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石灰回转窑煅烧带温度的软测量方法 被引量:1
1
作者 中大 张月 +1 位作者 毛程程 张超 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期166-173,共8页
作为石灰回转窑生产过程中的重要参数,煅烧带温度对于石灰生产质量有着极大的影响。由于回转窑结构的特殊性,且煅烧带温度极高,煅烧带温度很难利用传感器直接测量。针对石灰回转窑煅烧带温度的测量问题,将石灰回转窑煅烧带温度作为研究... 作为石灰回转窑生产过程中的重要参数,煅烧带温度对于石灰生产质量有着极大的影响。由于回转窑结构的特殊性,且煅烧带温度极高,煅烧带温度很难利用传感器直接测量。针对石灰回转窑煅烧带温度的测量问题,将石灰回转窑煅烧带温度作为研究对象,提出了一种软测量方法。利用生产现场易测的数据建立回转窑煅烧带温度的软测量模型。首先引入核主成分分析对采集的可测数据进行主成分的提取,减少预测模型输入变量之间的耦合与相互干扰,同时减少了建模的复杂度。然后通过最小二乘支持向量机对石灰回转窑煅烧带温度建模。最小二乘支持向量机预测性能与模型参数有着很大的关系,为了提高预测精度,利用具有良好优化性能的和声搜索算法对最小二乘支持向量机预测模型中的参数进行优化。仿真实验结果表明,提出的回转窑煅烧带温度软测量方法具有较高的预测精度,减少了预测误差,预测值较好的反映了回转窑煅烧带温度的变化趋势。同时,减少了建模的复杂度。提出的石灰回转窑煅烧带温度软测量方法是有效的。 展开更多
关键词 石灰回转窑 煅烧带温度 核主成分分析 最小二乘支持向量机 和声搜索算法 软测量
基于HSMM的机械故障演化预测诊断研究 预览
2
作者 于宁 王艳红 +1 位作者 蔡明 中大 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第1期56-59,共4页
为了给机械设备提供更准确的故障预测诊断,采用小波分析的方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取与分析,并提出一种新混合模型(即将状态空间模型与隐半马尔可夫模型相结合的混合模型)的故障预测诊断方法。首先在动态观测系统中建立故... 为了给机械设备提供更准确的故障预测诊断,采用小波分析的方法对滚动轴承的振动信号进行特征提取与分析,并提出一种新混合模型(即将状态空间模型与隐半马尔可夫模型相结合的混合模型)的故障预测诊断方法。首先在动态观测系统中建立故障状态方程,将故障作为关键因子,并在混合后的模型中给予相应的证明,通过对其分析处理、使用预测模型进行训练以及对比分析设备的退化状态,给出合理的预测方案,然后对其进行深入分析,最后得出研究结论。 展开更多
关键词 故障预测 滚动轴承 小波分析 残差 状态识别
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基于隐式PIGPC的火电厂主汽温系统控制 被引量:1
3
作者 中大 李树江 王艳红 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期445-452,共8页
针对火电厂主汽温控制系统具有的大惯性、大时滞等特性,提出一种基于隐式PIGPC的控献策略,在隐式GPC(generalized predictive control)的基础上进行改进.提出具有PI结构的隐式GPC算法(隐式PIGPCI,稳式PIGPc结合7PI控制与隐式GPC... 针对火电厂主汽温控制系统具有的大惯性、大时滞等特性,提出一种基于隐式PIGPC的控献策略,在隐式GPC(generalized predictive control)的基础上进行改进.提出具有PI结构的隐式GPC算法(隐式PIGPCI,稳式PIGPc结合7PI控制与隐式GPC的优点,即把PI的反馈结构与GPC的预潮功能结合起来,通过采用新的目标函数,获得具有PI结构的预测控翻算法.可以改善控制器烂能。同时对算法的稳定性进行了分析。仿真研究结果表明提出的方法在响应时间、超调、抗干扰等方面有着很好的控制效果。 展开更多
关键词 火电厂 主汽温系统 广义预测控制 PI控制 隐式PIGPC
高斯过程回归补偿ARIMA的网络流量预测 预览 被引量:1
4
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 王向东 《北京邮电大学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期65-73,共9页
为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用AR... 为提高网络流量时间序列的中期预测精度,提出一种高斯过程回归模型补偿自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的网络流量预测模型.首先通过Brock-Dechert-Scheinkman统计量检验方法确定网络流量时间序列包含线性特征与非线性特征;然后利用ARIMA模型对网络流量时间序列进行非平稳建模,得到符合网络流量序列线性变化规律的模型,并通过人工蜂群算法优化的高斯过程回归模型对具有非线性特性的预测误差序列进行建模与预测;最后将ARIMA模型的预测值与高斯过程回归模型的预测误差值进行相加得到最终的网络流量预测值.仿真对比实验结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度和更小的预测误差. 展开更多
