1) variance control
方差控制
1.
The design problem of the state feedback robust variance controllers which guarantee the closed-loop poles in a specified disk and steady-state variance less than a given upper bound is concerned for a class of nonlinear systems with uncertainties based on T-S fuzzy model.
针对T S模糊模型描述的一类不确定非线性连续系统,研究使得闭环系统的稳态方差小于某个给定上界,同时闭环极点位于给定圆盘中的状态反馈鲁棒方差控制律设计问题。
2) covariance control
协方差控制
1.
In this paper,according to the character of PDAF target tracking algorithm,selecting the expectation of target state estimate covariance as a measurement index,presents a covariance control algori.
针对PDAF目标跟踪算法的特点,选用目标状态估计协方差的期望作为性能度量,提出了一种基于协方差控制的传感器算法。
2.
This paper according to the aims presented by covariance control,begins with the greed algorithm and studies the use of two kinds of super-heuristic algorithms,greed/uniform and greed/order,in selecting sensor sets algorithm to reduce the computational complexity.
依据协方差控制提出的传感器选择目标,从启发式的贪婪算法入手,研究贪婪/均匀和贪婪/次序两种超启发式算法在传感器选择算法中的应用,以提高传感器管理的运算效率,降低其计算复杂度。
3.
The problem of robust covariance control for the delta operator formulated linear uncertain systems based on output feedback is studied.
研究Delta算子描述的线性不确定系统基于输出反馈的鲁棒协方差控制问题,即设计输出反馈控制器,使Delta算子不确定系统鲁棒稳定,且稳态输出协方差矩阵具有给定上界。
3) minimum variance control
最小方差控制
1.
Stable minimum variance control for a class of nonlinear systems based on wavelet networks;
基于小波网络的一类非线性系统稳定最小方差控制
2.
The used control scheme is the minimum variance control and the design constraint is the power of the process output or that of the reference signal.
当控制策略为最小方差控制时,给出信号功率谱的具体表达式。
3.
Aiming at the intrinsic defects of minimum variance adaptive controllers,fuzzy controy algorithm is introduced into standard minimum variance control.
针对最小方差自适应控制器的固有缺点 ,在标准最小方差控制中引入糊模控制算法来弥补其不足 。
4) least square controller
最小方差控制器
1.
A kind of method to design the generalized least square controller is presented in this paper, for it is difficult to obtain the ship model and ocean wave with enough accuracy.
针对难以得到具有足够精度的舰船模型和精确的舰首海浪的问题 ,本文提出了系统广义最小方差控制器的设计方法 ,给出了实现舰船综合控制的具体步骤和系统总体框图 ,并对不同浪向下的控制效果进行了仿真研
5) variance-constrained control
方差约束控制
1.
Since variance-constrained control theory was proposed by Skelton and his colleaguesfrom Purdue university in the 1980s, it has attracted many researchers’interests and simulta-neously made great success in practical implementation.
自从80年代普度大学的Skelton等人提出方差约束控制理论以来,方差约束控制就引起了研究者的广泛关注,同时在实际应用中取得了巨大的成功。
6) covariance control theory
协方差控制理论
1.
In this paper, the covariance control theory of linear stochastic systems is applied to analyse the properties of nonlinear stochastic control systems,thus the application range of covariance control principle is extended.
本文研究用线性随机系统的协方差控制理论分析非线性随机控制系统的性能，拓宽了协方差控制理论的应用范围。
补充资料：最小方差控制
使有随机噪声作用的系统的输出量的起伏方差保持为最小的控制方式。最小方差控制方式可应用于许多工业过程控制中。最小方差控制是随机最优控制（见随机控制理论）的特殊情形。随机控制的概念和方法也完全适用于这类控制。最小方差控制的求解和实现更为简单，应用更为方便。假定对象输出y(t)、控制输入u(t)和随机干扰 ε(t)之间的关系由可控自回归滑动平均(CARMA)时间序列模型来描述：
y(t)+a1y(t-1)+...any(t-n)
＝b0u(t-k)+b1u(t-k-1)+...+bnu(t-k-n)+ ε(t)+c1ε(t-1)+...+cnε(t-n)式中t时刻输出值y(t)与直到n步前的值 y(t-n)有关这一事实，反映了运动过程的记忆性；输入u(t-k)要经过k步延迟才能影响输出值;ε(t)为前后独立的随机干扰序列。引入延迟算子q-1:q-1x(t)=x(t-1),并采用多项式记号：
A(q-1)＝1+a1q-1+...+anq_n
B(q-1)＝b0+b1q-1+...+bnq_n
C(q-1)＝1+c1q-1+...+cnq_n则系统模型可简化为
A(q-1)y(t)＝B(q-1)u(t-k)+C(q-1)ε(t)最小方差控制是使输出y(t)的方差V＝E{y2(t)}取最小值的控制。由于控制u(t)只与y(t)、y(t-1)、...和u(t-1)、u(t-2)、...等已获取的信息有关,而u(t)直到k步后才开始影响输出y(t+k)的值,因此实现最小方差控制的关键在于预报k步以后的输出，然后选取控制值,使预报值恰等于理论值。最优控制解为
u＝-B-1(q-1)G(q-1)F-1(q-1)y(t)式中多项式F和G由下列方程解出
C(q-1)=F(q-1)A(q-1)+q_kG(q-1)这里F的阶数不超过k-1。这类有限步数的最小方差控制还可推广到无穷步数的情形和多输入、多输出情形。
参考书目
K.J.奥斯特略姆著,潘裕焕译:《随机控制理论导论》，科学出版社,北京，1983。(K.J. Astr╂m，Introduction to Stochastic Control Theory，Academic Press, New York,1970.)
y(t)+a1y(t-1)+...any(t-n)
＝b0u(t-k)+b1u(t-k-1)+...+bnu(t-k-n)+ ε(t)+c1ε(t-1)+...+cnε(t-n)式中t时刻输出值y(t)与直到n步前的值 y(t-n)有关这一事实，反映了运动过程的记忆性；输入u(t-k)要经过k步延迟才能影响输出值;ε(t)为前后独立的随机干扰序列。引入延迟算子q-1:q-1x(t)=x(t-1),并采用多项式记号：
A(q-1)＝1+a1q-1+...+anq_n
B(q-1)＝b0+b1q-1+...+bnq_n
C(q-1)＝1+c1q-1+...+cnq_n则系统模型可简化为
A(q-1)y(t)＝B(q-1)u(t-k)+C(q-1)ε(t)最小方差控制是使输出y(t)的方差V＝E{y2(t)}取最小值的控制。由于控制u(t)只与y(t)、y(t-1)、...和u(t-1)、u(t-2)、...等已获取的信息有关,而u(t)直到k步后才开始影响输出y(t+k)的值,因此实现最小方差控制的关键在于预报k步以后的输出，然后选取控制值,使预报值恰等于理论值。最优控制解为
u＝-B-1(q-1)G(q-1)F-1(q-1)y(t)式中多项式F和G由下列方程解出
C(q-1)=F(q-1)A(q-1)+q_kG(q-1)这里F的阶数不超过k-1。这类有限步数的最小方差控制还可推广到无穷步数的情形和多输入、多输出情形。
参考书目
K.J.奥斯特略姆著,潘裕焕译:《随机控制理论导论》，科学出版社,北京，1983。(K.J. Astr╂m，Introduction to Stochastic Control Theory，Academic Press, New York,1970.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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