An LMI approach to robust H-infinity control for uncertain singular time-delay systems

The problem of robust H-infinity control for a class of uncertain singular time-delay systems is studied in this paper. A new approach is proposed to describe the relationship between slow and fast subsystems of singular time- delay systems, based on which, a sufficient condition is presented for a singular time-delay system to be regular, impulse free and stable with an H-infinity performance. The robust H-infinity control problem is solved and an explicit expression of the desired state-feedback control law is also given. The obtained results are formulated in terms of strict linear matrix inequalities (LMIs) involving no decomposition of system matrices. A numerical example is given to show the effectiveness of the proposed method.     

基于互联网的远程控制系统时延补偿的仿真研究

本文介绍了由西门子S7—226PLC与MM440变频器组成的电气控制系统在光缆护套机速度控制中的应用，并对该系统的控制原理作了详细的阐述。     

基于神经网络的盾构液压推进系统的参数辨识

为了提高盾构液压推进系统速度控制的精度,减小建立数学模型与实际系统之间的偏差,提出基于时延神经网络和系统参数上下界值的动态系统参数辨识方法。在建立盾构液压推进系统速度控制模型的基础上,利用神经网络在待辨识参数的范围内对系统的不定参数进行辨识,搜索出更逼近实际盾构推进系统的一组参数,满足对系统输入实际信号时能够准确地得到实际系统的输出。利用盾构模拟实验台的另一组采样数据对系统辨识结果进行验证,结果表明：该辨识方法得到的模型能够逼近真实的物理系统。     

基于RBF神经网络的互联网时延预测仿真

RBF神经网络采用正交最小平方算法(OLS)决定隐层单元数目、基函数的中心和权值.该算法以每个输入样本为聚类中心,随着正交运算次数的增加,网络的输出误差平方将逐步减小到设定误差范围内,得到隐含层节点数和网络的权值.仿真表明RBF神经网络是有效的.     

延时HMM在基因剪接供体位点识别中的应用

为使得隐马尔可夫模型(HMM)能够处理非相邻可见符号之间的依赖关系,将延时机制引入标准的HMM中。该技术仅仅改变了高阶状态发射概率的计算。所有适用于HMM的算法基本保持不变。该文设计了一个一阶延时隐马尔可夫模型和一个一阶标准隐马尔可夫模型,将两者分别应用于水稻基因剪接供体位点的识别。识别结果显示,延时模型的判别能力在一定程度上优于标准模型。对那些特征很不符合的位点,延时模型给出了相对低得多的得分。     

具有非线性扰动的离散奇异时滞系统的保性能控制

为了设计系统的保性能控制器,使得闭环系统是正则、具有因果关系且稳定和性能指标有一上界,研究了扰动是满足Lipschitz条件的一类非线性离散奇异时滞系统的保性能控制问题．应用线性矩阵不等式方法,给出了系统的保性能控制器存在的充分条件,并在这些条件可解时．给出了保性能控制器的表达式．最后通过仿真实例表明了所给方法的有效性。     

时滞切换系统的时滞相关性稳定判据

考虑由时滞子系统构成的切换系统,分析其在任意切换作用下保持指数稳定性的条件．利用较为一般的Lyapunov—Krasovskii泛函构造方式及相关的解析技巧给出了以线性矩阵不等式表述的时滞相关性稳定判据;进而证明了其指数衰减率对于所有切换序列一致成立,即其完全取决于子系统的结构特征．仿真算例证实了方法的有效性．