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本文考虑具有量化输入和输出约束的一类非线性互联系统的自适应分散跟踪控制设计. 分别针对量化参数已知和未知两种情况, 基于反推(Backstepping)设计法, 利用神经网络逼近特性, 设计自适应分散跟踪控制策略. 通过定义新的未知常量和非线性光滑函数, 设计自适应参数估计项来消除未知互联项对系统的影响. 进一步考虑量化参数未知的情形, 引入一个新的不等式来转化输入信号, 并构建新的自适应补偿项来处理量化影响. 同时, 障碍李雅普诺夫函数的引入, 确保了系统输出不违反约束条件. 与现有量化输入设计相比, 本文所提方法不要求未知非线性项满足李普希兹条件, 并且允许量化参数未知. 该设计方法保证了闭环系统所有信号最终一致有界, 而且跟踪误差能够收敛到原点的小邻域内, 同时保证输出不违反约束条件. 最后, 仿真算例验证了所提方法具备良好的跟踪控制性能. 相似文献
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曲线矢量数据压缩本质是信息压缩问题,它在计算机制图中具有十分重要作用。在分析传统矢量数据压缩方法的基础上提出一种基于向量运算的曲线矢量压缩的新方法,该方法与传统数据压缩方法的区别在于以面积为判定标准,利用面积的可叠加性提高算法的精度和效率。实验证明该算法容易实现,数据压缩量大,算法时空复杂度低且能有效地控制矢量图形的面积误差在一定范围内。 相似文献
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射频识别技术和无线传感器网络(WSN)技术是普适计算中两个最为重要的组成部分,它们各自具有不同的优点和应用领域。射频识别传感器网络,将射频识别融入WSN中,利用无线传感器网络覆盖范围广等特点,能够实现远距离的信息识别和网络整体信息的综合管理。本文探讨射频识别技术与WSN技术相融合,对其融合方案进行了比较,并分析了射频识别与WSN相互融合的状况和发展趋势。 相似文献
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