預算控制法精選(九篇)

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第1篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞:廣義預測控制; PID控制; 性能分析; 加熱爐溫度控制系統(tǒng)

中圖分類號:TP273 文獻標識碼:B

文章編號:1004-373X(2010)10-0018-03

Application of Generalized Predictive Control Algorithm in Heating Furnace Control

WANG Jun-qin

(Xi’an University of Arts and Science, Xi’an 710065, China)

Abstract:Taking the temperature control system of a heating furnace as a research object, a math model of the heating furnace was built. The control scheme based on PID control algorithm is studied.Some shortages of PID control algorithm are indicated by the simulation result. Then a new control algorithm for temperature control system of heating furnace in steel rolling shop based on generalized predictive control algorithm (GPC) is studied.The simulation results indicate that this algorithm can improve the dynamic characteristic is more effective than the common PID control, and has agood prospect for engineering application.

Keywords:generalized predictive control; PID control; performance analysis; temperature control system of heating furnace

基金項目:陜西省教育廳專項科研基金資助項目(06JK203);西安文理學院重點建設專業(yè)基金資助項目(ZY20080506)

0 引 言

廣義預測控制(GPC)是一種通過在線辨識獲得模型參數(shù),再利用模型參數(shù)實現(xiàn)多步預測和滾動優(yōu)化的自適應模型預測控制算法,因此廣義預測控制既有一般模型預測控制的特點,又有自適應控制的特點[1]。由于采用傳統(tǒng)的參數(shù)化模型,模型參數(shù)較少,易于在線辨識,而引入不相等的預測水平和控制水平,使系統(tǒng)設計更靈活[2]。然而實際反饋信息基礎上的反復優(yōu)化,使GPC對建模誤差和環(huán)境干擾等不確定性具有很強的適應力,而目標函數(shù)中考慮了控制參量序列,使它適用于大遲延、非最小相位以及非線性等過程,為獲得較好的控制效果提供了條件,因此GPC得到了控制工程界的高度重視,出現(xiàn)了多種新的算法,并且在工業(yè)和航空航天等領(lǐng)域獲得了很多成功的應用[3]。

1 廣義預測控制器[4]

GPC基于如下的CARIMA模型[5]:

A(q-1)y(t)=B(q-1)u(t-1)+ξ(t)/Δ(1)

式中:A(q-1)=1+a1q-1+…+anaq-na;B(q-1)=b0+b1q-1+…+bnbq-nb;Δ=1-q-1;q-1是向后移時間算子;y(t),u(t)和ξ(t)分別是系統(tǒng)的輸出、輸入和噪聲信號。控制器的目標函數(shù)為:

J=∑Nj=1[┆(t+j|t)-w(t+j)]2+

λ∑Nuj=1[Δu(t+j-1)]2(2)

式中:(t+j|t)是y(t+j)的預測值;N,Nu和λ分別代表預測步長、控制步長和控制量加權(quán)因子;w(t+j)是設定值的柔化序列,由下述方程產(chǎn)生。

w(t)=y(t),w(t+j)=αw(t+j-1)+

(1-α)yr(t),j=1,2,…,N(3)

式中:yr(t)為當前設定值;α為柔化因子,0

為了得到j步后輸出y(k+j)的最優(yōu)預測值,使用丟番圖方程:

Ej(q-1)A(q-1)Δ+q-jF(q-1)=1, j=1,2,…,N(4)

Ej(q-1)Bj(q-1)=Gj(q-1)+q-jHj(q-1),

j=1,2,…,N(5)

式中:Ej(q-1)=e0+e1q-1+…+ej-1q-j+1;Fj(q-1)=fj0+fj1q-1+…+fjnaq-na;Gj(q-1)=g0+g1q-1+…+gj-1q-j+1;Hj(q-1)=hj0+hj1q-1+…+hjnb-1q-nb+1。

為簡化書寫[6],將下面的某些多項式中括號內(nèi)的q-1算子省略。由式(1)、式(4)、式(5)可得:

y(t+j)=GjΔu(t+j-1)+Fjy(t)+

HjΔu(t-1)+Ejξ(t+j)(6)

因為ξ(t+j)是t時刻后的白噪聲,將其舍去,假設j>Nu時,Δu(t+j-1)=0,令:

YT=[y(t+1|t),…,y(t+N|t)]

UT=[Δu(t),…,Δu(t+Nu-1)]

FT=[F1,F2,…,FN)],HT=[H1,H2,…,HN]

G=g0

g1g0

螃

gNu-1gNu-2…g0

螃螃螃

gN-1gN-2…gN-NuN×Nu

將式(6)寫成向量形式:

Y=GU+Fy(t)+HΔu(t-1)(7)

將式(2)定成向量形式:

J=E[(Y-W)T(Y-W)+λUTU](8)

令J/U=0,則取最小值的控制律為:

GT[GU+Fy(t)+HΔu(t-1)-W]+λU=0 (9)

U=(GTG+λI)-1GT[W-Fy(t)-HΔu(t-1)](10)

取U的第一個分量Δu(t),則u(t)=u(t-1)+Δu(t)即為所求的控制量。

2 系統(tǒng)建模

為了克服隨機擾動、模型誤差以及慢時變的影響,采用最小二乘法在線估計預測模型參數(shù),構(gòu)成自校正控制器[7]。設時變模型為:

(q-1)Δy(t)=(q-1)Δu(t-1)(11)

式中:(q-1)=1+1q-1+…+naq-na;(q-1)=0+1q-1+…+nbq-nb;Δy(t)=[1-A^(q-1)]Δy(t)+B^(q-1)Δu(t-1)

將模型參數(shù)與數(shù)據(jù)參數(shù)分別用向量形式表示為:

(t)=[1…na,0…nb]T(12)

φ(t)=[-Δy(t-1),…,-Δy(t-na),

Δu(t-1),…,Δu(t-nb)]T(13)

用遞推最小二乘法在線估計預測模型參數(shù):

(t)=(t-1)+P(t-1)φ(t)1+φT(t)P(t-1)φ(t)

Δy(t)-T(t-1)φ(t)(14)

P(t)=P(t-1)-P(t-1)φ(t)φT(t)P(t-1)1+φT(t)P(t-1)φ(t)(15)

3 仿真研究

已知某鋼鐵廠車間加熱爐溫度控制系統(tǒng),如圖1所示,系統(tǒng)中采用6臺設有斷偶報警裝置的溫度變送器,3臺高值選擇器,1臺加法器,1臺控制器和1臺電/氣轉(zhuǎn)換器[8]。

圖1 加熱爐溫度控制系統(tǒng)

加熱爐的燃料是通過具有引風特性的噴嘴進入加熱爐的,風量能自動跟隨燃料量的變化按比例地增加或減少,已達到經(jīng)濟燃燒。故選進入爐內(nèi)的燃料量為控制變量。通過實驗可得加熱爐的數(shù)學模型為:

G01=[9.9/(120s+1)]e-80 s

溫度傳感器及其變送器的數(shù)學模型為:

G02=0.107/(10s+1)

即廣義被控對象的數(shù)學模型為:

G0=1.06e-80s/[(120s+1)(10s+1)]

首先選用PID控制器:設定控制所用PID調(diào)節(jié)器的傳遞函數(shù)為:

Gc=9 286s2+240s+1.5521s2+145s

所得系統(tǒng)的輸出曲線如圖2所示。

再應用廣義預測算法:預測模型為CARIMA模型,其中預測時域N為10,控制時域Nu為2,加權(quán)系數(shù)λ為0.5,柔化因子α為0.5,采樣時間為0.5 s。

參考軌跡采用一階指數(shù)形式:

yr(k+j)=cjy(k)+(1-cj)yd(k+j)

式中:c=0.2;yd為輸出設定值。所得系統(tǒng)輸出曲線如圖3所示。

圖2 PID控制階躍響應

圖3 GPC控制階躍響應

4 結(jié) 語

從仿真結(jié)果可以得出:對加熱爐采用本文所提出的廣義預測控制算法,不僅能夠得到穩(wěn)定的控制曲線和滿意的動態(tài)性能,而且可以改善跟蹤效果,控制精度高,也更加平穩(wěn),提高了控制品質(zhì),更適用于工業(yè)應用[10-11]。

參考文獻

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[3]XU Min,LI Shao-yuan.Practical generalized predictive control with decentralized identification approach to HVAC systems[J].Energy Conversion and Management,2007,48(1):292-299.

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[7]LING L, CAINES P E. Asymptotic normality of predictive error estimators for approximate system models[J]. Stochastics,1979, 3: 29-46.

[8]邵裕森,巴筱云.過程控制系統(tǒng)及儀表[M].北京:機械工業(yè)出版社,1999.

[9]薛定宇.控制系統(tǒng)計算機輔助設計[M].北京:清華大學出版社,1996.

