研究了一类广义离散时间线性系统的预见控制问题.首先通过对系统方程,误差向量和可预见的目标值信号取差分,构造出一个扩大误差系统,把广义系统的预见控制问题转化为一个形式上的普通广义系统的控制问题.然后利用广义系统最优控制理论的结果,得到广义系统的带有预见前馈补偿的控制器.同时通过详细推导,把一个阶数很高的矩阵Riccati方程降为一个阶数很低的Riccati方程,从而使闭环系统可以实现

8.1 状态变量与状态方程 一、状态变量与状态方程 二、动态方程的一般形式 8.2 状态方程的建立 一、电路状态方程的列写 二、由输入-输出方程建立状态方程 8.3 离散系统状态方程的建立 8.4 连续系统状态方程的解 8.5 离散系统状态方程的解

2.0 引言 2.1 离散时间LTI系统——卷积和 2.2 连续时间LTI系统：卷积积分 2.3 LTI系统性质 2.4 用微分方程和差分方程描述的因果LTI系统 2.5 奇异函数

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好

5.1 拉普拉斯变换 一、从傅里叶变换到拉普拉斯变换 二、收敛域 三、(单边)拉普拉斯变换 5.2 拉普拉斯变换的性质 5.3 拉普拉斯变换逆变换 5.4 复频域分析 一、微分方程的变换解 二、系统函数 三、系统的s域框图 四、电路的s域模型

6.1 z 变换 一、从拉普拉斯变换到z变换 二、收敛域 6.2 z 变换的性质 6.3 逆z变换 6.4 z 域分析 一、差分方程的变换解 二、系统的z域框图 三、利用z变换求卷积和 四、s域与z域的关系 五、离散系统的频率响应

第四章连续系统的频域分析 4.1信号分解为正交函数→ 4.2傅里叶级数→ 4.3周期信号的频谱→ 4.4非周期信号的频谱傅里叶变换 4.5傅里叶变换的性质→ 4.6周期信号的傅里叶变换→ 4.7LT系统的频域分析→ 4.8取样定理→

• 1. 图像退化/复原过程的模型 • 2. 图像噪声的空间和频率特性 • 3. 图像噪声参数的估计及空间滤波复原 • 4. 线性位置不变系统退化函数的估计 • 5. 逆滤波 • 6. 维纳滤波 • 7. 约束最小二乘滤波 • 8. L0 Regularized平滑滤波

11.1 基本原理 11.2 基本迭代学习控制算法 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.4 机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例 11.5 线性时变连续系统迭代学习控制 11.6 移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性