实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度
基于模型算法预测控制的论文讲解
基于模型算法预测控制的论文讲解基于模型算法预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，广泛应用于工业控制中。
它结合了模型预测和优化算法，能够在给定约束条件下，对未来一段时间内系统的发展进行预测，并基于这些预测结果进行优化控制。
本文将对基于模型算法预测控制的原理和应用进行详细讲解。
首先，基于模型算法预测控制的核心思想是建立一个系统的数学模型，并在此基础上进行控制。
该模型通常由一组离散的状态空间方程组成，其中包含系统的状态变量和输入变量之间的关系。
基于此模型，可以预测系统的未来行为。
其次，基于模型算法预测控制可以通过优化算法来计算最优的控制输入。
这里的优化是指在给定的约束条件下，最大化或最小化一个性能指标，如系统的稳定性、响应时间等。
通过一系列迭代计算，可以得到最优的控制输入序列。
基于模型算法预测控制的优点之一是能够处理多变量系统，并能够自适应地调节控制输入。
例如，在一个多变量系统中，不同的输入变量可能会相互影响，而基于模型算法预测控制可以通过建立一个包含所有输入变量的状态空间模型来解决这个问题。
而且，如果系统的模型发生变化，基于模型算法预测控制可以自动调整控制策略，以适应新的模型。
除了在工业控制中的应用，基于模型算法预测控制还可以用于其他领域，如交通控制、能源管理等。
例如，在交通控制中，可以使用模型算法预测控制来优化信号灯的配时方案，提高交通效率和减少拥堵。
在能源管理中，可以利用模型算法预测控制来动态调整能源的供应和需求，以提高能源利用率。
然而，基于模型算法预测控制也存在一些挑战和限制。
首先，建立准确的系统模型是一个复杂的过程，需要大量的实验数据和数学建模技术。
而且，如果系统的模型与实际情况有较大偏差，可能导致控制效果不佳。
其次，基于模型算法预测控制需要进行大量的计算，特别是在优化阶段。
这对计算能力有一定要求，尤其是在实时控制的应用场景中。
综上所述，基于模型算法预测控制是一种高级的控制策略，可以应用于多种领域。
先进过程控制及其应用期末课程总结论文
先进控制技术及其应用随着工业生产过程控制系统日趋复杂化和大型化，以及对生产过程的产品质量、生产效率、安全性等的控制要求越来越严格，常规的PID控制已经很难解决这些具有多变量、强非线性、高耦合性、时变和大时滞等特性的复杂生产过程的控制问题[]。
自上世纪50年代逐渐发展起来的先进控制技术解决了常规PID控制效果不佳或无法控制的复杂工业过程的控制问题。
它的设计思想是以多变量预估为核心，采用过程模型预测未来时刻的输出，用实际对象输出与模型预测输出的差值来修正过程模型，从而把若干个控制变量控制在期望的工控点上，使系统达到最佳运行状态。
目前先进控制技术不但在理论上不断创新，在实际生产中也取得了令人瞩目的成就。
下面就软测量技术、内模控制和预测控制做简要阐述。
1.软测量技术在生产过程中，为了确保生产装置安全、高效的运行，需要对与系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时控制。
然而在许多生产过程中，出于技术或经济上的原因，存在着很多无法通过传感器测量的变量，如石油产品中的组分、聚合反应中分子量和熔融指数、化学反应器反应物浓度以及结晶过程中晶体粒直径等。
在实际生产过程中，为了对这类变了进行实施监控，通常运用两种方法：1).质量指标控制方法：对与质量变量相关的其他可测的变量进行控制，以达到间接控制质量的目的，但是控制精度很难保证。
2).直接测量法：利用在线分析仪表直接测量所需要的参数并对其进行控制。
缺点是在线仪表价格昂贵，维护成本高，测量延迟大，从而使得调节品质不理想。
软测量的提出正是为了解决上述矛盾。
软测量技术的理论根源是20世纪70年代Brosilow提出的推断控制，其基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量(也称二次变量)，通过构造推断器来估计并克服扰动和测量噪声对主导过程主导变量的影响。
因此，推断估计器的设计是设计整个控制系统的关键。
软测量器的设计主要包括以下几个方面：1)机理分析和辅助变量的选择。
控制理论在机器人控制中的应用研究
控制理论在机器人控制中的应用研究机器人作为一种人工智能的代表，正在逐渐渗透进我们生活的各个方面。
在工业生产中，它们能够执行一些简单、重复或危险的任务，从而提高人类工作效率和安全性。
同时，在医疗、服务业和娱乐等领域也有着广阔的应用前景。
机器人的控制是机器人技术中的核心问题之一，控制理论在其中扮演着不可或缺的角色。
一、机器人的控制机器人的控制指的是对机器人的运动、位置、力和速度等信息的监测、分析和调整，以保证机器人在执行任务时能够达到期望的性能要求。
机器人控制是一个复杂的系统工程，需要综合考虑机器人的机械结构、电子与信息技术、感知与识别技术以及控制理论等方面的问题。
其中，控制理论是机器人控制的核心之一。
控制理论是一种研究在特定条件下控制系统行为的理论。
其目的在于制定合适的控制方案，使得控制系统能够在预设目标下实现所需的性能要求。
控制理论包括传统的经典控制理论和现代的现代控制理论两种。
经典控制理论主要研究线性控制系统，如PID控制、根轨迹、频域法、状态空间法等，它们普遍应用于工业控制、电力控制、通信控制等领域。
而现代控制理论则更加注重非线性、复杂控制系统的控制策略，如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。
二、控制理论在机器人控制中的应用研究控制理论在机器人控制中的应用研究主要包括以下几个方面：1. 运动控制机器人的运动控制指的是控制机器人的位置、姿态和速度等信息，以实现机器人的自主导航、路径规划和避障等功能。
在运动控制中，控制理论主要应用于PID 控制、模糊控制、自适应控制等方面。
其中，PID控制是最广泛应用的一种运动控制方法，它通过对机器人位置、姿态和速度等信息的反馈控制来调整机器人的运动状态。
2. 力控制机器人的力控制指的是对机器人的作用力和速度的控制，以实现机器人的复杂操作和危险任务。
在力控制中，控制理论主要应用于阻抗控制、模糊控制等方面。
阻抗控制是一种可以自适应不同工作任务的控制策略，它可以根据工作环境的不同来改变机器人的力和速度。
先进控制知识点总结
先进控制知识点总结一、先进控制概述先进控制是指在现代工业自动化控制领域中，采用先进的控制方法和技术，以提高控制系统的性能和可靠性，实现更高效的生产和运营管理。
先进控制的主要目标是提高生产效率、降低能耗和减少人为干预，以实现自动化、智能化生产。
二、先进控制的主要技术1. 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制方法，通过对系统的动态特性进行建模和预测，以实现对系统的精确控制。
MPC可以对多变量系统进行优化控制，适用于复杂的工业过程控制和优化问题。
2. 自适应控制自适应控制是一种能够实时调整控制器参数的控制方法，以适应系统参数变化和外部干扰的影响。
自适应控制可以提高系统的鲁棒性和稳定性，适用于具有不确定性和变化的控制系统。
3. 智能控制智能控制是一种应用人工智能和机器学习技术的控制方法，以实现对系统的自主学习和优化控制。
智能控制可以提高系统的适应性和灵活性，适用于复杂、非线性和不确定性系统的控制问题。
4. 优化控制优化控制是一种基于优化算法的控制方法，通过对系统的运行参数进行优化调整，以实现系统性能的最优化。
