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1.
基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
定义同一个Lyapunov函数,分析了基于PD的3种常用机器人轨迹跟踪算法的稳定性和鲁棒性,得到了新的结论,PD加前馈控制按指数收敛到0,PD及修改的PD加前馈控制收敛到一封闭球,增大反馈系数可使球半径任意小,基于PD的轨迹跟踪算法对模型误差及有界不确定性干扰具有鲁棒性,实验研究验证了分析结果,并对3种轨迹跟踪算法的控制性能进行比较。  相似文献
2.
区间系统在反馈控制情况下的性能鲁棒性   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文讨论含区间对象的反馈控制系统性能鲁棒性问题,给出了检验区间系统性能鲁棒性的充要条件.当补偿器满足某种假设条件时,给出了闭环系统性能鲁棒性的有限检验结果。在有限检验的前提下,给出了补偿器在系数空间中所应满足的制约条件。  相似文献
3.
考虑极点囿于二次曲线所围成的区域且H2性能小于某给定容限下线性不确定系统的参数最大摄动区域,系统由状态空间模型描述且非线性依赖摄动参量,本文半给出参量的最大摄动区间的计算公式(对单参数情况),和最大摄动圆盘的算法(对两参数情况),并指出极点分布鲁棒性与H2性能鲁棒性在原理上的相似性。  相似文献
4.
研究一类可以用(max,min,+)等代数运算描述的具有约束的赋时Petri网的性能 鲁棒性.首先给出了此类Petri网的统一的代数描述,并将性能鲁棒性问题形式化.接着给出 了参数区间摄动情形下性能保持鲁棒性的一个充分条件.对于仅包含(min,+)和(min,max) 运算的特殊情形,得到了参数区间摄动情形下性能保持鲁棒性的充分必要条件.  相似文献
5.
针对一类具有外界扰动的严格反馈非线性系统,将Backstepping技术、预设性能控制和鲁棒控制相结合,提出一种预设性能鲁棒控制器设计方法.通过误差转换,建立系统等效误差模型,利用Backstepping和鲁棒控制逐步递推选择适当的Lyapunov函数设计预设性能鲁棒控制器.该控制策略兼顾系统的暂态和稳态性能,仿真实例表明了所提出设计方法的有效性.  相似文献
6.
针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并与在线学习方法结合,提出在线正则小波极限学习机。仿真实验结果表明,在线正则小波极限学习机克服过学习和局部最优等问题,能够实现快速在线学习,具有良好的泛化性和鲁棒性。  相似文献
7.
双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制;稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.  相似文献
8.
针对一般航天器动力学姿态控制问题, 提出了一种二阶线性自抗扰控制方法. 该控制方法对航天器系统中存在的不确定性及外界干扰具有很强的抑制能力, 且具有比较简单的结构, 解决了传统控制方法过多依赖航天器精确模型的问题. 在此基础上对航天器进行指令跟踪、抗扰性及性能鲁棒性实验, 并与带趋近律的滑模控制进行比较.仿真结果表明, 在参数不确定和外界干扰影响下, 自抗扰控制方法能获得良好的动态性能、抗扰性和较强的性能鲁棒性.  相似文献
9.
杨吉文  顾诞英  张卫东 《软件学报》2006,17(9):1989-1995
主动队列管理(active queue management,简称AQM)是一个非常活跃的研究领域.作为对终端系统上拥塞控制的一种补充,中间节点的AQM策略在保证较高吞吐量的基础上可以有效地控制队列长度.基于TCP/AQM控制论模型,使用H(最优控制理论,以解析的方法设计了新型PID控制器.该控制器的特点是:控制器由单参数调节,可以方便地实现系统标称性能和鲁棒性能的折衷.通过NS仿真并与其他算法相比较,验证了所设计的控制器的性能.结果显示,所设计的PID控制器性能优于其他算法.  相似文献
10.
对带不确定噪声方差线性定常系统鲁棒Kalman滤波,提出一般的统一的保性能鲁棒性概念.用Lyapunov方程方法,提出两类保性能极大极小鲁棒稳态Kalman滤波器.一类是寻求不确定噪声方差最大扰动域(鲁棒域),使得对于扰动域内的所有扰动,确保系统滤波精度偏差的最大下界是零,最小上界是所预置的精度偏差指标;另一类是在预置噪声方差有界扰动域内,寻求滤波精度偏差的最大下界和最小上界.通过引入不确定噪声方差扰动的参数化表示,问题转化为相应的非线性与线性最优化问题,可分别用Lagrange乘数法和线性规划(LP)方法求解.应用于跟踪系统的仿真例子验证了所提结果的正确性和有效性.  相似文献
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