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短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)建模仿真

2021-11-17 03:12:26柴沙沙
計算機仿真 2021年3期
關(guān)鍵詞:執(zhí)行器時延控制器

柴沙沙

(四川大學(xué)錦城學(xué)院,四川 成都 611731)

1 引言

傳輸網(wǎng)絡(luò)控制方法可以通過加入實時通訊網(wǎng)絡(luò)而形成一種分布式的閉環(huán)控制,將該系統(tǒng)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中,可以在一定程度上加快數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?。然而在傳輸網(wǎng)絡(luò)的影響下,傳輸?shù)臄?shù)據(jù)會出現(xiàn)丟包、時延、時序錯亂等現(xiàn)象,甚至?xí)档途W(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,同時受到傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和帶寬的限制,使得網(wǎng)絡(luò)中的硬件設(shè)備無法正常使用,因此,采用多包傳輸?shù)姆绞骄哂懈訉嶋H的意義[1]。多包傳輸是指傳感器或者控制器的數(shù)據(jù)被放在多個不同的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中,在控制對象不同步的情況下,數(shù)據(jù)包極易出現(xiàn)時序錯亂的問題。并且在網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延的情況下,網(wǎng)絡(luò)時延可以分為常數(shù)時延和隨機時延兩種形式[2]。為了解決短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)中存在的時延、丟包以及時序錯亂等問題,需要采用對應(yīng)的容錯控制方法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制。一般來講,當傳感器、執(zhí)行器或其它元部件發(fā)生故障時,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)出現(xiàn)時延或丟包等情況,利用控制系統(tǒng)保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

容錯控制可以從多個角度進行分類,按照克服故障部件分為傳感器、執(zhí)行器和控制器容錯;按照設(shè)計方法可以分為主動容錯控制和被動容錯控制[3]?,F(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、基于反推方法的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)控制以及粒子群優(yōu)化計算的網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法的實現(xiàn)主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進算法,逐層分析網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點,并對節(jié)點進行故障分析和判斷,針對存在故障的節(jié)點進行容錯控制處理,然而在網(wǎng)絡(luò)傳輸運行的過程當中,網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點均處于動態(tài)的狀態(tài),因此使用該方法的響應(yīng)時間較長[4]。自適應(yīng)控制方法解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法中存在的動態(tài)性問題,針對每一個節(jié)點分別進行檢測和控制,這種方法在使用過程中響應(yīng)時間較長,控制效率較低。粒子群優(yōu)化計算控制方法的實現(xiàn)主要利用粒子群算法,這種算法在網(wǎng)絡(luò)傳輸運行的過程中,響應(yīng)時間較長,也就導(dǎo)致了控制效率較低。

針對傳統(tǒng)方法中存在的普遍問題,提出網(wǎng)絡(luò)容錯控制的數(shù)學(xué)建模方法,建立對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,將不同的網(wǎng)絡(luò)故障狀態(tài)進行分類,針對不同的故障分布采用不同的控制方法,以此來提高網(wǎng)絡(luò)容錯控制的效果。

2 網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型設(shè)計

2.1 模型原理

短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型建立與設(shè)計的主體思想,是對執(zhí)行多包傳輸任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)進行異常檢測,從而判斷網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)和故障類型,針對不同的故障類型,使用不同的容錯控制方法來實現(xiàn)容錯控制。網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型的基本控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)容錯控制模型結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)圖1的模型結(jié)構(gòu),對網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型進行搭建,其中以連續(xù)的多包傳輸數(shù)據(jù)作為被控對象,模型中的控制器為主動容錯器。網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中各個節(jié)點的工作方式可以分為時間驅(qū)動和空間驅(qū)動兩種方式,一般傳感器節(jié)點為時間驅(qū)動,執(zhí)行器節(jié)點為空間驅(qū)動,在容錯控制數(shù)學(xué)模型中,對不同的故障類型進行具體分析與控制。

