隨著工業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的逐漸提高,越來(lái)越多的工業(yè)系統(tǒng)表現(xiàn)出多時(shí)間尺度特性。在對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行分析建模時(shí),奇異攝動(dòng)理論發(fā)揮了重要作用,對(duì)其展開(kāi)的研究也逐漸深入。另一方面,很多系統(tǒng)不僅呈現(xiàn)出非線性特性,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)還會(huì)因環(huán)境等因素發(fā)生隨機(jī)改變,將Markov跳變理論應(yīng)用到這類系統(tǒng)的建模中也是一個(gè)熱門課題。將這兩種理論相結(jié)合能夠極大的改進(jìn)系統(tǒng)模型的精度,具有一定的實(shí)用價(jià)值�；赥akagi-Sugeno（T-S）模糊模型,在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的框架下考慮帶有Markov型參數(shù)的奇異攝動(dòng)系統(tǒng)的控制及濾波問(wèn)題是本論文的主要內(nèi)容。具體內(nèi)容如下:（1）針對(duì)一類非線性快采樣Markov跳變奇異攝動(dòng)系統(tǒng),研究其在混合H_?及無(wú)源性能指標(biāo)下的非脆弱控制問(wèn)題。首先采用T-S模糊模型方法來(lái)逼近系統(tǒng)的非線性,進(jìn)而得到系統(tǒng)的T-S模糊模型。在控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程中,考慮到控制器可能會(huì)遭受不確定因素的影響而無(wú)法精確實(shí)現(xiàn),因此本文引入一個(gè)服從伯努利分布的隨機(jī)變量來(lái)模擬控制器中隨機(jī)出現(xiàn)的不確定變化。然后基于Lyapunov穩(wěn)定性原理和隨機(jī)分析理論,對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行分析,得到能夠保證系統(tǒng)隨機(jī)穩(wěn)定以及控制器存在的相關(guān)... 

【文章來(lái)源】：安徽工業(yè)大學(xué)安徽省

【文章頁(yè)數(shù)】：86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

一類對(duì)數(shù)量化器

開(kāi)環(huán)系統(tǒng)的狀態(tài)響應(yīng)曲線

開(kāi)環(huán)系統(tǒng)的輸出響應(yīng)曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于隱馬爾科夫模型的股票價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)[D]. 王晨.山東大學(xué) 2018
[2]網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)的非脆弱耗散控制[D]. 劉艷.江南大學(xué) 2017
[3]基于HMM的單元挑選語(yǔ)音合成方法研究[D]. 何鑫.西安工業(yè)大學(xué) 2017
[4]一類網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的亂序與量化反饋控制研究[D]. 陳俊.浙江理工大學(xué) 2017
[5]基于奇異攝動(dòng)法的柔性機(jī)械臂振動(dòng)控制研究[D]. 張征鵬.中北大學(xué) 2016
[6]基于隱馬爾科夫模型的齒輪故障診斷[D]. 王文歡.南昌航空大學(xué) 2014
[7]計(jì)算奇異攝動(dòng)分析在簡(jiǎn)化燃燒化學(xué)反應(yīng)系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 王彬彬.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[8]倒立擺的奇異攝動(dòng)方法建模與控制[D]. 楊蕾.南京理工大學(xué) 2008
[9]奇異攝動(dòng)系統(tǒng)的魯棒H∞控制[D]. 龐松.天津大學(xué) 2006



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