网络控制系统ppt课件
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PPT-远望网络接入控制系统V1.0
RLOGIN、数据流管控
交换机管控 支持
支持
支持
不支持
远望NACS
以旁路部署为主，支持串 联和策略路由部署 以数据流管控为主，支持 ARP、802.1X和双向认证
支持
按IP管控
支持
支持
支持
支持
支持
按协议管控 不支持 无客户端准入
不支持 模式 虚拟网关模式 不支持
不支持 支持 不支持
不支持 支持 不详
25
MVG准入方案为主，同 时支持802.1X和PBR
支持无客户端的准入控制
支持串联部署、策略路由部署 和纯旁路部署
竞品分析-画方NAM
26
混合式准入方案（ARP、 SNMP、RLOGIN、镜像）
支持无客户端的准入控制
纯旁路部署
竞品分析-迪普 DAC
27
支持基于IP、MAC、设 备指纹的准入机制
遵循标准
5
入网流程
6
是合法的 设备吗？
是安全的 设备吗？
是合法的 用户吗？
访问
准入控制
入网体检
身份认证
用户
隔离
修复
锁屏断网
应用场景
7
产品形态
2U机架式设备
8 集成了管理端和网关端，可独立运行
1U机架式设备
仅集成了网关端，无法独立运行，需搭配2U机 架式设备管理端组合使用
入网引导
9
入网申请
10
入网申请审核
11
旁路镜像策略
12
客户端双向认证策略
13
客户端双向认证
14
入网安检管理
15
入网安检
16
身份认证策略
17
身份认证
交换机管控 支持
支持
支持
不支持
远望NACS
以旁路部署为主，支持串 联和策略路由部署 以数据流管控为主，支持 ARP、802.1X和双向认证
支持
按IP管控
支持
支持
支持
支持
支持
按协议管控 不支持 无客户端准入
不支持 模式 虚拟网关模式 不支持
不支持 支持 不支持
不支持 支持 不详
25
MVG准入方案为主，同 时支持802.1X和PBR
支持无客户端的准入控制
支持串联部署、策略路由部署 和纯旁路部署
竞品分析-画方NAM
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混合式准入方案（ARP、 SNMP、RLOGIN、镜像）
支持无客户端的准入控制
纯旁路部署
竞品分析-迪普 DAC
27
支持基于IP、MAC、设 备指纹的准入机制
遵循标准
5
入网流程
6
是合法的 设备吗？
是安全的 设备吗？
是合法的 用户吗？
访问
准入控制
入网体检
身份认证
用户
隔离
修复
锁屏断网
应用场景
7
产品形态
2U机架式设备
8 集成了管理端和网关端，可独立运行
1U机架式设备
仅集成了网关端，无法独立运行，需搭配2U机 架式设备管理端组合使用
入网引导
9
入网申请
10
入网申请审核
11
旁路镜像策略
12
客户端双向认证策略
13
客户端双向认证
14
入网安检管理
15
入网安检
16
身份认证策略
17
身份认证
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
网络管理与控制技术PPT课件
控制策略
根据流量分类的结果，采取相应的控 制策略，如限制、优先级调整等。
服务质量控制（QoS）
服务质量控制（QoS）
通过提供不同的服务质量等级，满足不同用 户和应用程序的需求。
带宽管理
通过分配不同的带宽给不同用户或应用程序， 确保其获得所需的传输速率。
延迟和抖动控制
通过控制数据包的传输延迟和抖动，提高语 音和视频等实时应用的传输质量。
现代网络管理技术的演变
分布式网络管理
随着网络规模的扩大和设备数量的增加，集中式网络管理已 经无法满足需求，因此出现了分布式网络管理技术，将管理 任务分散到多个节点进行处理。
基于图形界面的管理方式
随着用户需求的提高和技术的进步，基于图形界面的网络管 理方式逐渐取代了命令行方式，提高了管理效率和用户体验 。
丢包率控制
通过控制丢包率，提高数据传输的可靠性和 准确性。
05
网络管理与控制技术的挑战与未 来发展
网络安全挑战
网络安全威胁多样化
随着网络技术的不断发展，网络安全威胁也呈现出多样化的趋 势，包括病毒、木马、钓鱼网站、DDoS攻击等，对网络管理 和控制带来了巨大挑战。
数据泄露风险
随着网络应用的普及，个人和企业数据泄露的风险也不断增加 ，如何保障数据安全成为网络管理与控制的重要任务。
OSPF协议概述
OSPF（开放最短路径优先）是一种内部网关协议，用于在自治系统内部交换路由信息。OSPF使用Dijkstra算法计算最短 路径，并使用链路状态数据库保存路由信息。
RIP和OSPF比较
RIP和OSPF在路由计算方式、路由信息交换方式和安全性等方面存在差异。在实际应用中，可以根据网 络规模、拓扑结构和安全性要求选择合适的路由协议。
计算机网络体系PPT课件
分层所需要完成的功能
层数多少要适当
1
若层数太少， 就会使每一 层的协议太 复杂。
2
层数太多又会 在描述和综合 各层功能的系 统工程任务时 遇到较多的困 难。
网络体系结构
• 网络的体系结构(architecture)是计算机网络 的各层及其协议的集合。
• 计算机网络的体系结构就是这个计算机网 络及其构件所应完成的功能的精确定义。
通信服务模块 网络接入模块
网络 接口
通信网络
网络 接口
通信服务模块 网络接入模块
