一、一类离散时间时变系统的自适应辨识与控制（论文文献综述）
朱凤增[1]（2021）在《基于切换拓扑传感器网络的分布式滤波方法研究》文中研究表明近年来,随着传感技术及通信技术的迅速发展,具有传感、计算和无线通信能力的小型传感器节点组成的传感器网络在许多领域都得到了广泛应用。许多实际工程应用需要实时监测未知的动态系统状态,因此研究基于传感器网络的分布式估计方法具有重要的意义。然而,由于传感器网络通常布设在条件恶劣或危险的环境中,不可避免的存在动态通信拓扑、饱和非线性、数据丢失、信号量化、欺骗攻击等现象。同时,传感器网络有限能源和带宽约束,也束缚了传感器网络在实际工程中的应用。因此,本文基于传感器网络的特点深入探索了多种分布式鲁棒滤波器的设计方法。基于Markov过程理论,建立了通信拓扑随机切换的数学模型;基于Lyapunov稳定性理论,分析并得到了增广滤波误差系统具有均方指数稳定和鲁棒H∞或l2-l∞性能的充分条件;基于线性矩阵不等式方法,给出了分布式滤波器求解的约束条件;通过数值仿真分析,验证了所设计分布式滤波器的有效性和工程应用潜力。本文的具体研究工作分为以下几个方面:（1）研究了传感器网络诱导的随机测量数据丢失和饱和非线性下分布式鲁棒状态估计器设计问题。利用已知概率分布的二进制序列描述了随机发生的传感器测量数据丢失或者饱和非线性,采用齐次Markov链描述了滤波器网络通信拓扑结构的随机切换。通过构造Lyapunov函数,分析了滤波误差系统均方指数稳定性。然后,通过线性矩阵不等式技术给出了分布式鲁棒滤波器的设计方法。最后,基于一个数值仿真例子和一个连续搅拌釜反应器系统,对分布式鲁棒滤波器有效性进行验证。（2）研究了传感器网络遭受恶意网络攻击下分布式全阶与降阶状态估计器设计问题。利用Bernoulli二进制切换序列描述了传感器网络中随机发生的恶意网络攻击,并将通信拓扑随机切换表示为齐次Markov链随机序列。保证了传感器网络在随机发生欺骗攻击、外部干扰和通信拓扑切换时,增广滤波误差系统是指数均方稳定的,且具有给定的l2-l∞性能指标。此外,通过选择合适的估计器阶数控制参数,可以分别得到分布式全阶和降阶状态估计器。（3）研究了传感器网络带宽受限下分布式状态估计问题。由于传感器网络通信带宽有限,当大量节点同时发送数据时,可能会造成数据冲突。因此,通过引入轮询协议减轻了传感器网络通信负担,在该协议下每个传感器节点的测量分量将依次且周期性访问网络。考虑描述滤波网络拓扑切换规律的概率矩阵是时变的,因此采用非齐次Markov链描述随机拓扑切换行为。证明了估计误差以指数衰减的形式收敛,确保了滤波误差系统在均方意义下最终有界。（4）研究了传感器网络有限能源约束下基于自适应事件触发机制的分布式滤波问题。滤波网络通信拓扑是时变的,其切换规律遵循齐次Markov随机过程,且拓扑切换的转移概率矩阵存在部分未知的概率元素。为传感器网络引入了自适应事件触发机制,不仅降低了传感器节点发送数据的工作频率,也节省了传感器网络有限能源以及通信资源。通过选择拓扑模态依赖的Lyapunov函数,推导出保证分布式H∞一致性状态估计的充分条件。然后,通过引入松弛变量和自由连接加权矩阵,进一步分析得到了期望的分布式H∞状态估计器。最后,利用所设计的分布式状态估计器分别追踪一类稳定和不稳定系统的状态轨迹验证了理论结果的有效性。（5）研究了semi-Markov随机切换拓扑下离散非线性系统分布式滤波问题。与上面研究内容不同的是,子拓扑之间随机切换过程可以满足任意概率分布规律,因此建立了更具一般性的semi-Markov型随机通信拓扑切换的数学模型。通过引入信号量化、自适应事件触发机制,提高了通信资源利用率。基于semi-Markov内核方法和Lyapunov稳定性理论,分析了增广滤波误差系统的s-误差均方稳定性和H∞鲁棒性。最后,通过质量-弹簧-阻尼系统验证了滞留时间依赖的分布式滤波器的有效性。
刘凯悦[2]（2021）在《复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制》文中研究指明随着社会的发展以及科学技术的进步,过程工业领域中对于控制品质的要求越来越高。同时,由于设备元器件数量以及系统复杂度的增加,使具有高品质性能的控制器设计愈发具有挑战性。本文针对过程工业被控对象具有多变量、强耦合、时滞、右半平面（Right Half Plane,RHP）零点、未知非线性、系统资源有限以及执行器易发生故障的特点,当存在外界干扰以及模型参数不确定时,开展倒置解耦（Inverted Decoupling）内模控制（Internal Model Control,IMC）方法以及事件触发（Event-triggered）控制方法的研究。本文主要工作如下:1、将倒置解耦方法推广到带有多时滞、多RHP零点的多维复杂系统中,首次对解耦器存在的必要条件进行了理论分析与推导,在满足该条件前提下讨论了解耦矩阵元素的设计步骤以及可实现性问题,并提出了针对右半平面零点的近似补偿方法;所提出的方法不受系统形式的限制,同时适用于方形系统以及非方形系统,且解耦器具有计算简单、形式灵活的优点;2、将传统的巴特沃斯（Butterworth）滤波器进行改进,设计改进型巴特沃斯滤波器,并将改进前与改进后滤波器的特性进行对比分析,表明了改进型滤波器具有更好的调节性能,可以实现闭环系统跟踪性能与鲁棒性的良好折衷,并分析滤波器设计参数变化对系统性能的影响;随后利用内模控制的经典结构,将改进型巴特沃斯滤波器作为内模滤波器,进行内模控制器的设计,并基于闭环系统性能研究控制参数选取方法;3、将分数阶理论引入到内模滤波器的设计中,设计了分数阶改进型巴特沃斯滤波器;进而考虑实际计算机控制系统的需要,对滤波器离散化方法进行研究,得到了离散分数阶改进型巴特沃斯滤波器;之后基于被控过程离散传递函数矩阵模型,利用内模控制结构对控制器进行设计,提出了基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的离散内模控制器。