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摘要:移动云计算是一种将移动互联网与云计算相结合的新技术,用户可将数据的计算和存储等任务调度至云端来改善其移动终端处理能力弱、存储空间小及电池续航时间短等缺点.本文针对关联性的混杂任务序列,建立具有顺序相关性的任务队列模型.针对任务的随机性,在满足任务的平均等待时间要求的前提下,将移动终端对任务处理或调度时产生的能耗作为优化目标,建立连续时间马尔可夫决策过程系统模型.针对模型采用策略迭代算法对其进行求解,以期望寻找到最优策略使之既能满足时间要求又能降低能耗,仿真验证算法的有效性....
[硕士论文] 胡欢波
控制理论与控制工程 合肥工业大学 2018(学位年度)
摘要:倒立摆系统被视为检验各种先进控制方法的典型标杆性系统,在机器人控制、航天技术等领域有着广泛应用。由于倒立摆系统是一类不稳定、多变量和强耦合的非线性系统,基于非简化的非线性模型设计反馈控制律实现其镇定和跟踪控制问题具有一定的挑战性。此外,大部分非线性控制律是通过数字控制器实现的。传统的控制方法在解决倒立摆系统的高精度控制问题上具有一定的局限性。而非线性输出调节理论可以很好的实现精确跟踪参考轨迹、干扰抑制和参数鲁棒性等多个目标。因此,采用离散时间非线性输出调节理论研究倒立摆的位置跟踪问题具有重要意义。
  本论文主要研究了两类倒立摆系统的位置跟踪问题。主要的研究工作如下:
  (1)研究了具有多输入多输出的球形倒立摆系统的位置跟踪控制问题。这一问题可以被描述为典型的离散时间非线性输出调节问题。解决离散时间非线性输出调节问题的关键在于求解一组被称为离散调节器方程的代数函数方程。本文首先利用中心流形定理验证了与球形倒立摆系统对应的离散调节器方程的可解性,然后利用神经网络方法解决了这一跟踪问题。最后,将神经网络方法与传统的线性控制方法进行了比较。仿真结果验证了设计的有效性和优越性。
  (2)研究了具有单输入单输出的直线电机倒立摆系统的位置跟踪控制问题。这一问题可以被描述为典型的离散时间非线性输出调节问题。相对于传统的旋转电机,直线电机具有高精度、快速响应、可靠性好、扰动小等许多优点。但导轨上的摩擦力仍对倒立摆系统的控制精度有着较大的影响。因此,本文将神经网络方法和摩擦力前馈补偿方法相结合提出了离散时间神经网络控制器,实现了直线电机倒立摆系统的精确位置跟踪控制。最后,将神经网络方法与传统的线性控制方法进行了比较。仿真和实验结果验证了设计的有效性和优越性。
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