导读:本文包含了分布参数控制系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:参数,系统,边界,迭代,正则,方程,观测器。
分布参数控制系统论文文献综述
张敬,芦雪娟,周莉[1]（2019）在《一类退化抛物型方程分布参数系统的最优控制问题》一文中研究指出研究一类由退化抛物方程所支配的分布参数系统的最优控制问题.当退化点集的测度为零时,利用正则化方法和变分思想,得到了该分布参数系统最优控制所满足的必要条件.(本文来源于《西北师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
顾盼盼,田森平[2]（2019）在《退化高阶抛物型分布参数系统的迭代学习控制》一文中研究指出研究一类高阶分布参数系统的迭代学习控制问题,该类系统由退化高阶抛物型偏微分方程构成.根据系统所满足的性质,基于P型学习算法构建得到迭代学习控制器.利用压缩映射原理,证明该算法能使得系统的输出跟踪误差于L~2空间内沿迭代轴方向收敛于零.最后,仿真算例验证了算法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年07期）
刘亚强[3]（2019）在《一类线性抛物型分布参数系统非同位控制》一文中研究指出工程实践中,绝大多数实际物理过程(或系统)具有空间分布特征,不能用常微分方程来描述,而必须用偏微分方程才能准确地加以描述。通常,称此类由偏微分方程描述的系统为分布参数系统。分布参数系统是与时间和空间有关的系统,具有很强的实际应用背景,例如航天飞行器的振动问题、工业制造中的温度控制问题、化学反应中的扩散问题、生活中的噪音问题等。而抛物型分布参数系统广泛应用于管流控制、化工反应控制和热传导控制等反应扩散问题中,抛物型分布参数系统具有分布参数系统的典型特性,因此对抛物型分布参数系统的研究具有重要理论意义和实际应用价值。本文针对一类线性抛物型分布参数系统非同位控制进行研究,主要内容和成果包括以下几个方面:(1)针对一类线性抛物型分布参数系统,分别采用同位点控制和同位分段控制方式,设计静态输出反馈控制器,解决了系统在同位控制下的稳定性问题。(2)针对一类线性抛物型分布参数系统,分别采用点测量和分段测量方式,设计龙贝格观测器来追踪系统的状态,构建了估计误差系统,研究估计误差系统稳定性,解决了系统状态信息难以测量的问题。(3)针对一类线性抛物型分布参数系统,分别采用非同位点控制和点测量、非同位分段控制和分段测量、非同位分段控制和点测量、非同位点控制和分段测量方式,对于执行器和传感器的非同位难题,构建了观测器来观测系统的同位状态,设计基于观测器的动态输出反馈控制器,解决了系统在非同位控制下的稳定性问题。(4)针对一类带测量干扰的线性抛物型分布参数系统,采用非同位分段控制和分段测量方式,设计基于H∞观测器的动态输出反馈控制器,解决了系统在带测量干扰下的稳定性问题。(5)对于催化反应棒温度控制系统,建立催化棒温度演化的时空动态模型,应用线性抛物型分布参数系统非同位控制相关理论及成果,对催化反应棒温度进行控制,保证催化反应的正常进行。(本文来源于《北京科技大学》期刊2019-06-03）
梅叁各,戴喜生,余莎丽,吴却[4]（2019）在《高相对度非正则离散抛物分布参数系统迭代学习控制》一文中研究指出对一类具有高相对度的非正则离散抛物型分布参数系统的迭代学习控制问题进行了研究.首先将集中参数系统高相对度的定义相应的推广到离散分布参数系统.基于本文的非正则离散分布参数系统,设计了一类带有相对度为p的离散分布式迭代学习控制算法.然后由偏差分方程解的一般形式,将该分布参数系统降维处理为一般的离散线性系统,给出了在适当初边值条件下迭代跟踪误差沿迭代轴收敛的充要条件.用线性系统稳定性理论证明了本文所设计的分布式学习控制算法的收敛性.数值例子说明了所给算法的有效性.(本文来源于《广西科技大学学报》期刊2019年01期）
傅勤,陈实,陈小艺[5]（2018）在《基于柯西问题的二阶双曲型分布参数系统迭代学习控制》一文中研究指出研究一类基于柯西初值条件的分布参数系统迭代学习控制问题,该类分布参数系统由二阶双曲型偏微分方程构成.针对系统所满足的初值条件,基于D型学习律构建得到迭代学习控制律.利用压缩映射原理,证明这种学习律能使得系统的输出跟踪误差沿迭代轴方向逐点收敛.(本文来源于《商丘职业技术学院学报》期刊2018年06期）