网络接入模块负责做与网络接口细节有关的工作 例如，规定传输的帧格式，帧的最大长度等。
分层的好处
易于维护 ☺ 各层之间是独立的。
灵活性好。 结构上可分割开。 能促进标准化工作。
1.7.2 协议与划分层次
划分层 次划分 层次的 必要性
确信对方已做好接 收和存储文件的准 备。双方协调好一 致的文件格式。
可以将要做的工
作进行如下的划 分。
两个主机将文件 传送模块作为最 高的一层 。剩下
的工作由下面的 模块负责。
两个主机交换文件
主机 1 文文件件传传送送模模块块
只看这两个文件传送模块 好像文件及文件传送命令 是按照水平方向的虚线传送的
计算机网络体系结构
1.7.1 计算机网络体系结构的形成
1.7.2
协议与划分层次
1.7.3
具有五层协议的体系结构
1.7.4 实体、协议、服务和服务访问点
1.7.5
TCP/IP的体系结构
1.7.1 计算机网络体系结构的形成
• 相互通信的两个计算机系统必须高度协 调工作才行，而这种“协调”是相当复 杂的。
实体、协议、服务和服务访问点（二）
(2024年)DCS系统PPT课件
4
结构与工作原理
2024/3/26
结构
DCS系统通常由过程控制级、控制管理级和生产管理级三级结 构组成。其中，过程控制级负责直接控制生产过程，控制管理 级负责监控和优化控制策略，生产管理级负责整个生产过程的 调度和管理。
工作原理
DCS系统通过分散在各个控制站上的控制器对生产过程进行实 时控制，同时通过通信网络将各个控制站连接起来，实现数据 的共享和交换。控制站之间可以相互独立工作，也可以协同完 成复杂的控制任务。
3
定义与发展历程
定义
DCS系统，全称为分布式控制系统，是一种基于微处理器技术的控制系统，具 有分散控制、集中管理、配置灵活等特点。
发展历程
DCS系统起源于20世纪70年代，随着计算机技术、通信技术和控制技术的不断 发展，DCS系统逐渐从集中式控制系统发展而来，成为工业自动化领域的重要 组成部分。
2024/3/26
加强系统集成
将DCS系统与上位机管理系统、先进过程控制软件等紧密集成， 实现全流程的自动化和智能化管理。
2024/3/26
25
面临挑战和未来发展机遇
网络安全挑战 随着DCS系统网络化程度的提高， 网络安全问题日益突出，需要加 强网络安全防护和应急响应机制。
与新兴技术的融合创新 随着5G、物联网、边缘计算等新 兴技术的发展，DCS系统将与之 融合创新，开拓新的应用场景和 市场机遇。
DCS系统PPT课 件
2024/3/26
1
目
录
2024/3/26
• DCS系统概述 • DCS系统硬件组成 • DCS系统软件设计 • DCS系统安装调试与运行维护 • DCS系统在工业领域应用案例分析 • DCS系统发展趋势及挑战
第5章神经网络和神经网络控制ppt课件
5.1.2 人工神经元模型
激发函数 f (•) 又称为变换函数，它决定神经 元（节点）的输出。该输出取决于其输入之和大 于或小于内部阈值 i 。函数f (•) 一般具有非线性特 性。下图表示了几种常见的激发函数。 1. 阈值型函数（见图（a），（b）） 2. 饱和型函数（见图（c）） 3. 双曲函数（见图（d）） 4. S型函数（见（e）） 5. 高斯函数（见图（f））
25
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
5.2 前向神经网络
5.2.1 感知器网络 感知器是一个具有单层神经元的神经网络，
并由线性阈值元件组成，是最简单的前向网 络。它主要用于模式分类，单层的感知器网 络结构如下图所示。
5.1.1 生物神经元模型
从生物控制论的观点来看，神经元作为控 制和信息处理的基本单元，具有下列一些重要 的功能与特性：
时空整合功能 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 神经纤维传导速度 突触延时和不应期 学习、遗忘和疲劳
6
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
推荐课后阅读资料
Simon Haykin.神经网络的综合基础(第 2版). 清华大学出版社,2019
Martin T.Hagan.神经网络设计.机械工 业出版社,2019
23
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
激发函数 f (•) 又称为变换函数，它决定神经 元（节点）的输出。该输出取决于其输入之和大 于或小于内部阈值 i 。函数f (•) 一般具有非线性特 性。下图表示了几种常见的激发函数。 1. 阈值型函数（见图（a），（b）） 2. 饱和型函数（见图（c）） 3. 双曲函数（见图（d）） 4. S型函数（见（e）） 5. 高斯函数（见图（f））
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篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
5.2 前向神经网络
5.2.1 感知器网络 感知器是一个具有单层神经元的神经网络，
并由线性阈值元件组成，是最简单的前向网 络。它主要用于模式分类，单层的感知器网 络结构如下图所示。
5.1.1 生物神经元模型
