TY - JOUR A2 - Wang, Licheng AU - Ge, Yuan AU - Zhang, Yan AU - Gao, wenen AU - Cheng, Fanyong AU - Yu, nuau - Wu，SP - 6848420 VL - 2020 AB -本文主要研究网络控制系统随机延迟的建模和预测。假设当前采样周期内随机延迟的随机分布受当前采样周期内网络状态和前一个采样周期内随机延迟的影响。基于这一假设，本文提出了双链隐马尔可夫模型(DCHMM)来对时滞进行建模。模型中有两个马尔可夫链。一种是由网络状态组成的隐马尔可夫链，另一种是由时延组成的可观察马尔可夫链。此外，延迟还受到隐藏网络状态的影响，从而构建了基于dchmm的延迟模型。分别采用分段k均值聚类算法和期望最大化算法求解模型参数的初始化和优化问题。在此基础上，对当前采样周期内的控制器-执行器(CA)时延进行了预测。在今后的研究中，该预测可用于设计控制器来补偿CA延迟。 Some comparative experiments are carried out to demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method. SN - 1026-0226 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6848420 DO - 10.1155/2020/6848420 JF - Discrete Dynamics in Nature and Society PB - Hindawi KW - ER -