1、基于MATLAB的时滞系统准最优控制器调优算法实现

基于MATLAB的时滞系统准最优控制器调优算法实现

1. 引言

时滞系统(Time-Delay Systems, TDS)在过去几十年中受到了广泛研究,因为它们具有重要的理论和实际意义。在自然科学、经济学和纯信息学等众多领域,许多系统都受到不同形式时滞的影响。单输入单输出(SISO)的线性时不变时滞系统(LTI-TDS)可以用一组泛函微分方程或拉普拉斯传递函数来表示,其拉普拉斯变换不再是有理函数,而是亚纯函数。

时滞会显著影响反馈控制性能,如稳定性和周期性。因此,为这类系统设计合适的控制律是一项具有挑战性的任务。本文介绍一种新的准最优极点配置算法,用于SISO LTI-TDS的控制器调优。该算法基于准连续极点移位,将极点移至规定位置,通过对主导复共轭极点的阶跃响应过冲分析获得所需位置。控制器结构首先通过RMS环中的代数控制器设计计算得出,若无法达到规定的根位置,则利用自组织迁移算法(SOMA)优化目标函数。

2. LTI - TDS的描述
2.1 状态空间模型

具有输入 - 输出和内部(状态)时滞的LTI - TDS系统可以用一组泛函微分方程表示:
[
\begin{align }
\frac{d}{dt}\mathbf{x}(t)&=\sum_{i = 0}^{N_H}\mathbf{H} i\mathbf{x}(t-\eta_i)+\sum {i = 0}^{N_A}\mathbf{A} i\mathbf{x}(t-\tau_i)+\int {0}^{L_A}\mathbf{A}(\tau)\mathbf{x}(t - \tau)d\tau+\sum_{

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效化策略。
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