检索结果-内蒙古大学图书馆

多重时滞系统的分散滤波

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控制理论与应用 1989年第A6期6卷 102-107页

作者：付丽胡恒章

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带有色观测噪声多传感器多重时滞系统分布式融合滤波器

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自动化学报 2009年第1期35卷 46-53页

作者：孙书利吕楠黑龙江大学电子工程学院自动化系哈尔滨150080

基于新息分析方法,对带有色观测噪声的多重时滞系统,提出了一种带自噪声估值器的非增广的最优滤波器.它等价于一个带相关白噪声多重时滞系统的一步预报器.当系统带有多个传感器时,推导了多重时滞系统的任意两个传感器子系统之间的估计... 详细信息

基于新息分析方法,对带有色观测噪声的多重时滞系统,提出了一种带自噪声估值器的非增广的最优滤波器.它等价于一个带相关白噪声多重时滞系统的一步预报器.当系统带有多个传感器时,推导了多重时滞系统的任意两个传感器子系统之间的估计误差互协方差阵.基于线性最小方差最优加权融合估计算法,给出了分布式加权融合最优滤波器.分布式融合估计比基于每个传感器的局部估计具有更高的精度.比增广的集中式最优滤波器具有更好的可靠性,且避免了高维计算和大存储空间.仿真例子验证了其有效性.

关键词：多重时滞系统有色观测噪声信息融合分布式最优滤波器

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多重时滞系统的自适应递推滤波器

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控制理论与应用 1984年第3期 124-129页

作者：邓自立郭一新黑龙区省应用数学研究所

本文提出了多重时滞系统的自适应递推滤波器,给出了常值噪声统计的次优、无偏、极大后验递推估值器,也给出了时变噪声统计估值器,推广了Sage和Nusa的结果。本文的结果可应用于水文和环境系统。数值模拟例子证明了本文结果的有效性。

关键词：次优自适应多重时滞系统噪声噪音滤波器电子设备递推

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基于谱离散化方法的多重时滞系统PID参数稳定域研究

基于谱离散化方法的多重时滞系统PID参数稳定域研究

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第23届过程控制会议

作者：谢永芳余祎桂卫华蒋朝辉黄三思中南大学信息科学与工程学院长沙 410083

多重时滞导致闭环系统稳定性分析困难，本文提出一种多重时滞系统PID控制参数的稳定域确定方法。该方法首先在频域求得所有可能的临界稳定边界，然后利用传递函数形式与状态空间形式的关系，将多重时滞系统从传递函数形式转化为状... 详细信息

多重时滞导致闭环系统稳定性分析困难，本文提出一种多重时滞系统PID控制参数的稳定域确定方法。该方法首先在频域求得所有可能的临界稳定边界，然后利用传递函数形式与状态空间形式的关系，将多重时滞系统从传递函数形式转化为状态空间形式，在状态空间形式下采用谱离散化方法(Spectral Discretization Methods)判定实际的稳定域，进而获得多重时滞系统PID控制的参数稳定域与多重时滞大小的关系。该方法可以方便地解决多重时滞系统稳定性分析困难的问题，示例证明该方法计算简便高效，可操作性强。

关键词：多重时滞系统 PID参数稳定性谱离散化法

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基于谱离散化方法的多重时滞系统稳定性分析研究

基于谱离散化方法的多重时滞系统稳定性分析研究

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作者：余祎中南大学

学位级别：硕士

时滞常出现在各种实际工业过程中，时滞是导致实际系统控制性能恶化甚至不稳定的重要原因之一。特别是长流程生产过程控制点多，控制点到产品输出延迟不同，系统多重时滞特性在闭环控制或工作点调整时会造成长时间工况不稳定、生产指标... 详细信息

