5、区域可控性:Riemann - Liouville型与Caputo型时间分数阶扩散系统

区域可控性:Riemann - Liouville型与Caputo型时间分数阶扩散系统

1. 区域可控性概述

在实际系统控制中,让系统以最小成本、符合安全和道德规范的方式按我们的期望运行是目标。但很多时候,控制所有状态成本过高,且并非所有状态都能达到,这时就需要考虑区域可控性。区域可控性意味着系统仅在整个空间的一个子集上能实现精确或近似控制。

在时间区间 $[0, b]$ 内,我们关注Riemann - Liouville型和Caputo型时间分数阶扩散系统的区域可控性、区域梯度可控性和区域边界可控性。这是为了找到一种控制方法,使系统在时间 $b$ 时达到系统域内给定子区域上的规定状态。同时,有两个初步问题需要考虑:
- 要使用多少执行器以及如何配置它们,才能让系统按期望运行?
- 如果有多种控制方法能使系统在给定区域 $\omega$ 达到期望状态,是否能找到最小能量成本的方法?若能,它与 $\omega$ 和控制位置有何关系?

2. Riemann - Liouville型时间分数阶扩散系统

2.1 问题陈述

设 $\Omega$ 是 $\mathbb{R}^n$ 中的一个具有光滑边界 $\partial\Omega$ 的有界开子集,考虑如下抽象时间分数阶扩散系统:
[
\begin{cases}
{ 0}D_t^\alpha z(t) + Az(t) = Bu(t), & t \in [0, b], 0 < \alpha < 1 \
\lim
{t \to 0^+} { 0}I_t^{1 - \alpha} z(t)

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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