第2篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：可拓控制；關(guān)聯(lián)度；控制仿真;Matlab

中圖分類號：TP391.9 文獻標識碼：A 文章編號：1004－373X(2009)04－138－03

Improvement and Simulation Research of Extension Control Algorithm

YANG Gang,YU Yongquan,ZHANG Weiwei,HUANG Ying

(Guangdong University of Technology,Guangzhou,510006,China)

Abstract： Extension control is a new intelligent control method,which is applied in the means of information transform to solve the inconsistent question of the actual control system.The structure and algorithm of traditional extension controller are introduced,an improved control algorithm is proposed,and Matlab simulation platform is adopted to observe effect of the algorithm,the control effect is compared with others.The results show that the improved algorithm can satisfy the basal control desire and it is better than the others in parameter tuning,response time and stabilization.

Keywords：extension control;dependent degree；control and simulation;Matlab

0 引 言

可拓控制是在可拓學的基礎上提出的從信息轉(zhuǎn)換的角度來處理控制問題的理論與方法。可拓控制以控制輸入信息的合格度（關(guān)聯(lián)度）作為確定控制輸出校正量的依據(jù)，通過可拓變換，使被控信息轉(zhuǎn)換到合格的范圍內(nèi)，解決控制系統(tǒng)中不可控和需要控制之間的矛盾［1］。文獻［2］提出了一種可拓控制器的設計方法，并探討了特征模式劃分與關(guān)聯(lián)度計算等問題；文獻［3］提出了包括上層可拓控制器和基本可拓控制器的雙層自學習可拓控制結(jié)構(gòu)。

該文在上述研究的基礎上，提出了一種改進的可拓控制算法，并對其進行仿真研究。研究結(jié)果表明，其算法具有簡單、快速等優(yōu)點。

1 可拓控制器

可拓控制方法是將可拓集合論的研究事物的轉(zhuǎn)化關(guān)系理論與方法應用到控制問題研究上，通過將不合格范圍內(nèi)的控制變量轉(zhuǎn)化到合格范圍內(nèi)，從而使控制效果從不滿意轉(zhuǎn)化到滿意。基于這種思想，建立了如圖1所示的可拓控制器的結(jié)構(gòu)框圖。

圖1 可拓控制器結(jié)構(gòu)圖

圖1所示即為包含上層可拓控制器和基本可拓控制器的雙層自學習可拓控制器的結(jié)構(gòu)圖。由圖可知，特征量選取，特征模式劃分，關(guān)聯(lián)度計算，測度模式劃分，控制輸出5部分組成了下層的基本可拓控制器，其主要完成基本的控制功能。上層可拓控制器主要依靠人們的經(jīng)驗和知識對參數(shù)進行整定，作為基本可拓控制器的補充和完善，完成對基本控制的優(yōu)化，保證良好的控制效果，同時反映可拓控制所強調(diào)的矛盾轉(zhuǎn)化問題。

1.1 可拓控制的基本概念

首先介紹與可拓控制相關(guān)的基本概念：

(1)特征量：表征系統(tǒng)運動狀態(tài)的變量，記為C；

(2)特征狀態(tài)：由特征量C描述的系統(tǒng)狀態(tài)，記為S；

(3)經(jīng)典域：由控制指標決定的系統(tǒng)特征狀態(tài)的取值范圍；

(4)可拓域：控制器輸出隨系統(tǒng)特征狀態(tài)可調(diào)整到合格范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的取值范圍；

(5)非域：系統(tǒng)輸出不能被調(diào)整到合格范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的取值范圍；

(6)可拓集合：可拓域內(nèi)建立的關(guān)于特征狀態(tài)的集合；

(7)特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度：當前的特征狀態(tài)與系統(tǒng)控制目標可拓集合之間的關(guān)系，記為K(s)。

將其分為K(s)≤－1,－1≤K(s)＜0,K(s)≥0三種情況進行討論，可拓控制主要研究－1≤K(s)≤0的情況；

(8)特征模式：由特征量表示系統(tǒng)運動狀態(tài)的典型模式，記為:Φi=fi(C1,C2,…,Cn),i=1,2,…,r。其中：Φi表示第i個特征模式；fi表示關(guān)于Φi的模式劃分；

(9) 測度模式：根據(jù)特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度劃分的模式，記為Mi。

1.2 基本可拓控制算法

這里參照文獻［3］采用偏差e和偏差微分作為系統(tǒng)的特征量，并將特征狀態(tài)劃分為8個特征模式。假定被控對象的偏差和偏差微分的容許范圍分別為eom和om，系統(tǒng)可調(diào)的最大偏差和偏差微分分別為em和m。關(guān)于特征狀態(tài)S(e,)的可拓集合可用圖2表示，其中陰影部分代表經(jīng)典域。

圖2 二維可拓集合S(e,)

設特征平面e－的原點為S0(0,0)，記M0= e2om+ 2om ，M-1= e2m+ 2m ;定義平面內(nèi)任意一點到原點的距離為Ds=e2+2，稱為狀態(tài)距［4］，則有D0=M0，Dm=M－1；定義特征平面e－上任意一點S0(e,)У墓亓度為：

K(s)=(1－|SS0|)/M0,S∈X

(M0－|SS0|)/(M－1－M0),SX

其中:|SS0|=K1e2+K22，K1,K2是由系統(tǒng)所處的特征模式?jīng)Q定的；X表示經(jīng)典域。

特征狀態(tài)關(guān)聯(lián)度K(s)表明了系統(tǒng)特征狀態(tài)S與特征狀態(tài)(e,)的可拓集合的關(guān)聯(lián)程度，由此測度模式的劃分，即關(guān)聯(lián)度在［－1,0］范圍內(nèi)的特征狀態(tài)的劃分可表示如下：

（1） 測度模式M1，Ф雜Φ奶卣髯刺處于經(jīng)典控制域內(nèi)。

M1={s|K(s)≥0}

（2） 測度模式M2，Ф雜Φ奶卣髯刺處于可拓域內(nèi)。

M2={s|－1≤K(s)＜0}，

M2i={s|ai－1≤K(s)≤ai,S∈M2,

－1=a0＜…＜ai－1＜ai＜am=0}

（2） 測度模式M3，Ф雜Φ奶卣髯刺處于非域內(nèi)。

M3={s|K(s)＜－1}

可拓控制器的輸出［3］如下：

u(t)=

u(t－1),K(s)＞=0

y(t)/k－KciK(s)sgn(e)+ε,－1≤K(s)＜0

um,K(s)＜－1

其中:u(t),u(t－1)分別為控制器當前時刻和前一時刻的輸出；y(t)為當前時刻被控量的采樣值；k為過程的靜態(tài)增益；Kci為第M2i個測度模式的控制系數(shù)；K(s)為特征狀態(tài)S的關(guān)聯(lián)度； sgn(e)為偏差的符號函數(shù)，取法如下：

sgn(e)=1,e＞0

0,e=0

－1,e＜0

Е弄為小范圍修正量，用來消除擾動和過程增益的不準確性，取法如下：

ε=Ki∫t0edτ+Kpe,|e|≤δ

0,|e|＞δ

其中:Ki,Kp為適當常數(shù);δ為小正數(shù)。

1.3 改進的可拓控制算法

由上述可拓控制算法可知，進行可拓控制時需要整定k,Kci,Ki,Kp,δ等參數(shù)。其整定過程依靠人們的經(jīng)驗知識，因此整定比較困難，尤其是Kci的整定直接影響到可拓控制效果的好壞。另一方面，通過仿真實驗發(fā)現(xiàn)，小范圍修正量ε的整定效果不明顯。因此，提出改進的控制算法，采用狀態(tài)距Ds=e2+2來代替原有參數(shù)的整定。

（1） 測度模式M1。

經(jīng)典控制域在完全可控的范圍內(nèi)，而可拓控制主要是在可拓域內(nèi)發(fā)揮作用，因此在此范圍內(nèi)采用PID控制算法，旨在補償經(jīng)典域內(nèi)可拓控制效果不理想的缺點。此時，控制器的輸出如下：

u(t)=KPe(t)+KI∫t0e(τ)dτ+KDde(t)dt

其中：e(t),u(t)Х直鷂PID控制器的輸入和輸出；KP,KI,KD三個參數(shù)的整定采用Ziegler－Nichols方法。為方便起見，此時記u(t)=u(PID)。

（2） 測度模式M2。

采用改進的可拓控制算法，控制器的輸出為：

u(t)=y(t)/k－K(s)psgn(e)+D(s)sgn(e)

其中：u(t),u(t－1)分別為控制器當前時刻和前一時刻的輸出；y(t)為當前時刻被控量的采樣值；k為過程的靜態(tài)增益；Kci為第M2i個測度模式的控制系數(shù)；K(s)為特征狀態(tài)S的關(guān)聯(lián)度；D(s)為狀態(tài)距；p為修正因數(shù)；sgn(e)為偏差的符號函數(shù)，與上述取法相同。