从生物控制论的观点来看，神经元作为控 制和信息处理的基本单元，具有下列一些重要 的功能与特性：
时空整合功能 兴奋与抑制状态 脉冲与电位转换 神经纤维传导速度 突触延时和不应期 学习、遗忘和疲劳
6
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
推荐课后阅读资料
Simon Haykin.神经网络的综合基础(第 2版). 清华大学出版社,2019
Martin T.Hagan.神经网络设计.机械工 业出版社,2019
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篮球比赛是根据运动队在规定的比赛 时间里 得分多 少来决 定胜负 的，因 此，篮 球比赛 的计时 计分系 统是一 种得分 类型的 系统
行业资料HXD1C型电力机车网络控制系统完全讲解_from株洲南车时代电气股份有限公司ppt课件
1）数据传输波特率为1.5Mbps,信号采用双向L型差 分曼彻斯特编码；
2）采用8位的循环冗余校验（CRC）方式； 3）物理层支持三种传输介质（双绞线、同轴电缆、 光纤），传输通道可配置为冗余或非冗余方式，并支持 冗余通道自动切换；
麻醉药品与精神药品临床应用指导原 则颈椎 小关节 功能紊 乱的康 复治疗 管道的 腐蚀及 主要的 检测方 式模糊 综合评 价方法 及应用 讲解肿 瘤抗血 管生成 治疗耐 药机制 颈椎病 的中医 康复治 疗与护 理中医 中药医 药卫生 专业资 料
3、列车总线WTB
4）当采用冗余设计时，如果正在工作的一组列车 总线出现问题时，网关能自动控制切换到另一组工作；
5）网络拓扑为简单的总线型结构，方便车辆间布 线；
6）具有列车初运行功能，支持列车的动态编组； 7）数据链路层支持两种基本的数据传输模式：过 程数据、消息数据 ；
二、机车网络控制系统基础知识 麻醉药品与精神药品临床应用指导原则颈椎小关节功能紊乱的康复治疗管道的腐蚀及主要的检测方式模糊综合评价方法及应用讲解肿瘤抗血管生成治疗耐药机制颈椎病的中医康复治疗与护理中医中药医药卫生专业资料
4、名词解释
简称 AXM CCU DTECS DIM DXM BCU ERM IDU MVB ACU TCU VCM
英文全称 Analog Input/Output Module Central Control Unit Distributed Train Electronic Control System Digital Input Module Digital Input/Output Module Brake Control Unit Event Record Module Intelligent Display Unit Multifunction Vehicle Bus Auxiliary Converter Unit Traction Control Unit Vehicle Control Module
2）采用8位的循环冗余校验（CRC）方式； 3）物理层支持三种传输介质（双绞线、同轴电缆、 光纤），传输通道可配置为冗余或非冗余方式，并支持 冗余通道自动切换；
麻醉药品与精神药品临床应用指导原 则颈椎 小关节 功能紊 乱的康 复治疗 管道的 腐蚀及 主要的 检测方 式模糊 综合评 价方法 及应用 讲解肿 瘤抗血 管生成 治疗耐 药机制 颈椎病 的中医 康复治 疗与护 理中医 中药医 药卫生 专业资 料
3、列车总线WTB
4）当采用冗余设计时，如果正在工作的一组列车 总线出现问题时，网关能自动控制切换到另一组工作；
5）网络拓扑为简单的总线型结构，方便车辆间布 线；
6）具有列车初运行功能，支持列车的动态编组； 7）数据链路层支持两种基本的数据传输模式：过 程数据、消息数据 ；
二、机车网络控制系统基础知识 麻醉药品与精神药品临床应用指导原则颈椎小关节功能紊乱的康复治疗管道的腐蚀及主要的检测方式模糊综合评价方法及应用讲解肿瘤抗血管生成治疗耐药机制颈椎病的中医康复治疗与护理中医中药医药卫生专业资料
4、名词解释
简称 AXM CCU DTECS DIM DXM BCU ERM IDU MVB ACU TCU VCM
英文全称 Analog Input/Output Module Central Control Unit Distributed Train Electronic Control System Digital Input Module Digital Input/Output Module Brake Control Unit Event Record Module Intelligent Display Unit Multifunction Vehicle Bus Auxiliary Converter Unit Traction Control Unit Vehicle Control Module
HXD3D机车网络控制系统、主变压器、应急处理ppt课件
4)“0”模式：表示微机控制系统将自动控制高压隔离开关QS1和QS2处于隔离位，没有预选 受电弓。微机控制系统收到升弓指令时，受电弓PG1和PG2均不能升起。
整理 ppt
主断路器扳键开关SB43（SB44） 司机通过操纵主断路器扳键开关，可以实现对主断路器的控制。主断路器
扳键开关设有“合”、“0”和“分”三个位置。 “合”位为自复式。 —“合”位：闭合主断路器； —“分”位：断开主断路器； —“0”位：维持主断路器的当前状态。
