针对网络时延优化PID参数的研究
宽带接入网络延时性能优化方法研究
宽带接入网络延时性能优化方法研究近年来，随着网络技术的飞速发展，互联网已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在日常使用宽带接入网络时，我们经常会遇到延时问题，这给我们的上网体验带来了很大的困扰。
因此，如何优化宽带接入网络的延时性能成为了一项重要的研究课题。
宽带接入网络的延时主要包括两个方面，一是路径延时，即数据从发送端到接收端经过的路径上的延时；二是节点延时，即数据在网络节点转发过程中产生的延时。
下面我将分别介绍这两个方面的优化方法。
首先，针对路径延时，一种常见的优化方法是选择合适的传输路线。
通过选取不同的路径，我们能够找到一条具有较低延时的传输路径。
常用的路由协议，如OSPF（开放最短路径优先）、BGP（边界网关协议）等，能够根据当前网络状态动态选择路径，从而减少传输时延。
其次，针对节点延时，我们可以采取一系列的优化措施。
首先，减少网络节点的拓扑深度。
网络节点的拓扑深度越大，数据从发送端到接收端经过的节点越多，延时就会越大。
因此，通过优化网络拓扑结构，减少节点的层级深度，可以有效降低节点延时。
其次，使用高性能的网络设备和路由器。
网络设备的性能对节点延时也有很大影响，因此，我们应该选择高性能的设备来提高网络传输速度和降低延时。
此外，还可以使用智能路由器，根据网络流量情况进行流量调度，从而避免出现拥塞情况，减少节点延时。
除了上述方法外，还可以利用缓存技术来减少延时。
在网络传输过程中，往往会产生大量的重复数据，通过在合适的位置设置缓存，可以将这些重复数据缓存起来，下次再次需要时就可以直接从缓存中获取，从而减少数据传输时间，降低延时。
此外，对于特定应用场景，还可以采用QoS（服务质量）策略来优化延时性能。
QoS是一种基于网络流量的管理机制，通过对不同类型的数据流进行优先级调度，可以保证特定类型的数据具有较低的延时。
例如，在实时视频传输中，通过对视频数据的优先级调度，可以减少延时并提高观看体验。
最后，不同类型的网络应用对延时的要求不同，因此，在设计和使用网络应用时，我们应该根据实际需求设置合理的延时阈值。
神经网络优化PID参数论文
辽宁科技大学本科生毕业设计（论文）第Ⅰ页单神经元自适应PID控制器设计摘要在控制理论和技术飞跃发展的今天，PID控制由于其结构简单、稳定性能好可靠性高等优点而被广泛应用。
然而在实际的工业过程中，许多被控过程机理复杂，具有高度非线性。
这就要求在PID控制中，不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，并且PID参数能在线调整，以满足实时控制的要求。
单神经元自适应PID控制将是解决这一问题的有效途径。
利用神经网络具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能和对于复杂系统控制可以达到满意效果的优势，提出了具有自学习和自适应能力的单神经元来构成单神经元自适应PID控制器的策略。
这种神经元构成的控制器不仅结构简单，且能适应环境变化，有较强的鲁棒性。
使自适应PID控制达到最优。
其仿真结果表明：该控制器与典型的PID控制器相比，系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出显著提高了系统的动态响应性能。
关键词：自适应；PID控制；神经元Single Neuron Adaptive PID Controller DesignAbstractIn the rapid development of control theory and technology nowaday, PID control has been widely used because of its simple structure, stable performance and high reliability. However, in actual industrial processes, many complex mechanism controlled process has highly nonlinear.This requires the PID control, PID parameter setting not only do not rely on mathematical models, and the PID parameters can be adjusted on line to meet the requirements of real-time control. Single