分布式控制系统体系结构的Multi-Agent模型

来源 :2003中国控制与决策学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yining0209
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在一般Agent模型的基础上,提出一种分布式控制系统的Multi-Agent模型,并对模型中的各子Agent模型进行了具体分析,同时分析了基于Multi-Agent模型的系统运行过程.
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提出一种基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪的算法.通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配.仿真结果表明,与顺序搜索方法相比,该算法的跟踪效果较好.
针对目前较为流行的分布式测控系统提出一种数据处理技术,即数据融合技术,并介绍了融合的概念;同时根据系统的特点分析了其融合模型及算法.该技术能够提高系统数据处理性能,具有很大的实用价值.
FF现场总线系统包括周期性和非周期性通讯任务的实时调度,为此设计出两种方法优化静态调度表的分布.这些方法可保证在具有硬实时周期性任务的执行前提下,提高非周期性通讯任务的响应性能.分析了系统的可调度条件和性能参数的设计,并比较了不同方法对响应性能的影响.
针对多传感器雷达辐射源目标识中,各传感器检测数据存在的不足,提出一种改进的融合方法.该方法基于命题概率分布和识别报告提供的概率分布估计差异建立代价函数;然后线性优化所有传感器代价函数的加权和,以求得命题的概率分布.与D-S证据理论相比,该方法具有多项式级的计算复杂度.仿真结果表明该方法是正确有效的.
针对带有大纯滞后、不确定性的工业过程,提出一种无需辨识的自适应智能控制方法.该方法不需对过程建立数学模型,只需检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制来修正单神经元自适应PSD控制律,即可以对滞后不确定、建模困难的工业过程实现自适应控制.仿真结果表明用该方法控制滞后不确定系统具有简单、实用、鲁棒性强的特点.
针对立式罐由于设备本身限制,罐壁温度很难直接测得的问题,提出了基于人工神经网络的软测量方式.并构造了立式罐壁温软测量的神经网络结构,运用实际测得数据对RBF网络进行训练和仿真,仿真结果证明了该方法的有效性.
针对现代复杂工业过程的多变量、强耦合和受不定因素影响等特点,以及一般过程对象的控制要求,提出一种基于嵌入式控制器的多模态控制策略.实验和仿真研究表明,该控制系统稳定可靠,控制效果良好,能够满足生产工艺的要求.
根据珠海市上游马口站枯季水文资料以及珠海市各取水口枯季盐度超标时间系列资料,采用人工神经网络的方法,选用20日时段枯季径流盐度超标时间预报模型为确定珠海市各取水口枯季盐度超标时间的计算模型,预报了50﹪、75﹪和95﹪频率的珠海市各取水口盐度超标时间,为珠海市枯季供水量的确定以及枯季水资源优化配置奠定了基础.
使用传统的判断矩阵,把各个评价项目的重要度以及各评价项目下各方案的重要度表达成三角模糊数,给出了模糊综合重要度的计算原理、步骤和一种简便的近似方法,从而构建了全新的模糊层次分析法模型.它保留了层次分析法的两两比较判断的优势,既使决策者以及评价对象本身所具有的模糊性有效地利用起来进行综合评价,又使计算量得以减少.
提出一种基于遗传算法(GA)的模糊控制器优化设计方法.首先,不再采用查表的方式,而是根据误差和误差变化构造一个可连续变化的调整函数,并利用其实现模糊控制规则的在线调整.然后,按照期望的性能指标,采用自适应机制的遗传算法(AGA)对该控制器的参数进行优化.由于该方法中特优化的参数较少,因此搜索空间明显缩小,从而提高了计算速度和精度.将该方法应用于飞艇的舵回路控制系统设计,仿真结果表明了该方法的有效性