整理 ppt
整理 ppt
主界面
整理 ppt
锁屏界面
整理 ppt
列车信息-机车纵览界面
整理 ppt
控制-隔离界面
整理 ppt
控制-受电弓预选择界面
整理 ppt
控制-距离计数器界面
整理 ppt
空气制动系统-制动信息界面
整理 ppt
空气制动系统-隔离阀状态界面
整理 ppt
过程数据-列车界面
HXD3D型交流传动 快速客运电力机车 微机控制系统及主变压器
技术开发部 电气二室 王乐民
Dalian Locomotive &Rolling Stock Co., Ltd CNR Group
整理 ppt
主要内容：
一、微机网络控制系统简介 二、主变压器简介 三、常见故障处理
整理 ppt
一、微机网络控制系统简介
整理 ppt
过程数据-网络控制-传送信息界面
整理 ppt
过程数据-计数界面
整理 ppt
过程数据-计数-设定界面
整理 ppt
维护界面
整理 ppt
数据输入-轮径界面
整理 ppt
数据输入-轮径界面
整理 ppt
整理 ppt
主断路器扳键开关SB43（SB44） 司机通过操纵主断路器扳键开关，可以实现对主断路器的控制。主断路器
扳键开关设有“合”、“0”和“分”三个位置。 “合”位为自复式。 —“合”位：闭合主断路器； —“分”位：断开主断路器； —“0”位：维持主断路器的当前状态。
整理 ppt
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主界面
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锁屏界面
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列车信息-机车纵览界面
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控制-隔离界面
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控制-受电弓预选择界面
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控制-距离计数器界面
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空气制动系统-制动信息界面
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空气制动系统-隔离阀状态界面
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过程数据-列车界面
HXD3D型交流传动 快速客运电力机车 微机控制系统及主变压器
技术开发部 电气二室 王乐民
Dalian Locomotive &Rolling Stock Co., Ltd CNR Group
整理 ppt
主要内容：
一、微机网络控制系统简介 二、主变压器简介 三、常见故障处理
整理 ppt
一、微机网络控制系统简介
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过程数据-网络控制-传送信息界面
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过程数据-计数界面
整理 ppt
过程数据-计数-设定界面
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维护界面
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数据输入-轮径界面
整理 ppt
数据输入-轮径界面
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第十三章神经网络建模与控制ppt课件
辨识器取串-并联结构，其中的NN取二维高斯RBF网络。 其中散布系数SC=1，中心参数是程序内部自设的。
13.3 基于神经网络的系统辨识示例
例4 基于CMAC的非线性动态系统辨识 仿真系统模型为： y(k) 5y(k -1) u3(k -1) 2.5 y2 (k -1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
例1 线性离散系统辨识示例
其中function.prbs(n1,n,k1,k2,k3,k4)是产生M序列的函数 n1 –--n1阶M序列→Np=(2p-1) n----M序列的总长度 Ki (i=1,…4)----M序列参数 K3一般取0，K4一般取0， K1 K2选择使Np达到最大值 程序 Bianshi_ADLINE_L.M 采用的是离线辨识方法 Bianshi_ADLINE_Z.M 采用的是在线辨识方法 函数prbs.M是产生M序列的函数
5y(k -1) 2.5 y2 (k -1)
u 3 (k
-1)
系统输入信号为：
u(k) 0.6cos(2k / 60) 0.4cos(2k / 40)
辨识器的输入/输出为：[u(k), y(k)]/ yˆ(k)
PID神经网络的输入/输出为：[u(k 1), y(k 1)]/ yˆ(k)
PID神经网络输出层用线性节点，准则函数取
