时变时滞NCS控制器的改进设计

建立时滞差分不等式,得到网络化控制系统(NCS)的指数稳定判据,基于该判据设计NCS状态反馈控制器。该设计以线性矩阵不等式(LMI)形式给出,不包含任何自由矩阵,通过Matlab中的LMI工具箱进行求解。数值仿真结果表明,该设计具有计算量小、求解方便、保守性弱的特点。     

一类网络化系统控制器设计新方法

研究了一类包含网络诱导时延、数据丢包以及错序等非理想因素网络模型的控制器设计问题.结合线性矩阵不等式技术,通过控制器分解,提出了一种新的控制器设计方法.新算法具有控制器直接求解,不需要计算逆矩阵等特点.仿真例子表明新算法是有效的.     

正态分布尺度参数基于残缺观测数据的置信区间

对于残缺的样本观测数据,讨论了正态分布总体尺度参数的区间估计问题。给出了适用于残缺观测数据的构造置信区间的一种方法,即只需知道样本的任意两个关于样本中心对称顺序统计量的值,就可求出总体多数的置信区间。讨论了相应的分布密度函数,给出了大样本近似分布。     

二次规划问题的神经网络方法及其数值仿真

针对具有边界约束的凸二次规划问题,利用离散神经网络模型的建模原理,构造了一个新的离散投影神经网络模型.为了优化求解,运用李亚普诺夫稳定性理论,通过构造一个新的广义李亚普诺夫函数,得到了神经网络模型全局指数稳定的线性矩阵不等式条件.同时将结果的保守性与传统方法所得结果进行了比较.数值仿真表明,改进方法采用新条件,有求解方便,保守性弱的特点,具有较强的实用性.     

运动控制器的现状与发展

运动控制技术是推动新的技术革命和新的产业革命的关键技术.运动控制技术能够快速发展有两大主因:其一是得益于计算机、高速数字处理器(DSP)、自动控制、网络技术的发展;其二是有庞大的市场需求.基于网络的开放式结构和嵌入式结构的通用运动控制器逐步成为自动化控制领域里的主导产品之一.作为现代化设备的核心控制部件,开放性、可靠性是衡量其是否能够在工业界立足的关键.高速、高精度始终是运动控制技术追求的目标.充分利用DSP的计算能力,进行复杂的运动规划、高速实时多轴插补、误差补偿和更复杂的运动学、动力学计算,使得运动控制精度更高、速度更快、运动更加平稳;充分利用网络技术、FPGA技术等,使系统的结构更加合理和开放,通过网络连接方式减少系统的联线,提高系统的实用性和可靠性.运动控制器产品今后的发展基本上沿着上述两个方向走,但是专业化、个性化的运动控制器将是一个新的发展方向.     

离散时滞网络化系统H∞控制

研究了一类包含网络诱导时滞、数据丢包以及错序等非理想网络模型的H_∞控制问题。针对以往H_∞控制器设计算法的缺点,通过建立新的差分不等式,提出了一个新的改进算法。新算法具有保守性弱、不需事先给定H_∞范数上界以及不需要计算逆矩阵等特点。数值仿真例子表明,新算法是有效的。     

网络化系统控制器设计的矩阵分解方法

研究了一类包含网络诱导时滞、数据丢包以及错序等非理想网络模型的控制器设计问题。针对以往控制器设计方法保守性较强的缺点,通过连接权矩阵分解,利用离散形式的牛顿-莱布尼兹变换公式,提出了一种新的控制器设计方法。与以往文献中的方法相比,新方法具有较弱的保守性。数值仿真例子表明,新方法是有效的。     

正态分布基于顺序统计量的一个结果

关于正态分布总体给出了由两个顺序统计量构成的一个函数，并讨论了其概率分布。这个结果可用于不完全的样本数据以及样本中可能存在异常值时，正态总体位置参数的区间估计。     

细胞神经网络指数稳定及周期解的新判据 *

利用细胞神经网络激励函数的特点,对连接权矩阵进行适当分块,结合线性矩阵不等式分析技巧,得到 了指数稳定及周期解存在的新判据,得到的新判据具有更弱的保守性。仿真结果表明,新判据是有效的。     

基于分块矩阵的投影型神经网络收敛性分析*

投影神经网络算法被誉为最有希望解决优化问题的算法之一,可用于求解优化问题的前提是它应具有全局收敛性。根据凸二次规划约束条件的特点,利用常微分方程理论、M-矩阵理论,通过构造适当的Lyapunov函数,获得了该网络求解一类凸二次规划问题的全局指数收敛性条件,该条件只与神经元连接权矩阵的部分元素有关,其比现有文献所得的收敛条件更弱。最后给出一组实例,说明该网络计算上是可行和有效的。