下载此文档

基于数据的非线性被控系统能控性分析的中期报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【基于数据的非线性被控系统能控性分析的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据的非线性被控系统能控性分析的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据的非线性被控系统能控性分析的中期报告非线性被控系统的能控性分析是非常重要的,它可以帮助我们理解系统的稳态和动态行为,并设计有效的控制算法。本篇中期报告将分析基于数据的非线性被控系统的能控性问题。,非线性系统的建模和控制是一个重要的研究领域。然而,非线性系统的复杂性使得传统的控制方法难以实现。因此,研究非线性系统的能控性就显得尤为重要。能控性分析的目的是研究系统的任何状态是否都可以通过某种控制方法从初始状态到达,并且在有限时间内达到所需的状态。,然而,建立精确的解析模型通常是非常困难的。这就促使我们寻找新的能控性分析方法。近年来,数据驱动的能控性分析方法受到越来越多的关注。这种方法的基本思想是利用数据来描述系统的动态行为,然后通过计算能控性矩阵来判断系统的能控性。一个典型的数据驱动的能控性分析方法分为以下步骤:*采集系统的输入输出数据。*采用非参数回归方法构建系统的非线性映射模型。*利用系统的非线性映射模型求解能控性矩阵。其中,非参数回归方法是关键步骤之一。它是一种基于数据的建模方法,不需要事先制定映射函数的形式。这种方法通常采用核回归或者神经网络等方法来建立系统的非线性映射模型。。我们首先采集了该系统的输入输出数据,然后采用径向基函数神经网络来建立系统的非线性映射模型。最后,我们利用该模型计算了能控矩阵,并将结果与传统的基于解析模型的能控性分析方法进行了比较。实验结果表明,数据驱动的能控性分析方法具有较高的精度和鲁棒性,可以有效地判断非线性系统的能控性。,并采用一个具有非线性的电机控制系统进行了验证。实验结果表明,该方法可以有效地判断非线性系统的能控性,具有较高的精度和鲁棒性。下一步工作将进一步完善该方法,并将其应用于更广泛的非线性被控系统。

基于数据的非线性被控系统能控性分析的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-13