neuron adaptive PID control will be an effective way to solve this problem. Using neural network self-learning, self-organization, associative memory and parallel processing features and control of complex systems can achieve satisfactory results, this paper proposed a self-learning and adaptive capacity of single neurons to form the single neuron adaptive PID control strategy. These neurons constitute the controller not only simple in structure, and can adapt to environmental changes, have stronger robustness. Adaptive PID control to optimal. The simulation results show that the controller, compared with the typical PID controller, the system output can track the reference model very well, the output of the system significantly improved dynamic response.Keywords: adaptive, PID control, neurons目录摘要 (I)ABSTRACT ...................................................................................................................................... I I 1绪论 . (1)1.1自适应控制介绍 (1)1.2自适应控制系统的分类 (2)1.3自适应控制的理论 (4)2 PID控制 (7)2.1PID控制器 (7)2.2PID控制器的参数整定 (8)2.3自适应PID控制 (9)3 神经网络控制的发展与应用 (10)3.1传统控制理论的局限性 (10)3.2神经网络控制的发展与现状 (11)3.3人工神经网络与自动控制 (13)3.4单神经元模型 (13)3.5人工神经元的数学模型 (15)3.6激活函数 (16)3.7神经网络学习规则 (17)4单神经元自适应PID控制器的设计 (19)4.1单神经元自适应PID控制器 (19)4.2改进的单神经元自适应PID控制器 (20)４.3转换器的实现 (20)4.4常规PID控制器与单神经元自适应PID控制器仿真比较 (21)4.5单神经元自适应PID控制器学习规则可调参数的选取 (23)结论 (24)致谢 (25)参考文献 (26)附录A (27)附录B (28)1绪论1.1 自适应控制介绍70年代以来，由于空间技术和过程控制发展的需要，特别是在微电子和计算机技术的推动下，自适应发展很快[1]。
网络数据传输中的延时优化技术研究
网络数据传输中的延时优化技术研究随着互联网的发展，网络通信已经成为人类社会重要的组成部分。
从几十年前的电脑互联网，到今天的全球网络，尽管技术手段已经飞速发展，但网络数据传输中的延时问题依然不容忽视。
在互联网时代，延时优化技术对于提高用户体验，增强企业竞争力的作用越来越重要。
本文将针对延时优化技术进行研究，分别从网络协议、传输技术、硬件设备和应用软件等方面进行探讨。
一、网络协议优化TCP/IP协议是现代互联网的基础协议，它是将数据从源设备传输到目标设备的首要方式。
TCP/IP协议中包括了很多与延时优化有关的优化技术，如：拥塞控制算法、分包、重传机制等等。
其中TCP协议的拥塞控制算法是解决网络拥塞和延时问题最基本的手段。
拥塞控制算法的核心原理是在网络出现拥塞时通过减少数据包的发送速率以达到控制拥塞的目的，避免数据丢失和重复传输。
而对于网络延迟问题，TCP协议通过改进连接建立过程，优化滑动窗口和快速重传机制等方式进行优化。
用户可以通过调整相关参数，如TCP MSS、TCP SACK、TCP ECN等，来实现网络传输延时的优化。
二、传输技术优化网络传输的底层技术主要有有线和无线两种传输技术，如光纤、网线、WiFi、蓝牙和4G等。
