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1978年 | 7篇 |
1977年 | 9篇 |
1966年 | 2篇 |
1959年 | 2篇 |
Aiming at the tracking problem of a class of discrete nonaffine nonlinear multi-input multi-output (MIMO) repetitive systems subjected to separable and nonseparable disturbances, a novel data-driven iterative learning control (ILC) scheme based on the zeroing neural networks (ZNNs) is proposed. First, the equivalent dynamic linearization data model is obtained by means of dynamic linearization technology, which exists theoretically in the iteration domain. Then, the iterative extended state observer (IESO) is developed to estimate the disturbance and the coupling between systems, and the decoupled dynamic linearization model is obtained for the purpose of controller synthesis. To solve the zero-seeking tracking problem with inherent tolerance of noise, an ILC based on noise-tolerant modified ZNN is proposed. The strict assumptions imposed on the initialization conditions of each iteration in the existing ILC methods can be absolutely removed with our method. In addition, theoretical analysis indicates that the modified ZNN can converge to the exact solution of the zero-seeking tracking problem. Finally, a generalized example and an application-oriented example are presented to verify the effectiveness and superiority of the proposed process.
相似文献The opaque property plays an important role in the operation of a security-critical system, implying that pre-defined secret information of the system is not able to be inferred through partially observing its behavior. This paper addresses the verification of current-state, initial-state, infinite-step, and K-step opacity of networked discrete event systems modeled by labeled Petri nets, where communication losses and delays are considered. Based on the symbolic technique for the representation of states in Petri nets, an observer and an estimator are designed for the verification of current-state and initial-state opacity, respectively. Then, we propose a structure called an I-observer that is combined with secret states to verify whether a networked discrete event system is infinite-step opaque or K-step opaque. Due to the utilization of symbolic approaches for the state-based opacity verification, the computation of the reachability graphs of labeled Petri nets is avoided, which dramatically reduces the computational overheads stemming from networked discrete event systems.
相似文献钢渣骨料的多孔结构对沥青混合料低温抗裂性能影响的宏细观机制尚不掌握, 不利于钢渣骨料沥青路面长期性能的有效保持。针对此不足, 基于室内低温弯曲试验, 构建了可表征钢渣骨料多孔结构的沥青混合料小梁试样精细化离散元模型, 进而开展了不同的钢渣孔隙率和开口孔隙沥青填充度下的虚拟低温弯曲试验, 量化分析了钢渣多孔结构对试样整体强度和细观断裂性能的影响规律及机制。试验研究结果表明: 多孔钢渣骨料仅可替代粒径大于2.36 mm的粗骨料, 控制钢渣加热温度并延长湿拌时间可确保沥青胶浆充分填充钢渣骨料表面孔隙; 离散元数值模拟结果表明钢渣骨料表面开口孔隙附近出现应力集中, 裂缝贯通钢渣开口孔隙; 钢渣骨料表面孔隙率越高, 则峰值应力越低, 裂缝越易从开口孔隙处发育; 峰值应力随钢渣骨料表面开口孔隙沥青胶浆填充度的降低而显著降低; 钢渣骨料表面孔隙对沥青胶浆的吸收作用会显著影响裂缝萌生路径及混合料的低温抗裂性能, 裂缝易在钢渣孔洞附近萌生, 且开口孔隙无沥青填充时此裂缝扩展特征更明显; 钢渣骨料表面孔隙可增强沥青-钢渣界面的黏结性能, 但开口孔隙过大会导致应力集中且易萌生裂缝。在实际工程中建议控制大孔隙钢渣骨料含量, 并确保沥青砂浆充分填充钢渣骨料表面孔隙, 以提高其低温抗裂性能。
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