2.2 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)割點檢測

執(zhí)行多包傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)一般處于兩種狀態(tài),一種為正常運行傳輸狀態(tài),另一種為異常狀態(tài)[5-6]。引起異常狀態(tài)的原因不同,主要分為網(wǎng)絡(luò)線路問題和節(jié)點故障問題。其中網(wǎng)絡(luò)線路會引起數(shù)據(jù)丟包和時序錯亂,而節(jié)點故障問題會導(dǎo)致傳輸時延,甚至傳輸失敗[7]。在建立網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型前,首先需要檢測網(wǎng)絡(luò)線路與節(jié)點的狀態(tài)。將被控對象的狀態(tài)用式(1)來表示。

(1)

式中,Ap、Bp和Cp均為相應(yīng)的空間維數(shù),x(t)、u(t)和y(t)分別為被控對象的狀態(tài)、輸入和輸出。假設(shè)短時延網(wǎng)絡(luò)容錯控制的離散狀態(tài)表達式為:

(2)

式中,x(k)為狀態(tài)向量,u(k)為執(zhí)行器輸出狀態(tài),y(k)為傳感器的輸出狀態(tài),且式(2)中的A、B、C均為節(jié)點參數(shù)。

采用割點檢測方法對被控網(wǎng)絡(luò)的對象進行檢測,割點檢測方法的執(zhí)行流程如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)割點檢測流程圖

按照圖2中的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)割點檢測流程,首先在被控網(wǎng)絡(luò)對象中確定一個根節(jié)點,以根節(jié)點為起點,向其相鄰的節(jié)點傳輸檢測消息,直至遍歷網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點為止。檢測消息在網(wǎng)絡(luò)中以深度優(yōu)先的順序向節(jié)點進行訪問,同時在節(jié)點中更新深淺度參數(shù)[8]。以深淺度參數(shù)的更新結(jié)果作為參考,判斷數(shù)的節(jié)點是否為切割點。若節(jié)點i的子節(jié)點不小于2時,則判斷i為切割點,否則進行下一步檢測傳輸。由此便將網(wǎng)絡(luò)中的多個節(jié)點劃分成為多段,每段上的節(jié)點狀態(tài)相同,因此,只需對一段線路中的某一個節(jié)點進行狀態(tài)判定,便可以得出該條線路上所有節(jié)點的狀態(tài),說明該方法能夠簡化狀態(tài)檢測流程[9]。再將存在異常狀態(tài)的節(jié)點進行具體劃分,并按照卡頓故障、偏差故障、失效故障和丟包故障對節(jié)點進行分組輸出。

2.3 容錯故障分類

為明確建模所適用的范圍,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的測試結(jié)果,分別對不同故障問題進行問題描述。

高校突發(fā)事件的發(fā)生,往往是因為多方面因素影響的結(jié)果,因此在預(yù)防高校突發(fā)事件發(fā)生上面應(yīng)當建立完善的預(yù)防機制,從而降低突發(fā)事件發(fā)生概率。同時在發(fā)生突發(fā)事件后也能夠及時進行處理,將突發(fā)事件帶來的影響降到最低。

對傳感器和執(zhí)行器失效造成的丟包故障問題進行描述,其描述的表達式為

(3)

式中,z(k)表示多包傳輸網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的所有故障類型;T表示故障持續(xù)時間。在容錯故障分類過程中需要考慮傳感器節(jié)點的具體傳輸情況。在考慮輸出時延時,則傳感器節(jié)點的時延輸出w(k)可以表示為

w(k)=δiCu(k)+(Ii-δi)z(k)

(4)

式中,δi表示節(jié)點布置,取值為diag(0,…,Ii);Ii表示傳感器信號被更新后的輸出結(jié)果。如果第i個傳感器在多包網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中發(fā)生數(shù)據(jù)包丟失故障,控制器將無法獲取數(shù)據(jù)包丟失部分的數(shù)據(jù)信息,則可以判定傳感器節(jié)點暫時失效[10]。

網(wǎng)絡(luò)卡頓故障是執(zhí)行器在運行過程中由于某些原因,導(dǎo)致傳輸?shù)臄?shù)據(jù)停留在某一個環(huán)節(jié),且停留的時間超過正常傳輸?shù)臅r間。將網(wǎng)絡(luò)卡頓故障用式(5)表示

i=1,2,…,m

(5)

