在當前網絡科技的不斷發展中有關現在傳播網絡的新科技應用模式有哪些呢，應該怎樣來促使現在網絡科技的新發展技術呢?本文時候一篇網絡科技論文。對比仿真波形圖可以發現：數據丟包率為20%時，使用GPC算法設計的控制器基本可以滿足航向保持控制要求，但會出現超調現象，并且當期望軌跡發生變化時，控制器的調節時間會增加;數據丟包率為30%時，控制效果大幅下降，出現較大超調;數據丟包率為35%時，控制器已經基本不能跟蹤期望軌跡，并且會出現系統變得不穩定的危險情況.為驗證加入補償機制的控制器的可行性，在數據丟包率為20%的網絡系統中，分別仿真無補償機制和有補償機制的兩種控制器，比較其航向輸出數據.設置期望航向為+5°的階躍信號，GPC算法的參數設置不變.仿真效果見圖8.由圖8可知，數據丟包率為20%時使用帶有補償機制的GPC算法設計控制器，調節時間由30 s減少到20 s，且不存在超調.這表明加入補償機制的控制器可以降低網絡中數據丟包對船舶航向保持控制造成的影響，使得控制更加準確

　　摘要：針對網絡控制系統中存在的數據丟包問題，使用一種帶有常值補償機制的廣義預測控制(Generalized Predictive Control，GPC)算法設計船舶航向保持的網絡預測控制器.首先，利用TrueTime工具箱仿真使用傳統GPC算法設計的船舶航向保持的網絡預測控制器.然后，考慮數據丟包對船舶航向保持的網絡控制系統造成的影響，使用帶有常值補償機制的GPC算法設計一種新的船舶航向保持的網絡預測控制器并進行仿真.仿真結果表明，在數據丟包情況下，采用新方法設計的控制器可以減少船舶航向調節時間，從而改善船舶航向保持的網絡預測控制器的控制效果.

　　關鍵詞： 船舶航向保持; 網絡控制系統; 網絡科技論文

　　船舶航向保持控制是船舶控制系統中的重要環節，對于船舶安全航行具有重要意義.從20世紀90年代開始，隨著控制論的逐漸豐富，產生許多新型的控制算法，如神經網絡、模糊控制、魯棒控制等.這些算法都不同程度地被運用到船舶航向保持控制器的設計中，進而也豐富發展了船舶航向保持控制系統的設計理念.

　　網絡科技論文：《工業控制計算機》，《工業控制計算機》經過10余年的建設，讀者群涵蓋電力、機械、石化、冶金、交通、通信、水利、輕工、醫藥、環保、智能建筑、儀器儀表等多個領域，成為國內知名的專業技術期刊之一，得到了廣大工控、自動化界人士的認可。隨著數字化、智能化的發展，企業信息化的需要，以及計算機技術在各個領域的應用日益深入，我刊將發揮更大的影響。

　　在實際的船舶航向保持控制系統中運用得最多的是比例積分微分(Proportion Integration Differentiation， PID)自動舵和自適應自動舵.PID算法是一種經典控制方法，具有直觀、簡單等特點，因而大部分船舶控制系統仍采用PID自動舵.PID自動舵往往以確定的模型為被控對象，且需要經驗豐富的專業人員根據實際運動情況和操作經驗實時調整控制器參數，因而船舶航向保持的實際控制效果受到人為因素的影響.人為因素對采用自適應自動舵船舶的影響小于對采用PID自動舵船舶的影響.

　　隨著各種先進通信設備被運用于船舶上，船舶控制室內的設備布線更加復雜，設備維護和故障診斷成本更加昂貴，而網絡控制技術的快速發展為這一問題的解決提供可能.網絡控制系統(Networked Control System， NCS)是一種由傳感器、控制器和執行器通過通信網絡形成的閉環控制系統，可實現網絡資源共享，并增加系統可靠性.如今，網絡控制技術已被成功應用在一些大型工業生產過程中，并帶來可觀的經濟效益，但在網絡通信過程中網絡帶寬有限且為各個節點共享，因而不可避免地帶來數據碰撞、數據丟包和網絡擁堵等問題.

　　本文使用網絡實時控制TrueTime工具箱仿真船舶航向保持控制系統，控制信號和反饋信號均通過網絡發送和接收，利用廣義預測控制(Generalized Predictive Control，GPC)算法設計控制器，仿真網絡信號傳輸過程中數據發生丟包情況下的控制效果，并根據仿真效果，采用一種定值補償機制，對船舶航向保持控制器進行改善，從而優化發生數據丟包情況下的船舶航向保持控制效果.

　　2仿真分析

　　利用TrueTime工具箱中的模塊在MATLAB/Simulink中構建相應的NCS模型.采用K=0.14和T=13.33的Nomoto模型作為船舶運動數學模型，利用傳統GPC算法設計控制器，仿真結構見圖3.

　　圖3中的模塊分別為干擾、執行器、控制器、傳感器和網絡模塊.網絡模塊中的參數設置：網絡模式采用CSMA/AMP(CAN)，通信速率采用80 000 bit/s.

　　2.1無數據丟包情況下的仿真

　　在網絡中不存在數據丟包的情況下設計GPC算法，其參數設置：最小輸出長度為1，預測長度為34，控制長度為6，輸出柔化系數為0.65.

　　設計期望航向為[-5°，5°]的方波信號，仿真時間400 s，以此檢驗控制效果，仿真效果見圖4.仿真結果表明，在網絡不存在數據丟包的情況下，GPC算法設計的控制器能夠快速地完成對船舶航向軌跡的跟蹤，滿足船舶航向保持的網絡控制器的設計要求.

　　2.2存在數據丟包情況下的仿真

　　在TrueTime工具箱中可以通過設置TrueTime Network模塊中的Loss Probability(01)參數設置數據在網絡傳輸過程中丟失的可能性.數據丟失會占用網絡帶寬，但數據不會到達目的地.在GPC算法的參數設置與無數據丟包時的參數設置相同的情況下，仿真該航向保持控制系統.數據丟包率分別為20%，30%和35%時的控制效果分別見圖5～7.

　　.3結束語

　　介紹一類船舶平面運動的數學模型，利用TrueTime工具箱設計船舶航向保持的網絡預測控制器，研究在不同數據丟包率情況下的控制效果.仿真結果表明，在船舶航向保持的NCS中，網絡數據丟包率過大會降低船舶航向保持控制效果，甚至會導致系統不穩定而給船舶安全航行帶來隱患.根據數據丟包率為20%時的仿真效果，使用帶有常值補償機制的GPC算法設計船舶航向保持控制器，可以改善數據丟包對船舶航向造成的影響，具有一定的實際推廣價值.