（3） 測度模式M3。

測度模式M3Ф雜Φ奶卣髯刺較大地偏離經(jīng)典域，處于非域范圍內(nèi)，此時控制器的輸出取幅值。

綜上所述，可拓控制器的輸出算法如下：

u(t)=

u(PID),K(s)＞=0

y(t)/k－K(s)psgn(e)+

D(s)sgn(e),－1≤K(s)＜0

um,K(s)＜－1

2 可拓控制算法的仿真研究

在該仿真部分，將采用相應的線性對象、延遲對象和非線性對象對改進的可拓控制算法進行仿真試驗，并與傳統(tǒng)的可拓控制算法和PID控制算法進行比較。其中，PID控制參數(shù)的選取均采用Ziegler－Nichols方法整定后的參數(shù)，輸入信號為單位階躍信號，仿真時間為500 s。

2.1 線性對象

取線性對象的傳遞函數(shù)為：G(s)=1/(10s+1)4，г蚩刂菩Ч如圖3所示。

圖3 線性對象的控制仿真結(jié)果

圖3中，PID表示PID控制輸出，EC表示傳統(tǒng)的可拓控制算法輸出，IEC表示改進后的可拓控制算法輸出。

由圖3中曲線可知，在誤差允許范圍內(nèi)，PID控制、EC和IEC均能收斂，從而達到較滿意的控制效果。與其他兩種控制方法相比，IEC不但能更快地收斂于穩(wěn)定值，而且超調(diào)量也比較小。

2.2 延遲對象

取延遲對象傳遞函數(shù)為：G(s)=e－10s/(5s+1)4，г蚩刂菩Ч如圖4所示。

圖4 延遲對象的控制仿真結(jié)果

由4圖中曲線可知，在誤差允許范圍內(nèi)，PID控制、EC和IEC均能收斂從而達到較滿意的控制效果。與PID控制相比，IEC能更快地收斂于穩(wěn)定值；與EC相比，除了能更快地收斂外，IEC的波動較小、超調(diào)量幾乎為0。

2.3 非線性對象

取非線性對象為開環(huán)傳遞函數(shù)G(s)=1/(10s+1)4У牡ノ環(huán)蠢∈涑齙鈉椒劍控制效果如圖5所示。

圖5 非線性對象的控制仿真結(jié)果

由圖5中曲線可知，在誤差允許范圍內(nèi)，PID控制、EC和IEC均能收斂從而達到較滿意的控制效果。與PID控制相比，IEC能更快地收斂于穩(wěn)定值；與EC相比，除了能更快的收斂外，IEC的波動和超調(diào)量均較小。

3 結(jié) 語

從仿真研究來看，改進的可拓控制算法具有參數(shù)整定簡單、響應快速且穩(wěn)定等特點。并應用于線性對象、

延遲對象和非線性對象進行仿真研究，驗證該算法的可行性和有效性。結(jié)果證明了可拓控制具有良好的控制品質(zhì)和較好的自學習能力，有較好的發(fā)展前景。

參 考 文 獻

［1］楊春燕，蔡文.可拓工程［M］.北京:科學出版社,2007.

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［7］翁慶昌，陳珍源．非線性系統(tǒng)的自適應可拓控制器設計［J］.中國工程科學，2001,3(7):54－58．

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作者簡介 楊 剛 男，1983年出生，河南人，碩士研究生。主要研究方向為智能控制、嵌入式系統(tǒng)。

余永權(quán) 男，1947年出生，教授、博士生導師。主要研究方向為進化算法、可拓工程、嵌入式系統(tǒng)。

張維威 女，1980年出生，碩士研究生。主要研究方向為智能控制、嵌入式系統(tǒng)。

第3篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：ControlNet系統(tǒng)；在線時延估算；網(wǎng)絡控制LQR控制器；控制系統(tǒng)性能

中圖分類號：TP393文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2008)30-0583-02

A New Method of on-line Delay Evaluation based on Control Net

WANG Hui

(Zhenjiang College, Zhenjiang 212003, China)

Abstract: ControlNet is adopted in networked control system based on token protocol. Aimed at the time-varying characteristics of networked delays, a method of on-line delay evaluation is proposed. The control parameters of LQR controller are adjusted along with the evaluated delays. Then, apply parallel computation arithmetic to improve resource utilization, so that sampling rates can be increased and control performance can also be improved.

Key words: NCS; on-line delay evaluation; LQR controller; control performance

1 引言

網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)具有連線少、可靠性高、易于擴展及能夠?qū)崿F(xiàn)信息資源共享等優(yōu)點，因此計算機網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)逐步應用到控制工程中。但由于通訊網(wǎng)絡的引入，使得網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中存在如網(wǎng)絡時延的問題[1]。從控制的角度，考慮網(wǎng)絡延遲的影響，設計控制算法，使其在延時存在下能正常工作，并保證一定的性能指標，即為NCS的控制器設計問題[2]。Branicky[3]針對NCS中普遍存在的延遲問題，利用在控制器和執(zhí)行器接收端設置接收緩沖區(qū)的方法，提出了一種延遲補償結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)可同時實現(xiàn)對噪聲的濾波處理。于之訓[4]等將H∞和μ綜合的方法引入控制器的設計，給出了將傳輸延遲的不確定性轉(zhuǎn)化為不確定塊的等價框圖，并用Matlab的μ分析和綜合工具箱設計了魯棒控制器，使得閉環(huán)系統(tǒng)具有較好的抗干擾能力。

2 令牌控制網(wǎng)絡的時延分析

ControlNet是典型的令牌傳輸控制網(wǎng)絡。影響ControlNet網(wǎng)絡時延的因素有節(jié)點信息（包括節(jié)點總數(shù)，節(jié)點邏輯順序，數(shù)據(jù)發(fā)送周期等）、網(wǎng)絡協(xié)議、網(wǎng)絡傳輸速率、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)大小等[5]。

在網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中，某節(jié)點完成數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r延主要由阻塞時間Tblock和傳輸時間Ttx幾組成。因此每個周期內(nèi)的網(wǎng)絡時延可表示成：

阻塞時間是指網(wǎng)絡中某節(jié)點在預備發(fā)送數(shù)據(jù)時刻和開始發(fā)送數(shù)據(jù)時刻之間的時間差，這和網(wǎng)絡協(xié)議有關(guān)。ControlNet的阻塞時間公式如下：

其中Trend是當前節(jié)點完成傳輸?shù)氖Ｓ鄷r間，Nnoquene和Nquene 分別表示隊列中帶有消息的節(jié)點和不帶消息的節(jié)點的集合，Tquard則是花在安全區(qū)周期上的時間。令Tnode表示在為個節(jié)點的隊列中的消息數(shù)目，令Tnode 為每個節(jié)點充分利用網(wǎng)絡信道而分配的最大容許時間，在ControlNet中Tnode等于827.2μs，它是最大數(shù)據(jù)長度，幀大小是其它網(wǎng)絡參數(shù)的函數(shù)。Tnode是令牌的傳輸時間，這和傳輸一個令牌和從節(jié)點i-1到i的廣播時間有關(guān)。ControlNet用了一個默認的令牌，這樣Tnode。就是只有零數(shù)據(jù)長度的Tframe和Tprop之和。ControlNet是一種確定性網(wǎng)絡，因為最大時延是有界的，如果每個節(jié)點的周期和消息都是已知的，我們就可以明確地描述集合Nnoquene、Nquene和nJ。由公式(2)Tblock就可以確定下來。

3 令牌控制網(wǎng)在線時延估算方法

以往的NCS關(guān)于時延的研究中，如傳感器一控制器的時延τsc是建立在傳感器節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)和控制器節(jié)點接收數(shù)據(jù)的基礎上的。其內(nèi)在要求是節(jié)點間同步時鐘的建立，使網(wǎng)絡中的每個節(jié)點都能準確地了解數(shù)據(jù)的時延情況，這樣對系統(tǒng)的分析帶來許多便利[6-8]。但是從實際的角度出發(fā)，有兩點困難使得同步時鐘的實現(xiàn)變得并不容易，甚至是不可能。其一，每個節(jié)點中產(chǎn)生時鐘信號的晶振不可能完全相同，它們之間的累積誤差會變得越來越大，如果沒有適當?shù)男拚k法，時鐘將會失去它的同步性；其二，串行網(wǎng)絡中任何時鐘同步都需要通過節(jié)點間相互傳遞時鐘信息來完成，這些信息傳遞本身也將受到網(wǎng)絡時延的影響。如果這樣時延是不可知的，且傳遞信息從一定程度上增加了產(chǎn)生時延的可能，因此準確的時鐘同步將辦不到。這樣就要求在時延的估計算法上采用不依賴時鐘同步的方法。

本文的平均時延法，控制器節(jié)點可通過網(wǎng)絡的連接過程獲得傳感器的采樣周期T，用于對τksc的估計。通過預先在連接過程中設定的數(shù)據(jù)幀的優(yōu)先級使得τksc和τkca的特征一致，由此可得τk的特征。τksc的特征可以通過設置在控制器中的一個時延窗口得到，此窗口中存儲對時延的當前和歷史估計值{τsck-M+1,…,τksc}共M項。

