人工智能视域下区块链网络时延非线性网络化控制研究

人工智能视域下区块链网络时延非线性网络化控制研究

发表时间：2019-11-20T10:20:27.890Z 来源：《河南电力》2019年5期作者：郑小发[导读] 本论文提出基于人工智能视域下智慧区块链网络时延非线性分布式网络化控制系统研究。在此基础上，运用仿真实验证明效果极佳的准确性。

（重庆机电职业技术大学重庆市璧山区 402760）

摘要：针对区块链网络信号时延融合电力有源光纤多智能体系统传输的收敛性能。本论文提出基于人工智能视域下智慧区块链网络时延非线性分布式网络化控制系统研究。在此基础上，运用仿真实验证明效果极佳的准确性。关键词：区块链；非线性控制；收敛性

随着网络化控制系统分布式网络化控制的研究热点话题。根据网络化控制系统构成闭合控制回路，即传感器的区块链网络信号，通过网络化控制系统传输到控制器，也通过网络化控制系统传输到执行器。本论文针对非线性离散时受控系统，进一步优化区块链网络时延模型，从而实现区块链网络信号时延融合网络化控制系统收敛性能分析。

1 预备知识

考虑区块链网络时延非线性离散网络化控制系统描述为

3 结束语

本论文通过研究系统转移矩阵元素取值的变化情况，分析了人工智能视域下区块链网络时延分布式非线性网络控制的收敛速度和鲁棒

收敛性的问题。由分析可知，区块链网络时延非线性网络化控制系统的分布式网络控制时延不仅降低了系统的收敛速度，而且影响了系统的鲁棒收敛性，且分布式网络控制时延概率越大，系统收敛越慢，对系统鲁棒收敛性的影响越明显。最后，通过理论实验证明了分析结论的科学性与稳定性。

参考文献：

[1] 何斌，孟清.能源互联网产业智慧结构模型的拓广方法研究[J].系统工程理论与实践，2002，9：137-140.

[2] 郑小发，软件工程技术，中国传媒大学出版社，2011（3）

[3]郑小发，苏义鑫.非线性船舶电力均衡系统的离散结构设计[J].SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY，1672-7649（2016）9A-0001-03．

作者简介：

郑小发（1981-），重庆市，高级工程师，博士研究生，主要研究方向为非线性控制、人工智能。

项目资助：

重庆市教委科学技术研究项目（KJQN201903702）资助；现代职业教育研究院项目（MVERIKT201812001）资助；2019年全国基础教育教学研究项目（2019QJC010）资助；2019年度全国大学生科研项目（2019QDS051）资助；2019年度全国职业教育科研规划课题（2019QZJ297）资助；2019年度全国职业教育科研规划课题（2019QZJ296）资助；“中国职业技术教育学会教学工作委员会2019-2020 年度职业教育教学改革课题研究”课题（1910707）资助。