分数阶滤波器的引入更加精确地满足了内模滤波器阶次的要求;4、考虑过程工业系统中的非线性特性,利用径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络实现对未知非线性函数的逼近,并通过预设性能指标误差变换将误差始终约束在预设的性能指标函数边界内。结合切换阈值事件触发机制（Switching Threshold Event-triggering Mechanism,SWT-ETM）设计自适应神经网络事件触发控制器（Event-triggered Controller,ETC）,使系统误差能够始终按预设性能指标收敛的同时可以降低系统通信压力,减小执行器负担;5、对于系统执行器可能发生的未知故障,利用自适应方法对故障参数加权求和的上界进行估计,能够避免直接对故障参数估计所造成的系统震荡;在设置执行器冗余的条件下,结合切换阈值事件触发机制设计自适应神经网络事件触发故障补偿控制器。由于事件触发机制的引入可以降低系统通信负担,减少执行器不必要的操纵,从而所提出的控制方法对执行器故障成功补偿的同时也尽量降低潜在执行器故障的发生率,提高执行器工作的可靠性。
吴博,周杰,宋小明,肖长诗,朱曼,文元桥[3]（2021）在《无人艇艏向自适应离散滑模控制器设计》文中研究指明在受外界环境影响导致无人艇运动响应模型发生不确定变化的情况下,为实现无人艇艏向有效控制,设计基于在线辨识运动模型的自适应离散滑模控制器。利用递推最小二乘法对无人艇运动响应模型进行在线辨识。依托在线辨识的模型,设计基于指数趋近律的无人艇艏向自适应离散滑模控制器。通过仿真实验和实船实验进行验证,实验结果表明:与常规的模型参数固定的离散滑模控制方法相比,设计的控制器具有较好的鲁棒性和自适应性。
吴开明[4]（2021）在《基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究》文中研究表明汽车的NVH（Noise Vibration&Harshness）性能是衡量汽车质量的一个重要标志,直接影响着驾驶员及乘客的乘坐舒适性。传统的车内噪声控制多采用吸声、隔声、减振等被动降噪方法,该方法对中高频噪声具有较好的控制效果,但是对低频噪声的控制效果不理想。基于声波干涉相消原理的主动噪声控制技术能够较好地控制低频噪声,主动噪声控制通过发出与初级噪声幅值相等,相位相反的次级声波来抵消噪声,实现降噪。基于时域FXLMS改进的算法是目前在主动噪声控制系统中使用最广泛的算法。时域FXLMS算法的复杂度会因主动噪声控制系统中使用较高阶数的滤波器而增高,通过快速傅里叶变换将时域FXLMS算法变换到频域中实现是减小算法复杂度的有效方法。传统的频域算法在回声消除,声反馈消除和波束成形等领域已被广泛应用。由于传统频域算法在处理非平稳噪声时效果不理想,故将多分辨率离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）与传统频域算法结合,提出了DWT-FDFXLMS算法。为了更进一步加快DWT-FDFXLMS算法的收敛速度,将基于Sigmoid函数并结合瞬时误差和滤波后参考信号的欧几里得范数构造的自适应步长因子μ（n）应用到DWT-FDFXLMS算法的步长调节中,得到VSS-DWT-FDFXLMS算法。基于在MATLAB/Simulink中搭建的DWT-FDFXLMS算法和VSS-DWT-FDFXLMS算法的主动噪声控制模型,并以在转鼓试验台上采集的试验车不同工况下运行时的噪声信号作为目标噪声进行降噪仿真。结果验证了所提出的VSS-DWT-FDFXLMS算法对车内窄带噪声、宽带噪声及非平稳噪声均有较为显着的抑制效果。其中,对车内窄带噪声（空挡1800 r/min和3000 r/min定转速工况）可实现13-15 d B的降噪量;对车内宽带噪声（车辆30 km/h、60 km/h和80 km/h匀速工况）可实现9-11 d B的降噪量;对车内非平稳噪声（空挡加速工况和30-80km/h全油门加速工况）可实现5-15 d B的降噪量。
冯利军[5]（2021）在《阀控伺服系统的非线性模型和控制技术研究》文中指出阀控伺服系统具有功率密度大、响应速度快、抗冲击能力强等特点,在航空、军事及民用工业等各个领域广泛使用。尽管近年来机电伺服系统的性能得到了显着提升,但是在材料试验机、负载模拟器等一些大功率系统中,阀控伺服系统仍起着不可替代的作用。随着我国装备制造业水平的不断提高,对阀控伺服系统的性能提出了愈来愈加苛刻的要求,同时也促进了阀控伺服系统的理论研究发展。通过对已有文献进行归纳和整理可知,阀控伺服系统的模型非线性是制约其性能提升的关键因素。基于上述问题,本文对阀控伺服系统的非线性模型和控制技术进行了深入研究,具体研究内容包括阀控伺服系统的非线性模型、位置控制方法和加载控制方法。为了提高阀控伺服系统的模型精度,建立了基于Yang-Tobar和Trikha管路模型的系统综合模型。该模型在现有非线性简化模型的基础上引入了液压泵站、伺服阀和连接管路（包含液压泵站与伺服阀之间的管路以及伺服阀与液压缸之间的管路）的动态特性,使建立的模型能够较好地吻合实际系统。为了更好地反映系统的真实动态响应,利用MATLABSimulink、AMESim和Adams软件建立了阀控伺服系统的联合仿真模型。该模型不仅能够反映阀控伺服系统的实际工作特性,还能模拟机械平台的结构刚度以及装配间隙对系统性能的影响。最后,利用正弦信号对所建立的非线性简化模型、系统综合模型和联合仿真模型的模型精度进行了测试,精度测试结果分别为72%、84%和92%。通过分析可以得到如下结论:非线性简化模型仅适用于控制器的设计,综合模型可用于系统的定性分析和控制器的初步验证,而联合仿真模型由于具有较高的模型精度,可用于实际系统的定量分析和控制器的硬件在环测试。自适应鲁棒控制可用于处理系统存在的模型不确定性,但存在反步设计过程中的“微分爆炸”和高控制增益带来的抖振问题。因此,本文提出了基于正切跟踪微分和自适应输出滤波反馈的自适应鲁棒控制方法,在简化控制器设计过程的同时提高了位置系统的跟踪精度。为了进一步改善阀控位置系统的控制性能,提出了基于离散扰动观测器的自适应鲁棒控制方法,将难以观测和建模的干扰项作为总扰动,利用离散扰动观测器进行实时估计和补偿。