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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能制造、航空航天、智慧交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域。隨機(jī)時(shí)延是網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)研究與應(yīng)用中亟待解決的根本問(wèn)題。本書深入分析了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的隨機(jī)時(shí)延特征，提出了基于隱馬爾可夫模型的隨機(jī)時(shí)延建模方法，在此基礎(chǔ)上研究了前向通道（控制器到執(zhí)行器）的隨機(jī)時(shí)延預(yù)測(cè)方法，并設(shè)計(jì)狀態(tài)反饋控制器和輸出反饋控制器對(duì)隨機(jī)時(shí)延進(jìn)行補(bǔ)償，降低隨機(jī)時(shí)延對(duì)網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)性能的影響。最后基于實(shí)時(shí)仿真工具TrueTime搭建網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)本書研究方法的有效性和優(yōu)越性進(jìn)行了驗(yàn)證。本書可作為高等院校控制科學(xué)與工程、信息與通信工程、電氣工程等專業(yè)參考書，也可供相關(guān)領(lǐng)域的科研人員參考。

作者簡(jiǎn)介

　　葛愿，男，江蘇徐州人，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，安徽省學(xué)術(shù)與技術(shù)帶頭人后備人選。主要從事網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)分析與控制研究，主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目、安徽省對(duì)外科技合作項(xiàng)目、安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目、安徽省高校學(xué)科（專業(yè)）拔尖人才學(xué)術(shù)資助項(xiàng)目等***、省部級(jí)項(xiàng)目10余項(xiàng)；主持完成企業(yè)產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目10余項(xiàng)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，其中SCI、EI收錄30余篇，授權(quán)發(fā)明專利5項(xiàng)，獲省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省教學(xué)成果獎(jiǎng)三等獎(jiǎng)1項(xiàng)。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 引言
1.2 NCS基本概念
1.3 NCS基本問(wèn)題
1.3.1 網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時(shí)延
1.3.2 數(shù)據(jù)包丟失
1.3.3 多包傳輸與數(shù)據(jù)包時(shí)序錯(cuò)亂
1.3.4 時(shí)鐘異步與節(jié)點(diǎn)驅(qū)動(dòng)
1.3.5 帶寬受限與網(wǎng)絡(luò)調(diào)度
1.4 NCS定常時(shí)延模型
1.5 NCS隨機(jī)時(shí)延模型
1.5.1 隨機(jī)控制
1.5.2 魯棒控制
1.5.3 預(yù)測(cè)控制
1.6 NCS馬爾可夫鏈時(shí)延模型
1.6.1 僅考慮S—C時(shí)延或C—A時(shí)延
1.6.2 同時(shí)考慮S—C時(shí)延和C—A時(shí)延
1.7 NCS隱馬爾可夫時(shí)延模型
1.7.1 隨機(jī)時(shí)延
1.7.2 Markov鏈隨機(jī)時(shí)延
1.7.3 HMM時(shí)延
1.7.4 S-A時(shí)延
1.7.5 DTHMM時(shí)延
1.8 主要研究?jī)?nèi)容
1.8.1 隨機(jī)時(shí)延的量化、建模與預(yù)測(cè)
1.8.2 網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的建模與控制
1.8.3 仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第2章預(yù)備知識(shí)
2.1 引言
2.2 隱馬爾可夫模型
2.2.1 馬爾可夫鏈
2.2.2 隱馬爾可夫模型基本概念
2.2.3 隱馬爾可夫模型分類及基本問(wèn)題
2.3 馬爾可夫跳變線性系統(tǒng)
2.4 線性矩陣不等式
2.5 阻尼復(fù)擺
2.6 相關(guān)引理證明
2.6.1 Schur補(bǔ)引理
2.6.2 Rayleigh熵引理
2.6.3 Jensen不等式引理
2.6.4 Lagrange乘數(shù)法
2.7 符號(hào)說(shuō)明
2.8 本章小結(jié)
第3章基于DTHMM的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延建模與預(yù)測(cè)
3.1 引言
3.2 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延量化
3.2.1 平均量化
3.2.2 基于K-均值聚類的量化
3.3 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延建模
3.3.1 隱馬爾可夫時(shí)延模型
3.3.2 模型參數(shù)估計(jì)
3.4 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)測(cè)
3.4.1 基于平均量化的時(shí)延預(yù)測(cè)
3.4.2 基于K-均值聚類量化的時(shí)延預(yù)測(cè)
3.5 仿真實(shí)驗(yàn)
3.6 本章小結(jié)
第4章基于DTHMM的NCS狀態(tài)反饋控制
4.1 引言
4.2 馬爾可夫跳變線性系統(tǒng)模型
4.3 系統(tǒng)隨機(jī)穩(wěn)定條件研究
4.4 狀態(tài)反饋控制器設(shè)計(jì)
4.5 仿真實(shí)驗(yàn)
4.6 本章小結(jié)
第5章基于DTHMM的NCS最優(yōu)控制
5.1 引言
5.2 增廣狀態(tài)系統(tǒng)模型
5.3 最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)
5.3.1 最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)引理
5.3.2 引理證明
5.4 穩(wěn)定性分析
5.4.1 Rayleigh熵引理
5.4.2 引理證明
5.5 仿真實(shí)驗(yàn)
5.6 本章小結(jié)
第6章基于SCHMM的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延建模、預(yù)測(cè)與補(bǔ)償
6.1 引言
6.2 問(wèn)題描述
6.3 建立SCHMM時(shí)延建模
6.3.1 SCHMM模型推導(dǎo)
6.3.2 SCHMM模型初步參數(shù)估計(jì)
6.3.3 定義說(shuō)明
6.4 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延預(yù)測(cè)
6.5 網(wǎng)絡(luò)時(shí)延補(bǔ)償
6.5.1 最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)
6.5.2 系統(tǒng)穩(wěn)定性判斷
6.6 仿真實(shí)驗(yàn)
6.7 本章小結(jié)
6.7.1 建立了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)隨機(jī)時(shí)延的半連續(xù)隱馬爾可夫模型
6.7.2 預(yù)測(cè)了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)前向通道的隨機(jī)時(shí)延
6.7.3 補(bǔ)償了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)前、后向通道的隨機(jī)時(shí)延
第7章 HMM時(shí)延模型初始化
7.1 引言
7.2 HMM時(shí)延模型
7.2.1 DTHMM時(shí)延模型參數(shù)的說(shuō)明
7.2.2 SCHMM時(shí)延模型參數(shù)的說(shuō)明
7.3 HMM時(shí)延模型初始化
7.3.1 DTHMM初始化
7.3.2 SCHMM初始化
7.4 仿真實(shí)驗(yàn)
7.5 本章小結(jié)
第8章基于TureTime的NCS仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)
8.1 引言
8.2 TureTimel.5 工具箱簡(jiǎn)介
8.2.1 Kemel模塊
8.2.2 Network模塊
8.3 網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)
8.3.1 傳感器
8.3.2 控制器
8.3.3 執(zhí)行器
8.3.4 干擾節(jié)點(diǎn)
8.3.5 網(wǎng)絡(luò)模塊
8.4 基于隱馬爾可夫模型的NCS建模與控制算法設(shè)計(jì)
8.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)