关键词 网络流量 预测 自回归积分滑动平均 高斯过程回归 BDS统计量
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基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测 预览
5
作者 中大 张超 +2 位作者 李树江 王艳红 沙毅 《电子学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期1044-1051,共8页
针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持... 针对网络控制系统的时延预测问题,提出一种基于相空间重构与最小二乘支持向量机的时延预测方法.首先利用0-1测试法确定时延序列具有混沌特性,引入相空间重构技术提高预测精度.对实际采集的时延序列进行Hurst指数分析,选择最小二乘支持向量机作为预测模型.然后利用C-C方法确定时延序列相空间重构参数,通过递归图确定时延序列的局部可预测性,利用遗传算法对最小二乘支持向量机的参数进行离线优化.最后通过优化后的最小二乘支持向量机并结合相空间重构对时延序列进行在线预测.与其它预测方法进行了仿真对比,结果表明本文方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,同时并未降低预测算法的实时性. 展开更多
关键词 网络控制系统 相空间重构 最小二乘支持向量机 时延预测
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基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量多步预测 预览 被引量:7
6
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 王向东 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期55-70,共16页
网络流量预测是网络管理及网络拥塞控制的重要问题,针对该问题提出一种基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量预测方法。首先利用0-1混沌测试法与最大Lyapunov指数法对不同时间尺度下的网络流量样本数据进行分析,确定网络流量在不... 网络流量预测是网络管理及网络拥塞控制的重要问题,针对该问题提出一种基于混沌理论与改进回声状态网络的网络流量预测方法。首先利用0-1混沌测试法与最大Lyapunov指数法对不同时间尺度下的网络流量样本数据进行分析,确定网络流量在不同时间尺度下都具有混沌特性。将相空间重构技术引入网络流量预测,通过C-C方法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数。对网络流量时间序列进行相空间重构之后,利用一种改进的回声状态网络进行网络流量的多步预测。提出一种改进的和声搜索优化算法对回声状态网络的相关参数进行优化以提高预测精度。利用网络流量的公共数据集以及实际数据进行了仿真,结果表明,提出的预测方法具有更高的预测精度以及更小的预测误差。 展开更多
关键词 网络流量 混沌 回声状态网络 时间尺度 预测
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网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法 预览 被引量:3
7
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 于洪霞 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期114-120,共7页
为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用... 为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用率,同时利用最小二乘支持向量机算法预测各回路数据包传输时间;最后,在网络带宽资源受限的情况下,利用回路动态权重、网络利用率预测值并结合控制回路数据包传输时间,动态的调整回路的采样周期,使得网络控制系统的性能得到优化.仿真实验表明,提出的变采样周期调度算法能够使得网络利用率收敛到设定值,减少了控制回路的数据传输时延,提高了系统的输出响应与控制性能. 展开更多
关键词 网络控制系统 动态权重 变采样周期 调度 网络利用率
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基于ARIMA与ESN的短期风速混合预测模型
8
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1603-1610,共8页
提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型.首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差... 提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型.首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包含非线性特征,然后利用ESN模型对非线性的残差序列进行预测,最后将ARIMA模型的短期风速线性预测值与ESN模型的短期风速非线性预测残差值进行相加得到最终的短期风速的预测值.单步与多步预测的仿真实验表明该混合预测模型具有更高的预测精度与更小的预测误差. 展开更多