n1
① y(k 1) ai y(k i) g(u(k)u(k 1) i0
n=2,m=0时的并联结构如图3所示。
u(k m))
g +∑ +
u(k)
N +× +
y(k+1)
Z-1
∑+ a0 + a1 Z-1
网络管理系统模型及管理技术ppt课件
1、传统集中式体系结构： 2、基于平台的集中式体系结构：
6
传统集中式体系结构
优点： 简单、高效，提供了统一管理
和统一的决策支持。非常适 合于简单的网络环境。 缺点： 随着网络规模和复杂性的增加， 单一的网络管理者的工作强 度将明显增加，网络管理能 力和效力将明显降低。
7
基于平台的集中式体系结构
每个被管对象对应树型结构的一个叶
34
MIB结构
35
MIB结构
36
SNMP实现原理
5、SNMP提供的三种基本操作功能： （1）GET： 管理站读取代理者处对象的值 （2）SET： 是一个特权命令，管理站设置代理者处对象
的值 （3）TRAP： 代理者向管理站通报重要事件，一般基于中
断方式实现。 37
技术： 基于SNMP面向数据网和计算机网的网络管
理技术： 基于OSI七层网络模型的公共管理信息协议
的网络管理技术（CMIP）： 基于WEB的网络管理技术： 基于XML的网络管理技术： 基于ASON的网络管理技术：
21
SNNP网络管理技术
1、SNMP简介： Simple Network Management Protocol,SNMP,
管用理程者 序分为管理平台和管理应
管理平台负责管理数据处理的 第一阶段，完成简单任务的处
理。包括信息搜集、提供。如
监控、控制、吞吐量计算等服
务，屏蔽下层协议,提供给应用
程序抽象的表述。
管理应用程序管理应用程序负 责在数据的第二阶段实施操作，
即复杂任务的处理例如，处理
决定支持和计算等其它高级功
能。
管理平台和管理应用通过公用 程序接口API进行通信。
第二章 网络管理系统模型及管理技术
6
传统集中式体系结构
优点： 简单、高效，提供了统一管理
和统一的决策支持。非常适 合于简单的网络环境。 缺点： 随着网络规模和复杂性的增加， 单一的网络管理者的工作强 度将明显增加，网络管理能 力和效力将明显降低。
7
基于平台的集中式体系结构
每个被管对象对应树型结构的一个叶
34
MIB结构
35
MIB结构
36
SNMP实现原理
5、SNMP提供的三种基本操作功能： （1）GET： 管理站读取代理者处对象的值 （2）SET： 是一个特权命令，管理站设置代理者处对象
的值 （3）TRAP： 代理者向管理站通报重要事件，一般基于中
断方式实现。 37
技术： 基于SNMP面向数据网和计算机网的网络管
理技术： 基于OSI七层网络模型的公共管理信息协议
的网络管理技术（CMIP）： 基于WEB的网络管理技术： 基于XML的网络管理技术： 基于ASON的网络管理技术：
21
SNNP网络管理技术
1、SNMP简介： Simple Network Management Protocol,SNMP,
管用理程者 序分为管理平台和管理应
管理平台负责管理数据处理的 第一阶段，完成简单任务的处
理。包括信息搜集、提供。如
监控、控制、吞吐量计算等服
务，屏蔽下层协议,提供给应用
程序抽象的表述。
管理应用程序管理应用程序负 责在数据的第二阶段实施操作，
即复杂任务的处理例如，处理
决定支持和计算等其它高级功
能。
管理平台和管理应用通过公用 程序接口API进行通信。
第二章 网络管理系统模型及管理技术
《神经网络控制》课件
1 神经网络控制的局限性
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
神经网络控制需要大量的数据和计算资源，对模型的训练和调整要求较高。
2 神经网络控制的挑战
在复杂系统的实时控制和稳定性问题上，神经网络控制仍然面临挑战。
3 神经网络控制未来发展的方向
未来，神经网络控制将更加注重与其他控制技术的结合，如模糊控制、强化学习等。
总结
神经网络控制的优势 和局限性
《神经网络控制》PPT课 件
# 神经网络控制PPT课件
介绍神经网络控制
定义神经网络控制
神经网络控制是利用神经网络模型来设计控制器，实现对系统的控制和优化。
神经网络控制的作用和优势
神经网络控制具有非线性建模能力和适应性，可以处理复杂系统和非线性控制问题。
神经网络控制的发展历程
神经网络控制起源于20世纪80年代，经历了多个阶段的发展，如BP神经网络、RBF神经网络 等。
神经网络控制具有非线性建模 能力和适应性，但对数据和计 算资源要求较高。
神经网络控制的发展 前景
神经网络控制在自动化控制领 域有着广阔的应用前景，将与 其他技术相结合。
未来研究方向
进一步研究神经网络控制与其 他控制技术的融合，提高控制 系统的稳定性和性能。
神经网络的基本单元是神经元，其模型
前馈神经网络和反馈神经网络
2
和激活函数决定了神经网络的行为和表 达能力。
前馈神经网络是一种信息传递方向单一
的网络结构，而反馈神经网络具有循环
连接，在动态系统的控制中应用广泛。
3
训练神经网络的方法
常见的神经网络训练方法包括反向传播 算法、遗传算法、粒子群优化等，用于 调整网络参数以实现优化和学习。
神经网络控制实例
倒立摆控制
自适应神经网络PID
网络控制系统PPT课件
14
4.2 数据特性
在NCS中，需要传输的数据可分为3类：周 期数据、猝发数据和非实时数据。
