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111.
通过分析拟线性系统的稳定性,得到了一类拟线性脉冲控制系统渐近稳定的一个充分条件,由此为这类系统设计了脉冲控制器,解决了这类线性系统的镇定问题,进一步分析了这类拟线性脉冲系统的鲁棒性。  相似文献   
112.
基于有限元法与田口法的V形件冲压仿真参数稳健设计   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种有效的冲压仿真参数稳健设计方法,该方法将有限元分析方法和田口法有效结合.以V形件冲压过程为对象,首先分析各建模参数对稳健性仿真实验设计的影响,并就各因子的水平选择进行了研究,寻求有利于提高稳健性的建模参数组合.利用有限元软件ABAQUS建立了V形冲压件的有限元仿真模型,得到仿真实验设计结果.运用田口分析方法,进行了V形件冲压加工建模参数的稳健性设计分析,给出了实物试验结果,对仿真实验结果进行了验证分析.本研究为有效进行稳健设计提供了一种简单、实用的方法.  相似文献   
113.
采用模糊直接控制方法,针对一类非线性多入多出系统,提出了一种带有连续鲁棒项的鲁棒自适应控制方法.在此基础给出了高阶多入多出系统的鲁棒自适应的后推设计方法.在鲁棒项合理简化的情况下,给出了系统Lyapunov意义下的稳定性证明,简略分析了各设计参数的物理意义及其对系统性能的影响.理论分析和仿真实验均显示,本方法可以使系统全局渐近稳定,且选取恰当的设计参数可保证系统对输入信号的跟踪达到任意精度;并且由于鲁棒项的引入可使系统的设计更具灵活性.  相似文献   
114.
针对粗差含量较高的点云平面拟合,提出具有最小截断二乘(LTS)稳健初值的拟合算法.首先采用随机抽样的方法计算平面方程系数的LTS估值,选择稳健的绝对偏差中位数作为初始单位权中误差,然后再进行选权迭代.这样既保证了选权迭代法较高的估计效率,又可以保持LTS方法的稳健性.实验结果表明,具有LTS稳健初值的选权迭代法对于粗差含量较高的点云数据仍然稳健,可以得到准确的平面方程.  相似文献   
115.
基于鲁棒频域响应近似设计方法与序列控制器设计方法,提出了一种线性多变量系统分散鲁棒控制器的设计过程,在序列控制器设计的每一步,单个鲁棒控制器用鲁棒频域响应近似法获得,并使用频域响应近似法进行控制器降价,整个过程应用于非最小相应搅拌机系统的分散鲁棒控制器设计。  相似文献   
116.
研究了具有非线性扰动的离散不确定带有状态时滞和输入时滞系统的鲁棒稳定性问题.以线性矩阵不等式的形式给出了可设计系统状态反馈控制律的充分条件,当条件满足时设计出系统状态反馈控制律,从而使闭环系统渐近稳定.  相似文献   
117.
应用Lyapunov泛函方法和拓扑度理论研究了时滞区间静态神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了一些实用的判据。  相似文献   
118.
基于LMI的鲁棒MPC及其在三容系统中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
多容器流程系统的流量系数等往往存在不确定性,基于线性矩阵不等式(LM I:L inearM atrix Inequality)理论和模型预测控制原理,讨论了模型不确定系统的鲁棒MPC(Model Pred ictive Control)算法和准最小最大鲁棒MPC算法。最后给出了对三容系统的仿真结果,并将两种方法进行了比较。结果表明,采用准最小最大MPC方法时系统的性能更优越。  相似文献   
119.
摘要:
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
  相似文献   
120.
针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。  相似文献   
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