广义离散随机线性系统的马尔可夫估计

本文讨论了带有脉冲模的广义离散随机线性系统Exk=Φxk-1+гwk-1,yk=Hxk+vk的马尔可夫状态估计问题,得到了这个估计的递推算法.     

广义离散随机线性系统自校正最优预报器

运用现代时间序列分析[1]的方法研究广义离散随机线性系统最优及自适应状态估计.将状态估计转化为输出预报和白噪声估计,从而提出了系统的最优预报器,并且证明最优预报器对于初始值的选取渐近稳定.在噪声统计未知时提出了自校正预报器.仿真例子说明了其有效性.     

广义离散随机线性系统的状态估计

本文讨论了广义离散随机线性系统的状态估计问题,得到了一种比较实用的系统状态预测和滤波估计的递推算法。     

具有不确定噪声的连续广义线性系统的鲁棒状态估计

本文讨论了一类具有不确定噪声的连续广义线性系统的鲁棒状态估计问题，文章提供了一种比较实用的状态估计方法，针对噪声不确定性。文章采用对策论的基本原理，导出了 一种最小化不确定下最坏性能的极小极大鲁棒状态估计器。     

广义离散随机线性系统最优递推估计

运用新息理论和射影的方法，提出了广义离散随机线性系统阳优递推滤波，预报和平滑估计算法，在一定条件下证明了最优递推估计的渐近稳定性。所得的结果可用于正常离散随机线性系统。‘     

广义离散随机线性系统的降价估计

该文讨论广义离散随机线性系统的状态估计问题,给出了一种降阶估计方法,该方法可直接估计系统的部分状态或系统状态的某个线性组合.     

广义离散随机线性系统的降阶估计

该文讨论广义离散随机线性系统的状态估计问题，给出了一种降阶估计方法，该方法可直接估计系统的部分状态或系统状态的某个线性组合．     

广义离散随机线性系统最优滤波·预报和平滑估计的统一格式

本文运用新息和射影的方法研究了广义离散线性系统最优状态估计，将状态估计转化为输出预报估计和白噪声估计，提出了广义离散随机线性系统最优滤波、预报、平滑估计的统一格式。     

广义离散随机线性系统最优递推预报方法及其渐近稳定性

讨论广义离散随机线性系统最优状态估计问题,运用新息理论和射影的方法提出了广义离散随机线性系统最优递推预报器和滤波器,证明了递推预报器对于初始值的选取渐近稳定.     

不确定随机系统的满意估计问题研究

基于LMI技术给出了一个满足期望误差方差和快速性指标的满意状态估计器的设计方法.该方法避免了使用矩阵秩的条件,因此适用于参数及噪声强度不确定的随机线性系统,而且便于使用计算机求解.文中所给出的数值算例说明了该方法的有效性.     

故障系统的状态估计

本文讨论故障系统的状态估计问题.文中给出了在故障检测滤波器误差方程基础上,利用未知输入观测器或逆系统算法,根据输出误差估计状态误差,从而得到故障系统状态的估计方法.文中还给出了一个数字仿真例子.     

线性系统的鲁棒状态反馈控制器

本文基于线性系统的状态反馈特征结构配置结果和矩阵特征值灵敏度分析理论,提出了线性系统的一种鲁棒状态反馈控制器,它在满足闭环系统特性要求的前提下,使得闭环极点关于系统参数摄动具有最小的灵敏度.     

线性离散时滞系统鲁棒严格耗散控制

提出线性离散时滞系统的耗散控制问题,研究无记忆状态反馈控制律存在的条件及 相应的控制器设计方法,以使相应的闭环系统渐近稳定,同时具有严格(Q,S,R)-耗散性.进 一步考虑耗散的不确定性,研究不确定系统鲁棒严格耗散控制的分析与综合问题.结果表明, 鲁棒耗散控制器存在的条件和综合问题等价于线性矩阵不等式(LMI)的可解性问题.     

一类输入受限的随机自校正控制器

本文提出了一种输入同时受到幅值和速度约束的随机广义自校正控制器。该控制器采用加权项的非线性特征抵消输入非线性的新方法，将在线选择加权项与预选加权因子结合起来，对于具有有限增益稳定的非最小相位系统，给出了自适应算法的稳定性和全局收敛性分析。     

非线性时变随机系统状态及参数的实时联合估计

在文[1]中,我们给出了一种用于一类非线性时变随机系统的带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器,可以估计出快速变化的系统状态.本文推广了文[1]的结果,使其可处理一般的非线性测量.同时,给出了一种状态及参数的联合估计方法.所做大量仿真研究表明,本文方法具有良好的实时性及动态跟踪性.     

非线性NARMAX模型结构与参数一体化辨识的改进算法

本文针对现有辨识算法所存在的缺陷,作了如 下改进工作：提出了一种新的模型选项准则（[ERR]准则）,克服了原[err]准则易导致 冗余项被错误选入的缺陷,保证了模型结构的正确辨识;对原算法做了较大改进,克服了原 算法使用时遭遇的存储困难问题,极大程度地改善了辨识算法的数值稳定性．理论分析及仿 真结果均证明了改进算法的优越性及有效性．