不同的传输技术在延迟优化方面，有各自的特点和方法。
对于有线传输技术，延迟往往比无线传输技术要小。
在传输数据时，有线传输能够减少噪声和干扰，可靠性更高，并且延迟更低。
同时，在选用有线传输技术时，适当修建设施、选取优质的网线或光纤等也会对网络延时优化产生积极影响。
而对于无线传输技术来说，延时问题是一个更加突出的问题。
在进行无线数据传输时，信号可能会受到干扰和噪声干扰，从而导致延迟的出现。
为了解决无线传输的延迟问题，可以采用跑步加速、吸波机、天线扩散和空间多址等技术。
三、硬件设备优化除了传输技术和网络协议的优化外，硬件设备的选择也会对网络延时优化产生重要影响。
选用好的硬件设备，可以加速网络传输、减少错误和数据丢失，从而改善用户体验。
PID参数优化算法研究
PID参数优化算法研究陕西科技大学何佳佳【摘要】PID参数优化是自动控制领域研究的一个重要问题。
本文主要介绍了PID参数优化算法以及近年来在此方面取得的的研究成果，并对未来PID参数优化的研究方向作了展望。
【关键词】PID控制；算法；参数优化Study of algorithms on PID parameter optimizationHE Jiajia, HOU Zai-enAbstract: PID parameter optimization is an important problem in automatic controlling field. The Algorithms of PID parameter optimization and the latest achievements in this aspect are mainly introduced in this paper, and the future directions of PID parameter optimization are also discussed.Keywords:PID control; algorithm; parameter optimization1 引言PID控制即比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative)控制，它是建立在经典控制理论上的一种控制策略。
在工业过程控制系统中，当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或精确的数学模型难以建立，或控制理论的技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时最常用的就是PID控制。
即使我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，也适合采用PID控制技术。
PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
它是迄今为止历史最悠久，生命力最强的控制方式，国内外95%[1]以上的控制回路仍然采用PID结构。
PID控制器的参数整定及优化设计
PID控制器的参数整定及优化设计PID控制器的参数整定一般包括三个部分：比例增益（Proportional Gain），积分时间（Integral Time）和微分时间（Derivative Time）。
这些参数的选择直接影响到控制系统的稳定性和响应速度。
首先，比例增益决定了输入量和误差之间的线性关系，过大的比例增益会导致系统过冲和震荡，而过小的比例增益则会导致响应速度慢。
通常情况下，可以通过试探法或经验法来选择一个适当的比例增益值，再根据实际应用中的需求进行微调。
其次，积分时间决定了积分作用对系统稳态误差的补偿能力，即消除系统的偏差。
过大的积分时间会导致系统响应迟缓和过调，而过小的积分时间则不能有效地消除稳态误差。
一种常用的方法是通过Ziegler-Nichols方法或Chien-Hrones-Reswick方法来确定适当的积分时间。
最后，微分时间决定了微分作用对系统输出量变化率的补偿能力，即消除系统的震荡。
过大的微分时间可能会导致系统过调和震荡，而过小的微分时间则不能有效地补偿系统的变化率。
一般可以通过试探法或经验法来选择一个合适的微分时间值，再根据实际情况进行调整。
除了参数整定，优化设计也是提高PID控制器性能的关键。
常见的优化方法包括模型优化、校正和自适应控制。
模型优化是指根据系统的建模结果，对PID控制器的参数进行优化。
可以通过系统的频域响应或时域响应等方法，确定最佳的参数取值。
校正是通过实时监测系统的输出值和理论值的差异，对PID控制器的参数进行在线调整。
自适应控制是指根据系统的实时状态变化，自动调整PID控制器的参数，使其能够适应不同的工作条件。