設控制器第K個傳感器數(shù)據(jù)τksc。預計第K+1個采樣數(shù)據(jù)的到達時刻為：

事實上，第(k+1)個采樣數(shù)據(jù)的達到時刻為Tk+1c，它與Tk+1c之間可能存在差異。在τksc已知的情況下，Tk+1c可以由以下算法得出：

其中，當式(4)成立時，把τksc作為推斷τk+1sc的基礎是合理的。當Tk+1c≥k+1c時，說明第(k+1)個采樣數(shù)據(jù)經(jīng)歷不少于第k個采樣數(shù)據(jù)的時延，此需要把這部分時延記入τk+1sc。當Tk+1c≤k+1c，且式(4)成立時，說明第(k+1)個采樣數(shù)據(jù)經(jīng)歷了少于第k個采樣數(shù)據(jù)的時延，計算τk+1sc時需要從τksc中減去相應的差值。當式(4)不成立，即Tksc+(Tk+1c-k+1c)

通過在時延窗口中的M個時延歷史數(shù)據(jù)，可以在線描述出τksc的隨機分布規(guī)律。假設G(s)=P(s)/U(s)=Kτz/s(τs+1)與τkca無關(guān)，則通過前述設置數(shù)據(jù)優(yōu)先級的方法，使得τkca的隨機分布規(guī)律與τksc相近。這樣在沒有網(wǎng)絡同步時鐘和時延離線假設的情況下，可獲得相關(guān)時延信息。

最簡單的處理方法是取時延中數(shù)據(jù)的平均值用于計算控制輸出，同時τk定義為2τksc，其中：

對于估算出的時延，帶入針對時延建立的數(shù)學模型中，并針對模型設計LQR控制器返回來控制減小網(wǎng)絡時延。

4 仿真實例

本文考慮一個三軸機械系統(tǒng)實例。每個軸都在一個線性滑動器上運動，通過一個直流電機驅(qū)動，這個電機上有測速器，提供角速度測量。直流電機是由一個脈沖調(diào)制驅(qū)動器PWM來驅(qū)動的，這個驅(qū)動器的控制輸入在0和255之間。同時，每個軸也有一個線性編譯器，可以提供位置信息。因此，可以同時實現(xiàn)位置和速度反饋。這兩個軸是獨立運行的。該被控對象是通過Matlab/Simulink來模擬的。實驗采用10Mbp/s的ControlNet作為控制網(wǎng)絡。每個軸在PWM的輸入(的和位置輸出((P)之間的數(shù)學模型可以用一個二階線性模型描述：

X軸、Y軸和Z軸的時間常數(shù)τx、τy、τz分別為0.055(sec),0.056(sec)和0.039(sec)，總增益K分別28.346(mm/sec),28.956(mm/sec),29.610(mm/sec)，令x1=Px，x2=Vx, x3=Py, x4=Vy, x5=Pz, x6=Vz,u1=ux, u2=uy, u3=uz。由于ControlNet是基于令牌的時延確定性的網(wǎng)絡，選擇好適合的采樣周期T后，在一個采樣周期內(nèi)設執(zhí)行器和傳感器時延分別為：τca1=1;τca2=2;τca3=3;τca4=4;τca5=5;τca6=6，采樣周期T=10ms。

為了對基于網(wǎng)絡時延的控制器性能進行檢驗，本文將對離散域中，針對無時延系統(tǒng)設計的標準LQR控制器直接用于有時延系統(tǒng)，即標準LQR控制器用于有時延系統(tǒng)的性能；離散域中，基于網(wǎng)絡時延設計的LQR控制器性能，進行比較分析可以看出無時延網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)LQR控制律直接用于有時延系統(tǒng)時，性能曲線會出現(xiàn)明顯的震蕩，性能下降，不是最優(yōu)的；基于網(wǎng)絡時延設計的LQR控制律性能明顯提高，接近無時延網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)性能，控制效果較為理想，達到了預期的設計目的。

5 結(jié)論

網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中，由于網(wǎng)絡時延的存在，系統(tǒng)性能將變壞，甚至會引起系統(tǒng)的不穩(wěn)定。針對這一特點，本文首先分析了基于令牌的網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)中時延的組成；然后，設計不需要傳感器－控制器及控制器－執(zhí)行器時鐘同步的在線時延估算方法;接著，根據(jù)估算的時延的數(shù)學模型，設計了LQR控制器，并進行了仿真實驗，基于網(wǎng)絡時延設計的LQR控制律性能明顯提高，接近無時延網(wǎng)絡化控制系統(tǒng)性能，控制效果較為理想。

參考文獻：

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第4篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：企業(yè)預算；成本控制

0．前言

當前企業(yè)不斷推進企業(yè)經(jīng)濟體制改革的同時，也非常重視成本費用預算及控制的工作，企業(yè)界有句至理名言是“利在于本”，也就是說企業(yè)獲利能力的高低，盈利空間的大小，關(guān)鍵在于成本控制。同時強化內(nèi)部管理，運用先進的管理核算系統(tǒng)實施一級管理和一級核算，在費用上實行預算控制管理，建立了內(nèi)部控制制度，規(guī)定了費用支出和資金支付的審批權(quán)限，取得了較為明顯的效果。但從實際執(zhí)行結(jié)果與制度設計效果、管理目標對比來看，不管在費用的有效控制環(huán)節(jié)上，還是在制度本身或?qū)嶋H執(zhí)行上，都存在著許多不足，需要充實、完善、改進和提高。

1.建立完善的成本管控體系

（1）改善成本費用預算管理形式。依照公司本身情況及成本費用屬性將成本費用分為責任成本與非責任成本。責任成本是指車間可以控制的成本；非責任成本是按照相關(guān)制度直接計提發(fā)生的車間無法控制的成本，如折舊費。責任成本又分為獨立責任成本和共同責任成本。

獨立責任成本是指僅由車間負責的成本，如車間的原材料費用；共同責任成本是職能部室與車間共同負責的成本費用，包括制造費用中的修理費、辦公費、差旅費以及各項人工成本等。

獨立責任成本由車間控制，將車間列為被考核主體；共同責任成本由職能部室和車間共同控制，將這兩個部門列為被考核主體。按照公司全面預算管理辦法的要求，對成本費用實行歸口管理。職能部室既是成本費用的執(zhí)行者，又是成本費用的歸口管理者。成本歸口管理突出了部室在公司成本費用管理中的職能屬性，如修理費歸口機動處、低值易耗品費用歸口生產(chǎn)處、勞動保護費歸口安全環(huán)保部。

（2）完善目標成本分解體系。目標成本管理是現(xiàn)代成本管理的新發(fā)展，目標成本管理要求企業(yè)以目標利潤為出發(fā)點，在現(xiàn)行生產(chǎn)技術(shù)水平下考慮技術(shù)進步以及生產(chǎn)要素的變化，制定預算年度的目標成本。目標成本制定以后，應根據(jù)成本項目進行細化并分解。

目標成本按照項目可分為原材料、人工、動力、制造費用。將成本項目按照生產(chǎn)作業(yè)流程進一步細化，縮小成本核算單位。分析生產(chǎn)流程中的資源耗費及動因，按照生產(chǎn)步驟將整個工藝流程劃分為不同的作業(yè)中心，做到生產(chǎn)鏈與價值鏈相結(jié)合。作業(yè)中心設置作為生產(chǎn)工藝中的一個步驟，成本費用相對獨立。將目標成本的不同項目分解到各作業(yè)中心，各作業(yè)中心的成本之和即為產(chǎn)品總成本。

（3）建立信息化成本管理及預算管理系統(tǒng)。

管理行為能否奏效，與成本信息質(zhì)量的好壞有直接的聯(lián)系，如何向管理工作提供高質(zhì)量的成本信息是提高成本管理水平的重要問題。

成本數(shù)據(jù)紛繁復雜，稍有不慎就會產(chǎn)生不準確的信息，對決策造成誤導。此外，如果沒有計算機信息系統(tǒng)，就很容易出現(xiàn)基層人員虛報、隱瞞數(shù)據(jù)的情況。全面預算管理是龐大的管理體系，預算的編制、執(zhí)行、反饋、分析、考核均涉及大量信息的傳遞、加工和處理，建立信息化的預算管理體系也是提高預算管理水平的重要手段。

建立信息化的成本管理及預算管理系統(tǒng)，就是要實現(xiàn)成本信息和預算信息的無縫鏈接，將成本控制和預算管理融合在一起。信息化管理可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)同源，降低管理成本，充分保證數(shù)據(jù)的真實性。

2、落實全面預算的全過程管理

（1）預算編制。預算編制是預算管理工作的起點，同時也是預算管理工作的重點和難點。編制的預算應適合企業(yè)戰(zhàn)略目標，并且能夠得到切實執(zhí)行。目前，企業(yè)預算編制中存在的突出問題是預算編制與生產(chǎn)運行聯(lián)系不夠緊密，造成預算和生產(chǎn)實際不符。具體體現(xiàn)在以下兩個方面：一是生產(chǎn)計劃與成本預算編制存在脫節(jié)現(xiàn)象；二是成本預算指標制定與業(yè)務脫節(jié)，管理部門閉門造車，編制的預算不被生產(chǎn)部門所接受和理解。

