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1.
同步发电机励磁汽门综合控制由多变量非线性DAE子系统模型来描述.本文扩展了非线性常微分方程系统的反步控制方法,研究了其镇定控制问题.首先若被控系统的向量相对阶存在,那么可通过一个微分同胚和反馈控制实现系统的解耦和等价转化.然后基于等价系统,利用反步方法设计其镇定控制器,使得整个闭环系统渐近稳定.最后基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了本文所提方法的有效性. 相似文献
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研究了一类不确定时滞非线性系统的鲁棒镇定问题.不确定参数是时变未知有界的,但不一定满足所谓的匹配条件.利用线性矩阵不等式,一些充分条件被获得,保证了相应闭环系统的鲁棒稳定性,并在此基础上得出了相应的状态反馈控制器.最后,通过一个数值例子说明了该方法的有效性. 相似文献
3.
针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对二维切换系统的Fornasini-Marchesini（FM）状态空间模型,对系统耗散稳定性以及耗散镇定控制器的设计问题进行研究.首先,根据系统模型的特点,给出了二维系统（T,S,R）-δ-耗散性的定义,并提出二维切换系统渐近稳定和满足（T,S,R）-δ-耗散性的充分条件;然后利用稳定性条件和投影引理,设计了二维（T,S,R）-δ-耗散状态反馈控制器.最后,通过一个数值实例来验证所设计控制器的有效性. 相似文献
5.
针对控制器存在随机不确定性的多智能体系统,研究了所有智能体状态达到一致的控制问题.首先,假设智能体连接网络拓扑是无向、固定和连通的,而且每个个体的控制器存在相同的随机不确定性,最终得到了融合随机控制器增益不确定的闭环控制系统模型.应用基于李雅普诺夫稳定性理论、线性矩阵不等式技术和鲁棒控制方法,得到了一种保证误差状态系统渐近稳定的充分条件.进一步通过一系列矩阵变换处理技巧,将状态反馈控制器的存在条件转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题.最后应用计算机仿真验证了该控制器设计结果的有效性. 相似文献
6.
防抱死系统是汽车制动过程非常重要的基本安全措施,滑移率控制是汽车防抱死控制的重要组成部分.汽车的制动过程是一个与实时路况相关的时变、非线性、不确定系统.针对该问题开展基于模糊小波神经网络算法的滑移率控制研究.通过采用模糊小波神经网络估计系统模型的非线性、时变不易获知的部分,结合等效控制思想来构造滑模控制法则,从而实现期望的滑移率控制.Matlab-simulink仿真结果表明,所设计的算法具有良好的鲁棒性能,能有效、快速地到达期望的滑移率. 相似文献
7.
本文讨论了随机噪声影响下马尔可夫跳变系统的弹性动态输出反馈控制问题.在系统随机干扰和控制输入扰动的情况下,设计的弹性控制器可以确保闭环系统的依概率渐近稳定性.通过运用随机微分方程理论和线性矩阵不等式技术对系统进行稳定性分析,获得了系统依概率渐近稳定的充分条件和控制器增益.最后通过数值算例和直升机系统仿真验证了所提弹性动态输出反馈控制方法的有效性. 相似文献
8.
针对一类参数不确定时变时滞线性系统,研究了鲁棒最优Ｈ∞ 控制器的设计问题．首先利用积分不等式和引入自由权矩阵的方法,得到了系统稳定及Ｈ∞ 反馈控制器存在的充分条件;然后将其转化为线性矩阵不等式（ＬＭＩ）表示,通过线性矩阵不等式的可行解构造控制器,
保证了闭环系统渐近稳定且满足一定的Ｈ∞干扰抑制水平,得到的稳定化条件是依赖时滞大小且不要求时滞函数的导数信息,即适用于时滞快速变化的系统．算例表明了该方法的可行性． 相似文献
9.
针对船舶线性横摇系统,设计了一种基于执行依赖启发式动态规划（ADHDP）方法的在线学习最优减摇鳍控制器.在设计过程中直接使用输入输出数据获取系统状态值.利用评价网络来逼近针对船舶减摇鳍控制系统设计的性能指标函数,并通过执行网络获得最优控制律,这两个网络都是多层前馈神经网络,即反向传播（BP）神经网络.在训练过程中,这两个神经网络不仅可以使用实时测量数据,也可以减少船舶横摇模型的内部误差和不确定性干扰的影响,从而提高系统的鲁棒性.最后,仿真结果表明所提出的ADHDP控制器对于降低船舶横摇有很好的控制效果. 相似文献
10.
本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性. 相似文献
11.
基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的可行性.最后,给出一个例子验证了所提出策略的有效性. 相似文献
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人工神经网络在天气预报中的应用研究 总被引：14，自引：4，他引：14
介绍了将人工神经元网络用于灾害性天气（暴雨）预报研究的情况，分析了天气预报问题的数学提法及困难所在，神经元网络用于天气预报的原理，暴雨预报的特点及我们对网络模型的改进。结果表明，神经风格确可通过学习从原始数据中提取足够的分类信息，达到较好的预报准确率，值得进一步研究。 相似文献
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O. Senkal 《Russian Meteorology and Hydrology》2018,43(1):49-55
This study creates a database on incoming solar radiation using artificial neural networks (ANN) and information on altitude, air temperature and pressure, water vapor pressure, dry air density, water vapor density, and mixing ratio obtained at five weather stations in Turkey. The coefficients of correlation of the calculation results for three regimes of air density with observational data for the training sample (2000–2001) are 99.24%, 99.82%, and 96.67%; for the testing sample (2002), 95.97%, 82.32%, and 95.11%. These values indicate that the usage of artificial neural networks and data of at-mosphere parameters is a correct and effective method for estimation of solar radiation and creation solar databases. 相似文献
14.
针对一类低轨道磁控立方星,提出一种在线加权式多模型自适应跟踪控制方法,使得卫星姿态能够根据指令实现较大角度的机动,并将误差保持在容许的范围内,达到满意的动态性能.首先,在卫星的几个姿态平衡点处建立控制系统模型,通过模型匹配度指标值,在线调整加权式多模型控制算法;其次,在多模型控制回路中引入动态自适应神经网络,充分利用其结构和参数均可以在线自适应调节的特点,以消除卫星在轨运行时受到的地球磁场变化的影响,并抑制不确定的外部干扰,提高系统鲁棒性能;最后,以某立方星为对象,进行仿真验证,结果表明所提方法是有效的. 相似文献
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利用神经网络从118.75 GHz附近通道亮温反演大气温度 总被引：1，自引：1，他引：1
为了准确快速地从118.75 GHz附近六通道亮温计算大气温度,作者开展了利用人工神经网络技术反演大气温度的数值模拟研究。与线性统计反演算法比较,海面上大气温度反演的总体均方根误差减小17%,陆面上大气温度反演的总体均方根误差减小15%。两种下垫面条件下的温度反演结果表明,近陆面的温度反演结果优于近海面的温度反演结果。另外,对温度廓线垂直结构反演性能的分析结果表明,对于具有较厚逆温层结构的温度廓线,神经网络反演对廓线的复现能力优于线性统计反演。 相似文献