多关节机器人的一种非线性反馈控制方法

本文研究了一种基于高阶线性化近似方法的机器人非线性反馈控制问题。首先,给出了多关节机器人的动力学模型,研究了一般非线性系统相对于某一标称轨迹的高阶线性近似方法,建立了高阶反馈项系数的计算公式,然后,讨论了多关节机器人的二阶近似非线性反馈控制方案。最后,给出了数字仿真结果.     

基于扩张状态观测器的车辆横摆稳定模型预测控制器设计

针对车辆横摆稳定性控制问题,本文提出一种基于扩张状态观测器的线性模型预测控制器设计方法.首先,将非线性车辆模型线性化,建立带有模型误差干扰项的线性模型,其中线性化导致的模型误差采用扩张状态观测器估计得到,并证明了观测器的稳定性.然后基于此模型设计线性预测控制器,近似实现了非线性预测控制器的控制效果,同时降低了计算量.最后,通过不同路况下的仿真实验结果,验证了所提方法的计算性能和控制效果.     

基于扩张状态观测器的车辆横摆稳定模型预测控制器设计（英文）

针对车辆横摆稳定性控制问题,本文提出一种基于扩张状态观测器的线性模型预测控制器设计方法.首先,将非线性车辆模型线性化,建立带有模型误差干扰项的线性模型,其中线性化导致的模型误差采用扩张状态观测器估计得到,并证明了观测器的稳定性.然后基于此模型设计线性预测控制器,近似实现了非线性预测控制器的控制效果,同时降低了计算量.最后,通过不同路况下的仿真实验结果,验证了所提方法的计算性能和控制效果.     

领导者–跟随者Thomson跳环系统的自抗扰控制设计

将用电磁方法悬浮起来的一对环构成领导者–跟随者系统实现对光滑参考轨线的跟踪要求. 这一任务通过设计 具有对扰动进行在线估计与补偿功能的自抗扰控制器(ADRC)实现. 本文设计方法与传统ADRC的主要不同在于领导者 和跟随者的跟踪控制器设计都是基于平坦输出的线性化近似系统. 超出线性化近似有效区域的大的高度偏差所导致的 未知非线性则被视为扰动, 这个扰动借助于线性扩张观测器进行在线估计并通过线性反馈控制器进行消除. 实验结果检 验了本文所提方法的有效性.     

基于神经网络的非线性系统近似线性化

神经网络具有同时逼近某一函数及其高阶导数的功能，这一结果为神经网络在非线性系统中的应用提供了可行的工具，本文提出了一种利用网络的近似功能的非线性系统的近似线性方法，无论系统是否满足可积条件，神经网络都可实现其对各条件的近似职分，从而构造满足系统近似线性化的反馈控制，对球－杆系统的仿真结果显示了这种方法的有效性。     

船舶操纵非线性系统的鲁棒变结构控制

本文采用伪线性化变换将船舶操纵非线性系统近似地化为线性可控正则型，并对线性化系统设计了一种连续的变结构以提高整个闭环系统的鲁棒性。该方案用于限制水域中船舶的航向航迹纠编控制中，取得了预期的结果。     

近似线性化方法综述

回顾了精确线性化方法及目前存在的主要问题,讨论了基于平衡流型和工作点邻域的状态方程近似线性化问题,研究了输入输出近似线性化在自理非最小相位或不可控非线性问题时的作用。最后对未来的研究方向进行了探讨。     

非线性NARMAX模型的ARMAX模型全局构造

给出一种复杂的、模型未知的非线性系统的全局线性化方法。该方法用时变的ARMAX模型近似描述一个非线性NARMAX模型。讨论了这一线性化方法的有界性并给出了相应线性化构造方法。仿真结果说明了该线性化方法的有效性。     

基本导抗对的对数性质及其应用

文中较详细地推导和讨论了电阻分压器及一般导抗对的对数特性。提出用双曲线函数逼近对数曲线的方法。此方法对仪表的近似线性化有一定用处,将在实际中得到广泛的应用。     

“线性”离散事件动态系统——讲座连载(下)

四、生产加工系统的“线性”建模 在建模过程中,人们总希望建立一个线性模型。因为它具有许多宝贵的性质,它有许多分析求解的方法,它较为容易处理和应用。对于非线性系统,传统角线性化方法是在工作点附近的一个邻域内,用一段直线或折线来近似,这在许多场合下是可行的,但     

广义粗糙近似算子的拓扑性质

粗糙集理论是一种处理不确定性问题的数学工具。粗糙近似算子是粗糙集理论中的核心概念,基于等价关系的Pawlak粗糙近似算子可以推广为基于一般二元关系的广义粗糙近似算子。近似算子的拓扑结构是粗糙集理论的重点研究方向。文中主要研究基于一般二元关系的广义粗糙近似算子诱导拓扑的性质,给出了基于粒和基于子系统的广义粗糙近似算子诱导的4种拓扑,研究了它们之间的关系;通过对象的右邻域系统给出了基于粒的广义近似算子诱导的拓扑的基,研究了相应拓扑的正规性与正则性;通过分析基于子系统的广义上近似算子的性质,证明了基于子系统的广义上近似算子诱导的拓扑可以转化为基于对象的广义下近似算子诱导的拓扑。     

粗糙近似算子的公理化刻画:综述

从近似空间导出的一对下近似算子与上近似算子是粗糙集理论研究与应用发展的核心基础,近似算子的公理化刻画是粗糙集的理论研究的主要方向.文中回顾基于二元关系的各种经典粗糙近似算子、粗糙模糊近似算子和模糊粗糙近似算子的构造性定义,总结与分析这些近似算子的公理化刻画研究的进展.最后,展望粗糙近似算子的公理化刻画的进一步研究和与其它数学结构之间关系的研究.     

