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研究一般非线性系统的扰动抑制状态反馈控制问题。利用非线性H^∞-控制理论方法,化干扰制问题为两人对策,然后应用现代对策论中Ky Fan原理,提出一条设计方法。推广了目前干扰抑制控制问题方面已有的结果。最后,作为算例,分析了机器人小车的运动模型。
该文考虑一类具有一般不确定性和部分参数未知的非线性系统(1),设计出一种用于跟踪参考信号的状态反馈鲁棒自适应控制器,此控制器对系统参数和状态的不确定性具有鲁棒性,能保证闭环统的全局稳定性,并解决了ε跟踪问题. 仿真结果表明,所设计的鲁棒自适应控制系统具有良好的跟踪性能, 而且控制量在容许控制的范围之内.
考虑不可测状态是非线性的非严格三角形非线性系统的全局渐近稳定性问题.提出了一种新的反馈控制设计方法,构造一个线性动态输出补偿器,并全局稳定所控制的非线性系统.
针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统.通过引入参数周期自适应律,设计出的自适应控制策略,使跟踪误差平方在一个周期上的积分范数渐近收敛于零.通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.
研究了带有非匹配不确定性的SISO及MIMO仿射和非仿射非线性系统的动态 输出反馈镇定问题,在仅要求标称系统为双曲极小相位,以及在对系统不确定部分做较弱限 制下,分别为所论系统构造出了输出反馈形式的动态补偿器,它们均使相应的闭环系统为 Lyapunov意义下的渐近稳定.所构造的补偿器为线性的,结构简单,易于实现.
对能用状态反馈镇定且完全能观的仿射非线性系统,给出了保证闭环系统渐近稳定 的动态补偿器的设计方法.
针对广义预测控制 (Generalized predictive control, GPC) 计算量大的缺陷, 本文对参数未知非线性系统提出一种直接广义预测控制 (Direct generalized predictive control, DGPC) 方法. 该方法直接辨识广义预测控制器参数, 即基于广义误差估计值对控制器参数 θu 和广义误差估计值中的未知向量 θe 进行自适应辨识. 理论证明...
本文研究了一般非线性系统的变结构控制.将系统变换为正则型,并引入趋近律这一新 概念,保证动态过程品质,减弱抖振.对控制作用受限情况及系统受到摄动时的鲁棒性也进行 了研究.仿真支持本文结果的有效性.
本文在一种很广泛的框架中讨论因果的非线性输入-输出算子的右互质分解问题,给出了 在不同稳定性定义下的反馈镇定和存在右互质分解之间的关系.
非线性系统的分散镇定.
本文给定输出的一个分划,寻找反馈规律,使得控制系统分解成若干个平行的、独立作用 的子系统,这就是控制系统的反馈(块)解耦问题.对于由微分代数语言描述的非线性输入输 出控制系统,证明了它具有其本身所固有的解耦结构,当且仅当给定的分划与这个解耦结构相 "匹配"时.系统可达到解耦.对于由状态空间方程所描述的非线性系统,本文用动态扩张算法 给出了其解耦结构的构造.
考虑了具有积分输入-状态稳定逆动态, 非线性不确定和未知控制方向的非线性系统的分散自适应调节. 证明了闭环系统的所有信号有界, 实现了渐近调节. 数值例子验证了设计的有效性.
摘要 本文用具紧支集的尺度函数之张量乘积构成人工神经网络的基函数,再由这个小波神经网络辨识静态与动态的离散线性系统,并且证明了依所给的方法产生的模型是收敛的.最后,用一个仿真例子,说明如何实现算法及算法的效果.
由 E,\tilde{F}_u的最大单调性,及 int(D\tilde{F}_u)∩D(E)≠φ得,E+\tilde{F}_u为 Y→2~(Y′) 的最大单调算子.再由(H_3)知 E+\tilde{F}为强制的,故由多值最大单调算子的满射性得,(1.3)存在唯一解 y∈D(E),即 y 满足(1.1).证毕.记θ为(1.1)从控制到状态 y 的解映射.现考虑其最优控制问题.设允许控制集\math...

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