关键词 短期风速 预测 自回归求和滑动平均模型 回声状态网络
一种基于无线传感器网络安全的能量优化路由算法 预览 被引量:11
9
作者 李树江 佟以鑫 +1 位作者 王向东 中大 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期193-201,共9页
针对无线传感器网络节点能量利用效率、能量消耗不均衡和安全威胁而导致的网络寿命和网络功能受到影响等问题,提出了一种基于网络安全的能量优化路由算法.在网络中建立安全信任评估机制,借用物理学中势场的概念,利用节点深度、区域能量... 针对无线传感器网络节点能量利用效率、能量消耗不均衡和安全威胁而导致的网络寿命和网络功能受到影响等问题,提出了一种基于网络安全的能量优化路由算法.在网络中建立安全信任评估机制,借用物理学中势场的概念,利用节点深度、区域能量、剩余能量和安全信任值信息建立4个势场,并将它们统一成一个整合的势场.利用该势场函数确定节点数据包传输的下一跳方向,来达到对传感器网络能量利用效率、能量均衡和安全性的优化.通过仿真实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络安全 能量均衡 信任机制
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基于IPSO算法的回转窑煅烧带温度D-FNN预测控制 预览
10
作者 中大 高宪文 +1 位作者 李树江 王艳红 《中南大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3409-3416,共8页
为了提高石灰回转窑煅烧带温度的控制性能,提出一种基于改进的粒子群优化算法(IPSO)与动态模糊神经网络(D-FNN)的预测控制方法。该方法利用动态模糊神经网络建立石灰回转窑煅烧带温度的非线性预测模型,通过输出温度的预测值,引入输... 为了提高石灰回转窑煅烧带温度的控制性能,提出一种基于改进的粒子群优化算法(IPSO)与动态模糊神经网络(D-FNN)的预测控制方法。该方法利用动态模糊神经网络建立石灰回转窑煅烧带温度的非线性预测模型,通过输出温度的预测值,引入输出反馈与偏差来校正预测误差,建立偏差与控制量的控制性能指标,通过改进的粒子群优化算法滚动优化得到系统最优控制量。对控制方法的稳定性进行分析。仿真实验结果表明动态模糊神经网络的温度预测误差在±10℃之内,具有较高的预测精度。提出的预测控制方法能使输出煅烧带温度快速稳定地跟踪设定值的变化,同时在系统输出有扰动的情况下也能较好地跟踪设定值。控制量的平均单步滚动优化需0.31 s,可满足实际应用。 展开更多
关键词 回转窑 煅烧带温度 粒子群优化算法 动态模糊神经网络 预测控制
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随机时变时滞马尔可夫跳变系统的镇定研究
11
作者 杜津名 林娜 +1 位作者 中大 高宪文 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2016年第4期391-396,共6页
研究了一类转移概率部分未知的随机时变时滞马尔可夫跳变系统的鲁棒H∞控制问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计无记忆的状态反馈控制器,保证闭环系统的随机稳定性.其次,将过程转化为求解一组线性矩阵不等式(linear matrix ineq... 研究了一类转移概率部分未知的随机时变时滞马尔可夫跳变系统的鲁棒H∞控制问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii方法,设计无记忆的状态反馈控制器,保证闭环系统的随机稳定性.其次,将过程转化为求解一组线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的约束优化问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分条件.最后,数值仿真验证结论的有效性. 展开更多
关键词 时变时滞 马尔可夫跳变系统 鲁棒H∞ 转移概率部分未知
基于隐式PIGPC的网络控制系统时延补偿方法 预览 被引量:1
12
作者 中大 李树江 王艳红 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期77-85,共9页
网络控制系统的时延会导致系统性能下降,针对该问题提出一种基于隐式PIGPC的时延补偿方法。首先,通过历史时延数据,利用自适应变步长最小均方滤波算法对当前时刻的网络时延进行预测,将预测时延代替实际时延作为时延补偿控制器的参... 网络控制系统的时延会导致系统性能下降,针对该问题提出一种基于隐式PIGPC的时延补偿方法。首先,通过历史时延数据,利用自适应变步长最小均方滤波算法对当前时刻的网络时延进行预测,将预测时延代替实际时延作为时延补偿控制器的参数。然后为改进隐式GPC的时延补偿效果,提出具有PI结构的隐式PIGPC算法。隐式PIGPC不必递推求解Diophantine方程,可节省在线计算时间,并且把PI的反馈结构与GPC的预测功能结合起来,改善了控制器的性能。利用隐式PIGPC设计控制器,结合预测时延完成基于隐式PIGPC的网络时延补偿控制器的设计,并对时延补偿算法的稳定性进行了分析。最后的仿真实验表明隐式PIGPC对网络控制系统时延具有良好的补偿效果,同时具有较少的运算时间。 展开更多