基于覆盖的粗糙近似算子

研究Bonikowski覆盖近似算子。借助覆盖近似空间的代表元,证明了下近似算子保交、上近似算子保并、以及上近似算子单调等是相互等价的,另外给出了上、下近似算子对偶的等价条件。     

三种近似算子之间的关系

在广义近似空间中,可以从对象、知识粒以及子系统的角度构造3种不同类型的广义粗糙近似算子。文中研究了这些近似算子的基本性质与相互关系,给出了3类近似算子相同的充要条件。另外,不同的近似空间可能生成相同的基于知识粒及基于子系统的近似算子,文中给出了不同二元关系生成相同近似算子的一些充要条件。     

基于决策规则的形式背景属性约简*

在经典形式背景中,利用对象和属性间的二元关系定义一对粗糙模糊上、下近似算子,讨论算子的基本性质,指出算子与已有粗糙近似算子的关系.利用定义的粗糙模糊上、下近似算子,得到两类决策规则,即确定性决策规则和可能性决策规则.针对两类决策规则,提出下近似约简和上近似约简的概念,关于上近似约简,得到可约属性和属性协调集的判别条件,给出属性约简方法,并举例说明方法的可行性.     

On intuitionistic fuzzy rough sets and their topological structures

In this paper, lower and upper approximations of intuitionistic fuzzy sets with respect to an intuitionistic fuzzy approximation space are first defined. Properties of intuitionistic fuzzy approximation operators are examined. Relationships between intuitionistic fuzzy rough set approximations and intuitionistic fuzzy topologies are then discussed. It is proved that the set of all lower approximation sets based on an intuitionistic fuzzy reflexive and transitive approximation space forms an intuitionistic fuzzy topology; and conversely, for an intuitionistic fuzzy rough topological space, there exists an intuitionistic fuzzy reflexive and transitive approximation space such that the topology in the intuitionistic fuzzy rough topological space is just the set of all lower approximation sets in the intuitionistic fuzzy reflexive and transitive approximation space. That is to say, there exists an one-to-one correspondence between the set of all intuitionistic fuzzy reflexive and transitive approximation spaces and the set of all intuitionistic fuzzy rough topological spaces. Finally, intuitionistic fuzzy pseudo-closure operators in the framework of intuitionistic fuzzy rough approximations are investigated.     

变精度覆盖粗糙集模型的比较

介绍覆盖粗糙集和Ziarko变精度粗糙集模型,将Ziarko变精度粗糙近似算子应用于覆盖近似空间,借助引入的误差参数β (0 ≤β<0.5),给出2种变精度覆盖粗糙集模型的β上近似、β下近似、β边界和β负域的定义。讨论2种模型中β上、下近似算子的基本性质、2种模型之间的关系以及变精度覆盖粗糙集模型与其他粗糙集模型的关系。     

关于一般图形Voronoi图的近似构造法的研究

（?）1.引 言 随着计算机处理图形图象能力的增强,对计算几何理论与应用的研究,越来越为人们所重视.计算几何研究的是,如何高效处理通过视觉器官等途径得到的几何图形信息,开发高速解决几何问题的方法,从理论上探寻几何计算的复杂性与可行性,并对其性能做出评价.     

Approximation theory of fuzzy systems-MIMO case

In this paper, the approximation properties of MIMO fuzzy systems generated by the product inference are discussed. We first give an analysis of fuzzy basic functions (FBF's) and present several properties of FBF's. Based on these properties of FBF's, we obtain several basic approximation properties of fuzzy systems: 1) basic approximation property which reveals the basic approximation mechanism of fuzzy systems; 2) uniform approximation bounds which give the uniform approximation bounds between the desired (control or decision) functions and fuzzy systems; 3) uniform convergent property which shows that fuzzy systems with defined approximation accuracy can always be obtained by dividing the input space into finer fuzzy regions; and 4) universal approximation property which shows that fuzzy systems are universal approximators and extends some previous results on this aspect. The similarity between fuzzy systems and mathematical approximation is discussed and an idea to improve approximation accuracy is suggested based on uniform approximation bounds     

Approximation properties of fuzzy systems generated by the mininference

This paper discusses the approximation properties of fuzzy systems generated by the min inference. Firstly, the paper analyzes the properties of fuzzy basis functions (FBFs); Then based on the properties of FBPs, several basic approximation properties concerning approximation mechanisms, uniform approximation bounds, uniform convergency, and universal approximation are obtained. Further, the similarity and difference between the fuzzy systems generated by the product inference and by the min inference are discussed.