张建中[6]（2018）在《活动边界分布参数系统的移动控制与估计》一文中研究指出活动边界分布参数系统是一类无穷维系统,具有广阔的应用背景,其边界的时变特性会影响系统的性能。而移动控制相当于对系统增加了一个控制维度,能有效提升系统的性能。因此,对活动边界分布参数系统的移动控制与估计研究具有重要的理论和实际意义。本文基于活动边界分布参数系统,利用算子半群理论、Lyapunov稳定性判据以及随机分析等方法,通过移动传感器/执行器网络对几类活动边界分布参数系统进行移动控制与估计,主要内容如下:1.针对传感器与执行器在空间中的分布情况,分别讨论了并列的和非并列的传感器/执行器网络环境下一类活动边界扩散系统的移动控制问题。利用算子半群理论,考虑到空间扩散算子的时变性,选取了一个合适的Lyapunov泛函,分别给出了并列和非并列的传感器/执行器网络环境下使活动边界扩散系统渐近稳定的充分条件。同时,基于移动传感器/执行器的动力学系统,获得了其移动驱动力策略,并讨论了其在空间域移动过程中的防碰撞问题。所提策略表明基于移动传感器/执行器的移动控制能有效地消除边界的时变性对系统的影响,并提升系统的控制性能。2.研究了一类活动边界对流-扩散系统的状态估计问题。针对系统活动边界的时变性所引起的时变空间扩散算子的非对称性问题,在误差系统的稳定性分析过程中,首次提出了一类具有对称性的Lyapunov泛函。设计了活动边界对流-扩散系统的集中式估计器,得到了使误差系统渐近稳定的充分条件;考虑了移动传感器网络中的随机测量丢失问题,设计了分布一致状态估计器,并得到了使误差系统在均方意义下全局渐近稳定的充分条件。仿真例子及对比分析表明,移动估计能使状态估计误差系统更快地趋于稳定,系统的活动边界以及网络中的随机测量丢失会影响传感器在空间中的移动轨迹。3.基于移动传感器/执行器网络,首次研究了具有移动扰动源的活动边界反应-对流-扩散系统的鲁棒H_∞控制与滤波问题。由于移动扰动源对系统状态的扰动以及其不可测性,分别设计了一类满足H_∞性能指标的具有鲁棒性的控制器与滤波器。同时,在设计鲁棒H_∞滤波器时,考虑了传感器网络中的测量时滞问题,通过移动传感器来消除随机测量时滞对系统性能的影响。研究表明,所设计的控制器与滤波器对移动扰动源的扰动、系统的活动边界引起的系统状态的改变以及网络中的随机测量时滞等问题具有较强的鲁棒性。4.应用移动传感器/执行器网络对一类It?o型随机分布参数系统进行控制。基于随机分析理论,将定义在完备概率空间上的系统状态看作It?o型随机分布参数系统的解随机场,结合It?o微分公式、全微分公式和Lyapunov稳定性判据,得到了使It?o型随机分布参数系统随机稳定的移动控制策略,并仿真分析了所提移动控制策略的有效性。(本文来源于《江南大学》期刊2018-12-01）
张建中,崔宝同[7]（2018）在《一类活动边界分布参数系统具防碰撞的移动控制策略》一文中研究指出考虑移动多智能体的动力学行为,在保证其不发生碰撞的前提下,研究了一类具有活动边界的分布参数系统的移动控制问题.假设每个智能体上安装了并列的传感器和执行器,传感器对系统的状态进行测量并将测量值传递给控制器,由装备了控制器的执行器执行相应的反馈控制策略.基于活动边界分布参数系统的抽象发展方程和李亚普诺夫方法,设计了一类输出反馈控制器,并得到了使系统渐近稳定的具防碰撞的移动控制策略,同时证明了系统的活动边界对所提策略有很大影响.所提策略能有效提升系统的控制性能,仿真实例验证了该方法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2018年05期）
周延九,崔宝同[8]（2019）在《一类半线性抛物型偏微分方程描述的分布参数系统的边界控制》一文中研究指出针对一类由半线性抛物型偏微分方程描述的分布参数系统,考虑系统边界为Robin或混合边界条件的情况,提出基于边界控制的控制策略,并研究其镇定问题.首先,根据无穷维抽象发展方程理论和Lumer-Phillips理论证明闭环系统的适定性;其次,通过传感器对系统状态进行测量,并将数据传递给控制器,根据测量方式的不同,分为平均域测量和边界值测量;再次,基于Lyapunov稳定性理论,采用Lyapunov直接法,并借助于线性矩阵不等式(LMI)方法,设计满足系统稳定条件的有效控制器;然后通过在系统边界处分别施加基于平均域测量和边界值测量的输出反馈控制作用,使原本不稳定的开环分布参数系统状态在较短的时间内到达稳定状态;最后,通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年12期）
李向东,傅勤,吴健荣[9]（2018）在《基于有限差分法的二阶双曲型分布参数系统的迭代学习控制》一文中研究指出研究了一类分布参数系统基于有限差分法的迭代学习控制问题,该类分布参数系统由二阶双曲型偏微分方程所构建.针对系统所满足的初、边值条件,基于有限差分法构建得到迭代学习控制律,利用迭代收敛原理,证明这种学习律能使得系统的状态跟踪误差沿迭代轴方向收敛到原点的一个小邻域内.数值仿真验证了所提算法的有效性.(本文来源于《数学物理学报》期刊2018年03期）