优化控制可以提高系统的效率和能耗，适用于需要进行多目标优化和约束条件管理的控制问题。
5. 多智能体协同控制多智能体协同控制是一种基于多个智能控制节点之间协同工作的控制方法，通过相互通信和协作，以实现对复杂多变量系统的分布式控制和优化。
多智能体协同控制可以提高系统的灵活性和鲁棒性，适用于大型复杂系统的控制问题。
三、先进控制在工业自动化中的应用1. 化工过程控制化工过程控制是先进控制的主要应用领域之一，通过采用模型预测控制和优化控制方法，可以实现对化工生产过程的精确控制和高效运行管理，提高生产效率和产品质量。
2. 电力系统控制电力系统控制是先进控制的另一个重要应用领域，通过采用智能控制和自适应控制方法，可以实现对电力系统的实时监测和调度控制，以提高系统的稳定性和可靠性。
3. 制造业自动化制造业自动化是先进控制的广泛应用领域之一，通过采用自适应控制和多智能体协同控制方法，可以实现对制造过程的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和降低成本。
Matlab在工业控制中的应用案例
Matlab在工业控制中的应用案例一、引言工业控制是指利用自动化技术对工业过程进行监测、测量和调节，以实现生产过程的优化和自动化。
在工业控制中，Matlab作为一种强大的数学软件和编程环境，被广泛应用于设计、分析和优化各种控制系统。
本文将介绍几个Matlab在工业控制中的成功应用案例，展示其在提高生产效率、优化产品质量以及降低生产成本方面的巨大潜力。
二、Matlab在机器人控制中的应用机器人在工业生产中扮演着越来越重要的角色，其控制系统的设计和优化对于提高生产效率至关重要。
Matlab提供了丰富的机器人控制工具箱，可以用于实现机器人的运动控制、路径规划以及力学建模等。
例如，在某汽车制造厂中，利用Matlab开发了一套针对焊接机器人的控制系统。
该系统利用Matlab的机器人工具箱进行轨迹规划和动力学仿真，实现了焊接过程的精确控制和优化。
三、Matlab在过程控制中的应用过程控制是指对化工、电力、冶金等工业过程的监控和调节，以保证产品的质量和工艺的稳定性。
Matlab提供了强大的信号处理、统计分析以及模型预测控制工具箱，在过程控制中具有广泛的应用。
例如，在某化工厂中，使用Matlab开发了一套基于模型预测控制（MPC）的系统。
该系统利用Matlab的MPC工具箱对过程进行建模和优化，实时预测过程的动态行为并调整控制参数，从而大大提高了产品的品质和生产效率。
四、Matlab在智能仪表控制中的应用智能仪表控制是指利用传感技术和智能算法，对工业仪表进行监控和自动调节。
Matlab提供了丰富的图像处理、模式识别以及优化算法，可以用于智能仪表控制系统的设计和优化。
例如，在某化工厂的管道网络系统中，使用Matlab开发了一套智能泄漏检测系统。
该系统利用Matlab的图像处理和模式识别工具箱，对管道网络中的泄漏进行实时监测和识别，从而及时采取措施避免事故的发生。
五、Matlab在电力系统控制中的应用电力系统的稳定与安全是保障电网正常运行的关键。
基于模型的预测控制技术研究及其应用
基于模型的预测控制技术研究及其应用章节一：引言随着科技的不断发展，预测控制技术越来越成为众多行业的研究热点。
其中，基于模型的预测控制技术以其高效、快速和准确的特点，成为众多领域广泛应用的技术之一。
本文将结合实例，探讨基于模型的预测控制技术在不同领域的应用。
章节二：基于模型的预测控制技术基于模型的预测控制技术是一种基于数理模型的控制技术方法，在系统建模及预测控制中得到广泛应用。
它通过建立数学模型来描述系统的动态响应性质，并基于模型进行系统控制。
基于模型的预测控制技术可以在控制系统中准确地预测未来系统响应，能够更好地应对系统实时变化，并实现优化控制。
它具有高可靠性、高效率、灵活性强、自适应性好等特点，适用于系统复杂、非线性、时变、模型未知等情况下的控制。
章节三：基于模型的预测控制技术在工业制造中的应用在工业制造中，基于模型的预测控制技术可以有效减小对设备的依赖性，提高生产效率，降低产品成本，提高产品质量，具有重要的应用价值。
如在传统的预测控制技术中，工程师需要根据实际情况简化数学模型，而基于模型的预测控制技术则不需要简化，能够更准确地进行预测控制。
此外，在生产过程中，基于模型的预测控制技术可以预测设备故障，提早进行维修，减少停机时间。
因此，基于模型的预测控制技术在工业制造中应用广泛。
章节四：基于模型的预测控制技术在环境监测中的应用基于模型的预测控制技术在环境监测中也得到广泛应用。
环境监测需要对环境中各种物质进行检测，基于模型的预测控制技术可以用于分析环境变化趋势，并进行追踪、预测和控制。
例如，通过风速预测，可以预测将会产生多少污染物，以及对当地环境产生的影响，从而可以提前采取措施控制污染。
此外，通过气象建模和控制，可以实现空气质量的实时监测和控制，为环境保护工作提供有效的手段。
章节五：基于模型的预测控制技术在航空领域中的应用在航空领域中，基于模型的预测控制技术可以用于机载系统的设计、开发和测试，具有重要的意义。
pid, lqr mpc 等相关控制方法思路
pid, lqr mpc 等相关控制方法思路控制方法是指在系统中应用特定的算法和策略来达到某种预期目标的一种方法。
在控制系统中，PID控制、LQR控制和MPC控制是常用的三种控制方法。
下面我将分别介绍这三种方法的思路和应用。
一、PID控制PID控制是一种经典的控制方法，PID是Proportional（比例）、Integral（积分）和Derivative（微分）的缩写。
其思路是通过计算误差的比例、积分和微分来调整控制器的输出，从而实现系统的控制。
具体来说，PID控制器的输出值根据三个部分的计算得到。
比例部分根据误差的大小产生一个反馈输出，与误差成正比。
积分部分根据误差随时间的累积来产生一个反馈输出，可以消除持续的小误差。
微分部分根据误差的变化率来产生一个反馈输出，可以预测误差的未来变化趋势。
PID控制方法简单直观，适用于许多系统。
例如，温度、速度、位置等系统的控制，都可以通过PID控制来实现。
通过调整PID参数，可以使系统达到稳定、快速和准确的响应。
二、LQR控制LQR（Linear Quadratic Regulator）控制是一种优化控制方法，可以应用于线性动态系统。
LQR控制是在系统模型已知的基础上，通过求解一个代价函数的最小值来确定最优的控制器。
LQR控制的基本思路是通过调整状态反馈矩阵和控制输入矩阵，使得系统满足最优控制的要求。
代价函数通常包括系统状态误差的平方和控制输入的平方，通过最小化代价函数可以得到最优的控制器。
LQR控制方法对系统模型的要求较高，需要事先知道系统的线性动态方程和性能指标。
适用于一些对系统性能要求较高的控制问题，如姿态控制、飞行器自动驾驶等。
LQR控制不仅可以提高系统的稳定性和响应速度，还可以优化系统的能耗和控制精度。
三、MPC控制MPC（Model Predictive Control）控制是一种基于模型的预测控制方法，根据系统模型对未来一段时间的系统行为进行预测，并通过求解一个优化问题来确定最优的控制输入。
基于模型的预测控制理论发展及应用
基于模型的预测控制理论发展及应用摘要：基于模型的预测控制model predictive control是一种从工业过程控制中产生的一类先进计算机控制算法，包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个基本特征。
文章阐述了预测控制算法的产生和基本发展，对当今控制领域的先进预测控制和智能预测控制以及非线性预测控制进行了探讨。
