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推理控制系统的鲁棒性分析
1
作者
王钦若
张平建
蒋静坪
《浙江大学学报（自然科学版）》
CSCD
1999年第6期574-577,共4页
通过定义一模型参数误差界δ，给出了推理控制参数Ｑ、误差界δ与推理控制系统稳定性间的关系，并得到了推理控制参数Ｑ与模型参数误差界之间的显式表达式；
关键词
鲁棒性
稳定性
推理控制系统
模型参数
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职称材料
新的鲁棒推理控制系统设计方法(英文)
2
作者
徐喆
胡琦泉
+1 位作者
柴天佑
陈常嘉
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期853-855,860,共4页
针对被控输出采样间隔大的系统 ,设计H∞ 最优推理控制器 .推理估计器与控制器的设计都基于推理控制系统I/O模型 ,简化了设计步骤和计算量 .多项式方程方法亦使H∞ 控制器直接利用LQG控制器的结果 ,并用灵敏度函数定量描述推理控制系统...
针对被控输出采样间隔大的系统 ,设计H∞ 最优推理控制器 .推理估计器与控制器的设计都基于推理控制系统I/O模型 ,简化了设计步骤和计算量 .多项式方程方法亦使H∞ 控制器直接利用LQG控制器的结果 ,并用灵敏度函数定量描述推理控制系统的鲁棒性 .该设计还适用于非最小相位与不稳定系统 .
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关键词
推理控制系统
I/O模型
H∞最优
控制
鲁棒
控制
多项式方程方法
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职称材料
基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现
被引量：
5
3
作者
徐巍
张业鹏
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005年第3期40-43,共4页
模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能,神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点,能很好地用...
模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能,神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点,能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用,可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用ActiveX技术在LabVIEW中调用和操作MATLAB的方法,实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。
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关键词
模糊神经网络
控制
器
遗传算法
虚拟仪器
模糊
控制
技术
推理控制系统
Active
MATLAB
模糊
控制
器
非线性问题
控制
过程
控制
设计
全局最优
学习性能
VIEW
鲁棒性
自适应
并行性
高效率
Lab
调用
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职称材料
题名
推理控制系统的鲁棒性分析
1
作者
王钦若
张平建
蒋静坪
机构
广东工业大学电气工程学系
浙江大学电机工程学系
出处
《浙江大学学报（自然科学版）》
CSCD
1999年第6期574-577,共4页
文摘
通过定义一模型参数误差界δ，给出了推理控制参数Ｑ、误差界δ与推理控制系统稳定性间的关系，并得到了推理控制参数Ｑ与模型参数误差界之间的显式表达式；
关键词
鲁棒性
稳定性
推理控制系统
模型参数
Keywords
inferential control
robustness
stability
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
新的鲁棒推理控制系统设计方法(英文)
2
作者
徐喆
胡琦泉
柴天佑
陈常嘉
机构
北方交通大学通讯与控制工程系
本溪钢铁集团轧辊制造公司
东北大学自动化研究中心
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期853-855,860,共4页
基金
supported by the National Natural Science Foundation of China(69674018)
文摘
针对被控输出采样间隔大的系统 ,设计H∞ 最优推理控制器 .推理估计器与控制器的设计都基于推理控制系统I/O模型 ,简化了设计步骤和计算量 .多项式方程方法亦使H∞ 控制器直接利用LQG控制器的结果 ,并用灵敏度函数定量描述推理控制系统的鲁棒性 .该设计还适用于非最小相位与不稳定系统 .
关键词
推理控制系统
I/O模型
H∞最优
控制
鲁棒
控制
多项式方程方法
Keywords
I/O model of inferential control system
H∞optimal control
robust control
polynomial equation method
分类号
TP13；TP202 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现
被引量：
5
3
作者
徐巍
张业鹏
机构
湖北工业大学机械工程学院
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005年第3期40-43,共4页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(2000J130
2004ABA064)
文摘
模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能,神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点,能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用,可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用ActiveX技术在LabVIEW中调用和操作MATLAB的方法,实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。
关键词
模糊神经网络
控制
器
遗传算法
虚拟仪器
模糊
控制
技术
推理控制系统
Active
MATLAB
模糊
控制
器
非线性问题
控制
过程
控制
设计
全局最优
学习性能
VIEW
鲁棒性
自适应
并行性
高效率
Lab
调用
Keywords
Fuzzy-neural network
Genetic algorithm
Virtual instrument
分类号
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
O242.23 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
推理控制系统的鲁棒性分析
王钦若
张平建
蒋静坪
《浙江大学学报（自然科学版）》
CSCD
1999
0
在线阅读
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职称材料
2
新的鲁棒推理控制系统设计方法(英文)
徐喆
胡琦泉
柴天佑
陈常嘉
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现
徐巍
张业鹏
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2005
5
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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