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提出一种针对线性M IMO 离散系统的切换控制方法. 该切换控制方法不仅利用了系统输出误差, 而且利用 了控制器的状态变量信息, 使系统具有理想的动态响应特性. 算法需要较少的被控对象信息, 实时计算
充分考虑辐射源信号覆盖范围带来的观测约束, 提出一种基于动态区间划分的多模型切换轨迹优化算法. 该算法根据可探测区域内的观测器构造子区间划分特征向量, 在不同的控制层使用相应的切换策略分别设计观测器
具有量子行为的粒子群优化(Quantumbehaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimizatio
研究一类不确定严反馈非线性系统的跟踪控制问题. 通过采用单一神经网络逼近系统的所有未知部分, 提 出一种新的鲁棒自适应控制设计方法. 该方法能直接给出实际控制律和自适应律, 有效地解决现有方法中存在的
针对类似板球系统的一类高阶、强耦合、不确定非线性系统, 利用backstepping 算法的思想, 提出以多个低 阶自抗扰控制器级联实现控制的方法. 通过各低阶自抗扰控制器的扩张状态观测器观测出各级对
一类欠驱动机械系统的非线性控制
在本文中,我们集中于一类非线性非最小相位系统的输出反馈跟踪控制问题。 为了限制不稳定的内部动力学,引入了输出重新定义方法以使内部动力学的稳定性取决于新定义的输出的稳定性,因此我们只需要考虑新的外部动力
通用模型控制(CMC) 算法的参考轨迹是一条标准的二阶曲线, 该控制器的参数具有明显的物理意义, 控制 器参数整定方便. 将通用模型控制算法与非线性观测器结合, 在线估计控制器的参数, 从而构成自适应
讨论了一类含未知参数的非线性系统的自适应无源化问题.通过引入切换拓宽可反馈无源化对象的范围,在控制项前面的系数是未知参数线性函数的条件下构造出自适应无源反馈规律.在该条件不满足时,基于无源性分析给出了
迭代学习控制方法应用于网络控制系统时,由于通信网络的约束导致数据包丢失现象经常发生.针对存在输出测量数据丢失的一类非线性系统,研究P型迭代学习控制算法的收敛性问题.将数据丢失描述为一个概率已知的随机伯
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