周期数据如各种传感器和控制器的I/O信号和 部分状态监测数据，它对时间有严格的要求，一 般不允许有秒级的时延。猝发数据如报警信号和 紧急操作指令，它对实时性的要求比周期数据更 高。非实时数据如用户编程数据和组态数据，他 对时间的要求并不严格，允许有一定时延，但这 类数据的长度较长且不确定，数据量较大，对带 宽的占用率较为敏感，一般以小型或微型文件的 形式出现。
NCS的主要优点是系统连线少、可靠性高、结构灵活、 易于系统扩展和维护以及能够实现信息资源共享等。
2
2. 网络控制系统结构
网络控制系统有两种主要的结构：直接结构和递阶结 构。直接结构，它是由一个或多个控制器、被控对象及网 络组成。被控对象与传感器、执行器相连，而控制器与被 控对象可以分布在地理上不同的位置，所有的信号都通过 网络传输，直接构成反馈控制回路。其结构如图2-1。
10
3.5实时调度
长期以来，控制系统的设计和实时系统的发展是分开 的，几乎所有基于控制的系统设计都分为控制方案设计和 数字实现两个独立的步骤进行。这种分离虽然有一定的好 处，但也有其负面影响，那就是控制领域和实时调度的研 究人员对对方领域的研究缺乏了解。
实时调度就是将控制和调度结合起来，总的来说可以 分为两类：静态调度和动态调度。静态调度算法要求对任 务有完全的认识，既要求对任务的时限、计算时间、过程 约束和未来释放时间等有全面而准确的了解。
12
4.网络控制系统的评价标准及数据特性
4.1 评价标准
对NCS的评价通常有两种标准：网络服务质量(QoS) 和系统控制性能(QoP)。
网络服务质量的评价指标包括网络吞吐量、传输效率、 误码率、时延可预测性和任务可调度性。
4.2 数据特性
在NCS中，需要传输的数据可分为3类：周 期数据、猝发数据和非实时数据。
周期数据如各种传感器和控制器的I/O信号和 部分状态监测数据，它对时间有严格的要求，一 般不允许有秒级的时延。猝发数据如报警信号和 紧急操作指令，它对实时性的要求比周期数据更 高。非实时数据如用户编程数据和组态数据，他 对时间的要求并不严格，允许有一定时延，但这 类数据的长度较长且不确定，数据量较大，对带 宽的占用率较为敏感，一般以小型或微型文件的 形式出现。
NCS的主要优点是系统连线少、可靠性高、结构灵活、 易于系统扩展和维护以及能够实现信息资源共享等。
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2. 网络控制系统结构
网络控制系统有两种主要的结构：直接结构和递阶结 构。直接结构，它是由一个或多个控制器、被控对象及网 络组成。被控对象与传感器、执行器相连，而控制器与被 控对象可以分布在地理上不同的位置，所有的信号都通过 网络传输，直接构成反馈控制回路。其结构如图2-1。
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3.5实时调度
长期以来，控制系统的设计和实时系统的发展是分开 的，几乎所有基于控制的系统设计都分为控制方案设计和 数字实现两个独立的步骤进行。这种分离虽然有一定的好 处，但也有其负面影响，那就是控制领域和实时调度的研 究人员对对方领域的研究缺乏了解。
实时调度就是将控制和调度结合起来，总的来说可以 分为两类：静态调度和动态调度。静态调度算法要求对任 务有完全的认识，既要求对任务的时限、计算时间、过程 约束和未来释放时间等有全面而准确的了解。
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4.网络控制系统的评价标准及数据特性
4.1 评价标准
对NCS的评价通常有两种标准：网络服务质量(QoS) 和系统控制性能(QoP)。
网络服务质量的评价指标包括网络吞吐量、传输效率、 误码率、时延可预测性和任务可调度性。
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时序差错和数据包丢失等现象。
，
第十五章 网络控制系统
，
， 15.4.2 连续系统模型
。 连续型NCSs系统模型是指将网络控制系统看成一个连续系统进 行分析与设计。系统的动力学模型可以表示为
其中
z(t)ex((tt))A A1211
A12x(t) A22e(t)
中的广泛应用。对网络系统的研究最早始于20世纪50年代， 如随机图ER模型等。随着国际标准化组织的开放系统互连 基本参考模型，即通常提到的七层协议(1977)问世以来， 第三代的计算机网络得到了学术界的广泛关注。该网络使 用户能共享其中的大多数硬、软件和数据资源、减少计算 机的负荷，提高网络的可靠性并使得计算机具有可扩展性 和可换性。在无尺度网络模型的引入和小世界模型的基础 上，有关复杂网络的研究得到了进一步深入。比如，通信 网络、计算机网络、电力网、供水网、食品供应网、交通 网、银行金融系统、油管输网、输气管网、输油管网以及 控制网络等大量实际复杂网络中都含有无尺度以及小世界 的特性。目前，复杂网络已经在生物学、社会学和计算机 科学等相关领域中发挥了举足轻重的作用。李伯虎院士
15.4 网络控制系统模型 15.4.1 NCSs中的基本假设
由于网络的引入，使得控制系统的分析变得非常复杂，并往 往造成控制系统定常性、完整性、因果性和确定性的丧失 等[7]。
第十五章 网络控制系统