最后对这类预测控制算法在实际工业过程中的应用做了简要概括。
关键词：预测控制先进预测控制智能预测控制非线性预测控制上世纪50年代左右，经典控制理论在控制界发展起来，60年代末，由于空间技术的发展需要，促使现代控制理论的发展，从单一的线性定常系统研究发展到可研究线性或非线性、定常或时变的系统。
然而，完美的控制理论与控制实践之间还存在着巨大的差距。
这是因为：首先实际工业过程中对象往往是多输入-多输出，有大滞后和严重非线性的系统，精确的数学模型建立十分困难;其次工业过程系统的结构参数和环境干扰等方面都存在很大的不确定性，而按照理想模型设计的最优控制器在此情况下难以保持最优。
为了克服控制理论与它在实际应用之间的差距，学者除了加强对系统辨识、模型简化、自适应控制、鲁棒控制等控制方法的研究之外，也在寻找一种新的控制算法。
70年代后期，从工业过程控制中直接产生出一种新型计算机控制算法——模型预测控制Model Predictive Control，这类算法对模型要求低、在线计算方便、控制综合质量好，迅速在控制领域发展起来。
本文首先介绍了预测控制算法的发展过程和当今控制领域对预测控制的理论研究，最后介绍了这类控制算法在实际工业过程控制中的成功应用。
1 预测控制算法的发展1.1 预测控制基础算法预测控制自产生以来，有三种基础算法，分别是由Richalet、Mehra等提出的模型算法控制Model Algorithmic Control MAC，由Cutler等提出的动态矩阵控制Dynamic Matrix Control DMC，以及由Clarke提出的广义预测控制Generalized Predictive Control GPC。
城市排水系统的智能化管理与控制
城市排水系统的智能化管理与控制随着城市的快速发展和人口的增加，城市排水系统的管理和控制面临着越来越大的挑战。
传统的排水系统存在着一些问题，如管网老化、排水能力不足、水质污染等。
为了解决这些问题，智能化管理与控制技术应运而生。
本文将介绍城市排水系统的智能化管理与控制技术，并分析其在实际应用中的效果与前景。
一、智能化管理技术智能化管理技术是指运用先进的信息与通信技术，对城市排水系统进行实时监测、数据分析、优化调度和故障诊断等一系列操作，旨在提高排水系统的管理效率和水平。
常见的智能化管理技术包括远程监测与控制、物联网技术、人工智能技术等。
远程监测与控制是智能化管理技术的重要组成部分。
通过安装传感器和监测设备，可以实时获取排水系统中的各项指标数据，如水位、流量、压力等，进而进行系统性能的监测和分析。
同时，远程监测与控制还可以实现对排水设备的远程控制，包括运行状态的监控、开关控制、报警信息的推送等。
物联网技术的应用也为智能化管理提供了强有力的支撑。
通过将排水系统中的各个设备和部件连接起来，形成一个互联网的网络，可以实现对排水系统的全面监控与管理。
物联网技术的应用不仅可以提高排水系统运行的可靠性和稳定性，还可以通过大数据分析，为决策者提供科学的决策依据，进一步提高排水系统的管理水平。
人工智能技术的应用则是智能化管理技术的发展方向之一。
通过人工智能技术，可以对排水系统中的数据进行深度学习和分析，提取有用的信息和规律，实现系统的智能化决策和控制。
例如，通过人工智能技术可以对排水管网进行计算分析，找出疏通和改善的方案，提高排水能力和效率。
二、智能化控制技术智能化控制技术是指利用先进的控制算法和方法，对城市排水系统的各个设备和部件进行精确控制，以确保系统的高效运行。
常见的智能化控制技术包括模型预测控制、自适应控制、优化控制等。
模型预测控制是一种基于数学模型的控制技术，通过建立排水系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的系统状态，并制定相应的控制策略。
自动控制系统及应用技术
自动控制系统及应用技术自动控制系统是一种通过测量输入信号并根据特定的控制算法对输出信号进行调节的系统。
它可以根据预设的控制策略对各种物理过程进行自动监测和控制，从而实现系统的稳态和动态性能要求。
自动控制系统广泛应用于各个领域，包括工业制造、交通运输、环境保护、农业生产等。
在工业制造中，自动控制系统可以提高生产效率、降低生产成本和提高产品质量。
在交通运输中，自动控制系统可以提高交通安全、减少交通拥堵和优化交通流动。
在环境保护中，自动控制系统可以监测和控制大气污染、水污染和噪声污染。
在农业生产中，自动控制系统可以实现精确的灌溉、施肥和除草，提高农产品的产量和质量。
自动控制系统的基本组成包括传感器、执行器、控制器和反馈回路。
传感器用于将物理量转化为电信号，传递给控制器；执行器根据控制器的输出信号执行相应的操作；控制器根据输入信号和控制算法计算出相应的输出信号；反馈回路将执行器的输出信号反馈给控制器，以实现闭环控制。
控制算法可以根据不同的控制目标和系统动态特性选择不同的控制策略，常见的控制策略包括比例控制、积分控制和微分控制。
自动控制系统的应用技术主要包括PID控制、预测控制、模糊控制和神经网络控制等。
PID控制是最常用的控制技术之一，通过比例、积分和微分三个控制元件的线性组合来实现系统的稳定和快速响应。
预测控制是一种基于系统模型的控制技术，根据对系统未来行为的预测来调整控制信号。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制技术，通过模糊规则和模糊推理来对系统进行控制。
神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制技术，通过模仿人类大脑的工作方式来学习和调整控制信号。
自动控制系统的设计和优化需要考虑系统的可靠性、稳定性和性能。
在设计过程中，需要根据系统的特性和控制要求选择适当的传感器和执行器，并设计合适的控制算法和控制策略。
在优化过程中，需要通过理论分析和实验验证来调整和优化控制参数，以获得最佳的控制效果。
此外，对于大规模和复杂的控制系统，还需要考虑分布式控制、网络通信和系统集成等问题。
控制系统应用中模型预测控制技术研究
控制系统应用中模型预测控制技术研究模型预测控制技术在控制系统应用中的研究控制系统的效能和稳定性对于许多工业和工程应用来说至关重要。
在过去的几十年里，模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）技术已经成为了一种受到广泛关注和应用的控制策略。
MPC技术基于建立系统模型，并通过预测模型的优化方法来产生控制动作。
本文将介绍控制系统应用中模型预测控制技术的研究现状和发展趋势。
模型预测控制技术具有以下几个关键特点。
首先，它是一种基于模型的控制方法，通过使用系统的动态模型来进行预测和优化。
这种基于模型的方法可以更好地理解和分析控制对象的行为，从而更精确地预测其未来状态。
其次，模型预测控制技术是一种优化控制方法，它通过求解优化问题来产生最优的控制策略。
这种优化方法可以考虑到系统约束和性能指标，从而使得控制系统更加稳定和高效。
最后，模型预测控制技术是一种开环控制方法，它可以预测未来的系统状态并作出相应的调整，从而实现对系统的精确控制。
在控制系统应用中，模型预测控制技术已经得到了广泛的应用。
在过程工业中，它常被用于化工、能源领域和制造业等各个领域。
比如，在化工过程中，MPC技术可以对反应器、塔和管道等设备进行控制，提高产品质量和产能。
在能源领域，MPC技术可以优化电网的调度，提高能源利用效率和降低能源消耗。
在制造业中，MPC技术可以对机械设备和生产线进行控制，提高生产效率和质量。
然而，尽管模型预测控制技术在实际应用中取得了良好的效果，但仍然存在一些挑战和问题需要克服。
