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本文给出了广义预测自校正控制器的递推算法,用递推平方根法代替最小二乘法估计参 数,改善了计算精度,比牛津大学克拉克等人的算法节省了计算时间.仿真实验表明,该控制 器对系统时延与阶次有很好的鲁棒性,性能优于PID调节器、广义最小方差自校正器与极点 配置自校正器,有较强的抑制干扰能力.
本文给出了加权多步预测控制(WLPC)[1]的递推自适应算法,该算法将每个采样时刻 WLPC算法中计算量很大的极点配置方程求解问题化为一步递推的算法,大大减少了在线计 算量,从而使WLPC成为一种实际可行的算法,本文还证明了其闭环稳定性.
本文研究了定常2-D系统Roesser模型在控制能量受限下的完全能控性,得到了一个 充分必要条件,并对一种特殊的2-D可分离分母系统给出了控制能量受限下完全能控的一种 非常简洁的代数条件.
该文提出了一种仅用输入和输出信号实现的变结构控制方案.引入了一个严格正实的比 较模型和具有适当逻辑切换的状态变量过滤器.文中分别讨论了系统建模部分的相对阶为1 和大于1的情况.当相对阶为1时所设计的系统能实现滑模控制.在相对阶大于1的情况下 尚须引入一个符号跟随系统,证明了所设计的系统全局有界稳定.理论分析和仿真表明了该 文算法对系统的参数不确定性和结构不确定性具有一定的鲁棒性.
提出了独立边界的自增强算法.使用反复随机搜索获得各种可能的独立边界轨迹;使 用搜索轨迹的自增强代替过去的固定点的领域增强方法;采用搜索轨迹的积累技术代替过去的 迭代操作.实验证明:该方法克服了过去的方法对噪声和局部错误极度敏感的缺点,能够在进行 边缘增强的同时有效地抑制噪声.
本文对于对角摄动利用相似变换给出了特征值的一种上界.该上界计算简单,使用方便, 并且保守性小.
本文提出了一种新的多变量解耦极点配置自校正前馈控制器,它具有使伺服跟踪性能和 随机调节性能两者均优的组合自校正特性.仿真例子说明了其有效性.
研究将现代鲁棒控制理论的一些思想和方法用于多变量控制系统的整体性容错控制问 题,指出执行器和传感器发生故障实际上可以看作系统所呈现的某种结构式不确定性.在此 基础上,分别就系统可能存在执行器故障、传感器故障以及执行器和传感器同时发生故障等情 况,给出系统具有二次稳定性、整体性的充要条件.
本文利用H∞设计理论提出了一种多变量系统敏感性及鲁棒性综合最优的解耦设计方 法,证明了单变量系统所能达到的最优敏感性及鲁棒性指标值仅由被控对象右半平面的零极 点决定,而与左半平面的零极点无关.另外,本文对谱分解及模型匹配问题的求解算法作了改 进,给出了一个算例.
本文对多变量自校正解耦控制算法[1]进行了稳定性和收敛性分析.结果表明:该算法 即使用于非最小相位系统仍然具有全局收敛特性,即以概率l输入输出向量采样均方有界, 广义跟踪误差向量条件采样均方极小.
本文研究了线性时不变系统的学习控制问题.在多步控制修正下,得到了几个充分条 件.数字例子表明,多步控制修正可较单步修正具有更好的鲁棒性.
多层前向网络的随机学习新算法及其工业应用.
本文提出一种具有k步增量预估器的多变量自校正控制算法,使其对负荷扰动有较强的 克服能力;并引入辅助控制作用,使算法适用于多时滞系统.该算法用于造纸机的纸张定量和 水份控制,结果令人满意.
研究了由多个不确定对象串联所构成的多线性凸多面体对象族的鲁棒镇定问题,在对控 制器的结构进行某些假设的条件下,给出了控制器鲁棒镇定对象族的充分必要条件是它同时镇定 所有的顶点对象.
已知摄动多项式 ,其中诸系数ai(r)(i=0,1,……,n)皆为实变量r 的多项式函数,又设标称多项式p(z,0)是Schur稳定的.这里给出最大摄动区间(rmin, r max)的计算方法,以使对这区间的所有r,多项式p(z,r)都是Schur稳定的.

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