导读:本文包含了网络控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,控制器,网络,定义,软件,主从,耐久性。
网络控制器论文文献综述
Ankur,Tomar[1]（2019）在《基于FRAM的微控制器：为智能建筑及物联网提供理想无线网络支持》一文中研究指出嵌入式无线市场的增长很大程度上取决于智能手机、移动健康/便携式医疗设备及物联网等应用中无线通信技术的迅速普及。尽管增长强劲,但由于仍存在一些基础设计难题,嵌入式无线系统尚未发挥出全部潜能。以FRAM作为存储器替代方案的嵌入式无线系统可实现更高能效,能够解决与嵌入式电路相关的许多设计难题,是智能建筑、智能电网和物联网等应用进行大规模网络部署的理想选择。(本文来源于《中国电子商情(基础电子)》期刊2019年12期）
高航航,王翔,赵尚弘,彭聪[2]（2019）在《基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略》一文中研究指出在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年11期）
秦永峰,龚国芳,王飞,孙辰晨[3]（2019）在《基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移控制器设计》一文中研究指出针对液黏调速离合器存在非线性和控制精度较低,难以满足工业领域较高的传动特性需求等问题,提出了基于RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制策略。对液黏调速离合器局部结构进行改进,增设位移传感器和导电滑环以采集位移信号;建立了电液比例溢流阀和液黏调速离合器的数学模型,设计并分析了基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制器;搭建了液黏调速离合器AMESimMATLAB联合仿真模型。仿真结果表明:基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制可以有效地适应液黏调速离合器的非线性,并解决滑模控制的抖振问题,能够提高控制精度,使液黏调速离合器控制器具有很好的鲁棒性,可以满足较高的工业需求。(本文来源于《工程设计学报》期刊2019年05期）
章磊,姚庆文,徐伟,李燕[4]（2019）在《自适应类神经网络控制器在时变系统中的应用》一文中研究指出针对一个时变且不确定的复杂系统,设计了一种全新间接型自适应多层类神经网络控制器。运用全新架构的多层类神经网络测算器,对时变受控体的系统参数进行在线识别,创新性地实现了利用极点配置法来计算自适应自我调试控制(STR)控制器参数。试验结果表明,自适应多层类神经网络控制器不论是在瞬时特性或是稳态特性方面,均优于传统的自适应STR控制器。通过对稳定时间、过冲量以及均方根稳态误差值等性能指标的交叉比较,证明了这类控制器具有优异的响应特性及强健性。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年10期）
郭欣,高燕,蒋琳,张志姝[5]（2019）在《基于事件触发的神经网络控制器稳定性分析》一文中研究指出针对非线性系统稳定性问题,设计了基于事件触发的神经网络控制器来稳定非线性系统,控制器只有在触发规则满足的条件下,才更新控制参数,降低了网络传输率。算法开始先建立非线性系统模型,在采样过程中引入事件触发机制,并且设计了神经网络控制器,对于系统中包含的传输时滞,引入系统时滞模型,运用输入延迟法将同步控制器求解问题转化为时滞系统的稳定性问题。再通过构造分段Lyapunov-Krasovskii泛函并结合Jensen不等式,给出了非线性系统稳定条件。与传统数据采样系统相比,本文所提出的方法有效地增大了采样间隔,结尾通过例子仿真验证了所提出方法的有效性。(本文来源于《测控技术》期刊2019年10期）
彭访,周香,宫海晓[6]（2019）在《适用于光伏发电系统的神经网络最大功率点跟踪控制器研究（英文）》一文中研究指出针对基于BP神经网络的光伏最大功率点跟踪(MPPT)控制存在的问题,提出了一种适用于光伏发电系统的改进型神经网络MPPT控制器。首先对太阳能光伏发电系统中的电池工作原理及其等效电路进行了分析。然后采用BP神经网络和模糊控制相结合对来实现光伏MPPT控制。此外,采用自适应参数对模糊控制器进行了改进。最后,基于BOOST转换电路建构建了光伏电池的matlab/simulink仿真模型。实验结果显示:提出的最大功率点跟踪控制器具有较高的准确性和反应速度,且稳定性较好。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年18期）