时滞常出现在各种实际工业过程中，时滞是导致实际系统控制性能恶化甚至不稳定的重要原因之一。特别是长流程生产过程控制点多，控制点到产品输出延迟不同，系统多重时滞特性在闭环控制或工作点调整时会造成长时间工况不稳定、生产指标波动大，严重影响正常生产及产品产量、质量和能耗。多重时滞的存在增加了系统稳定性分析和控制难度，因此研究多重时滞控制系统稳定性分析方法具有重要理论和现实意义。\n 谱离散化方法是一种计算时滞微分方程系统模型给定轴右半平面及指定区域内所有特征根的有效方法。论文分析了谱离散化方法的基本原理，并将谱离散化方法引入到多重时滞控制系统稳定性分析中，主要研究工作及创新性成果如下:\n (1)研究基于谱离散化方法的多重时滞系统PID稳定域求解算法。在频域内求得所有可能的临界稳定边界，将系统从传递函数形式转化为状态空间形式，在状态空间形式下采用谱离散化方法判定系统的实际稳定域。该算法计算简便且精度高。\n (2)提出了一种Smith预估控制系统预估模型失配的稳定域求解算法。该算法将预估模型失配系统转化为多重时滞系统，根据系统稳定性只与系统极点有关而与零点无关的特性，重构多重时滞系统，重构系统与Smith预估控制系统具有相同的稳定域，采用谱离散化方法求得重构后的多重时滞系统的稳定域，该稳定域反映模型失配程度与Smith预估控制系统稳定性之间的关系。该算法解决了模型失配的Smith预估控制系统稳定域难以直接求解的问题。\n (3)在求得多重时滞系统PID控制稳定域的基础上，提出了基于谱离散化方法的多重时滞系统PID控制器设计方法。该方法不需要进行模型约简，通过直接限定原多重时滞控制系统特征根的分布区域进行PID参数设计，不会产生约简近似误差并且效率高。通过与其他方法对比，验证了所提方法在响应速度和扰动抑制等方面的优越性。

关键词：谱离散化法多重时滞系统稳定性分析 Smith预估控制

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线性大范围相互关联的多重时滞系统稳定性分析

线性大范围相互关联的多重时滞系统稳定性分析

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第十九届中国控制会议

作者：刘湘黔张容梅张霖北方交通大学信息所清华大学自动化系理论组

本文研究了线性大范围相互关联的多重时滞系统的稳定性问题,利用Lyapunov稳定性理论,通过选取适当的Lyapunov函数得到了一个只牵涉求解线性矩阵方程组的充分条件,并讨论了该方程组存在对称正定解的条件,推广了文献[1][2]的结论。

关键词：多重时滞系统时滞独立渐近稳定 Lyapunov方法

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多重时滞生化反应系统的MD-Leaping算法

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上海大学学报（自然科学版） 2013年第1期19卷 75-79页

作者：庄刚衣娜答亮王翼飞上海大学理学院上海200444 中国科学院上海生物化学与细胞生物学研究所上海200031

针对多重时滞生化反应系统,提出MD-Leaping模拟算法,该算法能快速有效地刻画封闭系统中生化反应的进程和结果.相较于D-Leaping算法,针对单时滞反应建立以反应序列为主体的四元结构体,该算法通过对多重时滞反应系统建立以不同时滞时间为... 详细信息

针对多重时滞生化反应系统,提出MD-Leaping模拟算法,该算法能快速有效地刻画封闭系统中生化反应的进程和结果.相较于D-Leaping算法,针对单时滞反应建立以反应序列为主体的四元结构体,该算法通过对多重时滞反应系统建立以不同时滞时间为主体的四元结构体,使得在每一个跳跃时间步长内可以同时模拟多个生化反应,提高了模拟速度.该算法拓展D-Ieaping算法,并首次解决多重时滞生化反应系统的加速模拟问题.通过对2个具体生化反应系统的模拟表明,该算法可以广泛地应用于多重时滞生化反应系统,并且与已有的多重时滞系统非跳跃方法(multi-delay stochasticsimulation algorithm,MDSSA)相比,其运行效率有显著提高.

关键词：多重时滞系统随机模拟算法生化反应系统 MD-Leaping算法

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时滞系统的分布式融合滤波

时滞系统的分布式融合滤波

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作者：吕楠黑龙江大学

学位级别：硕士

由于元器件的老化、灵敏度不够以及信息传递的延迟等原因使得系统普遍存在着滞后现象。时滞系统的状态估计问题广泛应用于信号处理、控制和网络系统中。时滞系统状态估计的研究对于人们对时滞系统进行有效地控制具有重要意义。本文研究... 详细信息

