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针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题，设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁 棒非脆弱控制器。首先，给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系 统，根据李雅普诺夫稳定理论，进行了鲁棒
利用H ∞控制方法, 讨论了含有时变参数不确定性和执行器故障的Delta 算子系统鲁棒可靠性 控制问题。 通过将故障执行器输入视为能量有界的干扰信号, 并利用H ∞范数与R iccat i代数矩阵不等
研究一类不确定非线性时变时滞系统的鲁棒H∞滤波问题,其中假定非线性项满足全局Lipschitz条件.利用S-procedure方法处理非线性项,避免了在Lyapunov-Krasovskii泛函导数中
研究带有非线性不确定参数的线性系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。讨论一种有很强实际 应用背景并允许带有二次不确定参数的模型, 研究该系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。以 LMI 的形 式给出了判据,并举例
一类具有马尔可夫跳跃参数和时变时滞的Ito disype型随机系统的鲁棒耗散控制问题。 基于Lyapunov-Krasovskii 功能方法开发了一种无记忆状态反馈耗散控制器,从而使闭环系统具有鲁棒的
利用确定性鲁棒控制方法对参数摄动的最坏情况进行研究, 设计出的控制器具有较大的保守性和较高的控制成本. 针对这一问题, 建立范数有界型参数不确定性系统模型, 分析系统性能的置信概率与参数不确定性随机向
针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统, 研究了鲁棒状态估计问题, 基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论, 给出一种Kalman 形式的递推滤波算法. 对于测量数据丢失的问题, 采用已知概
为了解决在传输延时、测量的不灵敏性及设备的物理特性等因素产生的时滞问题和建模误差以及系统工作环境变化会带来不确定因素的问题,采用线性矩阵不等式方法,研究一类控制输入时滞和关联时滞均为时变时滞的不确定时
1、matlab实现原文例子；2、Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性，但观测器设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式，当系统维数较高时，往往难以实
描述了两个线性控制系统间的广义相似性, 并研究了具有广义相似结构的组合系统二次鲁棒 分散镇定问题,给出了可二次鲁棒分散镇定的一个充分条件及控制器。 研究表明,若系统具有相似结构, 则其控制器的设计将
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