全面預算的編制需要上下結(jié)合，N　上　N　下的反復進行。通常企業(yè)的第一版預算需要由基層部門先報，即生產(chǎn)部門以產(chǎn)能的最大利用為基礎，提出生產(chǎn)預算，財務部門提出成本預算，同時銷售部門依據(jù)市場預測和企業(yè)產(chǎn)能提出銷售預算。企業(yè)預算管理委員會對銷售預算和生產(chǎn)預算予以平衡，在擴大產(chǎn)能和提高銷售之間做出平衡。成本預算依據(jù)生產(chǎn)預算的變化及時調(diào)整，并對利潤進行測算。生產(chǎn)部門根據(jù)測算利潤與目標利潤的差異，提出降低成本的措施，并調(diào)整生產(chǎn)預算。

成本預算不僅要保證企業(yè)的目標利潤，而且要與生產(chǎn)緊密結(jié)合。成本預算應體現(xiàn)全面預算管理全員、全過程、全方位的原則，每個企業(yè)職工都要參與預算的制定，并提出各自的建議。這樣，不但能提高職工參與預算的積極性，充分挖掘降低成本的潛力，而且有利于預算的執(zhí)行，使預算真正成為企業(yè)行動的綱領(lǐng)。

成本預算的編制應以目標成本費用為基礎，而不是簡單地將往年的數(shù)據(jù)摘抄過來。歷史數(shù)據(jù)具有一定的參考價值，但往往受慣性思維的影響，不利于成本的持續(xù)改進。成本預算的編制應充分體現(xiàn)精打細算，開源節(jié)流，從嚴，從緊等原則，由財務部門牽頭，以公司業(yè)務部門，技術(shù)部門、管理部門全面參與。

編制預算時，由生產(chǎn)部門編制生產(chǎn)預算，技術(shù)部門審核生產(chǎn)工藝，制定原材料及動力消耗定額，人力資源部門制定人工費用預算。制造費用項目較多，企業(yè)應重點控制，可采用總額控制和分項控制相結(jié)合的方法。企業(yè)依據(jù)生產(chǎn)預算及歷史數(shù)據(jù)確定制造費用預算總額。先將制造費用項目分為非責任成本和共同責任成本。非責任成本，如折舊由于相對固定，預算編制比較容易；共同責任成本，應先垂直分解預算樣表到各車間，由其填制計劃。歸口管理部門審核平衡各車間填制的計劃，財務部門匯總歸口管理部門所控制的費用預算，并提出調(diào)整建議，最終保證制造費用各項目預算之和控制在預算總額之內(nèi)。

生產(chǎn)車間在提出本部門預算時，應依據(jù)從下到上的原則，由各作業(yè)中心首先提出本中心資源消耗計劃，車間會同技術(shù)部門進行匯總平衡。成本預算最后分解到各作業(yè)中心，企業(yè)、生產(chǎn)車間、作業(yè)中心均有預算指標和工作目標。

（2）預算執(zhí)行。預算執(zhí)行是預算管理中的核心環(huán)節(jié)，其執(zhí)行情況直接決定預算管理的效果。目前，大部分企業(yè)將預算管理重點放在制定指標與考核上，上下級之間是垂直的行政管理模式，處于預算對立面，預算執(zhí)行不順暢。企業(yè)必須充分發(fā)揮預算執(zhí)行者的主觀能動性，變傳統(tǒng)的被動考核為主動參與，才能獲得較好的預算管理效果。

成本預算編制時，已將各項指標逐級分配到各作業(yè)中心，作業(yè)中心在日常生產(chǎn)中，在保證生產(chǎn)質(zhì)量的前提下，緊盯成本指標。成本控制作為作業(yè)中心的工作業(yè)績，其在生產(chǎn)過程中會主動去挖掘成本降低的潛力，養(yǎng)成節(jié)約的習慣。作業(yè)中心成本指標的完成意味著車間成本預算的實現(xiàn)，由此形成由作業(yè)中心保證生產(chǎn)車間，生產(chǎn)車間保證企業(yè)的層層保證體系。

預算執(zhí)行一方面需要員工的主動參與，另一方面需要預算運行程序規(guī)范生產(chǎn)行為。年度預算是綱領(lǐng)，月度生產(chǎn)情況可能會與年初的預計不同，如果始終以年度預算作為考核和控制的依據(jù)，就會使預算管理變得僵化而失去實際的控制作用。企業(yè)在月末編制下月的月度預算和滾動的全年預算。月度預算是下月預算控制的依據(jù)，原材料領(lǐng)用等應嚴格按照月度預算執(zhí)行。滾動年度預算的編制是預算執(zhí)行中的重點內(nèi)容。每月的生產(chǎn)情況有可能發(fā)生變化，從而使月度預算偏離年度預算。通過滾動年度預算的編制，能夠使企業(yè)始終對未來有清楚地規(guī)劃。企業(yè)根據(jù)已執(zhí)行月份的實際以及未來月份的預算，編制滾動的全年預算。如果與年初預算存在較大差異，就必須重新規(guī)劃未來月份的預算，保證年度目標不變。

（3）預算評價。預算評價是預算管理的保障體系，預算管理就是使企業(yè)經(jīng)營沿著預定的軌道運行，預算評價通過對員工行為的約束，保障企業(yè)經(jīng)營目標的實現(xiàn)。

預算管理是對企業(yè)資源的規(guī)劃，為企業(yè)各級人員指明方向。員工完成預算指標后，為了檢查預算的執(zhí)行情況和執(zhí)行結(jié)果，必須對其進行科學合理的評價，把預算的考核結(jié)果與各單位的工資、獎金掛鉤，與經(jīng)理的任免、升降、獎懲掛鉤。

客觀公正的評價體系、有效的激勵機制是預算評價的重點。客觀公正的評價體系必須堅持公平、公開、公正的原則。企業(yè)應將預算標準向執(zhí)行單位公布，同時預算執(zhí)行的結(jié)果也要公開透明。如前所述，信息化管理系統(tǒng)有利于信息共享，各作業(yè)中心執(zhí)行預算的結(jié)果應及時公開，如作業(yè)中心的成本實際完成情況應實時錄入系統(tǒng)，成本降低額在工作完成后立刻可以算出，作業(yè)中心的成本控制結(jié)果隨時可以查詢。預算執(zhí)行結(jié)果應由專業(yè)管理部門進行核實。

最后，企業(yè)編制財務預算，通過加強對現(xiàn)金流的控制，可以增強

優(yōu)化現(xiàn)金流量及企業(yè)規(guī)避財務風險的意識，確保企業(yè)經(jīng)營有序進行，實現(xiàn)企業(yè)利益最大化。

參考文獻：

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第5篇：預算控制法范文

[關(guān)鍵詞]建筑工程；預結(jié)算；管理；控制

中圖分類號：F275.3 文獻標識號：A 文章編號：2306-1499（2014）10-

隨著市場經(jīng)濟的變革和發(fā)展，在建筑工程項目中對施工企業(yè)的經(jīng)濟管理要求也日趨增高，各級領(lǐng)導的重視度也隨之有所提高。為加強施工企業(yè)單位的內(nèi)部經(jīng)濟管理，其在建設工程項目中的預結(jié)算管理和控制必須得到提高和保證。

1.當前建筑工程項目預結(jié)算存在的問題

1.1預算與概算概念分不清楚

對預算的嚴格和細致認識不到位，導致要求不嚴格，從而走形式主義，預算做成了概算。再者在預算過程當中，只粗略做出了年度計劃，沒有根據(jù)預算總體細致到極度預算或者月預算，在年度當中的不可控因素遠遠大于季度和月份，導致無法在突發(fā)改變中及時管理和控制預算，使得總體預算管理和考核產(chǎn)生極大困難。

1.2編制基礎薄弱

在建筑工程項目預結(jié)算時，編制基礎薄弱使得預結(jié)算不能按照成本的動態(tài)來分解和控制，而是單純按照以往的歷史數(shù)據(jù)或者領(lǐng)導層、經(jīng)理層的簡單討論和主觀判斷，下達一個過于粗略的數(shù)字，這就造成了相關(guān)部門對預結(jié)算的控制操作難度較大，執(zhí)行起來較為困難。

1.3預結(jié)算的管理缺乏彈性

建筑工程的預結(jié)算體系和制度不能是僵化的、一成不變的，應當在施工過程中根據(jù)實際工程進展情況在適當?shù)臅r候做出相對適當?shù)恼{(diào)整，可采取半年調(diào)整或根據(jù)情況采取其他調(diào)整周期，使得之前未曾預見到的市場因素或內(nèi)部環(huán)境變化導致的預結(jié)算撥動及時被納入與甲酸管理范疇，使得預結(jié)算更加切合實際和可行。