针对网络中的可变因素，同时也是NCSs建模的主要参数，已 有的假设主要集中在以下几方面：
①关于驱动方式的假设 假设传感器都是采用时间驱动方式，采样周期为 ，执行器和
第十五章 网络控制系统
15.4.3 离散系统模型
Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提出了一种增广 的确定性离散系统模型。
R(s) E(s)
Gc (s)
U (s)
esca e ssc
A 11
Ap
+B DC pcp
BcCp
BpCc
Ac
A 12
B
p
D c
Bc
Bp
0
A 21
C p
0
0
C
A 22
Cp
0
0 C A12
15.4.3 离散系统模型
Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提控制系统
目录 15.1 网络控制系统概述 15.2 网络控制系统概念和结构 15.3 网络控制系统的时序 15.4 网络控制系统模型 15.5 通信约束下的网络控制系统稳定性分析 15.6 网络控制系统控制器设计
第十五章 网络控制系统
15.1 网络控制系统概述 21世纪是一个网络化的时代，网络的普遍性决定了其在生活
k 3
k 2
k 1
k
k 1
控制器
执行器
thk ,thk1,...,t0k ,tk1
第十五章 网络控制系统
15.3.3 NCSs的节点驱动方式 NCSs中各节点的工作方式可以分为时间驱动 (time-driven) 和
事件驱动 (event-driven)两种。以控制器为例，所谓时间驱 动的工作方式是指控制器在时钟的作用下定时从等待队列 中取得反馈的采样信号，然后开始执行控制算法，产生决 策信息发送给执行器。而事件驱动即用事件“反馈信号到 达”，来驱动控制器执行控制算法产生决策信息。同样在 执行器结点也存在不同的驱动方式。与控制器和执行器不 同的是，传感器节点通常采用定长时间采样。
控制器以及执行器和通信网络全体的集合，为各种设备之
间的互联提供数据传输，使得该区域内不同地点的用户实
现协调操作及资源共享，是一种网络化实时和全分布式的
反馈系统。
T
执行器
对象
传感器
ca
网络
sc
控制器
网络控制系统的框参考图输入
第十五章 网络控制系统
网络给NCSs带来的关键问题有： ①执行器响应时刻和时延采样时刻之间存在不可忽略的滞后。 ②在某一时刻间隔内存在的数据时序抖动。 ③数据丢包。 一．被动分析方法 被动分析方法首先在不考虑网络情况下对控制器进行设计，
然后进一步考虑网络影响来分析闭环NCSs的系统性能。涉 及的主要方法有： 1） 网络摄动法[2]。 2) Lyapunov-Krasovskii方法[3-6]。 3) 其他方法。
第十五章 网络控制系统
二．主动分析方法 主动分析方法在考虑网络对NCSs影响的基础上进行，进而讨
论相应的系统分析以及控制器设计等问题。显然，与被动 分析方法相比，主动设计方法在控制器设计以及系统分析 过程中有效利用了网络信息，因而所得分析结果的保守性 更小，控制策略也更为合理。 主要的主动设计方法有： 1) 时延整形法[9]。 2) 多模型控制法[10]。 3) 随机控制方法[11]。 4) Lyapunov-Krasovskii方法[7, 13]。 5) 切换控制方法[14]。 6) 预测控制方法[15]。 7) 其他控制算法[16]。
第十五章 网络控制系统
15.3 网络控制系统的时序
15.3.1 采样速率分析
NCSs中采样速率由采样周期间隔以及数据的产生速率决定， 因此和网络的服务质量QoS(quality of service)有一定的关系。
①数据产生速率
②采样周期
15.3.2 延迟与抖动分析
网络化控传制感器系统中的延迟与抖动如图所示
第十五章 网络控制系统
第一层 网络
控制器1
高层控制器 控制器2
控制器k
第二层 网络
执行器1
执行器m
传感器1
传感器n
对象
网络控制系统的结构图
第十五章 网络控制系统
15.2 网络控制系统概念和结构
马里兰大学的学者G. C. Walsh在其论文中最早提及网络控制 系统“networked control systems”[2]，但是未给出NCSs的 明确定义。通常认为NCSs是指某个区域现场所有传感器、
控制器存在时间和事件两种不同驱动方式的组合。 ②关于传输时延 的假设 时滞 为常数、随机分布或符合某确定分布。 和 满足 或 。 ③关于NCSs数据传输的假设 在NCSs中传输的每一数据包都是一个完整的数据，或者一个
完整的数据被分成多个数据包，即单包和多包传输问题。 ④数据单元在传输中由于网络阻塞、连接中断等原因会导致
，
第十五章 网络控制系统
，
， 15.4.2 连续系统模型
。 连续型NCSs系统模型是指将网络控制系统看成一个连续系统进 行分析与设计。系统的动力学模型可以表示为
其中
z(t)ex((tt))A A1211
A12x(t) A22e(t)
中的广泛应用。对网络系统的研究最早始于20世纪50年代， 如随机图ER模型等。随着国际标准化组织的开放系统互连 基本参考模型，即通常提到的七层协议(1977)问世以来， 第三代的计算机网络得到了学术界的广泛关注。该网络使 用户能共享其中的大多数硬、软件和数据资源、减少计算 机的负荷，提高网络的可靠性并使得计算机具有可扩展性 和可换性。在无尺度网络模型的引入和小世界模型的基础 上，有关复杂网络的研究得到了进一步深入。比如，通信 网络、计算机网络、电力网、供水网、食品供应网、交通 网、银行金融系统、油管输网、输气管网、输油管网以及 控制网络等大量实际复杂网络中都含有无尺度以及小世界 的特性。目前，复杂网络已经在生物学、社会学和计算机 科学等相关领域中发挥了举足轻重的作用。李伯虎院士
