多时滞的Lurie系统的时滞相关绝对稳定性准则

给出了具有多个时滞的Lurie型控制系统的绝对稳定的一个新的准则，利用一个改进的矩阵不等式给出了系统绝对稳定的一个新时滞相关准则，与现有的结果相比，具有较小的保守性．     

基于自相似性的网络信息流延时特性仿真

网络控制系统中由于网络的介入 ,使得状态信息和参考信息的传输延时具有随机性 .本文研究网络控制系统中信息流的延时和丢包特性 ,从网络中信息流的本质属性———自相似性出发 ,给出了产生自相似信息流的方法 ,借助于通用系统仿真语言GPSS研究了一类网络控制系统的延时特性 ,指出网络中信息流的延时和自相似程度以及采样速率之间的定性关系 .     

循环码纠错在编译码中的应用

分析了循环码的数学原理，探讨了具有较强检、纠错能力的循环码实现方法，结合实例讨论了其在编码、译码中的具体应用．     

反向响应时滞过程PID控制器设计新方法

基于常规单位反馈控制结构，研究了工业中常见的反向响应过程的特性，给出了PID控制器的解析设计新方法．通过提出期望闭环传递函数．解析地推导出PID控制器的形式，同时分析了闭环控制系统所能达到的控制性能和鲁棒稳定性．由此给出了控制器参数的调节规则．该PID控制器的突出优点是可以进行单参数整定，通过单调地调节控制器参数，实现闭环系统的标称性能和鲁棒稳定性之间的最佳折衷．仿真实例验证了该方法优于其他方法．     

基于网络远程控制滑模变结构控制策略

基于网络远程控制循环中存在随机通信延迟时间,影响控制循环的稳定性.提出采用滑模变结构控制来消除控制循环中随机通信延迟时间对稳定性的影响,研究了滑模变结构控制的实现方法、滑动平面求解、控制函数的实现等.滑模变结构控制的仿真结果与远程机器人直接控制结果的对比表明,前者能够保证在存在随机通信延迟时间时控制系统的稳定,证明了滑模变结构控制应用于机器人远程控制的合理性.     

一阶脉冲时滞微分方程解的全局存在性

考虑具有变时脉冲的时滞微分方程初值问题x′(t)=f(t,x(t-h)),t≠τk(x),Δx=Ik(x),t=τk(x),k=1,2,…，x(t)=φ0(t),t∈[t0-h,h0],x(t0 0)=x0,获得了其解全局存在的充分条件     

具有多个无界时滞中立型系统的渐近稳定性

对于带有多个无界时滞的线性和非线性中立型系统的零解渐近稳定性，给出一些新的充分条件，推广并改进了有关的研究．     

单项工程造价的快速测算方法

快速而正确地测算单项工程造价是项目可行性研究的关键环节．本文选定常见的住宅工程作为典型工程案例讨论单项工程造价的测算方法，并分析影响单项工程造价的修正系数，提出快速测算拟建单项工程造价的具体方法．     

一类变系数多时滞差分方程解的振动性

讨论了变系数时滞差分方程x(n 1)-x(n) ∑pi(n)x(n-ki)=0的解的振动性,并运用了一些新的技巧,在一定的条件下得到了其解振动的充分条件,并对现有文献中的某些结果进行了改进和推广.     

An extended nonlinear state predictor for a class of nonlinear time delay systems

An extended nonlinear state predictor (ENSP) for a class of nonlinear systems with input time delay is proposed. Based on the extended Kalman filter (EKF), the ENSP first estimates the current states according to the previous estimations and estimation errors, next calculates the future state values via the system model, and then adjusts the values based on the current errors. After a state predictive algorithm for a class of linear systems is presented, it is extended to a class of nonlinear time delay systems and the detailed ENSP algorithm is further proposed. Finally, computer simulations with the nonlinear example are presented, which demonstrates that the proposed ENSP can effectively and accurately predict the future states for a class of nonlinear time-delay systems no matter whether the state variables change quickly or slowly.