首先，模型的建立需要考虑系统的复杂性和非线性特性，对模型的精确性和准确性要求较高。
第二，控制系统的稳定性和鲁棒性需要通过适当的约束和性能指标来保证。
第三，计算复杂度和实时性是模型预测控制技术应用中需要解决的难点。
如何在有限的计算资源下实现高效的优化求解是一个具有挑战性的问题。
为了解决这些问题，近年来控制系统应用中模型预测控制技术的研究领域提出了许多创新和改进。
四旋翼飞行器飞行控制技术综述
四旋翼飞行器飞行控制技术综述随着科技的不断发展，四旋翼飞行器在民用领域的应用越来越广泛。
飞行控制技术是四旋翼飞行器的关键技术之一，它对于四旋翼飞行器的稳定性、安全性、控制精度和航行性能等方面起着重要的作用。
本文将综述四旋翼飞行器飞行控制技术的研究现状、方法和发展趋势。
一、四旋翼飞行器的基本结构和工作原理四旋翼飞行器是一种垂直起降的多旋翼飞行器，由四个同心布局的螺旋桨组成。
四个螺旋桨通过电机驱动旋转，产生向上的升力，控制螺旋桨的运动状态可实现飞行方向和高度的控制。
四旋翼飞行器的运动状态包括横向运动（Roll）、纵向运动（Pitch）和偏航运动（Yaw）。
横向运动是指四旋翼在横向方向上的旋转；纵向运动是指四旋翼在纵向方向上的旋转；偏航运动是指四旋翼在垂直方向上的旋转。
这些运动状态的控制可以通过改变四个螺旋桨的转速来实现。
二、四旋翼飞行器控制系统的组成四旋翼飞行器控制系统主要由传感器、执行器、控制算法和通信模块等组成。
1.传感器传感器是控制系统的输入设备，用于感知四旋翼飞行器的姿态状态和环境信息。
常用的传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计和GPS等。
2.执行器执行器是控制系统的输出设备，主要由四个电机和螺旋桨组成。
通过改变电机的转速控制螺旋桨的转动，从而实现四旋翼的运动状态控制。
3.控制算法控制算法是控制系统的核心部分，主要用来根据传感器感知的姿态状态和环境信息计算出下一时刻需要的执行器输出。
现有的控制算法主要包括PID控制器、自适应控制器、模型预测控制器等。
4.通信模块四旋翼飞行器的通信模块可用于与地面无线遥控器、计算机或其它无人机等相互通信。
一般来说，通信模块主要用于实现飞行器和操作员之间的实时数据传输和遥控指令的发送。
三、四旋翼飞行控制技术的研究现状四旋翼飞行器的飞行控制技术是无人机领域最具挑战性的研究问题之一，吸引了大量学者的关注。
目前已有很多关于四旋翼飞行控制技术的研究成果，主要可分为下面几个方面。
基于模型预测控制的轨道交通调度指挥技术研究
基于模型预测控制的轨道交通调度指挥技术研究随着城市化进程的加速和人口密度的逐渐增加，轨道交通系统在现代城市中扮演着重要的角色。
然而，随之而来的交通拥堵问题日益凸显，给市民的出行带来了困扰。
因此，为了提高城市轨道交通运行效率和乘客的出行体验，研究和应用基于模型预测控制的调度指挥技术成为了当前轨道交通领域的热点研究方向。
基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的轨道交通调度指挥技术，是一种基于数学模型的最优控制方法，通过预测交通运行状态和未来发展趋势，以获取最优的调度控制策略。
相比于传统的控制方法，MPC具有良好的动态性能和适应性，可以更精确地预测交通流量变化，实现精确的调度指挥。
在同等条件下，与传统的固定时间表控制相比，基于MPC的调度指挥技术能够更好地优化轨道交通调度计划，提高交通运行效率。
基于模型预测控制的轨道交通调度指挥技术的核心是建立准确的数学模型，并通过该模型预测交通流量的变化。
首先，需要收集和分析大量的交通数据，包括车辆数量、速度、站点使用率等信息，以建立轨道交通系统的动态模型。
其次，通过分析历史数据和预测方法，可以预测未来一段时间内的交通流量情况，包括高峰时段和非高峰时段。
最后，根据预测结果，结合优化算法，生成最优的调度控制策略，包括列车运行间隔时间、站点停留时间、线路选择等。
通过不断的优化调整，实现轨道交通系统的稳定高效运行。
基于模型预测控制的轨道交通调度指挥技术具有以下几个主要优势。
首先，该技术可以有效减少拥堵情况下的列车延误和乘客滞留现象，提高交通系统的运行效率和准点率。
其次，根据实时的交通流量预测，在高峰时段和非高峰时段采取不同的调度策略，实现资源的优化配置，减少能源消耗和排放量，有利于城市可持续发展。
此外，基于模型预测控制的调度指挥技术还具有灵活性和自适应性，可以根据实际情况动态调整调度策略，适应不同的交通需求和变化的交通状况。
然而，基于模型预测控制的轨道交通调度指挥技术在应用过程中也面临一些挑战。
智能网联汽车技术期末考试卷B
三、单选题（15分）
1、视觉传感器采集到的道路图像往往包含天空及远处其他环境因素，这些信息对（）是否安全行驶没有任何价值，但对车道标线的检测却造成了一定干扰，并且由于对无用信息的处理，计算量也相对增加。
4、毫米波雷达是指工作频率介于微波和光之间，选在30～300 GHz频域（波长为1～10mm，即1mm波波段）的雷达。（）
5、CCD和CMOS图像传感器的主要参数有像素、帧率、靶面尺寸、感光度、信噪比和电子快门等。（）
6、无线通信（Wireless Communication）是利用电磁波信号可以在自由空间中传播的特性进行信息交换的一种通信方式。（）
3、根据对环境信息的把握程度可分为两类：基于环境信息已知的全局路径规划，又称为静态规划或离散规划；基于传感器信息的局部路径规划，又称为动态规划或在线规划。两者的主要区别在于，前者在规划时是没有考虑环境的现场约束，例如障碍物的形状位置，道路的宽度，道路的曲率半径等。
4、驾驶员在驾驶汽车的过程中，担负着诸如感知环境、路径规划、行为决策及操控车辆等工作。之所以将驾驶员定义为系统的传感器，是因为车辆行驶的过程中驾驶员要对车辆自身性能、车辆行驶的道路、车辆前方障碍物及到障碍物的距离进行感知，只有在明确了自身状态后才能准确的对车辆进行操控。
2、定位系统是无人驾驶汽车行驶的基础，为了取得车辆的位置、姿态等信息，利用定位技术在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时利用自主定位和导航的技术进行定位与地图创建( Simultaneous localization andMapping,SLAM)，从而建立无人驾驶汽车GPS-DR组合定位系统。
基于模型预测控制的实时优化方法研究
基于模型预测控制的实时优化方法研究随着各种行业的智能化和自动化程度越来越高，控制系统的效率和精度对于企业的生产和经济效益影响越来越大。
基于模型预测控制的实时优化方法在控制系统中应用越来越广泛，并取得了良好的控制效果。
本文将对这种方法进行研究和探讨。
一、基于模型预测控制的优点传统的比例积分微分（PID）控制器常规工作在“开环”状态下，这意味着PID控制器只能响应反馈信号，不能主动的预测到未来的控制状态。
而基于模型预测控制器可以建立动态模型，通过考虑未来的状态，来进行优化控制方法，得到更好的控制效果。
基于模型预测控制的优点如下：1. 更准确的预测和控制：基于模型预测的控制方法，预测的效果和准确性较高，能够更好地预测出未来状态，并且对未知变化能够做出相应的调整。
2. 更高的控制精度：模型预测控制器可以预测出未来状态，帮助控制器做出更准确的控制决策，从而提高整个控制系统的精度。
3. 较好的鲁棒性和可靠性：基于模型预测的控制器可以考虑到控制系统中各种因素，能够更好的适应系统的变化，并且对于一些不确定因素也能够进行适当的补偿，使得整个系统更加稳定可靠。
