介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征

一、算法 二、Ｃ语句概述 三、C 程序的基本结构

第十二章 动载荷 概述 惯性力问题 冲击应力与变形 提高构件动强度的措施 冲击韧度 第十三章 疲劳强度 疲劳破坏的概念 交变应力及其循环特征 材料的疲劳极限 对称循环下构件的疲劳极限 非对称循环下构件的疲劳极限 构件的疲劳强度条件 构件的疲劳寿命估算简介 提高构件疲劳强度的措施 第十四章 压杆的稳定 概述 细长压杆的临界力 压杆的临界应力 压杆的稳定性校核 提高压杆稳定性的措施 第十五章 联接件的强度 联接件的实用算法 实用算法应用

§1.1 数据结构的概念 §1.2 数据结构的抽象形式 §1.3 作为ADT的C++类 §1.4 算法定义 §1.5 算法性能分析与度量

1.1 数据结构的概念； 1.2 抽象数据类型； 1.3 算法和算法分析

一、算法 二、Ｃ语句概述 三、C 程序的基本结构

上海交通大学：《电力系统自动化》课程教学资源（优秀拓展论文）节能调度的目标与算法设计_楼茜_节能调度的目标与算法设计

一、算法 二、Ｃ语句概述 三、C 程序的基本结构

针对轧钢生产中大批过程数据没有被用于提高厚度质量的现象,提出了一种基于减法聚类的带钢厚度数据驱动在线建模方法.首先通过减法聚类将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用最小二乘支持向量机建立子模型,子模型加权输出作为带钢厚度的离线模型;然后当在线数据不断增加时,通过在线减法聚类算法实时调整局部空间,子模型的参数采用最小二乘支持向量机的递推算法进行相应的在线辨识,子模型的预测输出作为模型的最后输出.实验结果表明,该方法具有良好的预测精度和较强的在线学习能力

本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较