1.4相應預結(jié)算考核制度不完善

考核制度的缺乏造成了相關(guān)單位和部門對預結(jié)算的執(zhí)行和額編制脫離，出現(xiàn)重編制，輕執(zhí)行的現(xiàn)象。預結(jié)算并不是企業(yè)施工的硬性約束，而是一個大致的指導和參考。部門建設工程項目的管理人員即便意識到了預結(jié)算管理的重要性，但卻沒能真正透徹理解預結(jié)算管理與績效管理之間的關(guān)系，以致不能將預結(jié)算管理與績效管理有效結(jié)合，這樣的情況必然導致事倍功半的效果，甚至不符合預結(jié)算的結(jié)果。

2.建筑工程預結(jié)算編制

基礎資料的搜集和分類管理是做好預結(jié)算的前提和基礎準備，包括竣工的圖紙以及相關(guān)說明、施工的組織設計、專項設施施工方案等，還有相關(guān)簽證單、變更聯(lián)系單、該工程的招標和投標文件等等。要做好資料的管理和保存完整，為做好預結(jié)算奠定基礎。

建筑工程預結(jié)算的準確性和實際性與現(xiàn)場的施工條件、方法、施工設計變更、運用機械等有密切的關(guān)系，這些資料都必須要到施工現(xiàn)場深入考究才能得到。很多建筑工程項目的甲乙雙方竣工時在結(jié)算方面發(fā)生爭執(zhí)很大程度由于沒有深入到施工現(xiàn)場去考究和獲得數(shù)據(jù)資料。由乙方提供的施工現(xiàn)場資料又往往會被甲方質(zhì)疑，認為不符合實際情況。因此，甲方應適時深入施工現(xiàn)場去獲得實際的施工過程資料，同時還能協(xié)助施工管理人員簽證方面的事宜，以此來提高工程預結(jié)算的準確性和可行性，減少和避免雙方發(fā)生爭執(zhí)。

在建筑工程項目計算工程量時，應首先充分熟悉工程定額，熟練地掌握工程量的計算相關(guān)規(guī)則。建筑工程工程量的計算要求盡量細致化，考慮得盡量周到和完善，且實事求是，保證計算結(jié)果的準確性，嚴格按照標準要求來執(zhí)行。應當注意，在套用相關(guān)定額的過程中要考慮到一些細節(jié)的問題，列如水泥砂漿配合比、裝飾抹灰的厚度以及鋼筋的含筋率等等。準確全面的計算好工程量，注意防止漏算和漏套等問題。

3.建筑工程施工結(jié)算超出預算的原因

3.1編制依據(jù)不一

施工前做出的施工圖紙預結(jié)算是在圖紙要求的理想狀態(tài)下計算出來的結(jié)果，其編制包括了施工依據(jù)的圖紙說明、材料預算價格、預算定額、費用定額等相關(guān)方面的依據(jù)。但結(jié)算的編制還包括施工過程中的組織設計方面、施工方案變更、設計變更、材料價差、政策性調(diào)價等實際發(fā)生的在預算外的費用。

3.2編制時間差異

施工預結(jié)算與結(jié)算編制間存在絕對的時間差。施工圖預結(jié)算是在圖紙設計完成后進行的，而結(jié)算則是在工程實施的階段或者工程竣工后進行的。

3.3建設工程施工單位對工程管理不善

多數(shù)的建筑工程項目具有時間長、工序多、場面廣等特點，若工程管理方面不夠完善和有效，就會使得施工過程中的情況不能及時作出反饋，從而不能有效監(jiān)督和控制施工現(xiàn)場的情況，可能造成資金流失浪費等情況，影響工程預結(jié)算。

4.建筑工程預結(jié)算控制辦法

4.1提高工程預結(jié)算管理相關(guān)工作人員的素質(zhì)

在工程預結(jié)算的管理當中，其工作人員的專業(yè)素質(zhì)是至關(guān)重要的。工程預結(jié)算是一個非常細致的工作，不僅需要考慮到方方面面，還要對未來可能發(fā)生的情況具有前瞻性，且要求管理人員具有相關(guān)的知識基礎和法律法規(guī)的了解。因此，管理人員的綜合素質(zhì)對工程預結(jié)算的管理而言具有很大的影響力。要求管理人員要透徹地了解合同，且在工程的施工過程中深入施工現(xiàn)場去獲得和勘察現(xiàn)場資料，主動與技術(shù)人員和作業(yè)人員進行溝通，以及時發(fā)現(xiàn)預算中存在的不足和問題，及時進行完善和糾正。好的預算員、預算管理人員能更好地保證工程預算的準確性和可行性，使得工程進行得更加順利。

4.2施工圖預算必須重視

首當其沖的是必須準確計算出工作量。工程量的計算結(jié)果直接影響施工圖的預結(jié)算，是整個預算的重點和難點，其繁瑣性和耗時性使得出錯的幾率較大。但工程量的預算又是整個工程預結(jié)算的主要數(shù)據(jù)依據(jù)和計算的基礎，因此一定要嚴格控制和保證工作量的計算準確性。有關(guān)工作人員在每接觸一項新的工程時必須要認真了解和學習施工圖紙以及相關(guān)合同的規(guī)定，要深入到施工現(xiàn)場去獲得第一手的施工資料，掌握現(xiàn)場的異常情況以及出現(xiàn)的變更對預結(jié)算的影響，以便及時作出預算調(diào)整。

4.3嚴格控制和把關(guān)材料、設備價格

材料的用量以及其價格在工程預算中占有極大的比例，因此其消耗量和價格差異會在很大程度上影響預算的準確性。加強施工設備及材料的管理、合理存放，保護好設備和材料的完好以及使用性能。在合同訂立前，應當仔細調(diào)查和了解市場上的材料性能和價格差異，做到貨比三家，擇優(yōu)選購。另外，要仔細審核工程用料清單和各材料的基本單價，控制好材料的價格和消耗。在運輸方面應注意選用最為經(jīng)濟適用的方式，盡量就近購料，以此降低運輸成本。

5.結(jié)語

總之，在項目實施過程中對建筑工程的工程預結(jié)算管理和控制對于工程項目的順利實施有著重要意義，有利于施工過程的資金統(tǒng)籌和管理，以確保施工過程的各個階段的資金到位、推動工程的實施。在經(jīng)濟飛速發(fā)展的當前形勢下，在建筑企業(yè)方興未艾的現(xiàn)代經(jīng)濟條件下，各建筑企業(yè)飛速發(fā)展，建筑工程的項目越來越多，質(zhì)量和工程效率的要求也越來越高，建筑企業(yè)的工程管理也越來越趨于國際化和科學化。建筑企業(yè)單位應重點抓好對于建筑工程的預結(jié)算管理和控制，完善預結(jié)算制度，從而實現(xiàn)企業(yè)的生產(chǎn)管理加強，以提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。

參考文獻

[1]張艷茹；建筑工程預結(jié)算常見問題與采取措施[J]；黑龍江科技信息；2014年3期.

第6篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：功率控制 MMSE CDMA

中圖分類號：TN929 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2013）04（b）-0002-02

在CDMA移動通信系統(tǒng)中，由于多址接入干擾和信道頻率的選擇性衰落所引起的“遠近效應”，一直是CDMA系統(tǒng)中亟需解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。目前，主要運用功率控制和多用戶檢測這兩種技術(shù)來克服“遠近效應”對于系統(tǒng)的影響。在下文中，將討論把功率控制和多用戶檢測相結(jié)合后的算法，并加以仿真。

1 系統(tǒng)模型

本文所分析的是加性高斯白噪聲（AWGN）下的CDMA系統(tǒng)的上行鏈路，調(diào)制方式為BPSK調(diào)制。我們假設共有N個移動臺和M個基站。其中，第i個移動臺的發(fā)射信號在其所屬基站的接收信號為：

從上面的論述中，我們可以發(fā)現(xiàn)，整個算法可以被分成兩個獨立的部分：首先可以計算各個移動臺相對應的濾波器系數(shù)，然后就可以按照傳統(tǒng)的功率控制算法，求得各移動臺理想的發(fā)射功率。通過這兩個相對獨立的步驟，我們可以將功率控制和多用戶檢測有機的結(jié)合在一起。

2.1 基于SIR的功率控制算法

3 數(shù)學仿真的結(jié)果及比較

仿真的參數(shù)設置：擴頻增益G=150，信道增益=，各移動臺的目標SIR，即=4（6dB），信道高斯噪聲的方差為。

圖1給出了傳統(tǒng)功率控制和基于MMSE的功率控制下的系統(tǒng)總功率的比較。

由圖1我們不難發(fā)現(xiàn)，使用傳統(tǒng)的功率控制算法，需要迭代8～9次，才能達到系統(tǒng)總功率的飽和值，而采用基于MMSE的新的功率控制算法，則可以只通過兩次迭代，就基本達到總功率的飽和值。除了計算時間上的優(yōu)勢，基于MMSE的算法，可以使系統(tǒng)總功率較傳統(tǒng)算法下降2 dB，這對于整個系統(tǒng)而言是非常有益的。

同時，我們可以看到，基于MMSE的兩個分支算法，即基于SIR和基于MSE的功率控制算法，他們在迭代次數(shù)和迭代結(jié)果上，相當?shù)囊恢隆＿@是因為：

4 結(jié)語

通過理論分析和數(shù)學建模仿真，結(jié)果表明：基于MMSE的功率控制算法相對于傳統(tǒng)的算法，可以更有效的控制系統(tǒng)的總功率，同時提高功率控制時趨于總功率飽和值的收斂速度。因此，這種新的功率控制算法在工程上有很好的應用前景。

參考文獻

[1] Yong Liu，Tan F.Wong.Power Control Algorithms for MMSE Receivers in CDMA Systems[C]//Vehicular Technology Conference，Proceedings.VTC 2002-Fall.2002 IEEE 56th，2002：24-28.

