70、双线性不确定模糊系统的鲁棒非脆弱控制策略

双线性不确定模糊系统的鲁棒非脆弱控制策略

在控制理论领域,双线性不确定模糊系统的鲁棒非脆弱控制是一个重要的研究方向。本文将深入探讨该系统的相关控制策略,涉及到模糊控制器设计、稳定性分析以及性能指标等多个方面。

1. 技术引理回顾

在证明相关定理之前,我们需要回顾两个重要的技术引理。
- 引理 1 :对于具有适当维度的矩阵 (A) 和 (B) 以及正标量 (\tau),以下不等式成立:
[A^TB + B^TA \leq \tau A^TA + \tau^{-1}B^TB]
- 引理 2 :给定矩阵 (M = M^T),(Q = Q^T) 和具有适当维度的矩阵 (L),以下陈述是等价的:
- (\begin{bmatrix} M & * \ L^T & Q \end{bmatrix} < 0)
- (Q < 0) 且 (M - LQ^{-1}L^T < 0)
- (M < 0) 且 (Q - L^TM^{-1}L < 0)

2. 鲁棒非脆弱稳定问题

在模糊控制器设计中,假设所研究系统的状态是可测量的,并且 (m) 对 ((A_i, B_i)) 是局部可控的。局部模糊控制器的控制规则 (i) 如下:
如果 (x_1) 是 (M_{i1}(x_1)) 且 (\cdots) 且 (x_k) 是 (M_{ik}(x_k)),则
[u = \rho \frac{k_i \hat{K}x}{\sqrt{1 + k_i^2 x^T \hat{K}^T \hat{K}x}}]

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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