【摘 要】
:
本文基于结构L增益奇异值方法,研究了结构不确定非线性系统的鲁棒性分析与综合问题,并以一些新的观点重新看待非线性H问题,讨论了其它增益问题与非线性H问题的内在联系.基于结构L增益奇异值进行的鲁棒分析与鲁棒综合,其基本依据是奇异值的边界特性,本文针对奇异值的上界特性给予了证明.本文重点研究了鲁棒稳定问题,得到了鲁棒稳定的充分条件,并讨论了保守性的影响.研究表明鲁棒分析中存在的保守性不仅和不确定性的结构
论文部分内容阅读
本文基于结构L<,p>增益奇异值方法,研究了结构不确定非线性系统的鲁棒性分析与综合问题,并以一些新的观点重新看待非线性H<,∞>问题,讨论了其它增益问题与非线性H<,∞>问题的内在联系.基于结构L<,2>增益奇异值进行的鲁棒分析与鲁棒综合,其基本依据是奇异值的边界特性,本文针对奇异值的上界特性给予了证明.本文重点研究了鲁棒稳定问题,得到了鲁棒稳定的充分条件,并讨论了保守性的影响.研究表明鲁棒分析中存在的保守性不仅和不确定性的结构有关,还和标称系统的输入有关.鲁棒性能问题、鲁棒综合问题都转化为鲁棒稳定问题,使得分析与综合问题统一起来.对于一类结构不确定非线性仿射系统,直接利用了鲁棒稳定定理与鲁棒性能定理,并把结论都表述成非线性矩阵不等式(NLMI)的形式.本文以各种新的观点重新看待非线性H<,∞>控制问题.研究表明系统的无源性问题可以化为一个与之对应系统的L<,2>增益问题,本文利用Backstepping递推方法对一类具有特殊结构的非线性系统进行无源化设计;对于更为一般的L<,p>增益问题,证明了在某种条件下L<,p>增益问题间是等价的;讨论了以ISS观点看待稳定性的思想,并把系统ISS问题转化为相应系统的L<,2>增益问题;介绍了逆最优H<,∞>问题,它与结构不确定系统的鲁棒稳定问题存在某种内在联系.
其他文献
该文首先针对脉冲TEACO激光器的基本原理、放电激励技术、预电离技术、放电稳定性等方面进行了深入的理论分析,指出了TEACO激光器实现高重复率脉冲输出对电源系统的要求,为设计激励电路提供了理论依据.参与设计制作了一台重复率可达20Hz的脉冲TEACO激光器的电源系统,介绍了脉冲控制电路的组成和工作原理,详细分析了主放电电路的充放电过程,并进行了数学模拟.分析和讨论了电路中各种参数对主放电电压和电流
该文将现代电子工艺中比较先进的成膜工艺——直流磁控溅射法,应用在PTCR元件的底电极的制备上,是一种全新的尝试,结果获得了高性能的与钛酸钡(BaTiO)系PTCR元件欧姆接触良好的,厚度1.0μm左右的溅射镍电极.结合实际生产需要,该课题就直流磁控溅射法制备高性能钛酸钡(BaTiO)系PTCR元件电极进行了较为详细的研究.研究内容主要包括:直流磁控溅射BaTiO系PTCR元件电极工艺研究、磁控溅射
该论文的研究内容共五章.(1)绪论;(2)放电回路与放电开关;(3)TEA-CO激光器的几种典型预电离技术;(4)实验结果与分析;(5)总结.(1)绪论主要介绍了TEA-CO激光器的发展及应用,指出影响TEA-CO激光器功率提高的因素主要是高气压下的稳定放电和大负荷下高压开关的稳定工作,给出了课题的研究内容及意义.(2)首先分析了Marx发生器电路、Blumlein电路、充放电电路、电容-电容转移
随着计算机科学与信号处理技术的高速发展,调制信号参数的估计与调制方式的识别在民用和军事领域都扮演着重要的角色,例如灾害的防御、地质、海洋的探查、电子信息的对抗,情报的侦察等领域。而调制信号参数的估计,如调制方式、载频等,是能够成功识别调制信号方式的重要前提。论文的研究内容主要包括: 1、根据信号的循环平稳性在抗噪性方面的优势,采用信号的循环自相关函数进行傅里叶变换得到信号的循环谱。在载波频率估计
由于鱼眼镜头的视角可达 180°左右,因此其被广泛应用于医学成像、智能交通、视频群组会议和安防监控等领域中。在近年来兴起的高级驾驶辅助系统、虚拟现实与增强现实等领域中,鱼眼镜头也有着广泛的应用前景。相比于普通镜头,鱼眼镜头在带来更大视角的同时,也导致了严重的图像畸变。对于鱼眼图像畸变矫正算法,国内外的很多科研人员都做过相关的理论研究。然而,大部分的算法复杂度高,计算量很大,只能在高性能的PC上实现
视觉是人类观察和理解世界的一个重要途径,而机器视觉中的一个重要任务就是通过准确地理解人体行为动作来更好地实现人机交互。与此同时,视频数据随着网络技术的发展正在海量增长,而视频人体行为识别与定位由于在视频安防监控、视频检索以及人机交互中的巨大应用价值也引起了越来越多的机器视觉工作者的重视。 由于计算机自动识别出视频中危害人身安全的行为动作后进行自动报警,可最大程度地减少受害人的伤害,具有重要的视频
智能监控系统通过结合人脸识别、目标检测与跟踪、异常检测等技术被广泛应用于众多相关领域。与此同时,在我国日趋复杂的工业网络结构中,监控视频在工业安防和工业质检等方面的作用愈加重要。然而,随之产生的海量监控视频的传输和存储给网络带宽、内存资源等方面也带来了极大的挑战。因此,保证监控视频的高效应用并提高压缩与重构效果,具有重大的应用和商业价值。 本文在分块压缩感知理论的基础上,根据监控视频自身及其应用
数据压缩是指在保持数据的信息熵的条件下将数据量进行削减。因为深层自编码神经网络擅长于理解数据并对数据进行抽象表征,能够有效地对复杂数据进行压缩。为了能够将人耳听觉所能捕捉的所有频段作为输入,必须输入超长的音频信号采样,进而导致自编码网络的性能下降问题,本文提出了动态残差网络用于音乐音频有损压缩,优化了深度自编码网络模型,提出了一种结合注意力机制和残差学习的量化方法,从而实现了音频信号的压缩量化,同
当代制造业等行业的高速发展,对传统金属材料的品质提出了更加苛刻的要求。在航空航天应用领域,复合材料因其优越的综合性能受到了广泛的关注。然而,在材料的长期服役以及所处工作环境的影响,材料表层及内部的原生缺陷以及在线工作引发的材料损伤等问题层出不穷。如何及时有效的发现材料中的缺陷损伤,是避免危险事故发生的重要前提。 针对无损检测的原位、非接触、远距离等实际需求,基于激光超声的无损检测技术能够较好的满
多目标优化问题是科学研究和工程实践领域中的难题和热门问题。近年来,多目标进化算法(MOEAs)已经在多目标优化问题中取得了较好的应用,经典的多目标进化算法有非支配排序遗传算法(NSGA-II)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。这些算法能有效的解决无约束或者简单界约束下的多目标优化问题。未来,如何有效改进经典的多目标优化算法或者提出新的约束多目标优化算法,进而迭代求解复杂约束多目标函数成为