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研究具有线性漂移的、以Markov链为开关函数的多模态随机系统的反馈镇定,通 过建立多模态随机系统的均方渐近平坦性定理,给出具有线性漂移的多模态随机系统和线性 多模态随机系统的反馈镇定方案,并给出控制器设计中的计算方法,用仿真实例验证了该方 法的效果.
分别考虑矩阵与多项式的m方摄动族的鲁棒稳定性,稳定性区域为复平面上的左移左扇 区,给出了使上述族鲁棒稳定的参数最大摄动边界,并附有演示算例.
对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对一类 离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题,提出了一种开闭环PI型迭代学习 控制律.这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作 用.给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件,并采用归纳法进行了证明.最后用仿真 结果对收敛条件进行了验证.
离散复杂系统最优化具有广泛的理论和应用背景.基于对现实自然和社会进化中 Darwin过程和不可逆热动力过程的分析,本文提出并构造了一类新的求解离散复杂系统最 优化问题的随机方法--Darwin&Boltzmann混合寻优策略.分析和计算结果表明, Darwin&Boltzmann混合策略求解离散复杂系统最优化问题是有效的且优于模拟退火法. 本文的工作无疑为离散复杂系统最优化的分析和求解提供...
研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定.首先对离散时间非线性系 统引入了逼近渐近稳定性的概念.基于此概念,提出了一种动态补偿器设计的新方法.主要结果 是,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的,则能用动态输出反馈镇定.动态补偿器的设 计是构造性的.
利用数据设计模糊推理系统分为两个主要内容: 结构辨识和参数优化. 论文首先通过定义隶属度函数和模糊规则简单地给出了一种初始模糊推理系统结构. 然后, 为了提高基于梯度的学习算法的收敛速度、减少振荡, 提出了一种产生模糊推理系统的改进梯度下降方法, 并对算法的收敛性和振荡情况进行了系统分析; 利用这些优化分析结果能够进一步确定在输入变量空间的哪一个区域中模糊规则的密度应该加强, 以及在哪一个输入变量...
根据满意控制思想,针对一类不确定线性系统的状态估计,设计一种满意估计器,使预 测误差系统在模型参数有界摄动时,依然同时满足区域极点指标约束、预测误差稳态方差指标 约束和H∞指标约束.
针对一般连续非线性系统,研究了有终端约束的稳定预测控制策略相对传统最优控 制的次优性问题.通过分析预测控制的有限时域滚动优化性质,得到了预测控制次优性的上 界,并且将该结果应用于连续线性系统,得到了一个量化的次优性评价指标.
本文对含有常时滞和连续时滞而密度非均匀分布具自反馈控制的Logistic捕鱼系统进 行了讨论,并通过构造Liapunov泛函,给出了系统平衡态稳定的一些充分判据.
以开环系统模糊关系模型为基础,讨论了模糊关系系统反馈控制器的设计.给出了一种 反馈控制律,分析了闭环系统的若干性质.提出的反馈控制律便于实施,且同时适用于跟踪及 调节问题.
This paper addresses the H∞ output feedback control problem for discrete-time systems with actuator saturation. Initially, a constrained H∞ output feedback control approach is presented in the framewo...
研究了双线性系统的多目标控制问题. 首先把多目标控制问题, 通过效用函数技术转化为一个单目标最优控制问题, 其中, 效用函数是多个二次型性能指标的非线性函数, 因此, 在动态规划的意义下是不可分的. 然后, 为了克服不可分对求解带来的困难, 提出了一种两级最优控制算法. 下级用动态规划求解一个参数化的具有双线性---二次型结构的辅助 Lagrangian 问题;上级迭代调整辅助 Lagrangia...
针对输入受限系统,提出滚动时域预测控制方法,用线性矩阵不等式和不变椭圆集处 理输入受限问题,给出稳定性和可行性条件,并用半正定规划求解控制律.仿真例子表明了本文 方法的优点.
本文基于极点在线优化原理和随机过程理论,针对缓时变随机伺服系统提出一种参数自 适应和二次性能最优的组合控制.这种控制形式简单、运算量小,能较好地适应系统的时变特 性,并保持系统在不同参数与工况下具有最佳跟踪性能.文章讨论了控制的收敛性,并通过仿 真和应用实例显示这种控制的有效性及良好的鲁棒性.
运用Kharitonov定理给出一个期望的闭环特征区间多项式,然后将同阶线性系统 的同时镇定问题化成一组线性不等式的求解,并给出求解该不等式组的线性规划法,讨论了 三种解的意义和性质.算例表明该方法的有效性.

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