导读:本文包含了关联大系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系统,不等式,联大,矩阵,线性,全局,稳定性。
关联大系统论文文献综述
李艳芬,刘晓华[1]（2018）在《数值界不确定关联大系统Plug-and-play分散鲁棒模型预测控制》一文中研究指出针对一类状态矩阵、控制矩阵存在数值界不确定性的关联大系统,研究了plug-and-play(PNP)分散鲁棒预测控制器设计问题.首先通过有界实引理,将不确定性转化成线性矩阵不等式;然后对于大系统之间的关联项,采用PNP操作,求解优化问题得到分散鲁棒预测控制器;最后数值仿真算例证明了算法的有效性.(本文来源于《鲁东大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
于标[2]（2018）在《基于Backstepping的随机非线性关联大系统H∞控制》一文中研究指出由于实际的控制系统总是具有不确定性,这种不确定性一般分为两类:一类是外部不确定性,如来自外部的干扰等;另一类是控制系统内部的不确定性,如对测量参数的估计误差及被控对象的未建模动态等。设计系统时如果忽略了这些不确定性,必然会导致系统的品质逐渐恶化。因此,在设计时一定要充分考虑这些不确定性,使其对系统的动态性能不产生大的影响,这就要求系统具有鲁棒性。本文的主要研究内容如下:首先针对一类单输入单输出严格反馈随机非线性系统研究其基于Backstepping方法的自适应神经网络镇定问题,在控制器设计中,应用RBF神经网络来近似逼近未知非线性函数,采用Backstepping方法设计出该系统的自适应神经网络控制器,该控制器能够保证闭环系统所有的状态都是依概率有界的。仿真结果证明了所提出方法的有效性。针对一类随机非线性关联大系统,提出了一种新的自适应神经网络鲁棒H∞控制方法,本方法以Backstepping技术为基础,结合Ito随机微分理论、Lyapunov稳定性理论、大系统理论以及自适应神经网络控制理论,对该随机非线性互联大系统的H∞鲁棒控制器设计方法进行了研究,给出了随机非线性互联大系统的H∞控制器的设计方案,所得到的控制器能够保证闭环系统中每个子系统的状态都是依概率有界的,并具有H∞干扰抑制性能。仿真结果证明了所提出方法的有效性。(本文来源于《辽宁科技大学》期刊2018-01-11）
郭涛,陈为胜[3]（2017）在《不确定时滞关联大系统的全局稳定模糊容错控制》一文中研究指出研究了一类带有时变时滞的不确定非线性关联大系统的自适应模糊容错控制问题.用有界的参考信号代换模糊逼近器输入中的未知时滞信号,使得控制器的设计与应用不再依赖于时滞假设条件,使得控制器的设计和控制方法的应用更为方便.容错反推控制技术和自适应技术相结合来处理代换误差和逼近误差.所提出的方案能有效补偿所有4种类型的执行器故障,同时还可保证闭环系统的全局稳定性.仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2017年05期）
郭涛,马辉[4]（2017）在《约束关联大系统的自适应模糊容错控制》一文中研究指出讨论了一类输出受限的非线性关联大系统的自适应分散容错控制问题.提出了非线性映射的方法处理系统受约束的输出变量,从而将约束量的初值选取区间扩大为整个约束空间;用有界的参考信号代换未知关联函数的自变量,再用模糊逼近器处理这些未知函数,并结合自适应技术处理代换误差和逼近误差,从而获得了全局稳定性的结果;所有4种类型的执行器故障均可得到在线补偿.仿真结果进一步验证了文章方法的有效性.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2017年05期）
