在此基础上给出了一个基于矩的MMPP参数估计方法. 除了对MMPP进行拟合优度检测以外, 本文通过将MMPP的样本过程和实际流量记录输入到排队系统模型中比较其输出结果来研究MMPP对排队性能的预测能力. 数值和仿真实验表明, MMPP能够较好地用于对多分形流量近似建模, 即可以准确地预测网络结点的排队性能.     

基于状态空间神经网络和扩展卡尔曼滤波的主动交通感应控制

为改善方案选择式交通感应控制输出的交通信号配时方案滞后于实时交通状态的缺点,提出用状态空间神经网络和扩展卡尔曼滤波模型预测未来交通状态的优化配时方案.采用能反映道路网络几何特征的状态空间神经网络拓扑结构,结合当前时段和前一时段的路段交通状态,预测下一时段交通状况并选择与其相匹配的信号配时方案;应用扩展卡尔曼滤波训练状态空间神经网络,提高其训练效率及精度.选用南京市广州路的实测交通数据和由多目标遗传算法得出的最优信号控制方案验证模型的有效性.研究结果表明,与BP神经网络和状态空间神经网络相比,所提出的模型能够根据道路状况选择合适的交通控制方案.     

基于变周期采样模型的网络控制系统的随机最优状态反馈控制

本文研究变周期采样的网络控制系统模型的随机最优反馈控制。假设网络诱导延时服从某一个区间的均匀分布,设计一个依赖延时的状态反馈控制器,使得所建立的变周期采样的NCS模型指数均方稳定。利用动态规划思想结合Bellman方程通过优化所给定的性能指标,得到了随机最优反馈控制器设计方法,并通过仿真实例验证了本章提出方法的有效性。     

网络控制系统研究综述

随着控制、网络和通信等技术的飞快发展,网络控制系统(Networked Control Systems,NCS)已经成为国内外研究的热点。从网络控制系统存在的基本问题出发,从网络时延、丢包问题、信息调度、故障诊断与容错控制等几个方面详细的介绍了网络控制系统的发展现状、相关技术及研究成果,最后阐述了今后的研究方向。     

基于神经网络的超精密定位控制

针对精密定位装置存在非线性,精确数学模型难于建立的缺陷,提出了精密定位的神经网络控制方法.将BP神经网络应用于该控制系统中,系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记,以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量,利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制.建立了精密定位的神经网络控制模型,模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成,通过对光强及光强变化率的映射,得到电机驱动信号.实验结果表明,使用神经网络控制,控制响应快,稳定性好,鲁棒性强,可有效改善控制质量,提高定位速度,系统可获得±0·5μm的定位精度.     

多条件QoS路由选择的一个动态规划算法

研究具有可加性和可乘性参数约束的QoS路由选择问题,以丢失率约束为例,给出了把问题的可乘性参数约束变换为可加性约束的方法,据此给出具有丢失率约束最小时延问题的一个线性0-1规划模型。利用该变换,对一个简单的网络拓扑,给出了该问题的一个动态规划算法,算法具有拟多项式时间复杂性。     

基于交通仿真的拓宽交叉口服务通行能力研究

采用延误分析法研究路口拓宽后信号交叉口的服务通行能力，利用交通仿真软件VISSIM对拓宽交叉口进行交通流微观仿真，从而得到拓宽车道的延误曲线，建立了基于交通仿真的拓宽交叉口延误-流量模型．依据该模型提出了拓宽左转车道的基本服务通行能力的建议值，并给出了各修正系数以及实用服务通行能力的确定方法．     

A robust gain-scheduling control based on VSC and fuzzy local controller network

Based on variable structure control (VSC) and fuzzy local controller network (FLCN), a new design method of robust gain-scheduling control is proposed in this paper. The proper sliding-modes and the tendency-rates for general operation-points are introduced such that the system gets into the sliding-modes’ motion as soon as possible and has the desired performance. Its good performance is due to the robustness of VSC. However, any local controller works well only in the local region of a specified operation-point. In this paper functions similar to the fuzzy-attributed function in fuzzy-systems are introduced to form FLCN. The simulation results showed that the presented method is feasible and acceptable. Project supported by the Natural Science Foundation of China (NSFC: 69934030) and the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (ZJPNSFC: ZD9905).     

