【摘 要】
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针对多回路网络控制系统的数据传输问题,提出了一种多参数模糊神经网络调度算法。首先,运用模糊神经网络的自学习能力对回路误差及误差变化率参数进行训练,并记忆模糊控制规
【机 构】
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大连交通大学电气信息学院,大连理工大学控制科学与工程学院
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针对多回路网络控制系统的数据传输问题,提出了一种多参数模糊神经网络调度算法。首先,运用模糊神经网络的自学习能力对回路误差及误差变化率参数进行训练,并记忆模糊控制规则,确定各控制回路的网络需求度。其次,结合网络需求度参数和网络紧急度参数,采用动态权重算法确定各回路优先级,实现各回路优先级的在线调整。最后,建立了模糊神经网络调度优先级动态权重可调的多回路控制系统的仿真模型。仿真结果表明:在相同的网络带宽占用率下,该调度算法具有良好的动态控制性能,并保证了系统的稳定性。
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