该研究考虑了一类不确定非线性系统的全局自适应镇定问题,其中不确定性可能无法参数化。 借助差分拓扑中的统一分区技术,全局使用神经网络获得函数的近似值。 逼近理论的用处在全局自适应神经网络控制器的设计。
强跟踪容积卡尔曼滤波器在对含有模型误差和时变噪声的非线性系统进行滤波时, 容易出现性能降低甚至发散. 鉴于此, 提出一种基于变分贝叶斯的强跟踪容积卡尔曼滤波算法. 该算法运用虚拟噪声法补偿模型误差,
针对既有连续时间演化, 又含M arkov 事件驱动的一类混杂动态跳变系统, 研究L 2 2L ∞性能指标下的鲁棒滤 波问题, 只要系统遭受的外部干扰是能量有界的, 便可保证一定的预设滤波误差峰值水平
分析了不确定离散变结构控制系统的常用设计方法的优缺点, 借助s型函数提出了一种改进的离散趋近律.应用该趋近律设计的变结构控制系统, 其原点稳定性和系统平稳性都优于指数趋近律和变速趋近律, 该设计方案保
针对一类含有时变状态时滞和中立时滞的不确定性系统,提出一种新型滑模变结构控制方法.首先,基于全程滑模的思想,设计带有中立时滞项的积分型滑模面以消除趋近模态;然后,充分利用时滞下界的信息选取Lyapun
一类不确定变时滞中立型系统全局指数稳定性分析,于丽丽,杨晓光,研究了一类不确定变时滞中立型系统的全局指数稳定性问题,利用Lyapunov稳定性原理以及LMI方法,得到了该系统的全局指数稳定的充分条�
针对一类具有外部扰动的不确定广义时滞系统,首先,设计一个积分型滑模面函数,基于Lyapunov稳定性理论,并结合线性矩阵不等式等技术,给出该滑动模态方程鲁棒渐近稳定的一个充分性判据;然后,通过设计一个
利用时域和频域结合的方法, 讨论了线性不确定系统鲁棒二次最优控制问题; 提出了线性不确 定系统鲁棒二次最优的概念, 并证明了有关性质; 建立了鲁棒回差方程, 阐述了鲁棒二次最优控制系统 的分析和综合方
确定采样型滤波包括Unscented 卡尔曼滤波(UKF), 中心差分卡尔曼滤波(CDKF) 以及容积卡尔曼滤波 (CKF), 是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法, 具有估计精度高
这项研究涉及具有离散噪声不确定性,未知外部干扰和丢包的非线性离散时间随机系统的鲁棒非线性滤波问题。 本文的重点是设计一种具有预测器-校正器结构的滤波器,以便在存在乘法噪声,未知外部干扰和数据包丢失的情
