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This paper presents a quantized output feedback model reference adaptive control (MRAC) scheme for a class of single-input and single-output discrete-time linear time-invariant systems with unknown pa...
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,能保证闭环系 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.
本文提出了一种σ校正混合自适应控制律,并且证明在对象具有相加和相乘未建模动 态(unmodeled dynamics)的情况下,若采用文中所给出的混合自适应控制系统结构,这种σ 校正混合自适应控制律可保证闭环系统中的所有信号有界,并且对于任何有界初始条件,系 统具有小的均值残余跟踪误差.数学模拟结果表明,本文所提出的混合自适应控制律优于相 类似的全连续和全离散自适应控制律.
对美国加州伯克利大学Li-Xin Wang1993年提出的模糊自适应控制方案的稳定性 条件进行了研究,证明了两个新的结论:1)原来的监督控制可以取消;2)渐近稳定的条件可由 w(t)平方可积放宽到w(t)→0.在此基础上,提出并证明了一种模糊自适应控制的新方案,它 能在任何情况下保证闭环渐近稳定,并在一定条件下还能保证参数收敛.对一阶不稳定与二 阶混沌两个控制对象的仿真实验结果表明,新方案...
非线性自适应控制系统中,当工作点发生转移时,被控过程的增益有时会有很大的变化, 这对使用广义最小方差控制的自校正控制器来说会产生一定的影响.文中对这种影响机理进行了 讨论,并针对单变量系统提出两种合理的解决方法.
本文研究了具有混合自适应律的直接型模型参考自适应控制.对这种混合的MRAC方 案,我们严格地证明了闭环系统的所有信号都有界,同时得到了跟踪误差满足e1∈S(μ2(△2+ △2∞)+d20+1/a20).同文献[1]的控制方案相比,这种具有混合自适应律的直接型模型参考自适应 控制具有如下优点:1)实现过程中计算量大大减小;2)具有更好的鲁棒性.
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网 络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一 系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估 计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器.
超稳定性理论是自适应控制稳定性证明的有力工具,但至今它只限于确定性系统.通过 对超稳定性理论进一步研究和算法结构变化,本文给出了利用超稳定性理论证明随机自适应 控制(特别是Goodwin的随机逼近法)的稳定性.结果表明,与目前的证明方法--Martingale 函数法和Ljurg的ODE法相比,超稳定性方法有相当的优越性.它不需要象Martingale 函数法那样去构造一个相当困难的随机L...

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