由于元器件的老化、灵敏度不够以及信息传递的延迟等原因使得系统普遍存在着滞后现象。时滞系统的状态估计问题广泛应用于信号处理、控制和网络系统中。时滞系统状态估计的研究对于人们对时滞系统进行有效地控制具有重要意义。本文研究时滞系统分布式最优加权信息融合估计问题,包括观测带时滞、状态带时滞以及状态和观测均带时滞的随机离散系统的分布式最优加权信息融合估计问题。基于现代时间序列分析方法,研究带相关噪声的多传感器观测滞后随机系统的分布式融合滤波问题。通过模型转换将观测滞后系统转化为无观测滞后的等价系统,给出了基于单传感器观测的输出预报器、白噪声估值器和状态滤波器。推导了任两个局部估计之间的不同步预报误差互协方差阵的计算公式。并基于分布式最优加权融合估计算法,对带多个传感器的观测滞后系统给出了分布式加权融合Wiener滤波器。基于Kalman滤波方法,对带相关噪声的多传感器多重时滞系统,给出了一种非增广的分布式加权融合最优估值器。推得了基于任两个传感器的局部估计之间的估计误差互协方差阵。对于状态观测均带多重时滞系统,通过两种方法得到分布式加权融合最优估值器。方法一是直接对带相关噪声系统应用射影理论进行设计。方法二是将带相关噪声的多重时滞系统转化为带不相关噪声的多重时滞系统,进而得到分布式加权融合最优估值器。避免了噪声相关所带来的理论推导上的复杂性。与基于单传感器的局部估计相比,分布式融合估计具有更高的精度。与增广的集中式最优滤波器相比,虽然精度有所降低,但它由于具有并行结构而有更好的可靠性,且避免了增广所带来的在融合中心的高维计算和大的空间存储。并且将非增广方法与增广方法以及分布式方法与集中式方法的计算量和性能做了比较。基于Kalman滤波方法,应用两种方法对带有色观测噪声的多重时滞系统,提出了非增广的分布式加权融合最优估值器。方法一将带有色观测噪声的多重时滞随机系统的滤波问题转化为带相关白噪声的多重时滞随机系统的预报问题。方法二将带有色观测噪声的多重时滞随机系统转化为带不相关白噪声的多重时滞随机系统,所得带不相关白噪声的时滞随机系统的滤波器即为原系统的滤波器。并分析比较了两种方法的优缺点。最后,给出了带AR(autoregressive)有色观测噪声的多重时滞随机系统信息融合Kalman滤波器。

关键词：多重时滞系统信息融合分布式融合估值器互协方差阵 Kalman滤波器

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多传感器时滞系统加权融合次优滤波器

多传感器时滞系统加权融合次优滤波器

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第二十七届中国控制会议

作者：吕楠孙书利黑龙江大学自动化系

基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器多重时滞系统给出了分布式信息融合次优滤波器。推得了多重时滞系统的任两个传感器子系统之间的次优滤波误差互协方差阵。所提出的分布式次优融合估计比各局部估计具有更高的精度,与最... 详细信息

基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对多传感器多重时滞系统给出了分布式信息融合次优滤波器。推得了多重时滞系统的任两个传感器子系统之间的次优滤波误差互协方差阵。所提出的分布式次优融合估计比各局部估计具有更高的精度,与最优加权融合估计相比,可减小计算负担。仿真例子验证了其有效性。

关键词：多重时滞系统次优Kalman滤波器信息融合分布式最优滤波器

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带有色观测噪声时滞系统分布式融合滤波

带有色观测噪声时滞系统分布式融合滤波

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2009中国控制与决策会议

作者：庄培栋吕楠孙书利黑龙江大学电子工程学院

基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对带有色观测噪声的多传感器多重时滞系统给出了分布式信息融合状态滤波器。推得了多重时滞系统的任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵。所提出的分布式融合估计比各局部估计具有更高的精... 详细信息

基于线性最小方差最优加权融合估计算法,对带有色观测噪声的多传感器多重时滞系统给出了分布式信息融合状态滤波器。推得了多重时滞系统的任两个传感器子系统之间的滤波误差互协方差阵。所提出的分布式融合估计比各局部估计具有更高的精度,比增广的集中式最优估计具有更好的可靠性。仿真例子验证了其有效性。

关键词：多重时滞系统有色观测噪声信息融合分布式最优滤波器

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