所设计的控制器不仅改善了位置系统的跟踪精度,而且避免了自适应鲁棒控制在外界扰动增大时出现的控制增益激增问题,充分发挥了自适应鲁棒控制的渐近跟踪优势。三种控制方法的性能都进行了仿真分析与验证。结果表明,相较于传统的自适应鲁棒控制方法,改进后的自适应鲁棒控制方法和基于离散扰动观测器的自适应鲁棒控制方法的位置跟踪精度均得到明显提升,从而证明了所提出的控制方法的合理性和有效性。针对阀控加载系统的位置扰动和多余力问题,基于结构不变性原理设计的控制器由于只能近似物理实现而无法完全补偿。基于此,本文按照位置扰动的内部结构是否已知的情形分别设计了两种加载控制器。针对位置扰动的内部结构已知的情形,提出了基于静态增益补偿和正切跟踪微分的双回路控制器,实现了位置扰动补偿和加载控制的动态解耦,改善了系统的控制精度。针对位置扰动的内部结构未知的情形,提出了基于阻抗控制和自适应积分鲁棒控制的混合控制器,并设计了相应的切换策略。混合控制方法可以有效缓解加载过程中的多余力和机械间隙造成的换向冲击问题,并提高了系统控制精度。上述控制方法的有效性都通过仿真分析进行了验证。为了验证上述控制方法在工程应用中的实际效果,搭建了负载模拟实验平台。介绍了实验平台的基本组成以及控制器数字实现的关键技术。利用搭建的实验平台对本文所提出的位置控制方法和加载控制方法分别进行了实验测试。实验结果表明,相较于现有的控制方法,本文所提出的控制方法具有更好的动态性能和鲁棒性,达到了预期效果。
张青云[6]（2021）在《柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究》文中进行了进一步梳理机器人朝高速、高精度及轻质化方向发展,使其运动不仅包含大范围的刚体运动,还存在柔性轻质构件变形产生的弹性振动运动。柔性构件变形引起的系统振动,将导致系统运动轨迹精度下降,并且过大的惯性力将使系统关节和构件损伤甚至破坏,降低系统使用寿命。构建柔性机器人的精确非线性数学模型是实现数值解优化的必要手段。同时,基于精确非线性数学模型开展控制算法研究可提高跟踪轨迹精度,且降低智能控制算法复杂度。本文以运动支链中既存在刚性构件,又存在柔性构件的空间闭链机器人为研究对象,对其数学模型构造方式、数值求解算法及控制算法问题进行了深入研究。本文主要研究工作及成果如下:一、针对柔性多体系统数学模型构建不精确问题,提出了一种新的柔性多体系统可计算模型。首先,利用有限元法和浮动坐标系法相结合,建立考虑耦合效应的柔性单元数学模型。其次,根据系统约束模型建立考虑微小位移的末端执行器数学模型。最后,将刚性系统模型、柔性单元数学模型及末端执行器数学模型进行装配即可得到精确柔性多体系统的可计算模型。该模型通用性强,可用于任意含柔性空间构件的柔性多体系统数学模型的构建。二、柔性多体系统可计算模型为时变、强耦合、高度非线性的微分代数方程。为克服数值求解过程中因初值估计不准确导致的数值发散问题及通过增加约束方程使模型维度增加,降低求解效率等问题,提出了通过模型降阶算法将微分代数方程问题转化为纯微分问题进行求解,并根据约束违约稳定算法（Baumgarte’s constraint violation stabilization methods,BSM）保证约束模型有效性。这种求解算法结构简单且易于实现,可提高复杂数学模型的求解效率,且保证解的精度。三、基于建立的非线性数学模型,采用前馈补偿与比例-微分（Proportion Derivative,PD）控制器相结合的控制算法,分析了系统末端执行器轨迹跟踪精度、扰动抑制情况以及外载荷为零倍臂杆质量、三倍臂杆质量和五倍臂杆质量下的单点轨迹跟踪精度。同时,为了避免建模过程中非线性未知项对控制性能的影响,利用模糊控制算法具有的逼近非线性系统特性对系统进行自适应逼近,以提高系统控制性能,并对其设计准则、稳定性、求解原则及有效性进行了详细说明和分析。四、提出一种将神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合的新的控制算法。首先,利用自适应滑模控制器来保证轨迹精度,再根据神经网络无线逼近非线性系统的性能来逼近非线性误差和降低未知干扰的影响。在相同系统参数下,对比分析了自适应滑模神经网络和位置比例-积分-微分（Proportion Integral Derivative,PID）控制算法作用下的末端执行器轨迹精度。结果表明:所设计的自适应滑模神经网络控制器满足控制精度要求且与位置PID控制算法相比效果更佳,有效降低了末端执行器的轨迹跟踪误差。新控制算法只需较少隐层节点,说明该控制器结构简单、易于实现、通用性强。
范鑫,孔建寿[7]（2021）在《基于离散时间MRAS的交流伺服系统参数辨识》文中认为在交流伺服系统中,随着负载的变化电机转子侧转动惯量和负载转矩也在发生着变化,而转动惯量和负载转矩变化所引起的扰动将会影响系统的动态性能。为了改善系统控制性能,需要根据负载的实际参数调整控制参数或控制策略。提出一种基于离散时间模型参考自适应系统的转动惯量和总扰动转矩辨识算法,在传统MRAS算法的基础上引入比例项,同时对MRAS的积分项和比例项进行实时更新,提升算法的自适应能力,提高参数辨识的精度和速度。通过选择合理的参数,仿真实验表明:在不同负载条件下,采用时变的积分项矩阵和比例项矩阵能够提升转动惯量和总扰动转矩的辨识精度,缩短辨识时间,参数选择的难度也大大降低,参数辨识的结果能够为控制策略的优化提供有效的参考数据。
