随着计算机网络的进一步普及和应用,系统的控制将进一步网络化。复杂网络化控制系统的可靠控制和高精度控制仍是迫切需要解决的应用理论问题。在分析复杂网络化控制系统的自相似性特征基础上,结合已有分形理论思想,研究了复杂网络的网络丢包、通信延迟、网络流量等参数的分形模型,拓展了已有分形理论仅在图形图象处理、股市分析等应用领域,构建多层次复杂网络化控制系统网络延迟分形模型。在此基础上,结合分形神经网络,辨识分形特征Hausdorff 维数,设计分形滤波器,利用分形模型对复杂网络变化情况的流量预测和控制补偿,实现系统的高性能、高可靠控制目标。在研究过程中,还提出了映像传感器概念并研究了神经网络与PSO粒子群算法的结合与应用,仿真结果表明所做的结果是有效的,为复杂系统和网络化控制系统的建模、分析和设计方法提供了新思路,具有很好的理论意义和应用价值。
英文主题词complex system;Networked Control system; Fractal theory;control;delay