刘思远[10]（2018）在《室内CO_2浓度分布参数系统的辨识与控制》一文中研究指出室内环境是人们生活的主要空间,室内空气质量对人们的健康有着直接的影响。作为室内的污染物之一,二氧化碳(CO2)浓度较高时会使人们产生头痛感、心悸、血压上升到等不良症状;该浓度作为稳定污染源,可反映室内人员变化的特点,因此经常被选作室内空气质量好坏的指标之一。偏微分方程(PDE)系统为分布参数系统的一种形式,属于无限维状态空间系统。PDE系统反应了时间和空间的动态关系,其性质复杂但又有独特的规律,广泛的应用于热工、化工、航天等工程系统,生态系统、社会系统等领域的分析。由于其广泛的应用背景,对于PDE系统的研究有重要的意义。本文以室内CO2浓度系统的控制为研究目标,构建了对于室内CO2浓度PDE形式的动态模型,并对该动态系统的参数辨识和控制问题进行了具体的研究,主要内容如下:首先,根据CO2所遵循的对流扩散物理过程和暖通空调的工作原理,针对室内气流上入上出的工况,提出了室内CO2浓度的PDE模型,详细分析了模型中各构成项、初边值条件的物理意义以及选取原则;为了证明建立模型的有效性,本文针对初值条件和边值条件的叁种不同情况,对模型进行求解和仿真实验,结果表明所建立模型的动态演化过程与实际物理过程相吻合;针对模型中的未知参数,将有限差分法和最小二乘法相结合,实现了对模型未知参数的辨识,并通过仿真验证了辨识方法的有效性。其次,针对建立的PDE模型,采用特征谱法和伽辽金法(Galerkin method)将PDE系统转化成低阶的常微分方程(ODE)系统的方法;对于不存在扰动的线性PDE系统,本文针对系统的低阶部分模态设计了基于观测器的输出反馈控制律,使得PDE闭环系统可以按照给定的速率进行收敛,并且分析了该控制器设计方法中可能出现的控制溢出和观测溢出问题。通过仿真结果表明,该控制器可以加快室内CO2浓度的收敛速度,并且在存在多个控制信号的情况时,系统波动更小,整体收敛速度更快;对于存在扰动的PDE系统,本文通过正交投影将PDE系统分解成慢速模态和快速模态两部分,根据奇异摄动理论将快速模态当作扰动项处理,然后对于慢速模态构成的ODE系统设计鲁棒控制器,抑制扰动项(包括快速模态部分和系统中的扰动)对PDE闭环系统输出(CO2浓度)的影响,保证了系统的鲁棒性和收敛性能,并且通过仿真证明了方法的有效性。最后,对全文做了总结,提出了二氧化碳(CO2)浓度控制问题今后的研究方向。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-06-05）
分布参数控制系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究一类高阶分布参数系统的迭代学习控制问题,该类系统由退化高阶抛物型偏微分方程构成.根据系统所满足的性质,基于P型学习算法构建得到迭代学习控制器.利用压缩映射原理,证明该算法能使得系统的输出跟踪误差于L~2空间内沿迭代轴方向收敛于零.最后,仿真算例验证了算法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布参数控制系统论文参考文献
[1].张敬,芦雪娟,周莉.一类退化抛物型方程分布参数系统的最优控制问题[J].西北师范大学学报(自然科学版).2019
[2].顾盼盼,田森平.退化高阶抛物型分布参数系统的迭代学习控制[J].控制理论与应用.2019
[3].刘亚强.一类线性抛物型分布参数系统非同位控制[D].北京科技大学.2019
[4].梅叁各,戴喜生,余莎丽,吴却.高相对度非正则离散抛物分布参数系统迭代学习控制[J].广西科技大学学报.2019
[5].傅勤,陈实,陈小艺.基于柯西问题的二阶双曲型分布参数系统迭代学习控制[J].商丘职业技术学院学报.2018
[6].张建中.活动边界分布参数系统的移动控制与估计[D].江南大学.2018
[7].张建中,崔宝同.一类活动边界分布参数系统具防碰撞的移动控制策略[J].信息与控制.2018
[8].周延九,崔宝同.一类半线性抛物型偏微分方程描述的分布参数系统的边界控制[J].控制与决策.2019
[9].李向东,傅勤,吴健荣.基于有限差分法的二阶双曲型分布参数系统的迭代学习控制[J].数学物理学报.2018
[10].刘思远.室内CO_2浓度分布参数系统的辨识与控制[D].北京交通大学.2018
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