孙杰[8]（2021）在《直拉硅单晶批次过程建模与直径控制研究》文中提出随着集成电路、通信和航空航天等领域的快速发展,半导体硅片尺寸逐步增大,制程工艺越来越先进,这对硅单晶的制造提出了更高的要求。直拉法是生长硅单晶的主要方法,主要包括化料、引晶、放肩、等径和收尾等阶段,其中等径阶段的晶体直径控制是最重要的控制环节,直接决定了晶体能否高质量生长。然而硅单晶生长是一种典型的批次过程,具有批量化、多品种、技术密集、生长过程复杂等特点,需要在硅单晶批次生产过程中进行精准控制。因此,为了实现大尺寸、高品质半导体硅单晶批次生长控制,满足晶体生长工艺要求,研究Cz硅单晶批次过程的建模与直径控制具有非常重要的意义和实际价值。本文基于数据驱动和即时学习建模思想,建立了以提拉速度和加热器功率为输入,熔体温度和晶体直径为输出的晶体生长过程模型。首先,为了减少即时学习建模时间,本文提出了基于模糊c均值聚类的数据搜索策略,保证了建模的快速性,同时,引入了模型保留与更新机制,提高了模型的利用率。其次,考虑到传感器采集的数据可能存在异常,引入了异常值处理机制,以增强模型的鲁棒性。然后,为了准确描述工业数据中的非线性特性,采用极限学习机实现局部在线建模,用于提高模型的辨识精度。最后,仿真结果表明,所建立的模型相较于其他模型具有更高的精度。基于上述晶体生长过程模型,为了实现硅单晶批次生长过程中晶体直径的控制要求,本文首先采用了迭代学习控制策略。针对迭代学习控制严格重复性的要求以及难以处理时间轴上的干扰问题,引入了时间轴上的模型预测控制方法,提出了一种硅单晶批次过程晶体直径迭代学习预测控制方案。其中,基于改进的即时学习建模的模型预测控制用于处理时间轴上的干扰和约束问题,采用无模型自适应迭代学习控制修正批次间晶体直径的重复性误差,在批次轴上确保晶体直径达到精准控制。仿真结果表明,所提出的硅单晶批次过程控制方法能够很好的实现晶体直径的精准控制。
冀京润[9]（2021）在《基于分数阶模型的锂离子电池参数辨识与荷电状态估计研究》文中进行了进一步梳理随着近年来新能源与电动汽车行业的蓬勃发展,锂离子电池在储能系统（Energy Storage System,ESS）中发挥的作用愈发重要。为了保障ESS的安全可靠运行,对电池荷电状态（State of Charge,SOC）的监测必不可少。分数阶模型（Fractional Order Model,FOM）能够很好地反映锂离子电池的外部特性,从而提高SOC估计的准确性。为此,本文对基于FOM的单体锂离子电池参数辨识与SOC估计进行研究。对比分析了FOM相对于二阶RC整数阶模型的优势,并实现了SOC的准确估计。本文的具体内容如下:针对二阶RC等效电路模型无法准确拟合实际锂离子电池阻抗特性的问题,引入具有分数阶微积分性质的阻抗元件,并构建了可变阶FOM。之后,介绍了应用于不同模型的离线与在线参数辨识算法。提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法（Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Square,AFFRLS）,通过加入遗忘因子的自适应公式,改善了在线参数辨识算法的快速性与稳定性。针对FOM的阶数难以在线辨识的问题,提出了分数阶重复预测递推最小二乘法（Fractional Order Repeated Prediction Recursive Least Square,FORPRLS）,通过重复验证当前时刻的端电压误差,使阶数在递推过程中逐渐收敛至最优值。采用动态应力测试（Dynamic Stress Test,DST）实验进行不同的参数辨识算法的对比,结果验证了FOM与在线辨识算法在描述电池动态特性方面的优越性。同时,通过分析FORPRLS算法的预测结果与抗噪声效果,进一步验证了所提算法的有效性与强鲁棒性。将扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法应用于FOM的在线参数辨识算法中,并采用DST实验对SOC估计结果进行比较。结果表明,在不同SOC初始值条件下,基于可变阶FOM的FORPRLS-EKF算法在线估计SOC的准确性与收敛速度均优于基于固定阶FOM的算法,验证了构建的可变阶FOM与FORPRLS-EKF算法的优越性。最后,搭建了基于双向Buck-Boost变换器的电池测试系统,进行了恒流充放电与动态工况的SOC在线估计实验,验证了FORPRLS-EKF算法的可行性与有效性。
张政煊[10]（2021）在《基于RVFLN数据模型驱动的非线性自适应控制方法》文中进行了进一步梳理
二、一类离散时间时变系统的自适应辨识与控制（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、一类离散时间时变系统的自适应辨识与控制（论文提纲范文）
（1）基于切换拓扑传感器网络的分布式滤波方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 传感器网络概述 |
| 1.2.1 传感器网络的特性及局限 |
| 1.2.2 传感器网络应用 |
| 1.3 国内外研究进展与现状 |
| 1.3.1 分布式Kalman滤波 |
| 1.3.2 分布式鲁棒滤波 |
| 1.3.3 随机切换拓扑下分布式滤波 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 传感器网络随机测量数据丢失及饱和测量下分布式滤波 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 随机测量丢包和切换拓扑下分布式l_2-l_∞滤波器设计 |
| 2.2.1 问题描述 |
| 2.2.2 分布式滤波性能分析 |
| 2.2.3 分布式l_2-l_∞滤波器设计 |
| 2.3 随机饱和测量和切换拓扑下分布式H_∞滤波器设计 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 分布式滤波性能分析 |
| 2.3.3 分布式H_∞滤波器设计 |
| 2.4 仿真实验与分析 |
| 2.4.1 分布式滤波器数值仿真 |
| 2.4.2 连续搅拌釜反应器系统仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 恶意网络攻击下具有切换拓扑的分布式全阶与降阶滤波器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 分布式滤波性能分析 |
| 3.4 分布式全阶与降阶滤波器设计 |
| 3.5 仿真实验与分析 |