网络控制系统中数据包丢失的研究

将网络技术引入到控制系统，促进了通过网络技术实现的分布式控制系统的发展．本文综述了网络控制系统的基本概念。讨论了网络控制系统的数据包的丢失问题；单包和多包的传输丢失及其对闭环网络控制系统的影响，给出了具有数据包丢失网络控制系统的建模和多包传输网络控制系统的建模．     

Wave propagation of the traffic flow dynamic model based on wavefront expansion

This paper discusses propagation of perturbations along traffic flow modeled by a modified second-order macroscopic model through the wavefront expansion technique. The coefficients in this expansion satisfy a sequence of transport equations that can be solved analytically. One of these analytic solutions yields information about wavefront shock.Numerical simulations based on a Pade approximation of this expansion were done at the end of this paper and results showed that propagation of perturbations at traffic flow speed conforms to the theoretical analysis results.     

基于BP神经网络的公交车辆实时调度

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。论文对神经网络模型-BP神经网络的结构及算法进行了描述,在此基础上提出了基于BP神经网络的实时调度预测模型。基于BP神经网络的实时调度预测模型的输入变量是相关站点同一时间段的客流量,输出变量为发车调度形式。     

基于人工神经网络的时间序列交通事故预测

分析了人工神经网络和时间序列的优越性和适用性，提出了基于神经网络基础之上的时间序列预测方法，从而实现了从线性预测到非线性预测的转变。     

基于自适应预测算法的APF无差拍控制方法

有源电力滤波器（active power filter, APF）补偿电流跟踪控制要求具有较高的稳态精度和较快的动态响应速度。文章将自适应预测滤波算法应用于无差拍控制,实现APF补偿电流精确控制。根据APF时域数学模型,推导滤波系统的无差拍控制离散方程;通过自适应(finite impulse response filter, FIR)预测滤波算法实现基波电流预测,消除控制系统的计算延迟,给无差拍控制提供所需的指令电流预测值。对预测算法进行MATLAB仿真,验证预测算法的稳态精度和动态跟踪快速性;实验室样机验证控制实验结果证明所提出的控制策略有效的,具有一定的实用性。     

基于BP神经网络的校园用水预测模型

校园人口密集,用水量大,对某一栋教学楼或某一区域的定量用水预测,对于发现用水异常、合理下达用水指标有实际意义.本文利用BP神经网络,结合校园用水的特点,建立校园用水预测模型,并以实际数据进行验证,证明其有效性.     

基于模糊神经网络PID的无刷直流电机控制系统研究

针对传统PID控制在无刷直流电机控制系统中达不到良好的控制效果的问题,在无刷直流电机的数学模型基础之上,设计一种模糊神经网络自适应PID控制器,该控制器利用模糊控制非线性控制作用和BP神经网络的学习能力及适应能力相结合对PID参数进行在线实时调整。对基于模糊神经网络自适应PID控制器的无刷直流电机的双闭环控制系统进行仿真实验,实验结果表明,可以提高控制系统的响应速度,减小超调量,对负载及电机参数的变化都有较强的鲁棒性。     

Life extending control of helicopter based on dynamic inversion

The purpose of using life extending control for Black Hawk UH-60 helicopter is to make a trade-off between the handling qualities and the service life of critical components. An increase in service life span results in enhanced safety and the reduction in maintenance costs. This paper presents a design methodology of life extending control for structural durability and high performance of mechanical system, which is based on an explicit dynamic inversion control scheme. A real-time nonlinear fatigue crack growth model is built to predict fatigue damage resulting from the impact of cyclic bending stress on rotor shaft, which serves as an indicator of service life. The 4-axis gain- scheduled flight controller, whose gains are adjusted as a function of damage and flight velocity, is designed to regu- late roll attitude, pitch attitude, vertical velocity and yaw rate. The nonlinear system simulation results show that the responses can meet the requirements on ADS-33 Level 1 handling qualities and that the 4-axis decoupling control is realized. As the damage increases, the tracking performance is slightly degraded, which results in smaller transients in bending moment response.     

基于Electronics Workbench设计交通信号灯自动定时控制系统

介绍一种适合高校电子信息专业的EDA软件Electmmcs Workbench(EWB)。阐述使用EWB软件设计交通信号灯自动定时控制系统的过程。     

基于网络环境的微机控制类实验教学平台的开发与实践

该文提出了一种基于网络环境的微机控制类课程实验教学平台，介绍了该实验平台的软硬件组成和系统结构，以及在该实验平台上开设的有关课程实验和课程设计。实践表明，该实验教学平台在提高学生对微机控制类前沿实践技术的认识和理解方面有着较为积极的作用。