37、工业系统的分布式控制与滤波相关知识解析

工业系统的分布式控制与滤波相关知识解析

1. 系统稳定性判定

在工业系统的研究中,系统稳定性是至关重要的。对于系统的稳定性判定,有如下重要结论。存在一个连续非递减函数 ξ(τ) > 0(τ > 0),若满足一定条件,系统(9.12)具有特定的稳定性。具体而言,若对于任意 d ∈[−¯d, 0],有 V1(t + d, x(t + d)) ≤ ξ(V1(t, x(t))) 时,(9.13)可强化为 ˙V1(t, x) ≤−ζ3(||x||),那么系统(9.12)是一致渐近稳定的。进一步地,如果 limτ→∞ζ1(τ) = ∞,则系统(9.12)是全局一致渐近稳定的。

还有另一个判定条件,考虑系统(9.12),若存在函数 Vo(x) = xtPx(P > 0),对于 d ∈[−¯d, 0],沿着系统(9.12)的解,Vo 的时间导数满足 ˙Vo(t, x) ≤−q1∥x∥2(当 Vo(x(t + d)) ≤ q2Vo(x(t)),q1 > 0 且 q2 > 1 为常数时),那么系统(9.12)是全局一致渐近稳定的。证明过程如下:因为 P > 0,所以有 λmin(P)∥x∥2 ≤ Vo(x) ≤ λmax(P)∥x∥2。设 ζ1(τ) = λmin(P)τ 2 和 ζ2(τ) = λmax(P)τ 2,容易看出 ζ1( · ) 和 ζ2( · ) 都是 K∞ 类函数,且 ζ1(∥x∥) ≤ V0(x) ≤ ζ2(∥x∥)(x∈ℜn)。再设 ζ3( · ) = −q1τ 2 和 ξ(τ) = q2τ,由 q1 > 0 和 q2 > 1 可知,对于 τ > 0,ξ(τ) > 0 且 ζ3(τ) > 0,从而根据条件得出结论。

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Koopman算子理论,将非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控制精度动态响应性能。; 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实现非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:本资源非常适合教学和自学,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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