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本文对记忆长度信息估计问题进行了论述.对于最大记忆长度信息的估计,基于循环自相关,直接使用或串接平方项的判定方法,只对系统为满Volterra系统或部分稀疏系统的情况成立.本文利用Volterra系统输出信号的线性循环自相关、非线性循环自相关以及高阶循环累积量,结合同构、组合同构、子集结构的概念和系统分阶的思想,提出了Volterra系统各阶子系统最大记忆长度信息估计方法,给出了最大记忆长度信息的判决准则,仿真结果表明:文中提出的盲判定方法可以获得更多正确的系统相关信息. 相似文献
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针对关系度不确定非线性系统, 基于模型预测控制理论和切换解析非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control, NMPC) 提出了一种非切换的解析NMPC新方法. 论证了在非切换解析NMPC控制律下, 通过坐标变换可以将闭环系统分别在关系度确定和不确定的两个子空间近似为线性系统, 得出非切换解析NMPC使闭环系统稳定的必要条件. 通过仿真实验验证了非切换解析NMPC可以达到很好的响应特性, 无需切换的特征也扩大了其应用范围. 相似文献