4. 较好的鲁棒性和可靠性：基于模型预测的控制器可以考虑到控制系统中各种因素，能够更好的适应系统的变化，并且对于一些不确定因素也能够进行适当的补偿，使得整个系统更加稳定可靠。
二、基于模型预测控制的应用案例1. 智能制造行业：智能制造行业是一个高度自动化的行业，控制系统的效率和精度对于生产和经济效益影响越来越大。
基于模型预测控制的应用可以提高生产效率和产品质量，并且减少因为人工操作而带来的损失。
2. 机械工程行业：在机械工程行业中，基于模型预测控制可以应用于高速运动控制、精密定位控制、伺服控制等方面，能够更好地解决传统PID控制器无法解决的问题。
3. 航空航天行业：在航空航天行业中，基于模型预测控制可以应用于飞机的自动驾驶和飞行控制系统，能够更加准确地控制飞机的姿态和飞行轨迹。
基于模型预测控制的控制系统设计
基于模型预测控制的控制系统设计随着现代控制技术的不断发展，控制系统的设计已经逐步演化为了一种高度智能化的过程。
在此过程中，基于模型预测控制（MPC）的设计方案已经成为了一个备受重视的研究领域。
MPC是一种基于最优控制理论的控制策略，它能够优化系统动态性能，使得系统在保证控制精度的同时，也能够对外部环境的变化作出相应的响应。
本文将从MPC的概念和优点入手，探讨基于MPC的控制系统设计的实现方式和应用场景。
一、MPC的概念和优点MPC是一种优化控制策略，它基于模型的预测结果来对系统进行控制。
MPC可以将目标系统视为一个黑盒子，通过建立对其动态响应特性的数学模型来实现理论分析和仿真，然后根据模型预测结果计算出最优控制策略。
这种控制方式具备以下4个优点：1. 对外部干扰较为鲁棒。
MPC对外部环境变化的响应速度较快，可以有效抑制外部干扰的影响。
2. 对自身参数变化具有适应性。
MPC通过建立模型，可以快速地适应自身的参数变化，实现对控制精度的优化。
3. 对非线性系统控制有很好的效果。
MPC的优化控制算法可以应用于非线性系统的控制中，实现对系统非线性响应的有效控制。
4. 动态性能优于传统的控制策略。
MPC具有更好的控制精度、更快的响应速度和更小的超调量，使得系统具有更好的动态性能。
二、基于MPC的控制系统设计实现方式MPC的控制系统实现方式包括以下三个步骤：1. 建立系统数学模型。
在实际控制过程中，建立系统的数学模型是首要任务。
该模型应包括系统的状态空间描述、控制对象的特性和控制目标等参数。
2. 模型预测控制计算。
通过对系统数学模型进行仿真计算，预测出当前状态下的控制策略。
3. 实际操作控制。
将计算得到的控制策略反馈给系统，实现对控制效果的实际控制。
基于MPC的控制系统设计实现方式既可以完成离线实验，也可以进行在线实时控制。
其中，离线实验通过模拟系统实现对控制策略的仿真计算；在线实时控制则可以在现场对控制策略进行计算和实时控制。
工业自动化控制系统中的模型预测控制技术研究
工业自动化控制系统中的模型预测控制技术研究摘要：工业自动化控制系统中的模型预测控制技术（Model Predictive Control，MPC）是一种基于最优化方法的高级控制技术。
本文首先介绍了工业自动化控制系统的背景和概念，然后详细讨论了模型预测控制技术的原理和实施方法，并分析了其在工业自动化控制系统中的应用。
最后，本文总结了模型预测控制技术的优点和存在的挑战，并展望了其未来发展的趋势。
1. 引言工业自动化控制系统的发展使得生产过程更加高效、稳定和可靠。
其中，控制技术是其中至关重要的一部分，它决定了系统的性能和稳定性。
模型预测控制技术是一种基于模型的高级控制技术，能够根据当前系统的状态和未来的预测进行优化决策，以实现对系统的优化控制。
本文将探讨工业自动化控制系统中的模型预测控制技术的原理、实施方法和应用。
2. 模型预测控制技术的原理模型预测控制技术的核心思想是建立系统的动态数学模型，并根据该模型进行系统状态的预测。
通过对未来的预测，模型预测控制技术可以生成优化的控制信号，以实现对系统的优化控制。
模型预测控制技术的原理主要包括以下几个方面：2.1 系统建模模型预测控制技术需要建立系统的数学模型，以描述系统的动态行为和控制目标。
通常情况下，系统的数学模型可以通过物理方程、系统辨识方法或经验模型等方式进行建立。
建立准确的数学模型对于模型预测控制技术的成功应用至关重要。
2.2 优化问题模型预测控制技术将系统的优化问题转化为一个最优化问题，通过求解最优化问题得到最优的控制信号。
最优化问题的目标通常是使系统的性能指标达到最优，如最小化误差、最大化稳定性等。
常用的最优化方法包括线性二次规划、非线性规划等。
2.3 约束条件模型预测控制技术通常需要考虑系统的约束条件，如输出限制、输入限制等。
约束条件可以有效保证系统在安全状态下运行，并避免不可行解的出现。
约束条件可以通过添加限制项的方式进行处理，使得最优化问题考虑系统的约束条件。
网络智能化诊断
智能制造系统及其关键技术研究随着科技的不断发展，智能制造系统的概念越来越受到人们的关注。
智能制造系统是指利用人工智能、大数据、互联网和物联网等先进技术，实现智能化和自动化生产制造的系统。
本文将从以下几个方面对智能制造系统的关键技术进行探讨。
一、智能制造系统的组成智能制造系统包括四个主要技术层次，分别是：物联网层、控制层、应用层和决策层。
物联网层包括传感器和执行器等设备，能够实现对生产过程中各个环节的实时监测和控制。
控制层主要负责对物流、生产过程、质量和设备等进行控制和调度。
应用层是指根据不同的应用情况，将控制层中的规划、调度、执行和监测等功能进行相应的整合和应用。
最后是决策层，它是指针对企业的生产、质量、成本和利润等方面的重要决策，以实现智能化决策管理。
二、物联网技术物联网技术是智能制造系统实现智能化和自动化的基础，其作用是通过传感器、RFID、移动设备等技术，将智能制造系统中的各种设备和控制器进行实时监测和控制。
为了实现物联网技术，必须具备以下三个方面的能力：传感器技术、数据采集技术和数据传输技术。
其中，传感器技术的主要作用是采集物理和化学量等信息，数据采集技术负责将采集到的数据进行预处理和汇总，数据传输技术则是负责将预处理和汇总后的数据传输给控制层。
三、控制技术控制技术是智能制造系统中最关键的一项技术，其作用是实现智能制造系统中的各种自动化控制功能。
控制技术主要包括模型预测控制技术、自适应控制技术和PID控制技术等。
其中，模型预测控制技术是一种基于数学模型的预测控制技术，可以实现对系统内部反馈控制的精准处理；自适应控制技术则是指系统能够根据自身运行状态调整控制参数；PID控制技术是指利用比例、积分和微分的控制方法实现对系统的稳定控制。
四、应用技术应用技术是智能制造系统中对用户需求和业务流程进行优化的技术。
应用技术主要包括数据挖掘、人机交互和自动化控制等。
数据挖掘技术可以对系统中的大数据进行分析，发现其中的规律和趋势；人机交互技术则是指利用图形用户界面和人机语音交互等技术，降低系统的用户学习成本；自动化控制技术则是通过系统的自我调整和优化实现生产过程的自动化控制。
基于模型预测控制的机械系统动态分析与控制
基于模型预测控制的机械系统动态分析与控制近年来，机械系统的动态分析与控制成为了研究的热点之一。
在众多的控制策略中，基于模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）因其优越的性能和灵活的适应性逐渐受到广泛关注。
一、MPC的基本原理和优势在传统的控制策略中，经典的PID控制器被广泛应用于机械系统的控制中。
然而，PID控制器的参数需要事先经过调试，并且难以适应系统动态变化的情况。
相比之下，MPC是一种基于模型的控制策略，它通过对系统的数学模型进行预测，根据优化准则计算出最优的控制输入。