圖3 時域空域錯亂偏差故障示意圖

(6)

根據(jù)幾種故障類型,使用不同的容錯控制方案,針對多包傳輸網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)包在靜態(tài)調(diào)度和動態(tài)調(diào)度情況下,設(shè)計網(wǎng)絡(luò)容錯控制器。

2.4 容錯協(xié)同控制器設(shè)計

假設(shè)主動容錯控制器極點為時間驅(qū)動,其工作周期為h,且主動容錯控制器與控制對象的時鐘完全同步。主動容錯控制器中各個節(jié)點的時序情況如圖4所示。

圖4 主動容錯控制器的時序控制圖

設(shè)主動容錯控制器表示為

(7)

2.5 運用數(shù)學(xué)迭代算法實現(xiàn)容錯補償控制

如果網(wǎng)絡(luò)中不存在時延、故障和干擾等不確定性因素,即fa(x,u,r)和e(k)的取值均為零,將此網(wǎng)絡(luò)模型Am作為參考模型,并加入?yún)⒖驾斎雃(k),可以通過節(jié)點配置的方法確定反饋增益變化,保證主動容錯控制器穩(wěn)定。網(wǎng)絡(luò)在控制器的作用下,與參考模型相加得到誤差動態(tài)方程

e(k+1)=Ame(k)+f(x,u,r)

(8)

式中,e(k+1)=x(k)-xm(k),表示網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的跟蹤誤差。根據(jù)式(8)可以看出,若式中的參量f(x,u,r)的值為零,則誤差也衰減到0,執(zhí)行多包傳輸任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)即為穩(wěn)定;若f(x,u,r)的取值不為零,網(wǎng)絡(luò)就不夠穩(wěn)定,需要利用設(shè)計完成的主動容錯控制器計算補償控制量d(k),其計算方法如式(9)所示

d(k)=uke(k+1)+dc(k)

(9)

式中,dc(k)表示克服時延、故障、干擾組成的非線性函數(shù),從而保證網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性能。根據(jù)誤差表達式,設(shè)計數(shù)學(xué)迭代學(xué)習(xí)容錯控制補償模型dk+1(k),其表達式為

dk+1(k)=dc(k)+K1d(k)+K2e(k+1)

(10)

式中,K1和K2分別表示的是待定時延補償和增益變化。依照數(shù)學(xué)迭代算子,可以計算出多包傳輸網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)迭代容錯補償控制模型δfk(t),其表達式為

(11)

式中,fk(t)表示容錯補償控制量;fi表示故障增益。利用設(shè)計完成的控制器,實現(xiàn)短時延的補償。分別針對不同的故障,使用數(shù)學(xué)算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的容錯控制。分別從丟包、失效和時序錯亂三個方面實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的容錯控制。其中,當執(zhí)行器或傳感器完全失效時,fi的值為零;執(zhí)行器或傳感器完全正常時,fi取值為1;當執(zhí)行器或傳感器發(fā)生部分失效時,fi的取值介于零和一之間。那么當網(wǎng)絡(luò)節(jié)點出現(xiàn)故障時,短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型在主動控制器的作用下,會使閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

3 仿真分析

為了檢測短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制模型的有效性,需要設(shè)計仿真,對多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制的結(jié)果進行分析。為了保證仿真變量的唯一性,在實驗過程中選用相同的傳輸網(wǎng)絡(luò),并傳輸相同的多包數(shù)據(jù)。通過搭建容錯控制模型應(yīng)用的實驗環(huán)境,對執(zhí)行多包數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)網(wǎng)絡(luò)上的各個節(jié)點進行容錯控制,并對網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)果進行具體分析。