[2] S.Verd?u.Multiuser Detection[M]. New York： Cambridge Univ. Press，1998.

[3] Viswanath P， Anantharam V， David N C. Optimal Sequences， Power Control， and User Capacity of Synchronous CDMA Systems with Linear MMSE Multiuser Recievers[J]. IEEE Trans.Inform.Theory， 1999， 45 （6）.

第7篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：PID控制；遺傳算法；Matlab仿真

0 引言

PID控制作為最早實用化的控制算法已有70多年歷史，現(xiàn)在仍然是控制系統(tǒng)中應用最為普遍的一種控制規(guī)律。它所涉及的算法和控制結(jié)構(gòu)簡單，實際經(jīng)驗以及理論分析都表明，這種控制規(guī)律對許多工業(yè)過程進行控制時， 一般都能得到較為滿意的控制效果。隨著控制理論的發(fā)展，尤其是人工智能研究的日趨成熟，許多先進的算法理論逐漸被應用到傳統(tǒng)的PID控制中，并取得了更為優(yōu)越的控制效果。本文就以傳統(tǒng)PID控制和遺傳算法理論為基礎，簡述了基于遺傳算法整定的PID控制基本理論和方法。

1 PID控制

通過將偏差的比例（Proportional）、積分（Integral）、微分（Derivative）進行線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進行控制，這種控制方法叫做PID控制。在自動控制發(fā)展的歷程中，常規(guī)PID控制得到了廣泛的應用，整個控制系統(tǒng)由常規(guī)PID控制器和被控對象組成，根據(jù)系統(tǒng)給定值r（t）與實際輸出值y（t）存在的控制偏差e（t）=r（t）-y（t）組成控制規(guī)律。PID控制器將偏差e（t）的比例-積分-微分通過線性組合構(gòu)成控制量，對被控對象進行控制。其基本控制規(guī)律為

式中，Kp為比例增益，Ti為積分時間常數(shù)，Td為微分時間常數(shù)，u（t）為控制量，e（t）為偏差。

2 遺傳算法基本操作

遺傳算法，簡稱GA（Genetic Algorithms），是由美國Michigan大學的Holland教授于上世紀六十年代率先提出的一種高效并行全局最優(yōu)搜索方法。遺傳算法是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和孟德爾遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，它將“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進化理論引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中，按所選擇的適配值函數(shù)通過遺傳中的復制、交叉和變異對種群個體進行篩選，并保留適配值高的種群個體，組成新的群體。新的群體既繼承了上一代的種群信息，又包含有優(yōu)于上一代的個體信息，這樣周而復始，種群中個體的適應度不斷提高，直到滿足一定的特定條件而停止運算，從而得到最優(yōu)解。

遺傳算法的關(guān)鍵技術(shù)包含以下幾個方面：

（1）遺傳編碼：遺傳算法的編碼方式主要有二進制編碼、十進制編碼、實數(shù)編碼等。二進制編碼是比較常見的編碼方式，它將解空間編碼成二進制串，然后對其進行遺傳算法運算，二進制編碼既符合計算機處理信息的原理，也方便了對染色體進行復制、交叉和變異等操作，但它通常都需要進行參數(shù)進制轉(zhuǎn)換，需要對高維參數(shù)進行編碼時很難平衡編碼長度和變量精度之間的關(guān)系，算法的執(zhí)行效率也是一大問題。實數(shù)編碼將問題的解用一個實數(shù)來表示，解決了編碼對算法精度和存儲空間的影響，精度高，便于大空間搜索，適于高維復雜優(yōu)化問題。

（2）適應度評估：遺傳算法依照與個體適應度成正比的幾率決定當前種群中各個個體遺傳到下一代群體中的機會，個體適應度大的個體更容易被遺傳到下一代，而用來衡量個體適應度大小的函數(shù)則被稱為個體適應度函數(shù)。為正確分析遺傳概率，通常要求所有個體的適應度必須為非負值，因此需要確定由目標函數(shù)到個體適應度值之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則。

（3）遺傳算子：遺傳算法的遺傳算子主要包括選擇算子、交叉算子和變異算子。選擇算子是指從當前種群中根據(jù)“優(yōu)勝劣汰、適者生存”的自然原理，選擇適應度值高的個體以產(chǎn)生池的過程。選擇的主要目的是避免有效基因的損失，提高全局收斂性和計算效率，通常使用的方法有適應度比例法、期望值法、排位次法等；交叉算子是指將兩個父代個體的相關(guān)染色體的特定基因，加以重組排列出新個體的過程。交叉算子是遺傳算法的核心，并決定遺傳算法的收斂性和、，可提高算法執(zhí)行過程中的優(yōu)化效率，常用的交叉運算方式有單點交叉、多點交叉和均勻交叉運算等；變異算子是指以一定的概率模擬自然界生物進化中染色體上某等位基因發(fā)生的突變現(xiàn)象，從而改變遺傳基因的過程。若只有選擇和交叉，而缺乏變異，則有可能使進化過程在早期就陷入局部解而進入終止過程，造成算法的早熟收斂，變異操作一定程度上克服了這種情況，有利于在盡可能大的空間中獲得質(zhì)量較高的優(yōu)化解。

（4）算法參數(shù)：遺傳算法運行時有幾個參數(shù)需要在種群初始化或者種群進化過程中進行合理的選擇和控制，主要包括個體編碼長度l、群體規(guī)模M（一般取20～100）、終止進化代數(shù)G（一般取100～500）、交叉概率Pc（一般取0.4～0.99）和變異概率Pm（一般取0.0001～0.1）。

3 基于遺傳算法的PID控制

在傳統(tǒng)的控制理論當中，PID控制的好壞主要取決于三個控制參數(shù)調(diào)節(jié)的好壞，而遺傳算法的出現(xiàn)則提供了一種優(yōu)化參數(shù)調(diào)節(jié)的可行方法。利用遺傳算法對PID控制參數(shù)進行尋優(yōu)并尋找合適的控制參數(shù)，使得設定的性能指標達到最優(yōu)化，這就是基于遺傳算法的PID控制的基本思想。

選取被控對象為二階傳遞函數(shù)，采樣時間為1ms，

采用10位二進制編碼方式，樣本群體規(guī)模為M=30，終止進化代數(shù)G=100，交叉概率為Pc=0.60，變異概率為Pm=0.001，進行Matlab仿真實驗，其階躍響應如圖1所示。

4 結(jié)果討論

由Matlab仿真實驗結(jié)果可見，基于二進制編碼遺傳算法的PID控制階躍響應過渡平穩(wěn)，能快速達到控制要求，控制效果較為優(yōu)良。根據(jù)遺傳算法的特性，在實際應用中通過改變編碼方式、交叉變異概率、樣本數(shù)量及終止進化代數(shù)等參數(shù)都能顯著影響到控制效果，這也為進一步提升遺傳算法的優(yōu)化方案指明了發(fā)展方向。

參考文獻

[1] 劉金琨. 先進PID控制及Matlab 仿真[M]. 北京： 電子工業(yè)出版社，2011.

[2] 侯志強. 基于遺傳算法的PID控制參數(shù)優(yōu)化在爐溫監(jiān)控系統(tǒng)中的應用[D]. 長沙：中南大學，2012.

[3] 朱成娟. 遺傳算法的改進及其若干應用[D]. 秦皇島：燕山大學，2006.

[4] 葛繼科，等. 遺傳算法研究綜述[J]. 計算機應用研究， 2008，10：2911-2916.

第8篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：倒立擺；可拓控制；仿真

中圖分類號：TM571文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)17-4202-04

Research on Linear Inverted Pendulum Based on Extension Control

ZHANG Wei-wei1, YU Zhang-ping2

(1.Tianhe College, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510540, China; 2.Siemens Building Technologies (Tianjin) Company Limited, Guangzhou 510620, China)

Abstract: The paper gives single inverted pendulum systems’model structure. Extension controller is designed on linear 1-stage inverted pendulum system, and the MATLAB simulation is researched.It compares to PID controller and research more, improved algorithm and SIMULINK.