| 3.5.1 分布式全阶滤波器数值仿真 |
| 3.5.2 分布式降阶滤波器数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 切换拓扑下基于轮询通信协议的离散系统分布式状态估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 滤波误差系统指数有界性分析 |
| 4.4 分布式滤波器设计 |
| 4.5 仿真实验与分析 |
| 4.5.1 数值仿真 |
| 4.5.2 机动目标跟踪系统仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 切换拓扑下自适应事件触发的时变时滞系统分布式滤波 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 拓扑切换概率信息完整情形下滤波性能分析 |
| 5.4 拓扑切换概率信息部分未知情形下滤波性能分析 |
| 5.5 分布式H_∞一致性滤波器设计 |
| 5.6 仿真实验与分析 |
| 5.6.1 稳定系统分布式状态估计数值仿真 |
| 5.6.2 不稳定系统分布式状态估计数值仿真 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 半马尔科夫型切换拓扑下非线性系统分布式滤波 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 σ-误差均方稳定性分析 |
| 6.4 分布式鲁棒H_∞性能分析 |
| 6.5 滞留时间依赖的分布式滤波器设计 |
| 6.6 仿真实验与分析 |
| 6.6.1 数值仿真 |
| 6.6.2 质量弹簧阻尼器系统仿真 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
（2）复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多变量系统解耦方法 |
| 1.3 内模控制 |
| 1.4 事件触发控制 |
| 1.5 故障诊断与故障补偿控制 |
| 1.5.1 故障诊断 |
| 1.5.2 故障补偿控制 |
| 1.6 本文主要研究工作 |
| 第二章 复杂多变量系统的倒置解耦方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经典解耦方法 |
| 2.2.1 理想解耦 |
| 2.2.2 简单解耦 |
| 2.2.3 倒置解耦 |
| 2.3 倒置解耦器的设计 |
| 2.3.1 倒置解耦器的设计流程 |
| 2.3.2 倒置解耦器的可实现性问题 |
| 2.3.3 RHP零点的近似与补偿 |
| 2.4 举例说明 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统倒置解耦内模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 内模控制的基本原理 |
| 3.2.1 内模控制的基本结构 |
| 3.2.2 内模控制的基本性质 |
| 3.2.3 内模控制器的设计 |
| 3.3 改进型巴特沃斯滤波器的设计 |
| 3.3.1 标准型巴特沃斯滤波器的基本原理 |
| 3.3.2 改进型巴特沃斯滤波器的基本原理 |
| 3.3.3 改进型巴特沃斯滤波器的参数整定 |
| 3.4 基于改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统倒置解耦内模控制器设计 |
| 3.5 鲁棒性分析 |
| 3.6 仿真验证 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统离散倒置解耦内模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的设计 |
| 4.2.1 分数阶微分的基本理论 |
| 4.2.2 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的设计流程 |
| 4.2.3 分数阶改进型巴特沃斯滤波器的稳定性分析 |
| 4.3 基于分数阶改进型巴特沃斯滤波器的多变量系统离散倒置解耦内模控制器设计 |
| 4.3.1 Z变换的定义 |
| 4.3.2 离散倒置解耦内模控制器的设计 |
| 4.3.3 离散倒置解耦器的可实现性问题 |
| 4.3.4 离散滤波器的设计 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 具有预设性能指标的非线性化工过程自适应神经网络事件触发控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 非线性CSTR建模及预备知识 |
| 5.2.1 连续搅拌反应釜的结构及工作原理 |
| 5.2.2 CSTR模型建立 |
| 5.3 具有预设性能指标的自适应神经网络事件触发控制器设计 |
| 5.3.1 RBF神经网络原理与预备知识 |
| 5.3.2 具有预设性能指标的误差变换 |
| 5.3.3 自适应神经网络事件触发控制器设计 |
| 5.4 稳定性与可实现性分析 |
| 5.4.1 稳定性分析 |
| 5.4.2 可实现性分析 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 执行器故障时非线性化工过程自适应神经网络事件触发故障补偿控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 执行器故障模型 |
| 6.3 自适应神经网络事件触发故障补偿控制 |
| 6.3.1 切换阈值事件触发机制设计 |
| 6.3.2 自适应神经网络事件触发故障补偿控制器设计 |
| 6.4 稳定性与可实现性分析 |
| 6.4.1 稳定性分析 |
| 6.4.2 可实现性分析 |