综上所述，PID控制器的参数整定及优化设计是提高控制系统性能的重要步骤。
通过适当选择比例增益、积分时间和微分时间，并利用模型优化、校正和自适应控制等方法，可以使PID控制器在不同的工作条件下具有更好的响应速度、稳定性和鲁棒性。
BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇
BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究1随着工业自动化的不断推进和智能化的不断发展，控制理论和算法变得越来越重要。
PID控制算法已成为现代控制中最常用的算法之一。
然而，传统的PID控制算法在某些情况下会出现一些问题，这些问题需要新的解决方案。
因此，本文将探讨BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究。
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它通过反复迭代调整参数来学习训练数据，从而实现分类和回归等任务。
BP神经网络作为一种非线性动态系统，具有自适应性、非线性和强泛化能力等特点。
在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等方面。
在控制系统中，PID控制是一种常规的线性控制技术。
然而，传统的PID控制算法存在一些问题，如难以解决非线性系统、难以控制多变量系统等。
为了解决这些问题，人们开始探索将BP神经网络用于控制系统。
BP神经网络可以通过学习训练数据来逼近未知非线性系统，从而实现对系统的控制。
在使用BP神经网络控制系统时，需要进行参数调整来保证网络的准确性和控制效果。
对于传统的BP神经网络，训练过程需要耗费大量的计算时间和计算资源。
因此，人们提出了一些改进的BP神经网络算法，如逆传播算法、快速BP算法和LM算法等。
逆传播算法是一种基于梯度下降的BP神经网络算法，该算法通过不断地调整权重和偏置来实现网络的训练。
快速BP算法是一种改进的逆传播算法，它增加了一些优化步骤，使训练过程更快速和高效。
LM算法是一种基于牛顿法的BP神经网络算法，在训练过程中可以自动调整学习率，从而提高训练的速度和准确性。
在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等。
例如，在模型控制方面，可以使用BP神经网络来进行预测，并根据预测结果来调整控制参数，从而实现对系统的更加有效的控制。
此外，在模型识别方面，人们也可以使用BP神经网络精确地识别复杂的非线性系统，实现对系统的更加准确的控制。
PID控制器参数整定技术研究与优化设计共3篇
PID控制器参数整定技术研究与优化设计共3篇PID控制器参数整定技术研究与优化设计1PID控制器是自动控制领域中广泛使用的一种控制方式。
其原理是通过对系统的误差进行实时测量，来调节系统的控制参数，从而使系统保持稳定的状态。
而PID控制器参数整定技术则是指如何合理地选择PID控制器的参数，以满足系统的要求。
PID控制器的控制参数包括：比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td。
其中，比例系数Kp是控制器的最基本参数，它直接决定着控制器的响应速度；积分时间Ti是指对误差进行积分的时间，如果Ti太小，会导致控制器的输出过大，造成震荡；如果Ti太大，则会使控制器的响应速度变慢；微分时间Td是指对误差进行微分的时间，如果Td太小，则会对噪声过度敏感，从而导致控制器的输出波动过大；如果Td太大，会使控制器的反应变得迟钝。
因此，PID控制器参数整定技术需要根据实际应用中的控制对象和要求进行调整和优化。
在进行参数整定之前，需要对控制对象进行建模，从而识别系统的类型和特性，然后根据模型来选择合适的参数。
一般来说，参数选择的顺序是先确定比例系数Kp，再确定积分时间Ti，最后确定微分时间Td。
简单来说，参数整定技术的目标是使系统达到最佳的控制效果，同时保持稳定的状态。
为了实现这个目标，现有的方法主要有试验法、经验法和优化法等。
试验法是通过不断试探不同的参数值来寻找最佳的控制效果。
这种方法的优点是简单易行，但是需要大量的实验数据来支持参数的调整，并且可能会导致控制系统不稳定。
经验法是基于控制系统的特性和经验知识来选择参数值。
这种方法的优点是可以通过经验知识来指导参数选择，但是由于经验是不确定的，所以无法保证最优性。
优化法是通过数学方法来寻找最佳的参数组合。
这种方法的优点是可以确保参数的最优性，但是需要对系统进行精确的建模，需要较高的计算能力和计算时间。
