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国家自然科学基金(60904014)

作品数:2 被引量:3H指数:1
相关作者:张严心徐健洲郭诗朦朱淑更多>>
相关机构:北京交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇网络
  • 2篇控制系统
  • 1篇迭代学习
  • 1篇迭代学习控制
  • 1篇丢包
  • 1篇时延
  • 1篇时延预测
  • 1篇时滞
  • 1篇时滞系统
  • 1篇切换
  • 1篇切换系统
  • 1篇状态空间模型
  • 1篇网络化
  • 1篇网络化控制
  • 1篇网络化控制系...
  • 1篇网络控制
  • 1篇网络控制系统
  • 1篇网络时滞
  • 1篇滤波
  • 1篇KALMAN...

机构

  • 3篇北京交通大学

作者

  • 2篇张严心
  • 1篇朱淑
  • 1篇郭诗朦
  • 1篇徐健洲

传媒

  • 1篇铁路计算机应...
  • 1篇北京交通大学...

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
带有时延和丢包的网络控制系统的时间分割切换模型的建模与分析
本文针对带有丢包和时延的网络控制系统,采用切换算法的思想,将时延分段,并据此建立了一个既包含时延又包含丢包的时间分割切换模型.文中引入了指数稳定理论与平均滞留时间以及L2增益的概念,将平均滞留时间与分段Lyapunov函...
麻磊张严心
关键词:切换系统时延丢包L2增益
文献传递
不确定时滞系统的PD型迭代学习控制算法被引量:3
2012年
针对不确定时滞系统,在网络时滞范围已知情况下,采用改进PD型迭代学习控制算法补偿网络时滞.在初态是严格重复时,给出这类系统的极限轨迹和迭代输出收敛于该极限轨迹的充分条件.并与P型迭代学习控制算法进行比较.仿真结果表明改进后的PD型迭代学习控制算法能够有效地补偿此类时滞.当网络时滞范围变窄时,能够更加精确跟踪极限轨迹.在相同迭代次数情况下,PD型迭代学习控制算法比P型迭代学习控制算法能更快收敛于极限轨迹.
张严心徐健洲
关键词:网络时滞迭代学习控制不确定时滞系统
基于时间序列方法的网络信号传输时延预测
2013年
针对铁路信号在传输过程中存在时延与丢包,导致整个系统的控制性能下降甚至不稳定的问题,提出一种新的延时预测算法,首先用时间序列方法建立网络时延的状态空间模型,然后通过Kalman滤波方法对时延进行在线估计,得到延时预测值。仿真实验结果表明,该方法对传输时延具有预测效果,保证了较好的实时性。
郭诗朦张严心朱淑
关键词:网络化控制系统状态空间模型KALMAN滤波时延预测
共1页<1>
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