Key words: inverted pendulum; extension control; simulation

倒立擺的穩(wěn)定性控制研究由來已久,針對倒立擺這樣一個不穩(wěn)定的系統(tǒng)，為了使倒立擺能夠在一定的干擾下也能實現(xiàn)穩(wěn)定控制，必須設計合理的控制器，參考當前國內(nèi)外相關(guān)資料可以知道，很多種控制算法都可以實現(xiàn)對倒立擺的控制，例如PID控制，模糊控制，LRQ控制和狀態(tài)反饋控制等。現(xiàn)在我們來研究設計可拓控制器實現(xiàn)的倒立擺穩(wěn)定性控制。

1直線一級倒立擺建模分析

假設為理想條件，空氣阻力忽略不計，摩擦力為零，直線一級倒立擺系統(tǒng)就可以抽象成勻質(zhì)桿和小車組成的系統(tǒng)，如圖1所示。

圖1直線一級倒立擺示意圖

圖中各參數(shù)取值如表1所示：

表1參數(shù)取值及其物理意義

2可拓控制

可拓控制是在蔡文等學者提出的可拓學的基礎上提出來的，以信息轉(zhuǎn)換的角度去分析控制問題的理論與方法。可拓控制是以控制輸入信息的關(guān)聯(lián)度（合格度）作為分析計算控制輸出校正量的依據(jù)。進行可拓變換后，能夠使被控參數(shù)轉(zhuǎn)移到合格范圍內(nèi)，由此就解決了控制系統(tǒng)中需要控制和不可控之間的矛盾問題。

2.1基本概念【1】

由于可拓控制目前處在研究初期，先對可拓控制基本概念進行簡單介紹1）特征量

描述系統(tǒng)狀態(tài)的典型變量稱為特征量，用C表示。2）特征狀態(tài)

由特征量描述的系統(tǒng)狀態(tài)稱為特征狀態(tài)，用S表示，如

3仿真分析

利用傳遞函數(shù)做控制仿真，控制模型仿真圖如圖2所示，圖中有PID算法控制和基本可拓控制兩種方案，其中可拓控制算法的實現(xiàn)在S函數(shù)中編程實現(xiàn)，采用的是MATLAB語言。

4基本可拓控制器的改進

K等，參數(shù)整定過程過多的依賴人為經(jīng)驗，整定較困難。針對本論文中的單輸入單輸出的倒立擺系統(tǒng)，為提高可拓控制器的實用性，應適量減少控制器整定參數(shù)數(shù)量，縮短整定周期。在可拓控制征量要根據(jù)要求和專家經(jīng)驗進行選取，如果選取的特征量在表征系統(tǒng)動態(tài)和靜態(tài)過程特征中都很重要，就不需要整定特征模式中設置每個特征量的加權(quán)系數(shù)，即設定相關(guān)特征模式加權(quán)系數(shù)為

在基本可拓控制中對仿真結(jié)果進行分析，在穩(wěn)態(tài)性能方面，兩者的穩(wěn)態(tài)誤差都符合要求，在動態(tài)性能方面基本可拓控制在快速性方面比較好用可拓控制與PID控制相結(jié)合的方法，對平穩(wěn)性及快速性都有提升。

參考文獻：

[1]劉微容.可拓控制器設計方法研究[D].蘭州:蘭州理工大學,2007.

[2]楊春燕,蔡文.可拓工程[M].北京:科學出版社.2007.

第9篇：預算控制法范文

關(guān)鍵詞：助力曲線；模糊控制器；仿真模型

中圖分類號：TB

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.02.090

隨著現(xiàn)代汽車技術(shù)的飛速發(fā)展及人們生活水平的提高，人們對汽車轉(zhuǎn)向的操縱性能提出了更高的要求。汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為重要的組成部分，其性能的好壞直接關(guān)系駕駛員駕駛過程中的舒適性、安全性及操縱穩(wěn)定性。

電動助力轉(zhuǎn)向（EPS），就是在機械轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的基礎上，以車載蓄電池作為能源，以助力電機為動力，以方向盤轉(zhuǎn)矩和車速為輸入信號，通過電子控制單元（ECU）控制，協(xié)助人力轉(zhuǎn)向獲得最佳轉(zhuǎn)向力的伺服系統(tǒng)。助力控制是在轉(zhuǎn)向過程中為減輕轉(zhuǎn)向盤的操縱力，通過減速結(jié)構(gòu)把電機產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩作用到機械轉(zhuǎn)向系上的一種控制模式。助力控制主要作用是榧跚峒菔輝鋇牟僮萘Γ助力的大小主要取決于所采取的助力特性曲線及助力控制算法。

1 EPS系統(tǒng)助力控制

按照汽車轉(zhuǎn)向行駛的不同情況，EPS系統(tǒng)主要有助力控制、回正控制和阻尼模式三種控制模式。本文主要針對助力控制這種控制模式進行研究。圖1為EPS系統(tǒng)的助力控制過程，EPS控制單元實時采集方向盤扭矩信號和車速信號，通過內(nèi)置的助力特性曲線確定電機目標電流，經(jīng)驅(qū)動電路輸出PWM控制電機轉(zhuǎn)動，同時ECU采集電機反饋電流，經(jīng)控制算法對PWM波占空比進行調(diào)節(jié)后實現(xiàn)對系統(tǒng)的閉環(huán)控制。

2 模糊控制器設計

通過比較助力曲線的優(yōu)缺點，采用模糊控制的方法確定助力特性曲線，即建立一個以轉(zhuǎn)向盤力矩Td和車速V為輸入，以助力電流Im為輸出的模糊控制器來表征助力特性曲線。該方法易調(diào)整、實時性好，下面對助力特性的模糊控制器進行設計。

模糊控制器的建立是為了表述助力特性，所以模糊控制器的輸入為轉(zhuǎn)向盤力矩Td和車速V，輸出為助力電流Im，模糊控制器包括輸入量模糊化、模糊規(guī)則推理及輸出量反模糊化三步。圖2為助力特性的模糊控制器原理圖。

3 電動機目標電流模糊自適應PID控制算法

模糊控制是建立在操作人員實際控制經(jīng)驗和近似推理基礎上的一種語言邏輯控制模式，與常規(guī)PID相比，它不需要建立被控對象的精確模型，對非線性、滯后性系統(tǒng)具有一定的適應能力。但由于其沒有積分環(huán)節(jié)，無法消除系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)誤差，所以一般將其與PID控制相結(jié)合，構(gòu)成模糊自適應PID控制。

模糊自適應PID控制器以誤差e和誤差變化率ec作為輸入，根據(jù)模糊控制原理通過一定的推理規(guī)則獲得模糊輸出量Kp、Ki、Kd，推理規(guī)則是根據(jù)不同情況下e和ec和控制量Kp、Ki、Kd的模糊關(guān)系而確定的，使被控對象有良好的動、靜態(tài)性能。其結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。

4 EPS系統(tǒng)MATLAB/SIMULINK仿真模型的建立

EPS系統(tǒng)可以采用機械轉(zhuǎn)向系模型、直流電機模型、電流控制器模型來進行描述，根據(jù)EPS系統(tǒng)各部件的受力分析，可在Matlab/Simulink環(huán)境中建立起各個模塊的仿真模型，各模塊關(guān)系如圖4所示。

圖4中，“Steering Model”為機械轉(zhuǎn)向系模型，“Motor Motor”為直流電動機模型，“I Control Model”為目標電流決策和電流控制器模型。該模型以轉(zhuǎn)向盤輸入轉(zhuǎn)矩Td和汽車行駛速度V為輸入，以電動機電流為輸出，同時還可觀測柱下端齒輪轉(zhuǎn)角、系統(tǒng)助力力矩、系統(tǒng)阻力力矩等。下面著重介紹控制器模型。

建立的模糊自適應PID控制器模型如圖5所示。

5 EPS系統(tǒng)MATLAB/SIMULINK仿真結(jié)果及分析

根據(jù)建立的EPS系統(tǒng)Simulink模型，為了驗證電流控制器對目標電流的響應速度和跟隨效果，即EPS系統(tǒng)的動、靜態(tài)特性，對正弦輸入響應工況進行了仿真試驗。

從不同車速正弦輸入響應下的電流曲線可以看出，三種算法控制下電機電流對目標電流均具有較快的響應速度，表明EPS系統(tǒng)能較好的跟隨方向盤輸入力矩的動作，且在目標電流變化和輸入力矩換向瞬間，加入了修正因子的模糊自適應PID控制較其他兩種控制器具有更快的響應速度和更小的超調(diào)量。圖6表明，當轉(zhuǎn)向盤輸入力矩大于1N?m（設定的起始助力閥值）時，電機開始提供助力，且隨著輸入力矩的增大，助力電流也增大；同時，隨著車速的增大，助力電流逐漸減小，符合助力特性曲線的要求。

6 總結(jié)

本文對助力特性進行了理論分析，設計了模糊控制器，進而開發(fā)了模糊自適應PID控制算法，建立了Matlab/Simulink下的控制模型，并與其他兩種控制算法進行了仿真對比。仿真結(jié)果表明，所建立的電流控制器對目標電流具有很好的響應速度和跟蹤效果，電動機具有良好的靜、動態(tài)性能。

參考文獻

[1]左建令.汽車電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的分類及應用特點[J].上海汽車，2009：2125.