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搜索结果: 1-15 共查到数学 非线性系统相关记录26条 . 查询时间(0.205 秒)
This paper develops a singularity-free adaptive tracking control scheme for a general class of multi-input and multi-output uncertain discrete-time nonlinear systems with non-canonical control gain ma...
系统辨识”旨在利用输入-输出数据建立系统的数学模型。一般说来,实际系统是时变的、非线性的、且存在随机干扰,而线性系统只是实际系统在工作点附近的近似,因而从随机、非线性角度研究辨识问题有重要的科学意义和实际应用价值。当前,基于网络的分布式估计与优化是多个学科交叉研究的热点,但当目标函数的极小值点可能随时间变化时,还缺少相应的理论工具。
This paper presents a new study on adaptive state feedback output tracking control problem for uncertain discrete-time nonlinear systems in a general non-canonical form. Time-advance operations on the...
采用Razumikhin 方法研究一类随机时变时滞非线性系统的状态反馈镇定问题. 利用随机系统的Razumikhin-Mao 理论和反推设计方法, 设计系统的状态反馈控制器, 所设计的控制器能保证闭环系统的平衡点为依概率全局渐近稳定的. 所提出的方法能够彻底地去掉关于随机时变时滞非线性系统传统结果中所要求的时滞导数的限制. 仿真示例验证了所提出状态反馈控制器的有效性.
针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器, 通过Lyapunov 函数法, 推导出使闭环系统参数稳定且满足H∞ 性能指标的充分条件. 仿真结果表明, 所设计的H∞ 控制器能有效地稳定非线性系统, 并且具有一定的H∞ 性能指标.
研究一类带有时变时滞的非线性系统的指数稳定性问题.通过构造适当的 Lyapunov-Krasovskii 泛函, 并结合使用 Newton-Leibniz 公式和自由权方法,对这类系统建立了以线性矩阵不等式表达的依时滞的指数稳定的新的充分条件; 对于带有常时滞的一类非线性系统, 给出了系统指数稳定的判据, 并以数值例说明所获结果的有效性.
在传统同伦分析法(HAM)的基础上,新方法(PHAM)通过引入一个预测参数及相关条件来预测一个非线性微分系统是否具有多个解,通过将此方法分别应用到两个非线性微分系统中,成功地获得了相应系统多个有效的解析近似解.
研究一类非线性系统的观测器设计问题. 基于输入输出线性化方法提出了一类非线性系统的观测器设计. 并且此非线性系统具有多输入多输出的特点,证明了在适当条件下, 提出的观测器保证了观测误差渐近趋于零.仿真例表明了所得结果的有效性.
讨论一类非线性系统的迭代学习控制, 系统非线性动态对状态不快于多项式增长, 而量测方程含有噪声. 控制序列并非直接输给系统, 而是先经过死区、预载及饱和等非线性函数. 递推地给出了学习控制序列, 并证明它的有界性及最优跟踪性.
Suitability是指由隐式龙格库塔法解得的非线性方程组存在唯一解.研究了对于多导块方法的LD-suitability,以前的研究结果成为了特例.
本文通过利用辅助方程的新解和一个合适的提设求出两个非线性系统的新的精确解,此方法可以用于求其他非线性系统的精确解.
卷期页码:第27卷 第9期 (2006年9月) P.1056 文章编号:1000-0887(2006)09-1056-09 一类不确定非线性系统的适应H-infinity控制 慕小武1,郭晓丽2,程桂芳1 1.郑州大学 数学系,郑州 450052;2.郑州轻工业学院 数学系,郑州 450002 摘要:主要讨论了一类具有不确定参数的非线性系统的通过适应输出反馈达到干扰衰减的问题.通过构...
Abstract本文提出了一种新的非线性系统Volterra级数模型辨识方法,为非线性系统辨识中 的“维数灾难”问题提供了一种满意的解决.算法中参数空间分割和模型辨识同时完成,降 维依据采用输出拟合结果的均方误差,最终得到输出拟合均方误差意义上的准最优解.本算 法也可以作为非线性系统模型的结构辨识算法,并可以直接推广应用于其它很大一类非线性 系统模型.仿真试验结果表明,算法计算量小,精度高...
Abstract本文将支持向量回归方法应用于非线性系统辨识问题.基于高斯支持向量回归及ε不敏感损失函数的基本思想,本文提出一个非线性系统辨识的新算法,并将其与用于系统辨识的径向基函数神经网络进行了比较.模拟实验表明,支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具.
Abstract对仿射非线性系统全维观测器设计方法进行了讨论,提出了一种设计方法.该方法基于微分Riccati方程的正定解,观测器的增益矩阵通过Riccati方程的正定解给出,因而观测器增益矩阵为时变的.通过坐标变换,用李亚普诺夫方法对观测器的存在性进行了论证.对一个实际模型的仿真分析表明了该方法的实用性和正确性.

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