| 6.5 仿真验证 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（3）无人艇艏向自适应离散滑模控制器设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 无人艇操纵运动响应模型 |
| 2 基于递推最小二乘的无人艇操纵响应模型在线参数辨识 |
| 3 基于趋近律的离散滑模控制器设计 |
| 4 仿真及实船实验 |
| 4.1 艏向控制仿真实验 |
| 4.2 艏向控制实船实验 |
| 5 结束语 |
（4）基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 主动噪声控制技术研究进展 |
| 1.2.1 主动噪声控制技术研究历程 |
| 1.2.2 车内主动噪声控制技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 主动噪声控制基本理论与方法 |
| 2.1 声波相消理论 |
| 2.2 自适应滤波器 |
| 2.3 自适应滤波算法 |
| 2.3.1 最小均方LMS算法 |
| 2.3.2 滤波-X LMS (FXLMS)算法 |
| 2.4 主动噪声控制系统基本结构 |
| 2.4.1 前馈与反馈主动噪声控制系统 |
| 2.4.2 单通道与多通道主动降噪系统 |
| 2.5 次级通路辨识理论与方法 |
| 2.5.1 次级路径离线辨识 |
| 2.5.2 次级路径在线辨识 |
| 2.6 传统频域主动噪声控制算法 |
| 2.6.1 块LMS自适应算法 |
| 2.6.2 频域自适应滤波算法 |
| 2.6.3 无延迟频域算法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 频域主动噪声控制算法改进 |
| 3.1 DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.1.1 离散小波变换DWT算法与多分辨率分析 |
| 3.1.2 基于离散小波变换的DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.2 基于Sigmoid函数的VSS-DWT-FDFXLMS算法 |
| 3.3 算法复杂度对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 频域主动噪声控制算法仿真验证 |
| 4.1 基于车内噪声模拟信号的算法降噪仿真对比分析 |
| 4.1.1 车内噪声模拟信号的构造 |
| 4.1.2 车内模拟噪声信号的降噪仿真分析 |
| 4.2 车内目标噪声采集与分析 |
| 4.3 车内目标噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.1 车内窄带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.2 车内宽带噪声主动控制仿真试验 |
| 4.3.3 车内非平稳噪声主动控制仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）阀控伺服系统的非线性模型和控制技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 阀控伺服系统模型研究综述 |
| 1.2.1 融合机理模型 |
| 1.2.2 软件仿真模型 |
| 1.3 阀控伺服系统控制方法综述 |
| 1.3.1 线性控制方法 |
| 1.3.2 非线性控制 |
| 1.3.3 智能控制 |
| 1.4 基于模型的自适应鲁棒控制 |
| 1.4.1 基于模型的控制方法 |
| 1.4.2 自适应和鲁棒控制 |
| 1.5 论文结构和主要内容 |
| 2 阀控伺服系统的非线性模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统组成 |
| 2.3 简化非线性模型 |
| 2.4 基于YANG-TOBAR和 TRIKHA管路模型的综合模型 |
| 2.4.1 液压泵站 |
| 2.4.2 直驱伺服阀 |
| 2.4.3 液压缸及负载 |
| 2.4.4 液压管路 |
| 2.4.5 综合模型 |
| 2.5 联合仿真模型 |
| 2.5.1 联合仿真基础 |
| 2.5.2 联合仿真模型建立 |
| 2.6 本章小节 |
| 3 阀控伺服系统的位置控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制器设计难点 |
| 3.2.1 时变参数 |
| 3.2.2 非线性特性 |
| 3.2.3 负载扰动 |
| 3.3 自适应鲁棒控制 |
| 3.3.1 自适应鲁棒控制原理 |
| 3.3.2 阀控位置系统的自适应鲁棒控制器设计 |
| 3.3.3 自适应鲁棒控制器的改进 |
| 3.3.4 仿真研究 |
| 3.4 基于离散扰动观测器的自适应鲁棒控制 |
| 3.4.1 数学模型简化 |
| 3.4.2 非线性自适应鲁棒控制器设计 |
| 3.4.3 仿真研究 |
| 3.5 控制器性能评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 阀控伺服系统的加载控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多余力分析及解决方法 |
| 4.2.1 多余力的产生机理 |
| 4.2.2 结构不变性补偿 |
| 4.3 阀控加载系统的双回路控制 |
| 4.3.1 双回路控制原理 |
| 4.3.2 基于双回路的自适应鲁棒控制器设计 |
| 4.3.3 双回路自适应鲁棒控制器的改进 |
| 4.3.4 仿真研究 |
| 4.4 非线性混合自适应积分鲁棒控制 |
| 4.4.1 混合控制原理 |
| 4.4.2 阻抗控制器设计 |
| 4.4.3 控制切换策略和自适应积分鲁棒控制器设计 |