MPC具有以下优势：1. 灵活性：MPC可以适应不同的系统结构和动态特性，只需要根据实际情况调整优化准则和约束条件即可。
2. 鲁棒性：MPC可以通过对系统模型和状态观测误差的考虑来增强控制的鲁棒性，使系统能够在不确定性和扰动的环境下保持稳定性。
3. 优化性能：MPC通过对控制输入进行优化，可以在满足约束条件的前提下实现最优的控制效果，提高系统的性能和效率。
二、动态分析与系统建模在进行基于模型预测控制的机械系统动态分析和控制之前，首先需要对系统进行动态建模。
动态建模的目的是将机械系统的动态特性用数学模型表示出来，以便进行预测和控制。
通常情况下，机械系统的动态建模可以基于物理原理或者数据驱动方法。
基于物理原理的建模方法需要通过对系统的结构和物理特性进行分析，推导出系统的动力学方程。
而数据驱动方法则是通过对系统进行实验或者采集实时数据，利用系统辨识的方法来获得系统的数学模型。
三、基于模型预测控制的实现步骤基于模型预测控制的实现可以分为以下几个步骤：1. 系统的模型标定和参数辨识：通过实验或数据采集，获得机械系统的数学模型，并辨识出模型的参数。
2. 控制目标和优化准则的设定：根据实际需求和控制目标，确定控制系统的优化准则，例如最小化误差积分或最小化能耗。
3. 状态观测和预测：通过传感器对系统的状态进行观测，并利用系统模型进行状态预测，获得未来一段时间内的系统状态。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第40卷第5期 2006年5月上海交通大学学报J OU RNAL OF SHAN GHA I J IAO TON G UNIV ERSIT YVol.40No.5 May 2006 收稿日期:2005206208作者简介:周平方(19762),男,湖南常宁人,博士生,主要从事实时系统、计算机控制系统等研究,E 2mail :zhoupf @.谢剑英(联系人),男,教授,博士生导师,电话(Tel.):021*********. 文章编号:100622467(2006)0520838205实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度周平方, 谢剑英(上海交通大学自动化系,上海200030)摘 要:提出一种基于模型预测控制(M PC )的反馈调度算法(FS 2M PC ),可以在有限计算资源的情况下改进实时控制系统的性能.将被控的实时调度过程模型化为受约束的任务集密度控制问题.在FS 2MPC 算法中,约束条件保证任务集在最早截止时限优先(EDF )算法下是可调度的;同时,M PC 的优化目标通过减小控制任务的截止时限使整个任务集的密度尽可能接近100%,从而提高控制任务的优先级,降低输出抖动.仿真结果表明,在有限计算资源的情况下,FS 2M PC 显著地降低了由调度过程引起的控制性能损失.关键词:实时控制系统;反馈调度;模型预测控制;最早截止时限优先中图分类号:TP 273 文献标识码:AA Model Predictive Control 2Based Feedback Schedulingfor Real 2T ime Control SystemsZ HOU Pi ng 2f ang , X I E J i an 2y i ng(Dept.of Automation ,Shanghai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030,China )Abstract :A feedback scheduling based on model p redictive control (FS 2M PC )was presented to improve t he cont rol performance of real 2time control system subject to limited comp utational resource.The controlled real 2time scheduling is modelled as a const rained density cont rol p roblem of t he total task set.In t he FS 2M PC ,t he const raint s guarantee t hat t he task set is schedulable by EDF (earliest deadline first )algorit hm.At t he same time ,t he optimization goal of M PC (model p redictive cont rol )makes t he density of t he total task set as clo se to 1as po ssible t hrough shortening cont rol tasks ’deadlines.As a result ,t he cont rol tasks obtain higher p riorities and t he outp ut jitter is reduced.The simulation result s illust rate t hat t he schedu 2ling induced control performance lo ss is reduced greatly by t he FS 2M PC subject to limited comp utational resource.Key words :real 2time cont rol system ;feedback scheduling (FS );model p redictive control (M PC );earliest deadline first (EDF ) 现代实时控制系统(R TCS )通常是基于一个实时内核,多个闭环控制任务在内核的基础上竞争性地使用共享的处理器时间.因此,处理器的时间被当作是一种最重要的资源,需要一定的调度算法来将其分配给各个任务.这样就可能引起控制任务的抖动,尤其是当周期很短、处理器利用率很高的时候.文献[1,2]中说明了控制任务中由调度引起的抖动的存在降低了R TCS的性能,甚至可能导致系统的不稳定.另外,从控制理论的角度来看,抖动还可以进一步分为采样的抖动(采样时刻的变化)以及输出的抖动(控制量输出时刻的变化).但是,如果A/D 转换是由时间触发的,没有包含在控制任务的内部,则可以认为采样是没有抖动的.这样,只需要考虑输出的抖动.在实时调度理论方面,一个直接而有效的减小输出抖动的方法就是给任务分配更紧的截止时限,而不是简单地等于其周期,然后按照任务的截止时限来调度任务[3].最近在控制理论方面的成果也证实了有可能通过截止时限分配来限定最大允许时变延迟的边界,并依此提供系统的稳定性保证[4,5].尽管给任务分配一个更小的截止时限有利于减少抖动,却使得整个任务集的可调度性变得较差.文献[6]在此基础上,加入任务集的可调度性约束条件,用线性规划的方法来分配任务的截止时限,但所采用的方法都是离线和静态的.反馈调度[7]的提出使得在线地分配截止时限成为可能,而目前已有的反馈调度方法[7,8]还没有显式地把有限的计算资源当作约束条件来处理.本文在最早截止时限优先(EDF)[9]算法的框架下,提出了一种基于模型预测控制(M PC)的反馈调度算法(FS2M PC),该算法在满足资源和可调度性约束的范围内动态调节控制任务的截止时限.