国家自然科学基金(60674034)
- 作品数：13 被引量：72H指数：7
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- 一类广义时滞系统的迭代学习控制算法
- 利用迭代学习控制方法,研究了一类带有状态时滞的广义线性系统的输出跟踪问题.针对给定广义线性时滞系统,给出了一种闭环PD型的迭代学习控制算法.讨论了该闭环PD型迭代学习控制算法的收敛条件,并完整分析了新算法的收敛性.
- 田森平胡婷田辉平
- 关键词：迭代学习控制收敛性时滞
- 文献传递
- 一类线性多时滞广义系统的ILC算法
- 针对一类线性多时滞广义系统,给出了PID型迭代学习控制算法,获得了控制算法收敛的准则。结合广义系统的特点,引入矩阵的广义Drazin逆,在一定条件下将广义系统的状态变量进行转换,利用λ范数和不等式技巧完整分析了迭代学习控...
- 田森平徐家喜田辉平
- 关键词：迭代学习控制收敛性时滞
- 一类广义系统的迭代学习控制算法及其鲁棒性
- 本文针对一类具有状态干扰和输出干扰的正则广义线性系统,讨论了施加闭环PD型迭代学习控制算法所构成迭代学习控制系统鲁棒收敛的条件。并证明了系统在状态干扰、输出干扰有界的情况下跟踪误差有界,在所有干扰渐近消失的情况下,系统输...
- 田森平陈定喜田辉平
- 关键词：迭代学习控制鲁棒性
- 文献传递
- 具有控制时滞的不确定分布参数系统迭代学习控制被引量：2
- 2012年
- 研究了具有控制时滞的不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题,允许系统在迭代过程中初始状态值存在一定偏差。提出了基于时滞已知的P型迭代学习控制算法,给出了其L2范数收敛的充分条件,并利用Green公式、以及Gronwall-Bellman不等式等从理论上进行收敛性证明。数值例子验证了该算法的有效性。
- 戴喜生田森平
- 关键词：迭代学习控制分布参数系统控制时滞
- 基于奇异值分解的广义系统迭代学习控制算法被引量：3
- 2012年
- 在对广义系统进行奇异值分解的基础上,研究了一类广义系统的迭代学习控制问题。针对快子系统和慢子系统的特点,分别利用状态误差代入输出误差,得到了一类新的广义系统迭代学习控制算法结构,这一算法是全新的。然后从理论上对所提出的算法进行完整的收敛性分析。分析结果表明,满足给定的收敛条件,系统输出可以渐近地跟踪给定的期望轨迹。
- 周秀锦田森平
- 关键词：迭代学习控制
- 基于几何分析的分布参数系统的迭代学习控制(英文)被引量：10
- 2012年
- 研究了一类不确定非线性分布参数系统的迭代学习控制问题.基于几何分析方法,给出了分布参数系统一种新的具有自适应因子的非线性迭代学习控制算法.导出了新算法的收敛条件,并利用广义λ范数从理论上证明了新算法的收敛性.
- 田森平吴忻生
- 关键词：迭代学习控制分布参数系统
- 一阶强双曲分布参数系统的迭代学习控制被引量：13
- 2012年
- 研究了一阶强双曲分布参数系统的迭代学习控制问题.首先利用Fourier变换和半群方法导出了系统状态的适应解.进而基于强双曲条件和Plancheral定理,在允许迭代过程中初值存在一定偏差条件下,给出并证明了系统在P型迭代学习控制算法下的收敛条件.最后应用实例说明了所提方法的有效性.
- 戴喜生田森平
- 关键词：迭代学习控制FOURIER变换
- 一类退化系统目标跟踪学习控制的吸引流形方法被引量：1
- 2007年
- 针对一类退化系统目标跟踪的迭代学习控制问题进行了探讨．这类系统不满足目前对迭代学习控制通常所要求的收敛性条件,从而使得学习控制方法在这类系统上的应用遇到困难．为了解决这类问题,提出了一种新的设计方案——吸引流形方法．通过构造一个相应于所给系统稳定而吸引的流形,且在构造的过程中同时设计出学习控制函数序列,以使完成对所给期望目标的跟踪．同时也讨论了这种方法的可实现问题．另外,该方法可无本质困难地应用到相应的非线性系统上．
- 田森平谢胜利何刚
- 关键词：目标跟踪迭代学习控制
- 基于最大邻域内差的静脉图像增强和图像分割被引量：9
- 2009年
- 为了克服因静脉图像照度不均造成的现有分割算法对静脉纹路分割不够精确的问题,提出了一种基于最大邻域内差(Maximal intra-neighbor difference,MIND)的静脉图像分割算法,其核心是充分利用静脉图像的邻域信息和新设计的距离函数计算出原图的MIND图像,并与经过直方图修正后的原图加权相加得到了增强图像,之后,通过计算出增强图像的均值图像并与增强图像进行加权比较得到最终的分割结果。在分割的过程中,可以根据MIND图像的直方图自适应调整算法中的分割参数提高分割效果,最后的实验结果证明了算法的有效性。
- 康文雄邓飞其
- 关键词：图像处理静脉识别直方图
- 一类离散系统的迭代学习控制算法
- 2008年
- 通过对一类离散系统的迭代学习控制问题的讨论提出了一种新的迭代学习控制算法,证明了新算法的收敛性。该算法与目前的算法具有完全不同的形式,可通过调节参数提高算法的收敛速度。
- 田森平陈定喜田辉平
- 关键词：迭代学习控制收敛性