关键词 网络控制系统 时延补偿 时延预测 隐式PIGPC
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短期风速时间序列混沌特性分析及预测 被引量:10
13
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期236-247,共12页
针对短期风速时间序列的预测问题进行了研究.首先通过0-1混沌测试法确定短期风速时间序列具有混沌特性.采用相空间重构技术,利用C-C算法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数.然后提出一种参数在线修正的最小二乘支持向量机预测模型,采用... 针对短期风速时间序列的预测问题进行了研究.首先通过0-1混沌测试法确定短期风速时间序列具有混沌特性.采用相空间重构技术,利用C-C算法确定延迟时间,G-P算法确定嵌入维数.然后提出一种参数在线修正的最小二乘支持向量机预测模型,采用改进的粒子群算法进行预测模型中参数的优化.最后通过仿真对比实验表明提出的预测方法在预测精度、预测误差、预测效果方面都要优于其他常见的预测方法,证明该预测方法是有效的. 展开更多
关键词 短期风速 时间序列 混沌 预测
基于KPCA优化ESN的网络流量预测方法 预览 被引量:4
14
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期114-120,共7页
为了提高网络流量的预测精确度,提出一种核主成分分析(KPCA)优化回声状态网络(ESN)的网络流量预测方法。首先利用相空间重构对网络流量序列进行处理,提高序列的可预测性,然后对网络流量序列进行核主成分分析,提取序列中的有效... 为了提高网络流量的预测精确度,提出一种核主成分分析(KPCA)优化回声状态网络(ESN)的网络流量预测方法。首先利用相空间重构对网络流量序列进行处理,提高序列的可预测性,然后对网络流量序列进行核主成分分析,提取序列中的有效信息,通过实验方法确定回声状态网络的储备池参数,最后利用回声状态网络对网络流量进行预测。与标准回声状态网络、差分自回归滑动平均模型(ARIMA)、以及最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型进行了仿真对比,结果表明提出的方法具有更高的预测精确度以及更小的预测误差,同时一定程度上减少了预测时间。 展开更多
关键词 网络流量 预测 回声状态网络 核主成分分析 相空间重构
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遗传算法优化回声状态网络的网络流量预测 预览 被引量:20
15
作者 中大 高宪文 +1 位作者 李树江 王艳红 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1137-1145,共9页
网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题. 网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network, ESN)在非线性混沌系统预测与建... 网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题. 网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network, ESN)在非线性混沌系统预测与建模方面有着良好的性能,非常适合网络流量的预测.为了提高网络流量的预测精度,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化回声状态网络的网络流量非线性预测方法.首先利用回声状态网络对网络流量进行预测;然后利用遗传算法对回声状态网络预测模型中的储备池参数进行优化,提高预测模型的预测精度.通过中国联合网络通信公司辽宁分公司采集的实际网络流量数据进行了仿真验证.与差分自回归滑动平均模型(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、Elman神经网络以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)这3种常见预测模型进行了对比,仿真结果表明提出的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,更能刻画网络流量复杂的变化特点. 展开更多
关键词 网络流量 非线性 预测 遗传算法 回声状态网络
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网络控制系统的模糊权重变采样周期调度策略 预览 被引量:1
16
作者 中大 李树江 +2 位作者 王艳红 高宪文 石彤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期980-986,共7页
