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三I算法是模糊推理的FMP和FMT模型的有效的算法,反三I支持算法为设计模糊推理规则提出了一个新思路。讨论了基于L*和Luk逻辑系统的反向三I推理,并给出推理算法的统一形式。
研究了基于蕴涵算子Lp模糊推理的FMP反向三I支持算法及α-反向三I支持算法,给出了FMP模型的反向三I算法及α-反向三I算法的计算公式。
研究了基于蕴涵算子L-λ-0-λ-G模糊推理的FMP三I支持算法,给出了FMP模型和FMT模型的三I算法的计算公式。
提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I支持算法。
提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I支持算法。
提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I约束算法、α-反向三I约束算法。
提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法。给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法计算公式。
对含模型不确定性和未知干扰的卫星姿态系统提出了具有间接自适应模糊补偿的广义预测跟踪控制方法. 首先基于卫星姿态动力学模型设计了非线性广义预测控制律, 再利用自适应模糊系统逼近预测控制律中的模型不确定项, 使得所得到的预测控制算法可实施.证明了当卫星姿态模型中不确定项满足一定条件时, 所设计的控制律可使卫星姿态跟踪误差收敛到原点的小邻域内,并仿真结果验证了所提出方法的有效性.
针对一类参数化非线性时滞系统,采用时滞滤波器,结合backstepping的设计方法,提出了一种自适应输出反馈控制器的设计方案.放松了对非线性时滞项的要求,实现了对给定目标轨线的全局渐近跟踪,并保证闭环系统所有信号一致有界.基于Lyapunov-Krasoviskii泛函方法证明了整个闭环系统的稳定性.实例仿真说明了该方案的可行性.
采用模糊控制理论研究了二级倒立摆控制问题.运用最优控制方法设计了融合函数以降低模糊控制器的输入变量维数,大大减少模糊控制的规则数,并研究了量化因子对控制效果的影响,通过设置阈值使量化因子可自动调节,进而提高模糊控制器的性能品质.仿真和实验结果都证明这种模糊控制算法规则数少,响应速度快,有良好的稳定性和鲁棒性.
提出单输入非线性时间最优开关控制的非线性规划算法.针对不同的开关控制划分未知时间段,以时间段为变量建立与最优控制等价的非线性规划模型.构造每个未知时间段的等分龙格库塔格式,该格式不但不增加未知变量,而且可构造出不含导数的非线性规划算法.利用龙格库塔格式的收敛性和非线性规划的一阶最优性条件证明该方法的收敛性.最后以实例验证该算法.
针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统.通过引入参数周期自适应律,设计出的自适应控制策略,使跟踪误差平方在一个周期上的积分范数渐近收敛于零.通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.
介绍了一台自行研制的基于Blumlein双形成线和脉冲变压器的调制器型脉冲发生器,该发生器可以输出300kV高压脉冲,输出特性阻抗100Ω,脉冲宽度500ns,能在重复频率100Hz下稳定运行.以此为实验平台,进行了重复频率电子束源技术研究,并得到了电压300kV、脉宽500ns、重复频率50Hz的电子束输出.
本文针对一类具有二阶动态行为的多机器人系统的队形控制问题, 提出了一种分布式离散协同控制算法, 并应用代数图论和矩阵论的方法对该系统的渐近稳定性和算法的一致收敛性进行分析. 应用上述方法, 证明了确保多智能体系统渐近收敛的充要条件,得到了反馈控制参数的取值范围. 同时证明了在该充要条件下多机器人将逐步收敛到期望队形和同一运动速度. 仿真部分通过一个六机器人系统的队形控制验证了本文研究结果的正确性.
迭代辨识与控制设计的主要问题在于保证控制设计的稳定性和闭环性能的不断改善. 针对该问题,本文提出一种基于Vinnicombe距离的迭代辨识与控制设计方法. 每次迭代辨识使用上次设计的控制器,通过闭环辨识得到包含真实系统的不确定模型集合, 设计镇定这个集合的控制器;同时提出迭代辨识过程闭环性能改善条件,以及控制器的设计方法. 仿真结果显示了该方法的有效性.

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