| 4.4.4 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证与控制方法性能分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台组成 |
| 5.2.1 机械平台 |
| 5.2.2 液压系统 |
| 5.2.3 控制系统 |
| 5.3 控制器数字实现关键技术 |
| 5.3.1 高精度定时技术 |
| 5.3.2 多线程数据采集技术 |
| 5.3.3 控制器代码生成技术 |
| 5.4 控制器实验验证和性能分析 |
| 5.4.1 位置控制器实验验证 |
| 5.4.2 加载控制器实验验证 |
| 5.4.3 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 模型构建 |
| 1.2.2 数值仿真 |
| 1.2.3 智能控制算法 |
| 1.3 本文主要研究目的和内容 |
| 1.3.1 本文研究目的 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 第二章 一种新的柔性机器人可计算模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 刚性系统数学模型 |
| 2.2.1 模型特点 |
| 2.2.2 模型构建方法 |
| 2.2.3 仿真实验分析 |
| 2.3 柔性多体系统可计算模型 |
| 2.3.1 模型特点 |
| 2.3.2 可计算模型构造方法 |
| 2.3.3 组成单元数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于MATLAB的模型降阶算法及分析校准 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型降阶算法分析 |
| 3.2.1 模型概述 |
| 3.2.2 模型降阶算法设计 |
| 3.2.3 仿真实验分析 |
| 3.3 与ADAMS仿真模型比较 |
| 3.3.1 ADAMS模型 |
| 3.3.2 跟踪精度结果比较 |
| 3.3.3 应力参数仿真分析 |
| 3.3.4 驱动参数仿真分析 |
| 3.3.5 扰动参数仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 柔性多体系统跟踪控制算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 跟踪控制算法分析 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 算法设计 |
| 4.2.3 参数整定 |
| 4.2.4 算法稳定性分析 |
| 4.3 算法仿真及结果分析 |
| 4.3.1 单点跟踪精度仿真结果及分析 |
| 4.3.2 扰动抑制仿真结果及分析 |
| 4.3.3 与传统控制算法比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 柔性多体系统自适应模糊控制算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 自适应模糊控制算法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 模糊算法设计 |
| 5.2.3 自适应算法设计 |
| 5.2.4 算法稳定性分析 |
| 5.3 自适应模糊控制算法仿真 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 算法步骤 |
| 5.3.3 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 柔性机器人自适应滑模神经网络控制算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自适应滑模神经网络控制算法 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.2.2 滑模变结构控制器设计 |
| 6.2.3 自适应神经网络控制器 |
| 6.2.4 算法稳定性分析 |
| 6.3 柔性多体空间闭链机器人联合仿真 |
| 6.3.1 机器人联合仿真模型 |
| 6.3.2 与传统控制算法对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要工作及结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 取得的科研成果 |
| 参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）直拉硅单晶批次过程建模与直径控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 直拉硅单晶生长工艺流程 |
| 1.3 硅单晶批次过程 |
| 1.4 硅单晶批次过程建模与直径控制研究现状 |
| 1.4.1 晶体生长过程建模研究现状 |
| 1.4.2 晶体生长过程控制研究现状 |
| 1.5 论文主要内容和章节安排 |
| 2 直拉硅单晶生长控制系统 |
| 2.1 硅单晶生长过程关键变量分析 |
| 2.1.1 加热器功率对晶体直径的影响 |
| 2.1.2 提拉速度对晶体直径的影响 |
| 2.3 硅单晶直径控制结构 |
| 2.3.1 传统晶体直径控制结构 |
| 2.3.2 恒拉速晶体直径控制结构 |
| 2.4 硅单晶批次过程模型辨识与控制策略 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 改进的即时学习非线性系统建模方法 |
| 3.1 传统的即时学习算法 |
| 3.2 改进的即时学习算法 |
| 3.2.1 异常值处理机制 |