牟建红,任棒棒[7]（2019）在《云数据中心网络控制器的均衡选择策略》一文中研究指出为了在韧性信息服务云环境中多个控制器间均衡数据流,以便更好地承载业务数据流,提出了基于控制器负载和基于时延的控制器选择策略。在该策略下,每个交换机从所有可用的控制器中选择一个最优控制器,从而有效减少数据流的最大响应时间。试验结果表明,设计的2个自适应控制器选择策略能够有效减少数据流的最大响应时间,进而提高系统吞吐量。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年04期）
邱帆,郑乐,罗广军[8]（2019）在《有线、无线混合网络环境下的SDN控制器设计与实现》一文中研究指出针对有线、无线混合网络环境,在国产化平台下设计并实现一种基于开源网络操作系统(ONOS)架构的具备多信道融合组网、信道资源统一管控、智能化网络规划与业务规划功能的软件定义网络(SDN)控制器。试验表明:在所搭建的有线、无线混合测试环境下,SDN控制器能够生成业务逻辑及实时响应网络状态变化,可根据业务需要与有线、无线信道质量实时动态选择最优路径进行业务传输;当网络状态发生变化,比如链路故障、节点故障、网络拥塞时,控制器会调整网络交换路径和业务路由,避免用户数据在穿过网络过程中受到损失;可对数百个分组传送网络设备集群进行分布式管理与集中式控制,具备强大的容灾能力。(本文来源于《光通信技术》期刊2019年09期）
朱璐,陈昶荣[9]（2019）在《飞行器编队神经网络自适应控制器设计》一文中研究指出针对无数据链支持条件下的主从结构飞行器协同编队控制问题,对编队控制回路进行分析设计。首先在惯性空间中定义相对运动坐标系,建立相对运动模型;其次将领导者加速度信息作为扰动量,结合PD控制器与RBF神经网络理论,设计了编队控制律,并证明了控制系统的稳定性;最后,对编队飞行控制器进行了仿真,并与经典PD控制器进行对比。仿真结果表明,RBF神经网络能够增强控制系统的鲁棒性,使编队控制系统能够快速精确地对期望编队队形进行构建并保持。(本文来源于《战术导弹技术》期刊2019年05期）
吴梅,刘高远,郭一鸣,翟弈姗[10]（2019）在《直升机大包线神经网络控制器设计》一文中研究指出直升机各通道的强耦合性以及复杂的非线性关系导致其控制系统设计困难。为了解决上述问题,对飞行包线内的多状态点进行小扰动线性化,基于H_∞混合灵敏度理论设计姿态控制系统,利用线性控制器产生的误差输入及控制输出进行样本采集,搭建RBF径向基神经网络并用采集到的样本训练该网络实现控制器的拟合,对训练得到的神经网络控制器在飞行包线内非设计点处进行控制效果验证。仿真结果表明:上述控制系统能够很好地跟踪姿态控制指令,跟踪速度快,对整个包线的直升机模型控制有较强的鲁棒性和自适应性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年09期）
网络控制器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络控制器论文参考文献
[1].Ankur,Tomar.基于FRAM的微控制器：为智能建筑及物联网提供理想无线网络支持[J].中国电子商情(基础电子).2019
[2].高航航,王翔,赵尚弘,彭聪.基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略[J].火力与指挥控制.2019
[3].秦永峰,龚国芳,王飞,孙辰晨.基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移控制器设计[J].工程设计学报.2019
[4].章磊,姚庆文,徐伟,李燕.自适应类神经网络控制器在时变系统中的应用[J].自动化仪表.2019
[5].郭欣,高燕,蒋琳,张志姝.基于事件触发的神经网络控制器稳定性分析[J].测控技术.2019
[6].彭访,周香,宫海晓.适用于光伏发电系统的神经网络最大功率点跟踪控制器研究（英文）[J].机床与液压.2019
[7].牟建红,任棒棒.云数据中心网络控制器的均衡选择策略[J].指挥信息系统与技术.2019
[8].邱帆,郑乐,罗广军.有线、无线混合网络环境下的SDN控制器设计与实现[J].光通信技术.2019
[9].朱璐,陈昶荣.飞行器编队神经网络自适应控制器设计[J].战术导弹技术.2019
[10].吴梅,刘高远,郭一鸣,翟弈姗.直升机大包线神经网络控制器设计[J].计算机仿真.2019
论文知识图