郭涛,梁燕军[5]（2017）在《不确定非线性时滞关联大系统自适应分散容错控制》一文中研究指出针对一类不确定非线性时滞关联大系统,提出了一种基于时滞代换的自适应分散容错控制方案.该方案采用模糊逻辑系统作为逼近器,提出了时滞代换的方法处理系统未知时滞关联函数,并结合自适应技术处理代换误差和逼近误差.与现有方法相比,本文方法能在线补偿所有四种类型的执行器故障,系统控制器的设计也不再依赖于时滞假设条件,同时还可保证闭环系统所有信号全局一致最终有界.仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.(本文来源于《自动化学报》期刊2017年03期）
梁宇[6]（2016）在《时滞关联大系统的同时镇定和控制》一文中研究指出在自然科学与生产实践过程中,具有时滞和不确定性的控制对象普遍存在。考虑不确定性能够更准确反映实际控制过程,体现系统的参数变化以及外部干扰。随着社会的发展与进步,出现了一类结构复杂,规模庞大和强关联的系统—关联大系统,对于这些大系统,他们的不确定性及时滞特性在理论分析和实践应用中都有很大的难度。因此,对时滞大系统的稳定性和鲁棒控制研究具有重要的理论意义和实用价值。本论文研究的是时滞关联大系统的镇定与H∞控制,主要工作如下：1.研究了一类不确定时滞系统的同时镇定,基于Lyapunov-Krassorskii泛函和线性矩阵不等式方法,给出了不确定时滞闭环系统同时镇定的充分条件；2.针对不确定时滞系统,研究了鲁棒H∞控制问题,利用线性矩阵不等式方法,提出了该类系统鲁棒H∞控制律存在的充分条件并给出了状态反馈控制器的设计方法；3.研究了关联时滞大系统的同时镇定,类似于关联大系统容错控制的研究方法,通过构造Lyapunov-Krassorvskii泛函和线性矩阵不等式方法；最后,针对一类时滞系统的输出反馈控制进行了研究。(本文来源于《内蒙古师范大学》期刊2016-06-30）
孙伟[7]（2015）在《关联大系统的时滞相关镇定新判据》一文中研究指出本文研究了具有n2个未知常时滞的关联大系统的时滞相关镇定问题,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,结合自由权矩阵方法,获得基于线性矩阵不等式结果的可分散反馈镇定的充分条件,并给出状态反馈控制器的设计方案,最后用数值例子验证所得结论的有效性。(本文来源于《考试周刊》期刊2015年21期）
范海龙,单妍炎[8]（2013）在《不确定时滞关联大系统的分散鲁棒容错控制》一文中研究指出研究了包含不确定项的时滞关联大系统的分散鲁棒容错控制问题,并给出依赖线性矩阵不等式解的控制器的设计方法.通过设计分散无记忆反馈控制器,给出系统对执行器或传感器失效故障具有完整性的条件.(本文来源于《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》期刊2013年05期）
范海龙,单妍炎[9]（2013）在《非线性时滞关联大系统的分散鲁棒H_∞容错控制》一文中研究指出利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了一类非线性时滞关联大系统的分散鲁棒H∞容错控制问题。通过所设计的控制器,给出了系统对传感器失效故障具有完整性的充分条件。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
马守志[10]（2013）在《具有随机通讯时延的关联大系统H_∞控制》一文中研究指出近年来，由于通信、计算机和控制技术的发展，使得网络化控制系统在工业界得到了快速发展和广泛应用。然而，一方面，由于传输数据的通信网络带宽有限，导致网络传输过程中测量数据不可避免地出现丢失、延时等现象；另一方面，在实际应用中许多复杂系统包含多个子系统，而各子系统又是相互关联的。这两种现象都对系统的性能产生影响。本文兼顾网络化控制系统的上述两方面特点，针对一类结构复杂、规模庞大的线性离散关联大系统，研究系统在具有随机通讯时延的情况下，其状态反馈控制器及基于观测器的控制器的设计问题。本文主要工作如下：（1）针对一类具有随机通讯时延的孤立线性离散系统，设计基于观测器的鲁棒H_∞控制器。假设网络中数据通讯时延服从Bernoulli概率分布，利用Lyapunov稳定性理论，得到使闭环系统均方指数稳定且满足指定H_∞性能指标的充分条件，进而通过求解线性矩阵不等式，得到控制器的相关参数。