网络控制系统的性能受到采样周期的影响.针对多回路网络控制系统,根据系统控制回路误差和误差变化率,利用模糊推理计算各回路的动态权重,同时根据当前网络运行状况预测新的网络利用率,然后利用ARIMA算法对数据包传输时间进行预测,最后... 网络控制系统的性能受到采样周期的影响.针对多回路网络控制系统,根据系统控制回路误差和误差变化率,利用模糊推理计算各回路的动态权重,同时根据当前网络运行状况预测新的网络利用率,然后利用ARIMA算法对数据包传输时间进行预测,最后在网络带宽一定的条件下,利用模糊动态权重系数、网络利用率、数据包传输时间,不断的改变系统中各控制回路的采样周期,达到优化网络控制系统性能的目的.利用True Time工具箱进行的仿真验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 网络控制系统 调度 变采样周期 模糊
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IFS-LSSVM及其在时延序列预测中的应用 预览 被引量:2
17
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期104-110,共7页
针对最小二乘支持向量机预测模型中最优参数难以确定的问题,提出一种基于改进的自由搜索算法确定最小二乘支持向量机最优参数的方法(IFS-LSSVM)。对标准自由搜索算法进行改进,使之可应用于最小二乘支持向量机的参数优化,改进之后的算... 针对最小二乘支持向量机预测模型中最优参数难以确定的问题,提出一种基于改进的自由搜索算法确定最小二乘支持向量机最优参数的方法(IFS-LSSVM)。对标准自由搜索算法进行改进,使之可应用于最小二乘支持向量机的参数优化,改进之后的算法具有更好的优化性能。将具有时间序列性质的网络时延作为预测对象,利用本文的IFS-LSVM算法进行预测。在仿真中与遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LSSVM)、粒子群优化算法优化的最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)、标准最小二乘支持向量机工具箱中的网格搜索算法(Grid-LSSVM)进行了对比。仿真对比结果表明本文的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 自由搜索 时延序列 预测 时间序列
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经验模式分解与时间序列分析在网络流量预测中的应用 被引量:7
18
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期905-910,共6页
提出一种经验模式分解和时间序列分析的网络流量预测方法.首先,对网络流量时间序列进行经验模式分解,产生高低频分量和余量;然后,对各分量进行时间序列分析,确保高频分量采用改进和声搜索算法优化的最小二乘支持向量机模型、低频... 提出一种经验模式分解和时间序列分析的网络流量预测方法.首先,对网络流量时间序列进行经验模式分解,产生高低频分量和余量;然后,对各分量进行时间序列分析,确保高频分量采用改进和声搜索算法优化的最小二乘支持向量机模型、低频分量和余量采用差分白回归滑动平均模型进行建模和预测;最后,将预测结果通过RBF神经网络进行非线性叠加,得到最终的预测值.仿真实验表明,所提出方法具有更好的预测效果和更高的预测精度. 展开更多
关键词 网络流量 经验模式分解 时间序列 白相似 预测
基于小波变换的风电场短期风速组合预测简 预览 被引量:34
19
作者 中大 李树江 +1 位作者 王艳红 高宪文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期112-120,共9页
针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子... 针对风电场短期风速的预测提出一种基于小波变换的组合预测方法。首先利用Mallat算法对短期风速时间序列进行db3小波三层分解与重构,得到短期风速时间序列的近似分量和细节分量。针对近似分量和细节分量的不同特性,对近似分量利用粒子群算法优化的最小二乘支持向量机进行预测,对细节分量利用自回归求和滑动平均模型进行预测。最后各预测模型预测值组合叠加得到最终的短期风速预测值。仿真结果表明该方法具有较高的预测准确度。 展开更多
关键词 短期风速 小波变换 自回归求和滑动平均模型 最小二乘支持向量机 组合预测
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随机时滞Markov跳变系统的镇定 预览
20
作者 高宪文 杜津名 +1 位作者 林娜 中大 《吉林师范大学学报:自然科学版》 2015年第4期84-92,共9页
研究了一类转移概率部分未知的随机时滞Markov跳变系统的镇定问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii函数的方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性.其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通... 研究了一类转移概率部分未知的随机时滞Markov跳变系统的镇定问题.首先,构建Lyapunov-Krasovkii函数的方法,设计模态依赖的状态反馈控制器,保证了闭环系统的随机稳定性.其次,将其归结为求解一组线性矩阵不等式(LMIs)的可行性问题,通过求解线性矩阵不等式的方式,获得了充分性条件.最后,数值仿真验证结论的有效性. 展开更多
关键词 MARKOV跳变系统 转移概率部分未知 线性矩阵不等式 随机时滞
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