针对机理不清、难建模的被控过程,提出了一种基于数据的网络化控制方法.仅根据过程的输入输出数据,先采用模糊聚类建模技术,获得系统的T-S模型,然后利用神经网络对前件隶属度函数的拟合能力,将其转化成显式表达,从而获得一步预测简化模型.再利用递推和反馈校正,获得一系列预测的过程输出,进而将控制系统设计转化成“由未来的偏差及偏差的变化得到未来的控制作用”问题.通过分析典型被控过程的动态响应曲线设计隶属度函数及控制规则,可获得一系列未来的控制作用.再通过选择合适的控制作用即可补偿网络时延和数据丢包的影响.仿真表明,该控制方法在处理随机时延和数据丢包问题上较PID控制有更快的动态响应和更高的精度.
模糊聚类建模 网络化控制 模糊控制 神经网络 随机时延