最后，通过MATLAB仿真结果验证了该控制算法的有效性。（2）针对一类具有随机通讯时延的由N个线性离散子系统构成的复杂关联大系统，设计大系统状态反馈控制器。假设状态变量可直接测量且关联大系统中网络通讯时延满足已知概率的Bernoulli分布，通过应用Lyapunov稳定性理论，得到使闭环系统均方指数稳定且满足指定H_∞性能指标的充分条件，进而通过求解线性矩阵不等式，可以得到控制器的相关参数。最后，通过MATLAB仿真结果验证了该控制算法的有效性。（3）针对一类具有随机通讯时延的由N个线性离散子系统构成的复杂关联大系统，设计基于观测器的鲁棒H_∞控制器。假设状态变量不可测量且系统中数据通讯时延服从Bernoulli概率分布，通过利用Lyapounv稳定性理论和线性矩阵不等式技巧，得到使闭环系统均方指数稳定且满足指定H_∞性能指标的充分条件，进而可以通过求解线性矩阵不等式得到基于观测器的控制器的相关增益矩阵。最后，通过MATLAB仿真结果验证了该控制算法的有效性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2013-03-01）
关联大系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于实际的控制系统总是具有不确定性,这种不确定性一般分为两类:一类是外部不确定性,如来自外部的干扰等;另一类是控制系统内部的不确定性,如对测量参数的估计误差及被控对象的未建模动态等。设计系统时如果忽略了这些不确定性,必然会导致系统的品质逐渐恶化。因此,在设计时一定要充分考虑这些不确定性,使其对系统的动态性能不产生大的影响,这就要求系统具有鲁棒性。本文的主要研究内容如下:首先针对一类单输入单输出严格反馈随机非线性系统研究其基于Backstepping方法的自适应神经网络镇定问题,在控制器设计中,应用RBF神经网络来近似逼近未知非线性函数,采用Backstepping方法设计出该系统的自适应神经网络控制器,该控制器能够保证闭环系统所有的状态都是依概率有界的。仿真结果证明了所提出方法的有效性。针对一类随机非线性关联大系统,提出了一种新的自适应神经网络鲁棒H∞控制方法,本方法以Backstepping技术为基础,结合Ito随机微分理论、Lyapunov稳定性理论、大系统理论以及自适应神经网络控制理论,对该随机非线性互联大系统的H∞鲁棒控制器设计方法进行了研究,给出了随机非线性互联大系统的H∞控制器的设计方案,所得到的控制器能够保证闭环系统中每个子系统的状态都是依概率有界的,并具有H∞干扰抑制性能。仿真结果证明了所提出方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
关联大系统论文参考文献
[1].李艳芬,刘晓华.数值界不确定关联大系统Plug-and-play分散鲁棒模型预测控制[J].鲁东大学学报(自然科学版).2018
[2].于标.基于Backstepping的随机非线性关联大系统H∞控制[D].辽宁科技大学.2018
[3].郭涛,陈为胜.不确定时滞关联大系统的全局稳定模糊容错控制[J].控制理论与应用.2017
[4].郭涛,马辉.约束关联大系统的自适应模糊容错控制[J].系统科学与数学.2017
[5].郭涛,梁燕军.不确定非线性时滞关联大系统自适应分散容错控制[J].自动化学报.2017
[6].梁宇.时滞关联大系统的同时镇定和控制[D].内蒙古师范大学.2016
[7].孙伟.关联大系统的时滞相关镇定新判据[J].考试周刊.2015
[8].范海龙,单妍炎.不确定时滞关联大系统的分散鲁棒容错控制[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版).2013
[9].范海龙,单妍炎.非线性时滞关联大系统的分散鲁棒H_∞容错控制[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2013
[10].马守志.具有随机通讯时延的关联大系统H_∞控制[D].南京邮电大学.2013