60、离散时间线性多变量奇异摄动系统的可观测性边界研究

离散时间线性多变量奇异摄动系统的可观测性边界研究

1 引言

奇异摄动系统(SPS)在工业领域应用广泛,如化工过程、航空航天工程、电力和机器人系统等。其能描述复杂动态现象,而这种复杂性源于一个小参数——奇异摄动参数。

近年来,SPS 观测器的设计是重要研究课题。由于奇异摄动参数的存在,该问题求解困难。众多研究者对单输入单输出(SISO)和多变量 SPS 的状态估计进行了研究。为克服多变量 SPS 的奇异摄动问题,一些研究者采用了分解技术,即将多变量 SPS 分解为慢子系统和快子系统,再基于降阶子系统的独立观测器设计全阶观测器;还有基于降阶技术的方法,即将奇异摄动参数趋近于零,得到多输入多输出(MIMO)SPS 的降阶新模型并设计观测器。然而,这些技术并非适用于所有情况(如非标准多变量 SPS),且存在信息丢失问题,同时对奇异摄动参数的取值范围要求严格,缺乏可靠边界。

为解决这些问题,许多研究采用了全阶观测器,无需分解或降阶技术。对于无摄动、无不确定性和无延迟的线性系统,Luenberger 观测器因其实现简单而成为首选。在研究多变量 SPS 的可观测性边界问题前,需确保系统在开环或闭环状态下的稳定性。

本文聚焦于慢离散化后得到的多变量 SPS 离散线性系统,研究线性离散时间 MIMO SPS 的可观测性边界问题。合成了一个用于线性离散时间 MIMO(标准或非标准)SPS 的 Luenberger 观测器,使系统在奇异摄动参数的一定范围内可观测。该方法基于合适的 Lyapunov 函数,并得到一组线性矩阵不等式(LMIs)。在研究系统稳定性边界后设计观测器。

2 系统描述

离散时间线性多变量 MIMO SPS 的一般形式

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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