【摘 要】
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针对网络化控制系统(NCS)中的随机时变时延,提出了两种时延预测算法——自适应最小均方差(LMS)算法和在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,对其进行预测,并用实际测试得到的
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院,西南交通大学电气工程学院,西南交通大学电气工程学院 四川成都610031,四川成都610031,四川成都610031
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针对网络化控制系统(NCS)中的随机时变时延,提出了两种时延预测算法——自适应最小均方差(LMS)算法和在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,对其进行预测,并用实际测试得到的网络时延数据,对两种算法的时延预测效果进行了详细分析比较,指出了各自的特点和适用范围。
Aiming at the stochastic time-varying delay in networked control system (NCS), two kinds of delay prediction algorithms-adaptive minimum mean square error (LMS) algorithm and LS-SVM (Inverse Least Squares Support Vector Machines) The forecasting results of the two algorithms are compared and analyzed in detail according to the network delay data obtained from the actual test, and their respective characteristics and applicable scope are pointed out.
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