约束条件保证任务集在EDF算法中是可调度的;同时, M PC的优化目标减小控制任务的截止时限使得任务集的密度尽可能地接近100%.这样,控制任务获得了更高的优先级,从而降低了输出抖动.1 问题描述1.1 E DF可调度性条件考虑单处理器环境下周期性任务的抢占式调度.基本的调度算法为EDF,它是按照绝对截止时限给任务指定优先级,时限越早,任务的优先级越高,并且已经证明是动态的最优调度算法.以Γ={τ1,τ2,…,τn}代表周期性任务组成的任务集,Γ′<Γ代表Γ中那些对抖动敏感的控制任务组成的子集.其他对抖动不敏感的周期任务,如状态监视任务等,组成Γ′的补集,由Γ′<Γ表示.每个任务τi由(T i,e i,D i)描述,其中,T i、e i和D i分别为任务的周期、最坏情况下执行时间和相对截止时限.目前使用得最广泛的EDF算法可调度性条件如以下定理[10]所述.定理 在抢占式单处理器环境中,周期性任务集Γ如果满足6n i=1e imin(D i,T i)≤1,则该任务集是可以被EDF算法所调度的.在该定理中,e imin(D i,T i)被称为任务τi的密度.所有任务密度之和称为整个任务集的密度,由Y 表示.当存在某个D i<T i时,密度Y大于相应的处理器利用率U U=6n i=1e i T i,这时,该不等式仅仅是可调度性的充分条件.本文采用的反馈调度方法是一种在线的方法,这种线性测试由于简便且易于理解,因而是比较合适的.1.2 问题描述对于Γ′中的任务,假定D i=T i.但是对于Γ′中的控制任务,令D i=T i/c,其中c(k)≥1,即所有控制任务截止时限的调节幅度相对于各自的周期是一样的.另外,由事件触发的非周期任务,如告警发布等,被当作是实时调度过程中的扰动.为简便起见,本文通过设置服务器机制将这些事件触发的非周期任务当成周期任务一并处理.因此整个任务集系统的密度Y由3部分组成:对抖动敏感的控制任务子集Γ′的密度YΓ′,对抖动不敏感的其他周期任务子集Γ′的密度YΓ′以及随时间变化的非周期任务处理器利用率Dist(k).其中, YΓ′等于其处理器利用率因子,YΓ′=UΓ′=6τi∈Γ′e i T i,为常数.选取整个任务系统密度作为输出y(k),控制任务子集密度作为状态变量x(k),截止时限调节因子作为控制量c(k).假定控制量输入c(k)与状态变量x(k)之间的关系为x(k+1)=f(x(k),c(k)).因此,被控的实时调度过程被模型化为整个任务集的密度控制问题,从而将R TCS中反馈调度的M PC问题描述为:被控对象x(k+1)=f(x(k),c(k))y(k)=x(k)+UΓ′+Dist(k)(1) 约束条件c(k)≥1, y(k)≤1(2) 模型预测控制器的优化目标是使下面目标函数最小化:V(k)=6P i=1‖y(k+i|k)-r‖2Q+6M-1i=0‖Δc(k+i|k)‖2R(3)938 第5期周平方,等:实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度 式中:P 为预测时域长度;M 为控制时域长度;Q 为跟踪误差权重;R 为控制量变化的惩罚权重;r 为y (k )的设定值.控制量受到c (k )≥1的约束.约束条件y (k )≤1是源于EDF 算法的可调度性条件.为了与约束条件保持一致,r 不应超过1.在本文中,r 被设置为等于1,即100%.由于M PC 在本质上是一个优化算法,FS 2M PC 会在每个周期中使目标函数最小化,这样控制器就会通过减小控制任务的截止时限使任务集的密度y (k )尽可能地接近其设定值100%.需要指出的是,y (k )的值是通过对实际测量到的处理器利用率以及控制任务额外增加的那部分密度两者求和得到的.1.3 被控对象的模型被控的多任务实时调度过程在本质上属于离散对象.建立被控对象的模型就是要导出控制量输入c (k )与状态变量x (k )之间的差分方程x (k +1)=f (x (k ),c (k )).显然,容易导出状态变量x (k )的稳态值Y Γ′=U Γ′c (k ),其中U Γ′=6τi∈Γ′e iT i 为子集Γ′的处理器利用率因子.在一般的离散事件系统中,x (k )通常是指在第k 个采样时刻的值.但是,在FS 2MPC 中,控制任务子集密度x (k )的概念是针对某一特定时间窗口而言的,该时间窗口即为FS 2MPC 的采样周期.由于各个任务的激活、执行并不同步,故控制量c (k )的改变并不能立即在状态变量x (k )中得到反映,而是存在由多步但是比较短暂的延迟组成的过渡过程.本文将这个过渡过程近似为时间常数为0<σ<1的惯性环节,从而得到c (k )和x (k )之间的差分方程如下:x (k +1)=σx (k )+U Γ′(1-σ)c (k )(4)也可以将上式改写成z 域的传递函数:X (k )C (k )=U Γ′(1-σ)z -11-σz-1(5) 根据上述描述和被控对象的模型,可以得到FS 2M PC 的框图如图1所示.其中,时间常数σ的值通过测量辨识得到,通常得到的σ值比较小,在0.05～0.25.图1 FS 2MPC 的框图Fig.1 The block diagramof FS 2MPC2 RTCS 中的FS 2MPC2.1 概 述R TCS 中的FS 2M PC 是基于Matlab 的两个工具箱开发的一个仿真器,如图2所示.一个为M PC 工具箱,该工具箱实现了反馈调度中的控制器;另一个为T rue Time 工具箱[2,11],该工具箱提供了一个实时内核,称为T rue Time 内核.开发的FS 2MPC 本身在该内核中作为一个周期性系统任务运行.图2 实时控制系统中FS 2MPC 的结构Fig.2 The architecture of FS 2MPC for R TCS 在图2中存在两个层次上的闭环控制.外部的N 个闭环,它们控制着相应的N 个对象,如电动机、锅炉等,是实际的物理过程,类似于分布式控制系统(DCS )或PL C 中的多回路控制应用.内部的闭环控制,用来在实时调度中动态调节控制任务的截止时限,即为FS 2M PC.2.2 模型预测控制器MPC 由于能够方便地处理约束条件,因而被应用在本文的实时调度过程中.根据上一节的描述,为FS 2M PC 设计了一个模型预测控制器.由于M PC核心计算过程已经被封装在工具箱中,控制器的设计主要是进行参数选择.由于被控对象的主要特征为包含一个采样周期的滞后,故可以先选择预测时域长度P =2;为简单起见选择控制时域长度M =1;假定跟踪误差权重Q =1,控制量变化惩罚权重R =0(FS 2M PC 为单输入单输出形式,Q 、R 均为数值而非矢量).由于FS 2M PC 本身是作为一个周期任务在内核中运行的,必须认真地选取该任务的周期T s .选择短的周期对FS 2M PC 的性能是有利的,但是会消耗较多的处理器资源;长的周期消耗处理器资源较少,但是会降低性能.另外,该周期必须足够长,以便48上 海 交 通 大 学 学 报第40卷 能够正确测量出处理器利用率的值,因为该值是通过在内核中对空闲时间的统计得出的.2.3 稳定性分析这里讨论的稳定性指的是图2中内环,即FS2 M PC的稳定性.具有终端约束条件的M PC中一个简单而有效的稳定性判据是:如果最优问题是可解的,并且在每一步都求出了解,则平衡点是稳定的[12],即可解性意味着稳定性.在FS2M PC中,平衡点就是输出的任务集密度的设定值.也就是说,如果模型预测控制器总能计算出合适的操作变量c(k),则输出变量y(k)就能收敛到设定值.显然,对于FS2 M PC,当且仅当下式成立时能得到合适的c(k):6τi ∈Γe iT i+Dist max≤1(6)式中,Dist max为Dist(k)的最大值.