15.4 网络控制系统模型 15.4.1 NCSs中的基本假设
由于网络的引入，使得控制系统的分析变得非常复杂，并往 往造成控制系统定常性、完整性、因果性和确定性的丧失 等[7]。
第十五章 网络控制系统
针对网络中的可变因素，同时也是NCSs建模的主要参数，已 有的假设主要集中在以下几方面：
①关于驱动方式的假设 假设传感器都是采用时间驱动方式，采样周期为 ，执行器和
第十五章 网络控制系统
15.4.3 离散系统模型
Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提出了一种增广 的确定性离散系统模型。
R(s) E(s)
Gc (s)
U (s)
esca e ssc
A 11
Ap
+B DC pcp
BcCp
BpCc
Ac
A 12
B
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D c
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C p
0
0
C
A 22
Cp
0
0 C A12
15.4.3 离散系统模型
Ray等人[9]基于各节点均采用时间驱动方式提控制系统
目录 15.1 网络控制系统概述 15.2 网络控制系统概念和结构 15.3 网络控制系统的时序 15.4 网络控制系统模型 15.5 通信约束下的网络控制系统稳定性分析 15.6 网络控制系统控制器设计
第十五章 网络控制系统
15.1 网络控制系统概述 21世纪是一个网络化的时代，网络的普遍性决定了其在生活
k 3
k 2
k 1
k
k 1
控制器
执行器
thk ,thk1,...,t0k ,tk1
第十五章 网络控制系统
15.3.3 NCSs的节点驱动方式 NCSs中各节点的工作方式可以分为时间驱动 (time-driven) 和
事件驱动 (event-driven)两种。以控制器为例，所谓时间驱 动的工作方式是指控制器在时钟的作用下定时从等待队列 中取得反馈的采样信号，然后开始执行控制算法，产生决 策信息发送给执行器。而事件驱动即用事件“反馈信号到 达”，来驱动控制器执行控制算法产生决策信息。同样在 执行器结点也存在不同的驱动方式。与控制器和执行器不 同的是，传感器节点通常采用定长时间采样。
控制器以及执行器和通信网络全体的集合，为各种设备之
间的互联提供数据传输，使得该区域内不同地点的用户实
现协调操作及资源共享，是一种网络化实时和全分布式的
反馈系统。
T
执行器
对象
传感器
ca
网络
sc
控制器
网络控制系统的框参考图输入
第十五章 网络控制系统
网络给NCSs带来的关键问题有： ①执行器响应时刻和时延采样时刻之间存在不可忽略的滞后。 ②在某一时刻间隔内存在的数据时序抖动。 ③数据丢包。 一．被动分析方法 被动分析方法首先在不考虑网络情况下对控制器进行设计，
然后进一步考虑网络影响来分析闭环NCSs的系统性能。涉 及的主要方法有： 1） 网络摄动法[2]。 2) Lyapunov-Krasovskii方法[3-6]。 3) 其他方法。
第十五章 网络控制系统
二．主动分析方法 主动分析方法在考虑网络对NCSs影响的基础上进行，进而讨
论相应的系统分析以及控制器设计等问题。显然，与被动 分析方法相比，主动设计方法在控制器设计以及系统分析 过程中有效利用了网络信息，因而所得分析结果的保守性 更小，控制策略也更为合理。 主要的主动设计方法有： 1) 时延整形法[9]。 2) 多模型控制法[10]。 3) 随机控制方法[11]。 4) Lyapunov-Krasovskii方法[7, 13]。 5) 切换控制方法[14]。 6) 预测控制方法[15]。 7) 其他控制算法[16]。
第十五章 网络控制系统
15.3 网络控制系统的时序
15.3.1 采样速率分析
NCSs中采样速率由采样周期间隔以及数据的产生速率决定， 因此和网络的服务质量QoS(quality of service)有一定的关系。
①数据产生速率
②采样周期
15.3.2 延迟与抖动分析
网络化控传制感器系统中的延迟与抖动如图所示
第十五章 网络控制系统
第一层 网络
控制器1
高层控制器 控制器2
控制器k
第二层 网络
执行器1
执行器m
传感器1
传感器n
对象
网络控制系统的结构图
第十五章 网络控制系统
15.2 网络控制系统概念和结构
马里兰大学的学者G. C. Walsh在其论文中最早提及网络控制 系统“networked control systems”[2]，但是未给出NCSs的 明确定义。通常认为NCSs是指某个区域现场所有传感器、
控制器存在时间和事件两种不同驱动方式的组合。 ②关于传输时延 的假设 时滞 为常数、随机分布或符合某确定分布。 和 满足 或 。 ③关于NCSs数据传输的假设 在NCSs中传输的每一数据包都是一个完整的数据，或者一个
完整的数据被分成多个数据包，即单包和多包传输问题。 ④数据单元在传输中由于网络阻塞、连接中断等原因会导致