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结构非线性动力方程的精细积分算法 被引量:34
1
作者 张洵安 姜节胜 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期164-168,共5页
基于线性方程精细积分的思路,对具有惯性、阻尼、刚度非线性的动力方程及参变非线性动力方程提出了一种较高精度线性化精细积分迭代计算算法,算例表明该算法可用较大的步长取得满意的计算精度,并可在较大的线性化区间获得较高的计算... 基于线性方程精细积分的思路,对具有惯性、阻尼、刚度非线性的动力方程及参变非线性动力方程提出了一种较高精度线性化精细积分迭代计算算法,算例表明该算法可用较大的步长取得满意的计算精度,并可在较大的线性化区间获得较高的计算精度。 展开更多
关键词 线性动力方程 线性化迭代算法 精细积分算法 结构
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一类热传导方程非线性源项识别问题 被引量:1
2
作者 李春发 冯恩民 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期391-395,共5页
利用单调性估计方法证明了一类热传导方程非线性源项识别问题的可识别性 ,并运用函数逼近理论 ,把对非线性源项的识别问题转化成一常系数参数识别问题 ;给出了一种对非线性源项识别的可实现的线性化迭代算法及相应的数值实例 .
关键词 热传导方程 线性源项 参数识别线性化迭代算法 线性抛物型方程 容许函数
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考虑时延与丢包的网络控制系统分析与综合 被引量:10
3
作者 陈刚 阳春华 朱红求 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期342-347,共6页
针对具有时变网络诱导时延和丢包问题的网络控制系统稳定性分析与控制器设计问题,通过考虑网络诱导时延是时变和有界的情形,并分析网络诱导时延与其上界之间的关系,应用Lyapunov-Krasovskii泛函结合积分不等式方法,提出了一种改进的、... 针对具有时变网络诱导时延和丢包问题的网络控制系统稳定性分析与控制器设计问题,通过考虑网络诱导时延是时变和有界的情形,并分析网络诱导时延与其上界之间的关系,应用Lyapunov-Krasovskii泛函结合积分不等式方法,提出了一种改进的、同时考虑了网络诱导时延和丢包问题的网络控制系统稳定条件,并基于改进的锥补线性化迭代算法(improved cone complementary linearization,ICCL)给出了一种具有更低保守性的控制器设计方法。数值实例表明上述方法的有效性。 展开更多
关键词 网络控制系统 Lyapunov-Krasovskii方法 线性矩阵不等式 锥补线性化迭代算法
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改进的时延丢包网络控制系统的分析和控制 被引量:3
4
作者 屈百达 陈龙 徐保国 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第22期130-135,共6页
将网络控制系统建模为时变时滞系统模型,考虑有界、时变时延和丢包的网络控制系统的稳定性分析和控制器设计问题。首先构造一个新的分段Lyapunov-Krasovskii泛函,充分利用时延上下界信息,然后结合更紧的有限和不等式处理时滞区间,得到... 将网络控制系统建模为时变时滞系统模型,考虑有界、时变时延和丢包的网络控制系统的稳定性分析和控制器设计问题。首先构造一个新的分段Lyapunov-Krasovskii泛函,充分利用时延上下界信息,然后结合更紧的有限和不等式处理时滞区间,得到具有较小保守性的稳定性准则,基于一种改进的锥补线性化迭代算法给出状态反馈器设计方法,证明中没有引进模型变换和自由矩阵,减少了计算上的复杂性。通过实例表明上述方法的有效性。 展开更多
关键词 网络控制系统 有限和不等式 线性矩阵不等式 锥补线性化迭代算法 NETWORKED Control Systems(NCSs) Linear MATRIX Inequality(LMI)
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不确定时变时滞系统的鲁棒H_∞控制 被引量:1
5
作者 徐培培 屈百达 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2014年第5期551-557,共7页
针对不确定时滞系统的鲁棒H∞控制器设计问题,设计了一种有记忆鲁棒H∞控制器,通过构造一种新型Lyapunov-Krasovskii函数,获得基于线性矩阵不等式的时滞相关鲁棒稳定性分析及其鲁棒H∞控制器的设计方法,从而得到闭环系统渐近稳定且满足... 针对不确定时滞系统的鲁棒H∞控制器设计问题,设计了一种有记忆鲁棒H∞控制器,通过构造一种新型Lyapunov-Krasovskii函数,获得基于线性矩阵不等式的时滞相关鲁棒稳定性分析及其鲁棒H∞控制器的设计方法,从而得到闭环系统渐近稳定且满足给定H∞扰动抑制水平的r的时滞相关条件,通过改进的锥补线性化迭代算法给出一种具有低保守型的控制器设计方法,通过仿真实例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 不确定时滞系统 鲁棒H∞控制器 LYAPUNOV-KRASOVSKII函数 线性矩阵不等式 锥补线性化迭代算法
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