该稳定性条件的含义是比较明显的.这是因为,如果式(6)成立,意味着处理器负荷不足,即存在一定的处理器裕量,则处理器的这部分裕量就可以用来减小控制任务的截止时限.因此,总是能得到合适的c(k)值使得满足约束条件式(2),反之亦然.实际上式(6)是反馈调度中隐含的硬的资源约束.由于实际的处理器利用率不会超过1,该约束条件的含义是很明显的.因此,除了在过负荷的情形外,FS2M PC是稳定的.3 仿真实验及结果3.1 仿真实验的建立为了说明FS2M PC如何改善R TCS的性能,对一组相同的伺服电机做了大量的仿真实验.每个伺服电机的闭环控制描述如下:(1)伺服电机的传递函数G M(s)=1000s(s+1);(2)控制策略为PD(Proportional Differenti2 al),其参数选择为比例系数K=1.2,微分系数T d =0.05;(3)控制任务的执行时间假定为0.4ms;(4)采样周期为10ms;(5)参考输入为正弦曲线,幅值为2,周期4s.另外,预先产生一组对抖动不敏感的周期性任务,并动态地产生一组非周期任务用来模拟扰动的情形.FS2M PC的周期选择为100ms,其执行时间假定为8ms,这样相当于FS2MPC本身占处理器资源为8%.在仿真实验中,改变控制任务的个数,保持任务集其余部分不变,对FS2M PC进行了实验.仿真实验的参数如表1所示,仿真时间设为2s.表1 仿真参数T ab.1 The parameters for simulation 任务类型执行时间/ms周期/ms任务个数控制任务0.4104,6,8,10,12,14,16其他周期任务0.310～5015非周期任务0.550～15030FS2MPC810013.2 仿真实验及结果在仿真实验中,对采用FS2M PC与其他不同的调度策略以及不同的控制任务个数时的伺服电机的控制性能进行比较.第1组仿真实验是在单任务模式下进行的,也就是不加入True Time内核,用来得到在没有计算资源约束时伺服电机的理想控制性能.第2组仿真实验用来说明在有限的计算资源约束下,控制性能受到了怎样的损害.在True Time内核中,有10个伺服电机控制任务,以及一些其他的周期任务,并且在0.4s时动态产生一组非周期任务(见表1).调度算法采用基本的EDF算法.将在这组仿真实验中得到的伺服电机典型响应曲线与其在理想情况下的曲线进行对比,结果如图3(a)所示.由图3(a)可见,由于调度过程产生的抖动降低了控制性能,伺服电机的响应曲线明显偏离了所对应的理想情形.第3组仿真实验用来说明采用FS2M PC以后,通过尽可能地减小控制任务的截止时限,控制性能得到了改善.任务集的组成跟第2组实验相同,只是在内核中加入了FS2M PC以调节控制任务的截止时限.实验结果如图3(b)所示.在这次仿真实验中, FS2M PC的任务集密度y(k)、扰动Dist(k)和操作变量c(k)变化情况如图4所示.由图3(b)可见,即使有动态到达的非周期任务产生的扰动,伺服电机的输出也明显更接近理想情况.图4则说明了约束条件得到了满足,任务集的密度也是非常接近1的. 第4组仿真实验用来评价当控制任务占整个任务集不同比重时FS2MPC的性能.按表1所列的各种情况改变控制任务的个数,重复进行第2组和第3组实验.仿真结果用由调度过程引起的控制性能损失的指标J s进行衡量,该指标定义为J s=∫t sim0|y(t)-y ideal(t)|d t(7)式中:y ideal(t)和y(t)分别为理想情况和受到调度过程影响的伺服电机响应曲线;t sim为仿真时间.在每次仿真实验中,平均每个伺服电机的性能损失都被148 第5期周平方,等:实时控制系统一种基于模型预测控制的反馈调度 记录下来.分别采用基本EDF 算法和FS 2M PC ,J s指标的对照情况如图5所示.实验结果说明FS 2M PC 确实明显地降低了由调度过程引起的控制性能损失.从图5中还观察到,随着控制任务个数的增加,平均每个伺服电机的控制性能改善程度是降低的.这是因为当处理器利用率上升时,FS 2M PC 为了满足资源和可调度性约束,可以被用来减小控制任务截止时限的那部分能力也缩减了.图3 理想情况、基本EDF 算法以及采用FS 2MPC 的伺服电机输出响应对比Fig.3 The response comparison among ideal case ,basic EDF algorithm and FS 2MPC图4 FS 2MPC 中任务集密度、扰动以及控制量输入Fig.4 The density of task set ,disturbance and control in 2put of FS 2MPC图5 不同控制任务个数情况时的性能损失对比Fig.5 Contrast of the performance loss with varyingcontrol tasks number4 结 语本文在EDF 算法的框架下提出了一种基于M PC 的反馈调度方法(FS 2M PC ).分析表明,除了在处理器过负荷的情况外,FS 2M PC 是稳定的.需要采取一些额外的措施来保证反馈调度不出现过负荷的情形,这将是下一步值得研究的内容.通过在资源和可调度性约束的范围内减小控制任务的截止时限,FS 2M PC 使得整个任务集的密度尽可能地接近100%.这样,控制任务获得了更高的优先级,降低了抖动.仿真结果说明在有限计算资源的情况下FS 2M PC 改善了R TCS 的控制性能.参考文献:[1] Marti P.Analysis and design of real 2time control sys 2tems with varying control timing constraints [D ].Spain :Dept of Automatic Control ,Technical Univ.of Catalonia ,2002.[2] Cervin A ,Henriksson D ,Lincoln B ,et al .Howdoes control timing affect performance [J ].IEEE Control Systems Magazine ,2003,23(3):16-30.[3] Baruah S K ,Buttazzo G ,G orinsky S ,et al .Schedu 2ling periodic task systems to minimize output jitter [C]//Proceedings of the R eal 2Time Computing Systems and Applications .Hong K ong :IEEE Computer Soci 2ety ,1999:62-69.[4] Kao C Y ,Lincoln B.Simple stability criteria for sys 2tems with time 2varying delays [J ].Autom atica ,2004,40(8):1429-1434.[5] Cervin A ,Lincoln B ,Eker J ,et al .The jitter marginand its application in the design of real 2time control systems [C]//Proceedings of R eal 2Time and Embed 2ded Computing Systems and Applications .G othen 2burg :Springer 2Verlag ,2004. (下转第847页)248上 海 交 通 大 学 学 报第40卷 。