3.1 仿真對象

對正在執(zhí)行多包數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)的網(wǎng)絡(luò)進行采樣處理,傳感器和執(zhí)行器節(jié)點的采樣時間為0.05秒。在仿真環(huán)境下,手動設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的故障情況,對執(zhí)行器故障情況進行仿真。根據(jù)故障模型使用開關(guān)陣列來表示執(zhí)行器的故障模式,設(shè)置仿真對象的故障模式為連續(xù)時序錯亂,設(shè)置的錯亂跳變情況如圖5所示。

圖5 仿真對象網(wǎng)絡(luò)連續(xù)錯序跳變曲線

在該網(wǎng)絡(luò)故障下,使用設(shè)計出的短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制模型對故障的網(wǎng)絡(luò)進行容錯控制。

3.2 仿真過程

為了凸顯設(shè)計出的多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制模型的控制性能,在仿真中設(shè)立傳統(tǒng)的基于反推方法的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法和粒子群優(yōu)化計算的網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法作為實驗的對比方法。在相同的仿真環(huán)境下,分別將三種容錯控制模型應(yīng)用相同的實驗對象上。設(shè)立網(wǎng)絡(luò)中的普通節(jié)點、執(zhí)行器節(jié)點以及傳感器節(jié)點作為仿真的檢測對象。啟動網(wǎng)絡(luò)傳輸任務(wù),并間隔5分鐘啟動一次網(wǎng)絡(luò)故障,通過仿真過程,對比本文容錯控制數(shù)學(xué)模型和傳統(tǒng)容錯控制模型的響應(yīng)時間以及控制結(jié)果,進而得出不同模型的控制效果。

3.3 實驗結(jié)果與分析

經(jīng)過仿真過程,得出有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)容錯節(jié)點控制的響應(yīng)狀態(tài)結(jié)果,如圖6所示。

圖6 響應(yīng)狀態(tài)對比結(jié)果

根據(jù)圖6中曲線的變化形式表明,隨著網(wǎng)絡(luò)采樣時間的增加,不同容錯控制方法均起到的一定的作用,其中設(shè)計的容錯控制數(shù)學(xué)模型在采樣時間為22秒時,網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點就已恢復(fù)到正常運行的狀態(tài),而基于反推方法的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法需要花費約50秒的時間,粒子群優(yōu)化計算的網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法需要花費約65秒的時間。相比之下,本文容錯控制數(shù)學(xué)模型大大縮短了響應(yīng)時間。這是由于本文設(shè)計了主動容錯控制器,利用控制器計算不同故障類型下的補償控制量,并通過數(shù)學(xué)迭代算法實現(xiàn)容錯補償控制,從而獲得了更加準確的網(wǎng)絡(luò)容錯節(jié)點控制的響應(yīng)狀態(tài)結(jié)果。

為了進一步驗證本文模型的有效性,對本文容錯控制數(shù)學(xué)模型和傳統(tǒng)基于反推方法的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法、粒子群優(yōu)化計算的網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法進行對比分析,對比結(jié)果如圖7所示。

圖7 控制效率對比結(jié)果

根據(jù)圖7可知,本文容錯控制數(shù)學(xué)模型的控制效率最高約為97%,而基于反推方法的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法的控制效率最高約為78%,粒子群優(yōu)化計算的網(wǎng)絡(luò)容錯控制方法的控制效率最高約為68%,本文方法明顯高于兩種傳統(tǒng)方法。這是由于該方法采用割點檢測方法對被控網(wǎng)絡(luò)的對象進行檢測,有效降低了檢測過程的復(fù)雜度,進而縮短了響應(yīng)狀態(tài)達到正常運行狀態(tài)的時間,提高了模型的響應(yīng)效果。

4 結(jié)束語

考慮短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)丟包和時延同時存在的情況,建立短時延多包傳輸網(wǎng)絡(luò)容錯控制數(shù)學(xué)模型。通過仿真表明,將該模型應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)當中,可以全面的控制網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點,驗證了所給出的容錯控制模型具有較高的控制效率,且在控制過程中的響應(yīng)時間較短。雖然本文方法取得了一定的研究成果,但是由于用戶對網(wǎng)絡(luò)需求的日益增長,需要對該方法進行進一步優(yōu)化,以此來滿足實際需求。

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