除了以上三种方法外，还有一些新的方法正在不断的研究和开发中，例如基于人工智能的方法，可以通过机器学习等技术来识别系统特征并进行参数选择。
17改进PID及PID参数整定
17改进PID及PID参数整定PID控制是一种经典的控制器设计方法，用于实现系统的稳定控制。
然而，传统的PID控制器也存在一些问题，比如参数整定时需要较多的经验和试错过程，容易出现超调或震荡现象。
为了解决这些问题，需要改进PID控制器的设计和参数整定方法。
一种改进PID控制器的方法是采用自适应PID控制算法。
自适应PID控制算法能够根据系统的反馈信号自动调整PID参数，从而提高控制的性能。
常用的自适应PID控制算法有自适应模型预测控制（MPC）、自适应波前控制（ABC）等。
这些算法能够根据系统的动态特性自动更新PID参数，从而使控制器能更好地适应系统变化。
另一种改进PID控制器的方法是采用反馈线性化技术。
反馈线性化技术利用系统的非线性特性进行线性化处理，从而设计出更有效的控制器。
常用的反馈线性化技术有反馈线性化控制（FLC）、反馈线性化延时控制（DLC）等。
这些技术能够将非线性系统转化为线性系统，并基于线性模型进行控制。
除了改进控制器的设计方法，还可以采用先进的参数整定方法来优化PID控制器的性能。
传统的参数整定方法有经验法、试错法等，但这些方法需要大量的试探和经验。
现代的参数整定方法可以根据系统的数学模型和反馈信号进行自动参数整定。
常用的参数整定方法有粒子群算法、遗传算法、模型优化算法等。
这些方法能够根据系统的特性自动最优的PID参数组合，从而提高控制器的性能。
除了上述的改进方法，还有一些其他的改进技术，比如模糊PID控制、神经网络PID控制等。
这些技术利用模糊逻辑和神经网络等智能化方法来改进PID控制器的设计和参数整定。
这些技术能够更好地适应系统的动态特性和非线性特性，从而提高控制器的性能和稳定性。
综上所述，改进PID控制器的设计和参数整定方法非常重要，可以提高控制系统的性能和稳定性。
通过采用自适应控制算法、反馈线性化技术、先进的参数整定方法以及其他智能化技术，可以更好地适应系统的变化，提高控制的效果。
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点组成 ，Ｉ Ｐ Ｄ控制器位 于主机 内。系统工作 时主机 计算出控制器输 出值 ， 通过 Ｃ Ｎ总线送 给被控节 Ａ
点， 控制系统的反馈量通过节点处的传感器获得 ， 并
通过 Ｃ Ｎ总线返回给主机形成闭环 。 Ａ 由于 Ｃ Ｎ上挂接节点较多， Ａ 难免会产生总线访 问冲突， 这个冲突通过标识符逐位 仲裁解决。仲裁 期间 ， 每一个发送器都对发送位的电平与被监控的
作 者简 介 ： 佰 ｅ ２ 安 Ｏ ５ Ｏ ｔ Ｂ Ｒｉ
里 ９２ ，，东 日 市 ，士 究 ・ 方 ：络 系 性 分 及 究 —－ 男山 省 照 人硕 研 生主 向网 制 统 能 析 研 。 ８） ｌ １ 研
摘 要： 现场总线控制系统有着众多优点的同时也有其 自身的缺点， 像总线传 输可能产生延 时。 文 中采用 遗传 算法 ， 结合 模 拟 ＰＤ控制 器 与被 控 对 象 的数 学模 型 ， 对基 于 Ｃ Ｎ 总 线 的 ＰＤ Ｉ 针 Ａ Ｉ 控制 系统 中可 能产 生 的总 线延 时进 行 了 ＰＤ控制 实 时优 化 ， 真结 果表 明较 为 有效 。 Ｉ 仿 关键 词 ：Ｉ 遗传 算法 ；Ａ ＰＤ； Ｃ Ｎ总 线 中图分类 号 ：Ｐ ７ Ｔ ２３ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ２— ２ ９ ２ ０ Ｏ ０ ３ ０ １０ ２ ７ （０ ７） １— ０ ６— ３
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Ｎｏ １ ．
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理
机
Ｆｂ ２０ ｅ ．， ０ ７
第１ 期
２０ ０７年 ２月
ＭＩ ｔ ｔ ＥＳ ０Ｉ ＣＩ０ＰＩ０Ｃ Ｓ
针 对 网络 时延 优 化 ＰＤ参 数 的研 究 Ｉ
安佰岳 ， 吴长奇 ， 刘 佳
（ 山大学信 息科 学 与工程学 院 ， 皇 岛 ０６０ ） 燕 秦 ６０４ ）
．
ｉ ｆｅ ｔ ｅ ｓｅ ｃｉ ． ｖ
Ｋｅ ｒ ｓ： Ｉ ； ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ ： ＡＮ ｙ ｗｏ ｄ Ｐ Ｄ Ｇｅ ｅ ｃ ａｇ ｒｈ ｉ ｉ Ｃ
１ 引 言
ＰＤ控 制是 最早 发 展起 来 的 控 制 策 略 之 一 ， Ｉ 由
