1、离散时间描述符LPV系统的鲁棒控制与分析

离散时间描述符LPV系统的鲁棒控制与分析

1. 背景与概述

原本计划于2020年12月在古巴哈瓦那举行的一场自动控制相关会议,由于2019年12月首次发布征稿通知后,2020年3月新冠疫情在全球蔓延,会议被迫推迟到2022年并改为线上举行。尽管面临资金短缺和疫情带来的诸多困难,仍有53篇论文投稿,其中30篇基于科学新颖性和质量分析被接受。这些接受的论文被分为5个主要领域:
- 鲁棒与非线性控制
- 工业系统故障诊断
- 机器人与自主系统
- 建模、识别与延迟系统
- 低成本系统与生物医学应用

2. 鲁棒与非线性控制 - 离散时间描述符LPV系统基于H2控制的鲁棒可容许化
2.1 引言

自1977年引入描述符系统(DS)以来,它一直是控制理论的主要研究领域之一。与常规状态空间系统不同,DS允许在物理变量中纳入代数约束。线性参数可变(LPV)系统是指状态空间表示依赖于外生非平稳参数的线性动态系统,是LTV系统的推广。在对具有不确定参数的物理系统建模时,会出现不确定的DS。由于许多应用和技术过程只能获得近似模型,因此对受不确定性影响的DS分析是一个活跃的研究方向,其中一个主要研究主题是基于H∞控制的离散时间线性DS类型LPV的鲁棒可容许性问题,本文则将结果扩展到H2控制情况。

2.2 描述符LPV系统

描述符LPV系统可表示为:
[
\begin{cases}
E(\rho)x_{k + 1} = A(\rho)x_k + B(\rho)u_k \
y_k = C(\rho)x_k
\end{cases}

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,作为学校以及一些培训机构,都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试,可以线下的考试有机的结合在一起,实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的需求,创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现有管理员,校长,教师,学员四个角色。管理员可以管理校长,教师,学员等基本信息,校长角色除了校长管理之外,其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛,课件,视频,作业,学员可以查看和下载所有发布的信息,还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Java的SSM框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现管理工作系统化、规范化。
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在电力负荷预测中的应用展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统神经网络的混合预测模型。通过利用蚂蚁优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,有效克服了传统BP网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提升了负荷预测的精度稳定性。文中详细阐述了模型构建过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现应用。该方法适用于电力系统中短期负荷预测场景,对于提升电网调度效率和能源管理智能化水平具有重要意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力负荷预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统负荷预测任务,提高预测准确性;②作为智能优化算法神经网络结合的经典案例,用于学术研究教学示范;③为后续改进其他元启发式算法优化神经网络提供技术参考实现基础。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注蚂蚁算法的参数设置BP网络的训练过程,可通过实际数据集进行模型验证调参优化,进一步掌握其在实际工程问题中的应用技巧。
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