| 3.2.2 基于模糊c均值的数据搜索策略 |
| 3.2.3 ELM模型 |
| 3.2.4 模型保留与更新机制 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 硅单晶生长过程数据驱动建模 |
| 4.1 数据获取与预处理 |
| 4.1.1 辨识数据来源 |
| 4.1.2 数据预处理 |
| 4.2 晶体生长模型辨识 |
| 4.2.1 模型结构确定 |
| 4.2.2 模型输入输出阶次确定 |
| 4.3 基于模糊c均值的过程数据聚类 |
| 4.4 基于改进的即时学习晶体生长过程建模策略 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 无异常值仿真实验 |
| 4.5.2 有异常值仿真实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 硅单晶批次生长过程晶体直径控制 |
| 5.1 迭代学习控制简介 |
| 5.2 晶体直径迭代学习控制 |
| 5.2.1 基于CFDL的无模型自适应迭代学习控制算法 |
| 5.2.2 仿真实验 |
| 5.3 晶体直径迭代学习预测控制 |
| 5.3.1 预测控制原理 |
| 5.3.2 迭代学习预测控制策略 |
| 5.3.3 仿真实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（9）基于分数阶模型的锂离子电池参数辨识与荷电状态估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 锂离子电池模型概述 |
| 1.2.2 锂离子电池参数辨识与荷电状态估计算法概述 |
| 1.2.3 锂离子电池分数阶模型的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 锂离子电池分数阶模型的建立 |
| 2.1 锂离子电池的工作原理 |
| 2.2 锂离子电池的开路电压特性 |
| 2.2.1 电池专用测试平台及实验介绍 |
| 2.2.2 OCV-SOC曲线 |
| 2.3 锂离子电池的电化学阻抗谱 |
| 2.4 二阶RC等效电路模型 |
| 2.5 分数阶等效电路模型 |
| 2.5.1 分数阶模型的建立 |
| 2.5.2 分数阶微积分 |
| 2.5.3 离散化状态空间方程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 锂离子电池模型参数辨识算法 |
| 3.1 离线参数辨识方法 |
| 3.2 在线参数辨识算法 |
| 3.2.1 FFRLS算法 |
| 3.2.2 基于整数阶模型的AFFLRS在线辨识算法 |
| 3.2.3 基于分数阶模型的FORPRLS在线辨识算法 |
| 3.3 动态工况下参数辨识算法的对比验证 |
| 3.3.1 离线与在线算法的参数辨识结果分析 |
| 3.3.2 动态工况下参数辨识算法精度的对比验证 |
| 3.4 FORPRLS算法的结果讨论及鲁棒性分析 |
| 3.4.1 FORPRLS算法的结果分析 |
| 3.4.2 FORPRLS算法的鲁棒性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于FORPRLS-EKF的锂离子电池SOC在线估计算法 |
| 4.1 SOC在线估计算法 |
| 4.1.1 扩展卡尔曼滤波算法 |
| 4.1.2 基于FOM的参数与SOC联合在线估计算法 |
| 4.2 SOC真实值与初始值的获取方法 |
| 4.2.1 基于安时积分法的SOC真实值标定 |
| 4.2.2 SOC初始值的获取方法 |
| 4.3 动态工况下锂离子电池SOC在线估计结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于双向Buck-Boost变换器的电池测试系统 |
| 5.1 非隔离型双向Buck-Boost变换器 |
| 5.1.1 电路拓扑及工作原理 |
| 5.1.2 充放电控制策略 |
| 5.2 电池测试系统说明 |
| 5.2.1 下位机硬件实验平台 |
| 5.2.2 上位机软件应用程序 |
| 5.3 电池测试系统及SOC在线估计的实验验证 |
| 5.3.1 电流环控制策略实验验证 |
| 5.3.2 恒流工况下SOC在线估计实验结果 |
| 5.3.3 动态工况下SOC在线估计实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
四、一类离散时间时变系统的自适应辨识与控制（论文参考文献）
- [1]基于切换拓扑传感器网络的分布式滤波方法研究[D]. 朱凤增. 江南大学, 2021
- [2]复杂系统的解耦内模与事件触发故障补偿控制[D]. 刘凯悦. 北京化工大学, 2021
- [3]无人艇艏向自适应离散滑模控制器设计[J]. 吴博,周杰,宋小明,肖长诗,朱曼,文元桥. 中国航海, 2021(03)
- [4]基于频域自适应算法的车内主动噪声控制方法研究[D]. 吴开明. 吉林大学, 2021(01)
- [5]阀控伺服系统的非线性模型和控制技术研究[D]. 冯利军. 北京交通大学, 2021
- [6]柔性空间闭链机器人非线性数学建模及智能控制算法研究[D]. 张青云. 天津理工大学, 2021(01)
- [7]基于离散时间MRAS的交流伺服系统参数辨识[J]. 范鑫,孔建寿. 工业控制计算机, 2021(08)
- [8]直拉硅单晶批次过程建模与直径控制研究[D]. 孙杰. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]基于分数阶模型的锂离子电池参数辨识与荷电状态估计研究[D]. 冀京润. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]基于RVFLN数据模型驱动的非线性自适应控制方法[D]. 张政煊. 中国矿业大学, 2021