总线 电平进 行 比较 。如 果 电平 相 同 ， 这 个节 点 可 则 以继 续发 送 。如 果 发 送 的是 一 “ 隐性 ” 电平 而监 视
Ｔｈ ｓ ａ ｃ ｆ０ｐ ｉ ｚｎ ｈ ａ ａ ｔ ｒｆ ｒＮｅ ｗｏ ｋ Ｄｅａ ｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｍｉｉｇ ｔ ｅ ＰＩ Ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｏ ｔ ｒ ｌｙ Ｄ
ＡＮ Ｂａ 一３ ｅ， Ｕ Ｃ ａ ｇ—ｑ ， Ｉ ｉ ｉ ｒ Ｗ ｈｎ ｕ ｉＬ Ｕ Ｊａ
．
ｗｉ ｅ ｓｍｕ ａｉ ｅ Ｐ Ｄ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｄ ｔｅ ｍａ ｄ １ Ｔｈ ｅ ｕ ｔｏ ｉ ｌｔｏ ｎ ｉ ａｅ ａ ｅ ｍｅ ｏ ｈ ｈ ｔ ｔ ｉ ｌ ｔ Ｉ ｏ ｔ ｌ ｔ ｍｏ ｅ ｖ ｏｅ ａ ｈ ｎ ｈ ｅ ｒ ｓ ｌ ｆｓｍｕ ａｉｎ ｉ ｄ ｃ ｔｓ ｔ ｔｔ ｔ ｄ ｈ ｈ ｈ
的是一“ 显性” 电平 ， 那么节点就失去了仲裁 ， 必须
退 出发送 状 态 。
于其算法简单、 鲁棒性好及可靠性高等特点 ， 被广泛
应用于过程控制和运动控制 中。然而现代工业控制 系统 向着 复 杂化、 功 能 的 现场 总线 控 制 系统 多
（ ｉｂｓ ｏｔｌ ｙ ｅ Ｃ ） Ｆ ｄｕ ｎ ｏ Ｓｓ ｍ Ｆ Ｓ 发展 ， ｌ Ｃ ｒ ｔ 由于系统采用总 线传输方式代替原有的点对点连接方式 ， 在拥有众 多优点的同时， 出现很 多新 的问题。例如总线传 会 输 的时间延迟等 ， 传统 的控制策略如果不加改进而 直 接应用 ， 其控 制性 能可 能会大 打 折扣 ， 不到 预期 达
的水平 。
． 一
主１Ｉ ｃ总适器 机 ｃ Ａ 线配 ＝ Ｎ
ＣＡ 总 线 Ｎ
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图 １ 基于 Ｃ Ｎ总线的控制系统原理 图 Ａ
２ 基于 Ｃ Ｎ总线 的 ＰＤ控制 系统 Ａ Ｉ
图ｌ 所示为一类基于 Ｃ Ｎ总线 的分布式控制 Ａ
系统结 构原理 图 。系统 由一 台主 控机及 多个被 控节
（ ｏｅｅｏ ｎ ｒ ｔ ｎＳｉ ｃ ｎ ｎｉｅｒ ｇｏ Ｙｎｈ ｎｕｉ ｒ ｔ， ｉ ａ ｇ ａ ６０ ４ Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｍａ ｏ ｃ ｎｅ ｄＥ ｇｎｅｎ ａｓａ ｎｖ ｓｙ Ｑｈ ｎ ｄｏ０ ６ ０ ｈ ａ ｌ ｆｉ ｏ ｉ ｅ ａ ｉ ｆ ｅｉ ｕ ｎ
，Hale Waihona Puke Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｓｄ ｎ ｙ ｍｅ ｉ ｔ ｗ ｓ ｈ ｉｌ ｕ ｎ ｒｌ Ｓ ｓ ｍ ａ Ｏ ａ Ｉ ｓ ｃ ｓ ｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｅ ｉ ｅ ｍａ ｒｔ ｉ ｏ ｎ ，ｔｅ Ｆ ｅｄ ｂ ｓ Ｃｏ ｔ ｙ ｔ ｈ ｓ Ｓ ｍｅ ｆｕ ｔ ｓ ｏ ｅ ｓ ｕ ｈ ａ ｈ ｄｅａ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓ ｌｙ ｏ ｕ ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐｅ ｓ ｏ ｏ ｔ ｚ ｅ ＰＩ ｃ ｎ ｒ ｌｓ ｓｅ ｏ ｉ ｅ ｆｒ ｎ ｔ ｒ ｅ ａ ｏ ｉ ｅ ｈ ｉ ａ ｒ ｕ ｅ ｔ ｐｉ ｅ ｔ Ｄ ｏ ｔｏ ｙ ｔｍ ｎｌ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｌｙ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｍｉ ｈ ｎ
由上可以看出 ，Ａ Ｃ Ｎ总线上各节点的通信过程 其实是一种竞争机制 ， 这使得 Ｃ Ｎ总线系统中数据 Ａ 的传输会 出现时间延迟 。特别当总线上连接的节点 数量较多时 ， 时间延迟也变得较长 。使实时性要求 非常高的控制系统 的控制性能大大降低 ， 至可能 甚 导致系统无法正常工作。图 ２ 为一 ＰＤ控制系统在 Ｉ 两种情况下的阶跃响应曲线 ， 一种情况是控制器与 被控系统直接相连 ， 另一种情况是通过 Ｃ Ｎ总线连 Ａ 接， 总线上 挂 接 节点 个 数 为 ４ 。系 统 采 用 ＰＤ控 制 Ｉ 策略 ， 被控对象的数学模型为 ：（） ｃ ｉ＝ 。控