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1.
网络控制系统的分析与建模   总被引:80,自引:7,他引:73  
本文论述了网络控制系统的复杂性及当前网络控制系统建模中存在的主要缺点. 在考虑系统噪声、控制器动态及输出反馈的情况下,提出了多包传输、单包传输有数据包丢 失及多包传输有数据包丢失时网络控制系统的离散随机模型的统一的建模方法,并给出了网 络诱导时延合并定理.  相似文献
2.
鲁棒容错控制系统设计   总被引:35,自引:3,他引:32  
本文考虑了观测器状态反馈控制系统的容错控制问题,提出了一种对传感器失效具有完整性的控制器设计方法,进而讨论了存在参数摄动的情况,给出了鲁棒容错控制器的设计步骤并用设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献
3.
基于支持向量机的非线性系统故障诊断   总被引:30,自引:1,他引:29       下载免费PDF全文
提出了联想度的概念,并由此设计出一种自组织模糊CMAC(SOFCMAC)及其学习算法,证明了SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高等特点,用该SOFCMAC作为非线性系统观测器而生成残差,通过支持向量诊断器得到故障检测与诊断结果。对某型歼击机的结构故障进行诊断,仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献
4.
网络控制系统的能控性和能观性   总被引:16,自引:2,他引:14       下载免费PDF全文
给出了网络控制系统的定义,并基于线性时不变系统的被控对象,建立了传感器为时钟驱动,控制器和作动器为事件驱动时长时滞网络控制系统的数学模型,对网络控制系统的均值能控、均方能控、均值能观及均方能观作了定义,得到了网络控制系统能控的充分或必要条件及能观的充要条件.  相似文献
5.
基于小波神经网络的组合故障模式识别   总被引:16,自引:1,他引:15       下载免费PDF全文
胡寿松  周川  王源 《自动化学报》2002,28(4):540-543
提出了一种基于小波神经网络的组合故障模式识别方法.针对以歼击机为代表的非线 性系统中存在的多重并发故障,构造了一个多层的小波神经网络,在输入层对残差信号进行二进 离散小波变换,提取其在多尺度下的细节系数作为故障特征向量,并将其输入到神经网络分类器 进行相应的模式分类.仿真结果表明,本文方法为多重并发故障的诊断提供了有效的方法和途径.  相似文献
6.
实域粗糙集理论及属性约简   总被引:15,自引:1,他引:14       下载免费PDF全文
肖迪  胡寿松 《自动化学报》2007,33(3):253-258
本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型. 在实域粗糙集理论中,利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似,避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦. 另外,本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法,分析了约简属性集合的质量. 最后,通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性.  相似文献
7.
一种基于粗糙2模糊集集成模型的决策分析方法   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
针对信息系统为连续属性的情况,提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法,这种基于粗糙—模糊集集成模型求取决策规则的方法通过一个模糊隶属函数将连续属性值表示成模糊值,从而避免了连续属性的离散化问题,同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式,提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念,给出了粗糙—模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法,最后以自修复飞行控制系统的效能评估为例,给出了自修复效能评估的决策规则。  相似文献
8.
无限时间长时延网络控制系统的随机最优控制   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
考虑二次性能指标下线性网络控制系统的随机最优控制问题,建立了控制器为事件驱动时长时延线性网络控制系统的数学模型,证明了在无限时间情况下离散随机黎卡提代数方程解的存在性,设计出无限时间情况下线性网络控制系统的随机最优控制器,得到相应的最优性能指标的表达形式,并证明了相应的随机最优控制器可使网络控制系统均方指数稳定.最后以网络控制下的倒立摆为对象进行仿真研究,仿真结果表明该方法的正确性和有效性.  相似文献
9.
关联大系统的分散强稳定控制   总被引:8,自引:1,他引:7  
本文基于H∝理论和Riccati方程方法,给出了在第m个子系统的所有传感器均完全失效意下的强稳定定义,提出了分散强稳定控制器的设计方法,仿真结果表明,效果良好。  相似文献
10.
不确定非线性系统的模糊鲁棒跟踪控制   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
刘亚  胡寿松 《自动化学报》2004,30(6):949-953
提出了一种基于T-S模糊型的鲁捧自适应跟踪控制方法.整个控制方案在结合所有 的局部线性状态反馈控制器的基础上,引入了基于自适应神经网络的鲁棒控制器.所提出的 模糊自适应鲁棒控制器设计方法不需要求取李亚普诺夫方程的公共解,不要求系统的不确定 性项满足任何匹配条件或约束条件所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过 在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,可以 有效地对消系统的未知不确定性的影响.同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似 误差边界,弥补了神经网络的不足.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了 系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.  相似文献
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